摘要：现有保持架质心轨迹测量方法会侵入轴承原有结构,难以反映真实的轴承动态特性;现有的基于图像的方法虽然不会破坏轴承结构,却依赖于标记点标记精度与追踪精度,无法直接反映质心运动。针对这些问题,提出了一种基于自主图像处理程序的滚动轴承保持架运动轨迹提取方法,结合亚像素图像处理算法,在不改变轴承原有结构的基础上可以精确识别提取保持架质心轨迹。对两种不同引导方式的保持架开展了轨迹提取实验。实验结果表明,保持架轨迹受保持架与轴承内外圈结构的影响,呈现出不同形状;在实验转速区间内,保持架运动的稳定性随着转速的升高而增大。实验结果证明了所提出的轨迹提取方法的有效性,为轴承保持架动态特性的研究提供了一种便捷、准确的测试方法,能对轴承保持架质心轨迹进行有效的提取。

摘要：目的:观察力学刺激对肥大细胞组胺释放的影响以探讨推拿手法的作用机制。方法:应用自行设计的变频气体驱动控制仪模拟推拿手法刺激,对离体培养的肥大细胞给以不同时间的机械力刺激,观察肥大细胞组胺释放量的变化。结果:离体肥大细胞不受任何刺激时也稳定地释放组胺;随着对肥大细胞模拟推拿刺激时间的延长,组胺的释放量逐渐增加,至10 min时组胺释放量大于空白对照组(P<0.01)。结论:推拿可促进肥大细胞释放组胺,产生相应的生物学效应。

摘要：目的旨在利用机器学习方法,通过分析临床指标,评估非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)患病风险。方法本研究回顾性分析了邵阳市中心医院369例患者的人口学特征、实验室检查结果,以探究各临床指标与非小细胞肺癌之间的关系。首先进行了单因素Logistic回归分析,同时,利用随机森林分类器进行变量重要度分析,以确定对早期癌症风险评估最具影响力的指标,然后通过最小绝对收缩和选择算子回归(Least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)进一步筛选变量。最后通过逻辑回归方法构建诺模图,并采用训练集及验证集受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)和决策曲线(decision curve analysis,DCA)进一步验证模型的准确性和可靠性。结果对评估指标进行Lasso回归和逻辑回归分析发现,BMI(P<0.001,95%CI=1.15~1.35)、SKA1(P<0.001,95%CI=1.17~1.38)、SCC(P<0.001,95%CI=2.42~7.51)、CA242(P<0.001,95%CI=1.07~1.28)和性别(P<0.05,95%CI=0.26~0.91)是评估早期癌症风险的重要指标。此外,通过测量训练集和测试集中的AUC、校准曲线和DCA曲线,表明模型具有较高的准确性和临床适用性。结论本研究通过机器学习方法分析临床指标,能够有效评估非小细胞肺癌的风险。BMI、SKA1、SCC、CA242和性别被发现是对非小细胞肺癌风险评估具有显著影响的指标,因此可作为筛查早期癌症的重要参考。

摘要：随着科技的快速发展,智慧物流创新模式迅速发展,逐渐成为工业应用的核心内容。进行了基于互联网的物资仓库运行控制系统设计,利用IOA仿真软件,在软件中搭建总体场景,并在其中进行运动仿真演示。经过仿真调试,能够很好地实现对物品的运输、识别、分拣和出入库处理,已经达到任务标准,在实际工程应用与实验教学中有着广泛的应用前景。

摘要：常规的光纤通信网络时延自动控制方法对通信干扰的抑制效果不佳,因此提出信号序列预测和缓冲区算法下光纤通信网络时延自动控制方法。建立预测目标函数,采用负载自适应调度方法对通信信号序列进行预测;基于缓冲区算法对光纤网络通信的密度进行计算;按照编码形式对通信密度进行分配;根据分配参数对通信干扰进行抑制;设置采样时间间隔对通信数据包进行分配,实现光纤通信网络时延控制。实验结果表明,本文设计的方法能够将光纤通信时延控制在0.89 ns之内,控制效果较好。

摘要：汽车后视镜相当于司机的"第三只眼睛",当后视镜被雨淋后会导致镜面模糊,增加了驾驶员的视线阻隔,使驾驶员难以迅速辨识后视镜内的物体,为汽车行驶带来安全隐患。设计了一款基于单片机控制的汽车雨刷式后视镜,根据后视镜的结构可嵌入配套的雨刷构件。智能雨刷后视镜自动监测到后视镜上雨水后,自动启动雨刷电机,带动配套的雨刷构件往返运动,及时擦除附着在后视镜上的雨滴。这给司机的驾驶带来便利,减少了交通事故的发生,给广大司机带来了福音。

摘要：缺陷工程被认为是提高光催化剂分解水制氢性能的关键策略之一,然而有关缺陷诱导半导体材料电子结构演变并增强光生载流子传输机制尚不明确.我们通过简单的一步水热合成法成功构建了富含S缺陷的In_(2)S_(3)半导体光催化剂(V_(S)-In_(2)S_(3)),在模拟太阳光辐照下其光催化分解水产氢性能相比传统的In_(2)S_(3)(P-In_(2)S_(3))提升了近一个数量级(达到221.18μmol∙g^(−1)∙h^(−1)).此外,利用自主研发的原位X射线光电子能谱(SI-XPS)结合相关密度泛函理论计算证实:S缺陷可诱导强还原性的低价态In(In^((3−x)+))暴露,进而增强In位点对H_(2)O的吸附和活化能力,因此,S缺陷型In_(2)S_(3)表现出显著增强的光催化析氢活性.此外,可视化观测到H_(2)分子在原位光照下脱质子转化为OH的分解水制氢过程.该研究为缺陷型光催化剂设计及光催化分解水反应机制和过程研究提供了一定的见解.

摘要：基于深度学习的代码漏洞检测模型因其检测效率高和精度准的优势,逐步成为检测软件漏洞的重要方法,并在代码托管平台GitHub的代码审计服务中发挥重要作用.然而,深度神经网络已被证明容易受到对抗攻击的干扰,这导致基于深度学习的漏洞检测模型存在遭受攻击、降低检测准确率的风险.因此,构建针对漏洞检测模型的对抗攻击不仅可以发掘此类模型的安全缺陷,而且有助于评估模型的鲁棒性,进而通过相应的方法提升模型性能.但现有的面向漏洞检测模型的对抗攻击方法依赖于通用的代码转换工具,并未提出针对性的代码扰动操作和决策算法,因此难以生成有效的对抗样本,且对抗样本的合法性依赖于人工检查.针对上述问题,提出了一种面向漏洞检测模型的强化学习式对抗攻击方法.该方法首先设计了一系列语义约束且漏洞保留的代码扰动操作作为扰动集合;其次,将具备漏洞的代码样本作为输入,利用强化学习模型选取具体的扰动操作序列;最后,根据代码样本的语法树节点类型寻找扰动的潜在位置,进行代码转换,从而生成对抗样本.基于SARD和NVD构建了两个实验数据集,共14278个代码样本,并以此训练了4个具备不同特点的漏洞检测模型作为攻击目标.针对每个目标模型,训练了一个强化学习网络进行对抗攻击.结果显示,该攻击方法导致模型的召回率降低了74.34%,攻击成功率达到96.71%,相较基线方法,攻击成功率平均提升了68.76%.实验证明了当前的漏洞检测模型存在被攻击的风险,需要进一步研究提升模型的鲁棒性.

摘要：《动植物检疫学》是一门集专业性、技术性、法规性于一体的专业课程,在与思政教育相融合、相促进上有着得天独厚的教学优势。课程团队在教学中开展线上线下混合式的课程思政实践,在实施过程中确立了“绿色、生态、安全、人文、经济、创新”6个课程思政建设的目标,从绿色生态教育、法制爱国教育、职业素养培养3个方面发掘思政案例。通过线上线下多维课堂、案例教学、讨论教学和角色扮演等进行思政教学实践,进而培养学生的家国情怀、科学与人文精神,实现价值塑造、能力培养和知识传授的全面育人目标。

摘要：使用激光选区熔化(Selective laser melting,SLM)技术制备的铝合金构件具有形状复杂、晶粒细小、力学性能优异等特点,在航天航空、轨道交通等领域有着广泛应用。然而,目前可用于SLM成形的铝合金材料仍面临着可打印种类有限、成形过程易产生冶金缺陷等问题,严重制约了SLM高性能铝合金的发展。本文基于承力构件的实际需求,综述了目前适配于SLM技术的铸造铝合金、稀土改性铝合金及铝基复合材料的研究现状,重点从适用于SLM技术的材料设计角度出发,概述所制备材料的独特微观组织及力学性能,并就SLM铝合金部件的国内外应用现状进行总结,点出现阶段SLM铝合金原材料仍多采用传统铸造材料为主的局限性,适于SLM技术的新材料、新产品在标准化以及规模化等方面仍需进一步细化和拓展。