摘要：在丘陵、山区等有坡度地势栽植苗木时,为了能够保证树苗竖直生长,基于曲柄滑块机构设计了一种可根据地势坡度自动调整挖坑角度的翻转装置。为使自动翻转装置具备较好的工作性能,计算推导了翻转机构中连杆翻转角度与滑块位移的关系式,并采用机械系统动力学自动分析(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems,ADAMS)软件对曲柄滑块机构进行运动仿真。该结构提高了苗木种植机的工作性能和智能化水平,同时为种植机的结构设计提供了理论指导。

摘要：目的采用响应面法优化五味子藤茎木脂素超声提取工艺。方法以采用层次分析-熵权法计算的7种木脂素含量的综合评分为指标,以液料比、乙醇体积分数、超声时间3个因素进行单因素实验,结合响应面设计优化五味子藤茎木脂素的超声提取工艺,并考察提取液的抗氧化活性。结果响应面优化结果显示,液料比、乙醇体积分数、超声时间对木脂素综合评分均有显著的影响(P液料比>超声时间。五味子藤茎木脂素的最佳提取工艺为:液料比20(mL/g)、乙醇体积分数75%、提取时间40 min,在此条件下的综合评分为99.21,与模型预测数值相差较小,提取液具有较好的抗氧化作用。结论在最优条件下,五味子藤茎木脂素提取率较高且具有抗氧化药理活性。

摘要：通过与翻转课堂教学相结合,将微课引入平面图形图像处理课程,探索可视化、开放式、可复制的微课教学模式.针对当前平面图形图像课程教学过程中存在的主要问题,通过调查研究指出平面图像处理课程开展微课教学的重要意义及翻转课堂组织与实施过程中实际问题的应对,探索基于可视化翻转课堂教学模式,以改善学习环境,整合教学资源,加快知识传播与理解,提高教学质量,加快推动创新性、应用型人才培养模式的改革.

摘要：通过探究青少年抑郁症患者肠道菌群结构、丰度和多样性特征,对比分析青少年抑郁症患者与健康人群肠道菌群的差异性及特点,筛选协助抑郁症诊断的菌群生物标志物。方法 选择2024年6月在临沂市精神卫生中心就诊的确诊为抑郁症的青少年患者共6例,以及同时期于该卫生中心参与体检的健康人群20例。收集青少年抑郁症患者及健康对照人群的新鲜粪便标本并提取粪便 DNA,根据16S rRNA V4 序列设计特异性引物后进行 PCR 扩增,使用QIIME2软件计算Alpha多样性指数,R包绘制NMDS图进行Beta多样性分析,使用ANOSIM分析计算距离矩阵的显著差异,采用Wilcoxon秩和检验对多分组进行统计学比较,最终得到样品物种信息。结果 对26例粪便标本进行16S rRNA基因测序得出,青少年抑郁症组肠道菌群的α多样性与健康对照组相比无显著差异,β多样性则存在显著差异。肠道菌群物种相对丰度分析显示两组人群肠道菌群在门和属水平均存在较多差异。属水平上物种差异分析显示两组患者共7类菌属的丰度比较差异具有统计学意义。LEfSe 分析进一步提示,在属水平上,卟啉单胞菌属、CAG-352属、Fenollaria属有可能成为帮助青少年抑郁症诊断的生物标志物。结论 青少年抑郁症患者的肠道菌群较健康人群发生了显著变化,卟啉单胞菌属、CAG-352属、Fenollaria属可能成为协助青少年抑郁症诊断的生物标志物。

摘要：在复杂山地条件下,传统的无线侦察方式面临诸多干扰和困难。对此,提出了一种利用智能反射面在山地侦察中构建反射视距侦察链路以提高链路整体侦察效果的设计方案。具体而言,考虑公平性和整体效率,以最大化加权侦察信噪比和最大化最小侦察信噪比为目标,对反射波束赋形向量进行优化设计。仿真结果表明,所提方案能够显著提升链路侦察效果。

摘要：根据脑瘫儿童四肢康复训练的基本需求,设计了一套能够进行辅助站立、辅助行走及辅助进食等多种康复训练功能的机构.根据模块化设计原理研制了一款能够辅助脑瘫患儿进行康复性训练的多功能四肢康复训练椅.通过一系列理论分析,对脑瘫儿四肢康复训练椅各结构进行设计参数确定.

摘要：社会经济迅速发展的过程中,各个领域对矿产资源的需求量也呈现出迅速增长的发展趋势。由于矿山开发使用了大量机械设备,所以,为了有效提升机械设备的使用效果,矿山开采企业应该采取有效措施提升矿山机械设备管理能力和水平,分析矿山机械设备运行过程中发生故障的原因,设计矿山机械设备故障维修方案,降低矿山机械设备的故障发生概率,提高矿山开采工作的安全性,创造更多的经济和效益和社会效益。本文就矿山金属机械设备使用与故障进行了简单的分析和阐述。

摘要：简要介绍了国产化DG450/9.81-1型循环流化床锅炉的主要设计参数及结构布置,通过对该型锅炉的运行分析,认为该型锅炉总体设计基本达到要求,运行稳定可靠,主要运行参数满足运行要求。对锅炉存在的问题也进行了简要分析,希望能够进一步完善大型循环流化床锅炉的设计、制造、安装及提高运行水准。

摘要：为有效提升人员排班的效率和灵活性,设计了一种基于生成对抗网络与可满足性模理论的智能排班方法。首先,利用历史优良排班记录,将其蕴含的排列组合问题转换为二值图像问题,构造训练集与测试集;然后,构建并训练生成对抗网络模型,通过该模型获得初始排班候选集合,并基于可满足性模理论,结合当前排班的需求特征构造约束集合;最后,利用可满足性模理论逐一验证初始排班候选集合中的每个候选计划,从而筛选得到满足所有约束的合理排班计划。仿真实验结果表明,上述生成方法能够有效降低排班的空间复杂度和计算复杂度。

摘要：用户基线负荷是工商业用户参与需求响应项目执行效果的重要参考,受到环境、用户用电行为等多种因素的影响。为提高工商业用户基线负荷预测的精度,提出了一种基于时间序列(ARMA)和卡尔曼滤波(Kalman Filter)组合的需求响应基线负荷预测模型,通过沙普利值(Shapley Value)方法求出单个预测模型对组合模型的边际贡献率,得到最优的预测结果。案例结果表明,Kalman Filter模型对负荷波动平稳的时间段内预测精度较高,时间序列模型对负荷波动较大的时间段内预测精度较高,而组合预测模型结合了两者的优点,降低了单一模型在预测过程中受时间因素造成偏差较大的影响,提高了整体预测精度,扩大了适用范围。