摘要：This study combined fault identification with a deep learning algorithm and applied a convolutional neural network(CNN)design based on an improved balanced crossentropy(BCE)loss function to address the low accuracy in the intelligent identification of seismic faults and the slow training speed of convolutional neural networks caused by unbalanced training sample *** network structure and optimal hyperparameters were determined by extracting feature maps layer by layer and by analyzing the results of seismic feature *** BCE loss function was used to add the parameter which is the ratio of nonfaults to the total sample sets,thereby changing the loss function to find the reference of the minimum weight parameter and adjusting the ratio of fault to nonfault *** method overcame the unbalanced number of sample sets and improved the iteration *** a brief training,the accuracy could reach more than 95%,and gradient descent was *** proposed method was applied to fault identification in an oilfield *** trained model can predict faults clearly,and the prediction results are basically consistent with an actual case,verifying the effectiveness and adaptability of the method.

摘要：The gravity inversion is to restore genetic density distribution of the underground target to be explored for explaining the internal structure and distribution of the *** this paper,we propose a new 3D gravity inversion method based on 3D U-Net++.Compared with two-dimensional gravity inversion,three-dimensional(3D)gravity inversion can more precisely describe the density distribution of underground ***,conventional 3D gravity inversion method input is two-dimensional,the input and output of the network proposed in our method are *** the training stage,we design a large number of diversifi ed simulation model-data pairs by using the random walk method to improve the generalization ability of the *** the test phase,we verify the network performance by using the model-data pairs generated by the *** further illustrate the eff ectiveness of the algorithm,we apply the method to the inversion of the San Nicolas mining area,and the inversion results are basically consistent with the borehole measurement ***,the results of the 3D U-Net++inversion and the 3D U-Net inversion are *** density models of the 3D U-Net++inversion have higher resolution,more concentrated inversion results,and a clearer boundary of the density model.

摘要：目的:制备白藜芦醇柔性脂质体,并考察其体外特性.方法:采用乙醇注入法制备脂质体,以包封率、粒径为指标,通过单因素考察和星点设计-响应面法优化白藜芦醇脂质体处方;以皮肤滞留量筛选表面活性剂的配比,制备白藜芦醇柔性脂质体;并对其表面特征、粒径、Zeta电位、体外释放度及皮肤滞留进行考察.结果:最终处方:大豆卵磷脂量为7.5mg·mL-1,磷脂-胆固醇的质量比为3.16∶1,磷脂-白藜芦醇的质量比为30.28∶1,磷脂-吐温-80的质量比为3∶1.制得的白藜芦醇柔性脂质体的平均粒径为(143.70±1.74)nm,多分散系数(PDI)为(0.092±0.060),Zeta电位为-(9.65±0.61)mV.体外释放研究表明,白藜芦醇乙醇溶液在4h释放了80%,达到释放平衡;白藜芦醇柔性脂质体在8h时的累计释放度为54%,24h内持续缓慢释放,符合Higuchi动力学模型.皮肤滞留实验结果表明,其在2~6h时皮肤滞留量缓慢升高,证明其可以缓慢释放,且在6h时达到34.14μg·cm-2.结论:优选的柔性脂质体重现性好、包封率高、粒径小,具有明显的缓释效果,皮肤滞留量高,适合于局部给药.

摘要：为提高软枣猕猴桃树体资源利用率,以野生软枣猕猴桃茎为实验原料,并使用超声波微波协同提取猕猴桃茎总黄酮,采用Plackett-Burman试验设计,评价影响茎黄酮提取效率的超声功率、超声时间等7个因素,并筛选出其中3个显著影响因素:料液比、超声温度、微波时间.在此基础上,进一步采用Box-Benhnken最陡爬坡路径方法及响应面设计优化出3个显著影响因素的最佳参数水平.结果显示:料液比45 mL/g、超声温度55℃、微波时间5.5 min,此条件作用下,黄酮类化合物提取率可达9.25%.在测定的质量浓度中,软枣猕猴桃茎黄酮对DPPH、羟基的清除能力优于VC,而对超氧阴离子的清除差于VC,但对三种自由基均有一定清除能力.以上结果表明,软枣猕猴桃茎黄酮提取物具有良好的抗氧化活性.

摘要：研究多元化种植模式下,不同前茬秸秆还田与水氮管理对水稻产量形成、干物质积累分配及氮素吸收利用的影响。2018—2019年以杂交稻F优498为材料,采用三因素裂裂区设计,主区设置油菜-水稻(Py)、小麦-水稻(Px)、青菜-水稻(Pq)3种种植模式秸秆还田,裂区设置常规淹水灌溉(W_(0))和干湿交替灌溉(W_(1))2种水分管理方式,裂裂区设置不施氮处理(N_(0))、常规施氮处理(N_(1))、精量减氮处理(N_(2))3个施氮水平,分析测定了拔节期、齐穗期和成熟期不同处理下秸秆还田的腐解率、氮素释放率、水稻各器官的干物质积累分配、植株氮素吸收利用以及籽粒产量。结果表明,Py的平均产量分别较Px、Pq增加2.55%、13.99%,主要原因是其有效穗数和千粒重较高;Py可促进各营养器官干物质和氮素积累,有利于干物质分配、提高茎鞘氮素贡献率和氮肥利用率,Py各时期的平均干物质积累总量、氮素积累总量分别比Px和Pq增加5.25%、7.48%和14.60%、17.30%,Py的氮肥偏生产力较Pq显著增加24.90%,但Py的秸秆腐解率和氮素释放率较低。3种模式下W1处理的水稻产量分别比W0处理增加5.10%(Py)、1.76%(Px)和4.80%(Pq),W1处理可促进秸秆腐解和氮素释放,促进干物质积累和氮素吸收转运,有利于Py和Px模式下的干物质分配,进而提高氮肥利用率。同一秸秆还田和水分管理下,N2处理可促进秸秆腐解和氮素释放,有利于干物质分配和氮素转运,提高了齐穗期、成熟期茎鞘和叶片氮素积累量,进而提高氮肥利用率,N2处理的产量、干物质积累量较N1处理略有下降,但二者差异不显著。综合考虑分析,油-稻种植模式下,油菜秸秆还田配合干湿交替灌溉与精量减氮(120 kg hm^(-2))有利于干物质积累分配、氮素吸收转运,进而提高氮肥农学利用率、氮肥偏生产力,并可节约20%氮肥投入,实现水稻稳产高效生产。

摘要：70m射电望远镜的方位转动依靠滚轮组合在轨道面上的滚动,为使其能够高精度准确指向被观测天体和航天器,依据滚轮组合的高精度安装要求,依次从加工与装配、安装与检测两个环节一一保证。首先,分析滚轮组合的结构组成以及运动原理;然后,分别控制滚轮轴与箱体的加工精度以及二者装配时的精度,保证了滚轮组合的加工与装配;现场通过激光跟踪仪检测、专用工装调整,保证了安装精度,经实际使用满足设计要求。

摘要：近年来,随着互联网及智能移动设备的发展和普及,丰富了广告的推送方式和投放平台.但是传统的广告推送无法满足用户对个性化广告的需求,导致用户对广告产生抵触情绪,给广告推送带来极大的挑战.个性化广告推荐系统作为应对这些挑战的有效手段,成为个性化服务领域的研究热点之一.个性化广告推荐系统获取用户兴趣偏好,利用多种个性化广告推荐技术,通过PC端、移动终端等多平台为用户提供个性化广告,并且已经在一些应用系统中取得不错的效果.本文对个性化广告推荐系统的研究进展进行系统地综述,从个性化广告推荐的概述出发,对近年来个性化广告推荐的关键技术进行深入分析,包括数据采集与预处理、用户偏好获取、个性化广告推荐技术等.统计分析了个性化广告推荐中使用的多种数据集和评价指标,总结当前个性化广告推荐在传统互联网、移动服务、数字标牌、IPTV等场景下的应用.最后对个性化广告推荐系统存在问题和未来深入研究的方向进行讨论和展望.

摘要：艺术设计既是艺术的又是科学的,所以它同时存在着形象思维和逻辑思维两种思维活动,形象思维在艺术设计中是基本的认识方式和创作手法,逻辑思维在艺术设计中起着一种理性主导作用,使设计做到严谨、完整、有规可循。形象思维与逻辑思维在艺术设计中拥有各自的价值,两者缺一不可,密不可分。

摘要：目的对人工智能在设计领域的应用进行梳理与总结,分析当下人工智能对设计流程和设计师的影响,展望未来人工智能对设计行业的影响趋势。方法使用VOSviewer工具和文献计量法对Web of Science数据库中关于“人工智能在设计领域的创新与应用”的文献进行详细的可视化和聚类分析,深入探讨文献中的核心观点和案例。结果基于四个主要聚类(AI+技术应用、AI+设计流程、AI+创意协作、AI+影响反思)来展开讨论。特别关注生成式人工智能(AIGC)技术对设计方法和设计流程的影响,指出生成式人工智能在促进设计创新和提升设计效率方面发挥着至关重要的作用。此外,生成式人工智能对设计师的传统角色及设计原创性提出了新的挑战并重新定义需求。预测未来人工智能将进一步整合进设计流程,促进设计创新,更加关注人工智能的原创性、责任边界问题,探讨人工智能与设计师合作的新模式。结论通过对人工智能在设计领域应用的全面综述,为未来设计创新与人工智能融合提供了有价值的理论参考和发展方向。

摘要：组合思维是一种源于创造性思维的思维模式。招贴设计的创意与表现,体现了组合思维的运用价值。组合思维使形象的多种形态走到一起,通过多种表现方法的组合运用,使招贴设计更加具有视觉冲击力和表现力。