摘要：机器学习的目标是设计可以根据先验知识和观测数据不断改进其性能的算法.该算法可以帮助机器从大量的数据中提取知识,从而提升其在特定任务上的性能.作为数据驱动的方法,机器学习可以有效利用高通量实验技术产生的大批量生物数据,实现合成生物体的功能预测与智能化设计,改变合成生物学的研究范式.本文首先介绍机器学习在合成生物学领域广泛应用的几个模型及方法,如支持向量机、神经网络、生成式对抗网络、深度强化学习等.然后介绍机器学习方法在合成生物学领域的典型应用,如启动子预测、酶催化设计、代谢途径构建、基因线路设计等.本文综述面向合成生物学的机器学习方法及应用,并试图启发读者如何选择和设计机器学习方法用于合成生物学的研究.

摘要：本文提出了影响乡村银行服务质量的五大维度,并在此基础上设计了调查量表,分别从农村居民对乡村银行服务质量的重要性认知和实际感知绩效两个方面展开市场调查。通过SPSS软件的因子分析功能检验证明量表具有较好的结构效度和内部信度,通过配对T检验进一步发现了乡村银行金融服务质量现状和存在的主要问题,并就此提出了建议。

摘要：和普通复合箍筋相比,多螺旋箍筋对混凝土不仅具有更加优异的约束效果,同时还能节约钢材.提出在装配式混凝土结构中采用多螺旋箍筋进行加强.考虑节点约束强弱、节点位置、施工方式以及箍筋形式的影响,共设计2组足尺混凝土梁柱节点试件.通过低周往复荷载试验,对节点的破坏模式、滞回曲线、骨架曲线、延性以及强度退化等抗震指标展开讨论.结果表明强节点试件在梁端发生弯曲破坏,弱节点试件在节点发生剪切破坏.这些节点试件中,装配式中间节点破坏位移较小,滞回曲线更加饱满,延性系数更高,承载力更好.装配式边节点的破坏位移、延性系数、强度、刚度优于现浇节点.此外,多螺旋箍筋增强装配式梁柱节点承载力试验值均大于理论值,符合国家标准要求,并具备较好的安全冗余.

摘要：针对一笔箍筋和多螺旋箍筋(简称“新型箍筋”)优异的约束效果,提出新型箍筋增强装配式混凝土梁柱节点。按照节点强弱、类型和施工方法以及箍筋形式的不同,共设计6个足尺混凝土梁柱节点试件。依据低周往复荷载试验结果,对节点的破坏形态、滞回曲线、骨架曲线、延性、耗能能力、强度退化、刚度退化和节点转角进行讨论。结果表明:强节点试件发生梁端弯曲破坏,弱节点组试件发生节点剪切破坏;新型箍筋装配式梁柱节点滞回曲线饱满,其抗震性能指标均和现浇节点相差不大;新型箍筋装配式节点转角变形大于现浇节点。此外,GB 50010—2010《混凝土结构设计规范》能适用于新型箍筋装配式梁柱节点的设计,并且具备一定的安全储备。