摘要：Worldview 3是目前最先进的高分辨率光学卫星之一。针对Worldview 3遥感卫星数据全色波段和短波红外波段(Short-Wave Infrared,SWIR)空间分辨率差异大、波谱范围不一致所导致的融合结果块状效应以及空间分辨率增强效果有限的问题,提出一种两步式影像融合框架。该框架降低全色波段空间分辨率,实现与SWIR波段的初步融合;将初步融合的结果与原始分辨率全色波段进行第二步融合。通过选择6种典型像素级融合方法两两组合,形成36种融合方案,验证框架的可用性。选取包含植被、建筑、水体等典型地物类型的Worldview 3数据集进行实验,并采用五个定量评价指标进行评价。实验结果表明:使用两步式融合框架进行融合,通过渐进式空间细节注入的方式,避免了直接融合产生的块状效应,实现了短波红外影像的空间分辨率增强;第一步融合采用高通滤波(HPF)融合法,第二步融合采用GS(Gram-Schmidt Transform)变换融合方法,引入的空间信息最多,获得的融合结果质量最好。提出的融合框架既能避免块状效应的产生,又能有效增强SWIR波段的空间分辨率,对于其他卫星的全色与短波红外波段的融合也具有一定借鉴意义。

摘要：目的:系统评价黄精中药制剂治疗Ⅱ型糖尿病的临床疗效。方法:检索黄精中药制剂及对照西药治疗Ⅱ型糖尿病的随机对照研究(RCTs),根据Cochrane 5.1手册要求,分别选择研究、提取数据并评价纳入RCTs的质量,并使用Rev Man 5.3软件进行Meta分析。结果:Meta分析显示,试验组总有效率明显优于西药对照组(P=0.005),空腹血糖降低值不劣于西药对照组(P=0.36),餐后血糖降低值明显优于西药对照组(P=0.002)。亚组分析:非黄精单药的总有效率不劣于对照组(P=0.08),而黄精单药的总有效率明显优于对照组(P=0.01)。结论:从本次研究结果来看,黄精中药制剂治疗Ⅱ型糖尿病不劣于单纯西药治疗。但鉴于纳入本次研究有一定的局限性,还仍需设计良好的大规模临床随机对照研究来验证。

摘要：采用量子化学方法研究了三种离子液体1-丁基-3-甲基咪唑硝酸盐([BMIM]NO3),1-丁基-3-甲基-咪唑四氟化硼酸盐([BMIM]BF4)和1-丁基-2,3-二甲基咪唑四氟化硼酸盐([BDMIM]BF4)的局部和全局活性.研究表明其缓释效率顺序为[BMIM]NO3>[BMIM]BF4>[BDMIM]BF4,这与电化学和失重方法测试的实验结果一致.建立了离子液体的量子化学参数与其缓蚀效率之间的定量构效关系,计算结果与实验符合很好.采用分子动力学模拟方法研究了1 mol/L的盐酸溶液中三种离子液体在碳钢表面的吸附行为和缓释机理,发现三种离子液体的阳离子中的咪唑环都平行地吸附在铁表面上,阴离子NO-3与铁表面的相互作用比BF-4与铁表面相互作用强.研究结果可为今后设计和筛选绿色离子液体缓蚀剂提供理论指导.

摘要：基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,协同Sentinel-2影像、WordClim生物气候数据、SRTM地形数据、森林资源二类调查数据等数据,以随机森林(Random Forest,RF),支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和最大熵(Maximum Entropy,MaxEnt)3种机器学习算法为组件分类器,开展多源特征、多分类器决策融合的优势树种分类研究。通过3种组件分类器分别构建了两种串行集成和3种贝叶斯并行集成模型,用于确定云南香格里拉地区10种主要优势树种的空间分布。分类结果显示:3个组件分类器的总体精度均低于67.17%;3种并行集成方法总体精度相当,约为72%;两种串行集成方法精度高于78.48%,其中MaxEnt-SVM串行集成方法获得最佳精度(OA:80.66%,Kappa:0.78),与组件分类器相比精度至少提高了13.49%。研究表明:决策融合方法在优势树种分类中比组件分类器精度更高,并且有效改善了小样本树种的分类精度,可用于大范围山区优势树种分类。

摘要：为建立检测蓝舌病病毒(BTV)和流行性出血病病毒(EHDV)的快速诊断方法,笔者根据BTV的第10基因节段(Seg-10)和EHDV的第5基因节段(Seg-5)序列,分别设计BTV与EHDV的特异性引物和TaqMan探针,经过反应条件优化,建立了同时检测两种病毒的双重荧光定量RT-PCR方法,并进行了特异性、灵敏度、重复性和临床样品检测验证。用该方法对BTV Seg-10和EHDV Seg-5节段的体外转录ssRNA为模板绘制标准曲线,相关系数(R^2)均大于0.995,线性关系较好;该方法可检测不同血清型的BTV和EHDV,与阿卡斑病病毒(AKAV)、中山病病毒(CHUV)、小反刍兽疫病毒(PPRV)、口蹄疫病毒(FMDV)和牛流行热病毒(BEFV)无交叉反应,表明该方法特异性强;对2种标准品的检出极限均为10 copies/uL,比常规RT-PCR敏感性高10倍;组内和组间重复试验的变异系数均小于2%;用所建立的双重荧光定量RT-PCR方法及常规RT-PCR方法,对100份血液样品和50份病毒液分别进行检测,符合率均大于90%。以上结果表明所建立的双重荧光定量RT-PCR方法具有快速、准确、敏感和稳定等优点,为BTV和EHDV感染的早期快速诊断、高通量检测及流行病学调查提供了有效的技术方法。

摘要：针对传统的玉米脱粒机存在对玉米果穗的损伤大、破碎率高的问题,采用了安装在高速旋转的主轴上的冠状平板齿,通过对玉米果穗搅动和撞击来完成对其脱粒作业,研究了脱粒机构并对其进行了改进设计,设计了一种新型的立式辊条玉米脱粒机。该机采用了立式辊条方式对玉米进行脱粒,结合锥形笼芯和外筒形成的梯形内腔,使得玉米在脱粒筒内受力均匀,充分利用了玉米芯自身重力和辊条产生的向下轴向力,使其快速流出,实现了玉米粒和玉米芯的分离。研究结果表明:该机解决了常见玉米脱粒机易打碎玉米芯和玉米粒的问题,完全能够实现玉米果穗高脱净、低破碎、少碎芯、高效率的脱粒作业要求,满足国内设计标准。

摘要：目的东巴画具有内容丰富、线条疏密相间、色彩多样的独特艺术风格,将现有针对自然图像的超分辨率算法直接应用于低分辨率东巴画时,对东巴画线条、色块以及材质的重建效果不理想。为了有效提高东巴画数字图像分辨率,本文针对东巴画提出超分辨率重建方法。方法首先,针对东巴画图像包含丰富高频信息的特点搭建重建网络,网络整体结构采用多级子网络级联方式渐进地重建出高分辨率东巴画,多级子网络标签共同指导重建,减少了东巴画图像在上采样过程中高频细节的丢失,每一级子网络内部均包含浅层特征提取模块和以残差密集结构为核心的深层特征提取模块,分别提取东巴画不同层次的特征进行融合,改善了卷积层简单的链式堆叠造成的特征丢失。其次,为了进一步提升重建东巴画的视觉质量,在像素损失的基础上引入感知损失和对抗损失进行对抗训练。最后,为了使网络对东巴画图像特征的学习更具针对性,本文自建东巴画数据集用于网络训练。结果实验结果表明,在本文东巴画测试集set20上,当上采样因子为8时,相较于Bicubic(bicubic interpolation)、SRCNN(super-resolution convolutional neural network)、Srresnet(super-resolution residual network)和IMDN(information multi-distillation network)方法,本文算法的峰值信噪比分别增加了3.28 d B、1.80 d B、0.23 d B和0.36 d B,重建东巴画的主观视觉质量也得到了更好的结果。结论本文提出的超分辨率网络模型能有效提高低分辨率东巴画的分辨率和清晰度,并且具有普适性,亦可采用其他数据集进行训练以拓展应用范围。

摘要：综述了常温常压下传统酸性介质和绿色溶剂离子液体中Fe^(3+),H_2O_2,Cr_2O_7^(2-),NaClO_3,KMnO_4,Na_2S_2O_8,O_3,NaNO_3等氧化剂在黄铜矿氧化浸出中应用的研究进展,分析总结了黄铜矿浸出过程的机理、各种浸出介质及氧化剂的优缺点.综合分析发现:O3的氧化电位最高、氧化性好,浸出过程中无杂质引入,是酸性介质中氧化浸出黄铜矿最好的氧化剂;酸性体系中添加极性有机溶剂可显著提高Cu的浸出率,抑制铁的浸出且有利于浸出液的净化;离子液体作为一种可设计、选择性好、易循环利用的绿色溶剂用于黄铜矿湿法冶金可显著缩短浸出时间和提高Cu的浸出率,有望开发一种黄铜矿绿色湿法冶金新技术.

摘要：针对带容量约束的车辆路径优化问题,提出一种有效混合量子进化算法。设计了基于二维量子位观测模型和可见度的解生成方式,实现了由该模型引导的全局搜索,将其用于发现解空间中的优质解区域;构造了一种基于客户间距离相近度的交换操作来提高解的质量;提出基于问题性质的交换和逆转操作来构造两阶段混合变邻域局部搜索,可对优质解区域进行快速细致的搜索,使算法的全局和局部搜索能力得到平衡。通过不同规模经典测试问题上的仿真实验和算法比较,验证了所提算法的有效性和鲁棒性。

摘要：爨体字作为典型的衬线字体,不同于黑体、微软雅黑、等线这些非衬线字体,其字形结构十分多样.为了防止爨体字在生成过程中笔画弯折处出现伪影和模糊的现象,提出一种基于稠密自适应生成对抗网络的爨体字风格迁移模型.首先,生成器通过稠密自适应卷积块更加充分地提取风格特征和内容特征;然后,像素判别器对真实图片和生成图片进行分辨;再采用对抗损失、迁移损失、梯度损失和边缘损失对生成网络进行参数调节;最后,将自行采集的爨体字数据集作为训练集送入模型进行训练.实验结果证明,所提模型能够有效地学习到风格特征,达到更好的生成效果;其生成结果在字形大小保持上优于Zi-to-zi模型,在笔画细节特征的保留上优于StarGANv2以及CycleGAN模型,并在SSIM和L1 loss指标上得到了验证.