摘要：在新课标空间向量和立体几何中要求教师在教学活动中能够培养学生直观想象的能力,因此本文运用ADDIE模型对空间向量和立体几何进行单元教学设计,根据分析、设计、开发、实施、评价五个方面对本单元的构建进行探索和设计,进而更进一步优化教学,更好地让学生理解、掌握、体会向量的必要性。In the new curriculum standard space vector and solid geometry, teachers are required to cultivate students’ intuitive imagination ability in teaching activities. Therefore, this paper uses ADDIE model to design the unit teaching of space vector and solid geometry. According to the five aspects of analysis, design, development, implementation and evaluation, the construction of this unit is explored and designed, so as to further optimize the teaching and better enable students to understand, master and experience the necessity of vector.

摘要：为降低蝴蝶兰组织培养快速繁育的人力成本,该研究提出了一种基于视觉伺服机械臂的自动化组培苗种植平台,以完成流水线上蝴蝶兰组培苗的自动夹取与种植。平台主要由视觉检测系统和机械臂种植系统组成,在视觉检测系统中,通过将AKConv与DSConv模块引入YOLOv8算法形成AKDS_YOLOv8检测算法,提高系统对组培苗识别的准确率;在机械臂种植系统中,基于模糊算法实现机械臂的伺服控制,使机械臂末端能顺利完成对传送带上组培苗的追踪及夹取。试验结果表明,相较于原YOLOv8,AKDS_YOLOv8对组培苗根部的识别准确率、召回率、真实框与检测框交并比值取50%时的平均检测精度分别提高了8.6、10.7、7.4个百分点;实现了机械臂末端工具对移动组培苗的追踪、抓取与种植,种植成功率达到82.5%。该种植平台能够实现蝴蝶兰组培苗的自动化种植,可为蝴蝶兰快速繁育过程的自动化提供一定参考。

摘要：流感病毒给全球公共卫生带来了严重威胁,疫苗接种是预防流感及严重并发症的有效手段。本研究分析了北半球2012–2022年间人类甲型流感病毒(influenza A virus,IAV)流行株血凝素(hemagglutinin,HA)中HA1亚基的氨基酸突变趋势和抗原显性位点变化情况。基于世界卫生组织(World Health Organization,WHO)公布的2022年北半球流感疫苗推荐株A/Wisconsin/588/2019(H1N1)和A/Darwin/6/2021(H3N2)的HA1氨基酸序列,通过马赛克(mosaic)遗传算法设计了3种Mosaic-HA1抗原并将其在293F细胞中进行表达、纯化。将纯化后的Mosaic-HA1抗原与明矾佐剂以1:1的体积比混合制备亚单位疫苗并免疫BALB/c小鼠以评价免疫效果。酶联免疫吸附实验表明Mosaic-HA1抗原能产生同时结合两种亚型HA1的IgG,其中结合H3蛋白、H1蛋白的特异性效价IgG效价分别达到10~5、10~3以上,攻毒实验表明Mosaic-HA1能抵抗H3N2和H1N1流行毒株的攻击。本研究通过对不同亚型IAV毒株HA1中免疫显性位点进行重新组合,为多价亚单位流感疫苗开发提供了新思路。

摘要：在常温下,叔胺催化的巯基-丙烯酸酯和巯基-环氧反应活性的差异明显,具有可控顺序固化特征。以四(3-巯基丙酸)季戊四醇酯(SH4)、对苯二甲醇二缩水甘油醚(BOB)或2,5-呋喃二甲醇二缩水甘油醚(BOF)、1,4-环己烷二甲醇二丙烯酸酯(CHDMDA)构建了硫醇-丙烯酸酯-环氧顺序双重热固化体系,并研究氢键对体系固化过程及性能的影响。采用FTIR、流变分析、DSC、DMA、万能材料试验机和硬度仪表征了一重固化后的中间态材料和二重固化后的终态材料的热性能、流变性能、力学性能及常温适用期。结果表明,氢键的存在会延缓双重固化反应的进行,提高终态材料的力学性能。此外,此顺序双重热固化体系所产生的两阶段材料流变性能、热性能和力学性能可调控,中间态材料可在室温24 h保持性能稳定。可控顺序双重固化赋予热固性聚合物方便的复杂形状加工成型、高性能于一身,以及更广泛的应用范围,如形状记忆致动器和压敏胶膜,突破了热固性塑料在形状设计与加工上的局限性。

摘要：神经网络层数的不断增加使网络复杂度也呈指数级上升,导致应用场景受到限制。提出一种基于彩票假设的软剪枝算法实现网络加速。通过使用前一阶段的剪枝网络对其进行知识蒸馏来补偿的方法恢复错误参数,并在知识蒸馏的损失函数中加入稀疏约束来保持稀疏性。在此基础上,将当前阶段得到的剪枝网络与知识蒸馏得到的学生网络进行融合。在进行网络融合时,计算剪枝网络与学生网络的相似性,并通过设计特定的融合公式来突出相近的网络参数和抑制相离的网络参数,使得网络在剪枝率提高后仍然表现良好。在CIFAR-10/100数据集上对VGG16、ResNet-18和ResNet-56模型进行实验,结果显示:剪枝率为80%时,VGG16在CIFAR-10数据集上的分类精度下降0.07个百分点;剪枝率为60%时,ResNet-56在CIFAR-10数据集上的分类精度提升0.06个百分点;剪枝率为85%、95%和99%时,ResNet-18在CIFAR-100数据集上的分类精度仅下降1.03、1.51和2.04个百分点。实验结果表明,所提算法在提高网络剪枝率的同时仍能使其保持较高的精度,验证了算法的有效性。