摘要：地理位置与环境因素的不同导致水稻品质存在差异,优质原产地的稻米质优味美,对消费者更有吸引力,因此研究水稻原产地溯源,建立水稻原产地可信溯源系统具有重要意义。传统物联网区块链溯源系统将溯源数据上传至中心化的服务器,再由服务器上传至区块链;这无法很好地利用边缘节点中的资源,还使其易受数据伪造或数据丢失等安全风险的影响。设计了一套基于区块链和边缘计算的水稻原产地溯源模型,依托嵌入式设备的边缘计算能力,对传感器数据实时数据融合并在嵌入式设备上部署区块链。此外,设计边缘计算场景下区块链网络的存储扩展方法和边缘计算工作流程。最后,经过测试分析,查询公开溯源数据的平均时间为45.84 ms,查询隐私溯源数据的平均时间为50.92 ms,边缘节点加密上链的平均时间为1.27 s,边缘多链存储容量消耗为传统单链的18%,能够满足水稻原产地溯源实际的应用需求。

摘要：针对弹性波数值模拟,现有的时间高阶有限差分方法主要基于显式差分和正方形网格单元建立的,因此容易引起较强数值频散且缺乏灵活性.基于上述问题,本文通过结合十字形和菱形模板设计了一种改进的矩形组合差分模板,在此基础上发展了隐式交错网格差分方法求解弹性波方程.该方案采用改进差分模板和二阶离散格式共同近似时间导数,采用隐式差分格式求解空间导数.进一步给出了泰勒级数展开和最小二乘优化两种算法求取的高阶差分系数.联合应用高阶差分方案和波场分离技术产生高精度的弹性波场.将本文方法与几种现有差分方法进行了对比,包括:显式和隐式时间二阶差分法,显式时间高阶差分法.数值分析和模型算例表明,本文方法比其他方法具有更高的精度和灵活性.

摘要：基于中国家庭追踪调查(CFPS)面板数据构建固定效应Logit模型,探究学生参与影子教育是否存在邻里效应及邻里效应在不同家庭社会经济地位、学段和城乡学生间是否存在异质性。研究结果表明:(1)学生参与影子教育存在邻里效应,且邻里效应随时间推移逐渐减弱。(2)邻里效应强化了家庭社会经济地位较低、学段较高以及乡村的学生对影子教育的追求。因此,建议严控校外培训机构广告宣传,加大学科类隐形变异培训查处力度;提升弱势阶层家庭所在社区及乡村教育资源质量,引导家长理性选择影子教育,削弱影子教育的邻里效应,推动“双减”政策落地。

摘要：随着区块链农产品溯源技术的发展,果蔬产品质量安全得到保障。由于我国果蔬产品溯源跨度大、追溯周期长、涉及面广,并且区块链网络数据账本由全网节点共同记账备份,海量溯源数据存储压力大,同时所有数据透明共享,造成供应链溯源数据无法全部上链,引起产品数据上下游溯源企业共享不及时、追溯数据安全性难以得到保障、监管部门无法实时监管全部溯源数据,出现农产品质量安全问题时,责任无法定位、产品难以找到问题源头。基于上述问题,设计基于区块链多链架构的果蔬产品溯源框架,设计溯源数据存储模型,并通过智能合约实现溯源数据分类链上加密存储、链间授权访问、基于授权凭证解密查询,保证果蔬全供应链溯源隐私数据密文上链,减缓区块链存储压力、实现上下游溯源企业隐私数据无孤岛授权共享。基于联盟链Hyperledger Fabric通道技术实现多链溯源系统,经过扩散性测试,由对称加密与椭圆曲线混合加密的“链上加密存证、链间基于授权凭证共享、链上解密查询”智能合约方案,隐私数据密文变化率达95%以上,密钥密文变化率达94%以上,具备较高的安全性和混淆性;经过性能测试,所设计并实现的多链架构溯源系统公开溯源数据查询平均时延为56.9 ms,基于授权凭证的隐私溯源数据平均解密查询时延为62.87 ms,处理企业节点发起数据上链请求的平均时延为2.16s,能够满足果蔬产品追溯实际的应用需求。

摘要：为寻找新型高效的绿色杀菌剂先导化合物,以喹唑啉酮为药效母核,通过活性药效团拼合,设计合成了19个新颖的1-芳酰基-2-芳基-3-乙基喹唑啉-4(^(1)H)-酮衍生物7.目标分子经^(1)H NMR、^(13)C NMR和HRMS进行确认,并评价了其抗植物病原真菌活性.初步离体抑菌活性显示,在50 mg/L浓度下,目标化合物对6种受试真菌均具有较良好的抑制效果.其中,7a对小麦赤霉病菌和玉米纹枯病菌的EC_(50)分别为12.727和12.413 mg/L,优于阳性对照百菌清(14.323和13.339 mg/L).分子表面静电势研究显示,7a中酰胺键周围的静电势为负值,易与受体中带正电的氨基酸残基产生作用.以上结果为新型喹唑啉酮类杀菌剂先导的开发提供了新的研究思路.

摘要：Genetic transformation in some plant species,including cotton(Gossypium hirsutum), is hampered by laborious and time-consuming processes and often unachievable. Virus-induced gene silencing(VIGS) by double-stranded RNAs can serve as a reverse-genetics tool to determine gene function. However, knockdown levels vary greatly when using a tobacco rattle virus-based vector that carries different c DNA fragments of a gene. How to choose the optional target fragment for high interference efficiency is very challenging. Addressing this challenge requires increasing the efficacy of small interference RNA(si RNA) in target fragment. Here, we describe a method to assess VIGS efficiency by comparing the following parameters of si RNA in target sequence: the disruption energy of the target(DGdisruption), the differential stability of si RNA duplex ends(DSSE), and the internal stability at positions 9–14 of the si RNA antisense strand(AIS), which are calculated by Sfold program(http://***). We find that the si RNAs with low DGdisruption, high DSSE and high AIS have high activity and easily result in high VIGS efficiency by experimentally testing the actual knockdown levels of the four target genes, Gh PDS,Gh CLA1, Gh AOS1, and Gh CXE1 via choosing different target sequences for each gene. Therefore, the Sfold program can be used to analyze target sequences when carrying out VIGS design to increase gene-silencing effects in plants.

摘要：片剂一直是临床应用中的重要制剂,但传统片剂的开发设计模式、质量评价技术及生产质量控制模式难以满足现在的需求。本文综述了多变量数据分析技术、人工神经网络技术、3D打印技术在片剂设计开发的应用,实现了片剂的快速制备和个性化生产;论述了近红外光学技术、太赫兹脉冲成像技术、核磁共振成像技术等新型检测技术在片剂质量评价的应用,相比传统的检测技术,新的检测技术呈现出高效、灵敏、便捷等特点,同时在建立片剂开发与生产的质量控制策略中遵循质量源于设计的理念,对提升片剂安全性和有效性以及片剂的开发和生产具有重要意义。

摘要：受保护“历史观”的影响,我国文化遗产空间规划多以具有典型历史价值的地区为对象,缺乏对其他空间历史特征和遗产价值的认知,不利于全域文化遗产网络格局的构建。在这种背景下,文章引介英国历史景观特征评估的相关经验,在梳理其发展脉络和理论内涵的基础上,详细阐述英格兰牛津郡历史景观特征评估的地方实践。之后,从理念认知、内容框架和支撑保障维度入手,提出遗产保护“景观”范式转变、厘清文化遗产空间类型构成、明确不同尺度的规划内容衔接和建设文化遗产基础数据库等建议,为我国构建文化遗产空间网络格局提供思路,最终为完善国土空间规划体系提供参考。

摘要：为了控制机械手完成箱体内物料的搬运,同时实时监视物料搬运情况与各轴电机运行情况,设计了物料搬运监控系统。系统由上位机与下位机两部分组成,二者通过OPC UA协议进行数据交换。上位机作为OPC UA客户端向下位机NX运动控制器发送源位置、目标位置、启动信号,NX运动控制器控制机械手将出料箱的物料吸起后搬运至接料箱释放,释放完成后修改SQL sever数据库。运用C#语言编写了上位机监控软件,设计了OPC UA客户端程序、用于数据库操作的sqlHelper类、物料搬运监视界面、各轴电机运行情况监视界面等。

摘要：高光谱成像技术的飞速发展给非侵入式医学成像带来新的契机,但高光谱医学图像具有高维度、高冗余以及“图谱合一”的特点,亟需针对上述特点设计智能诊断算法。近年来,Transformer已经在高光谱医学图像处理领域得到广泛应用。然而,不同仪器设备、不同采集操作所获得的高光谱医学图像差异较大,这给现有Transformer诊断模型的实际应用带来了巨大挑战。针对上述问题,本文提出了一种空-谱自注意力Transformer(S3AT),自适应挖掘像素与像素间、波段与波段间的内蕴联系,并在分类阶段融合多个视野下的预测结果。首先,在Transformer编码器中,设计一种空-谱自注意力机制,获取不同视野下高光谱图像上的关键空间信息和重要波段,并将不同视野下所获得的空-谱自注意力进行融合。其次,在模型分类阶段,将不同视野下的预测结果根据可学习权重进行加权融合,对图像进行综合预测。在In-vivo Human Brain和BloodCell HSI两个数据集上,本文算法总体分类精度分别达到82.25%和91.74%。实验结果表明,所提出的算法有效改善高光谱医学图像分类性能。