摘要：利用原位自由基聚合反应设计合成了葡萄糖氧化酶纳米胶囊(nGOx)和负载替拉扎明(TPZ)的介孔二氧化硅纳米胶囊(nMSNs-TPZ),具有交联结构的聚合物壳层赋予GOx与MSNs-TPZ更高的稳定性与更长的瘤内滞留时间.nGOx持续增强的肿瘤乏氧微环境能够促使TPZ转化为具有细胞毒性的自由基,二者协同作用增强了肿瘤治疗的效果.研究结果表明,nGOx与nMSNs-TPZ均具有尺寸均一的球形结构.nGOx在胰蛋白酶、特定温度以及不同pH溶液中的稳定性均有显著提升,并展现出良好的催化活性.nMSNs-TPZ在谷胱甘肽(GSH)存在下能够有效降解,实现TPZ的可控释放.体外细胞实验和体内动物实验均证实,nGOx产生的局部乏氧环境更有利于TPZ发挥作用,两者的协同治疗展现出更优越的抑瘤效果.

摘要：立体测绘相机的结构力学分析和热分析是与有效载荷设计、制造和工程阶段状态确定密切相关的关键技术,基于CAE技术,对天绘一号立体测绘相机的结构进行了静力学、动力学性能分析、热光学性能分析和动力学载荷响应分析,研究了相机在微重力作用下抵抗变形的能力,相机抗外界干扰能力以及在发射、动力试验过程中的抗破坏能力。针对测绘相机正弦扫描Y向加速度响应过大的问题,基于Hyper Works软件对立体测绘相机模态进行了拓扑优化方法研究,预测了最佳的材料分布,建立了测绘基座的最优结构布局。根据拓扑优化结果修改后的测绘基座有效提高了立体测绘相机的动态刚度,使测绘相机的基频从105.5 Hz提高到114 Hz,提高了测绘相机动力学性能,降低了整机的Y向动力学响应,保证了改进测绘基座后测绘相机的力学环境适应性。试验结果表明,设计方法使测绘基座能有效满足系统的力学环境适应性要求,并提高方案设计和优化的效率。该优化设计方法对测绘相机研制以及其他空间光机结构的设计都具有一定借鉴意义。

摘要：提出一种基于三维类内散度的多分类支持向量机的肺部结节识别算法.首先设计可直接处理基于三维矩阵模式的输入样本的多分类SVM,并结合最小类内散度SVM,进一步提出基于三维最小类内散度的多分类SVM.该方法通过直接分析肺部候选结节的三维特征并继承最小类内散度SVM的优点,有效提高分类器的识别精度,降低假阳性.利用其它4种计算机辅助肺部结节检测算法及两位放疗师作为比较,对于来自吉林省肿瘤医院的200组临床病例进行实验,结果证明三维最小类内散度多分类SVM在计算机辅助肺部结节识别中的优越性.

摘要：电力光缆网骨干网络为包含重要通信站点、枢纽站点、桥接链路等关键实体,且满足连通约束的最小规模电力光缆网主干网架。为挖掘电力光缆网骨干网络,设计基于最小关键支配结构的骨干网络挖掘算法。首先,根据省级电力光缆网物理拓扑结构,构建电力光缆网表示模型。其次,提出基于最小关键支配结构的关键边度量方法,识别电力光缆网关键边。最后,设计基于最小关键支配结构的电力光缆网骨干网络挖掘算法,实现对电力光缆网骨干网络的挖掘。使用吉林省省级和南部电力光缆网设计两组实验,运用所提算法和两种经典方法挖掘骨干网络,据此对电力光缆网模拟蓄意攻击,对比分析网络连通性的变化趋势,以验证所提算法的有效性。

摘要：针对在城市公园、广场和大型游乐场等公共环境中,雷达和无线电识别无人机易受到电子干扰、图像识别无人机易受到光线和遮挡物干扰的问题,提出了一种经济便捷、不易受到干扰的运用声音和采用通道空间混合域注意力机制多尺度分组卷积网络(ECSANet)的无人机识别方法。首先,建立民用的9大类无人机声音数据集,提取数据集的对数梅尔谱图及其动态特征;其次,为了网络参数量少,避免过拟合,设计了基于分组卷积、通道混洗和残差结构的通道混洗多尺度分组卷积网络(MSSGNet);然后,为了能更多、更有效地提取无人机声音特征,设计了通道空间混合域注意力机制模块(ECSA);最后,将ECSA模块插入MSSGNet网络构成改进的通道空间混合域注意力机制的多尺度分组卷积网络(ECSANet),形成新型声音识别无人机的方法。运用设计的ECSANet网络对自建的民用无人机声音数据集和Urbansound8K环境声音数据集进行了声音识别,识别结果表明:与ResNet18、ResNet34、ResNeXt18和MobileNetV2等基准网络相比,MSSGNet网络参数更少,识别准确率更高,达到了95.1%;ECSA模块可以插入多种网络,在不增加很多参数的情况下令网络模型的识别准确率获得提升,在无人机等声音分类任务上具有很好的效果;与MSSGNet网络相比,改进的ECSANet网络识别准确率能达到95.9%,提高了0.8%,表明了该网络在识别小样本无人机方面的优越性和可行性。

摘要：针对现有电力光传输网评估方法考虑方面单一、主观性占比多等问题,提出了一种电力光传输网运行状态评估方法。首先从设备、光缆和系统3个维度选取指标,从网络规模、运行质量和管理因素3个方面建立评估指标体系,设计重叠信息分析法对评估指标体系进行优化。其次改进基于区间模糊层次分析法和熵权法的主客观组合权重赋值法计算指标权重。然后设计基于模糊综合评价法、效用函数法、可拓耦合评价法以及组合评估方法的运行状态评估算法评估光传输网运行状态。通过真实实例分析,验证了该方法能够更加全面、客观地评估光传输网的运行状态,辨识电力光传输网薄弱环节,为运维、检修和规划建设提供参考。

摘要：Crystalline@amorphous NiCo_(2)S_(4)@MoS_(2)(v-NCS@MS)nanostructures were designed and constructed via an ethylene glycol-induced strategy with hydrothermal synthesis and solvothermal method,which simultaneously realized the defect regulation of crystal NiCo_(2)S_(4) in the *** advantage of the flexible protection of an amor-phous shell and the high capacity of a conductive core with defects,the v-NCS@MS electrode exhibited high specif-ic capacity(1034 mAh·g^(-1) at 1 A·g^(-1))and outstanding rate ***,a hybrid supercapacitor was assembled with v-NCS@MS as cathode and activated carbon(AC)as anode,which can achieve remarkably high specific energy of 111 Wh·kg^(-1) at a specific power of 219 W·kg^(-1) and outstanding capacity retention of 80.5%after 15000 cycling at different current densities.

摘要：为了制定高速公路昼夜车速限制标准,保障高速公路驾驶员有足够的时间获取信息,采用数理统计与回归分析方法,对采集的驾驶员昼夜识别距离数据进行了对比分析,研究了行驶速度、平曲线半径和公路纵坡对高速公路驾驶员昼夜识别距离的量化影响,建立了驾驶员昼夜识别距离与行驶速度、平曲线半径、公路纵坡的多元关系模型.研究结果表明,驾驶员夜间识别距离与白天相比平均下降8.5%,最大下降30.4%,下降幅度与行驶速度和公路线形条件有关;驾驶员白天识别距离与行驶速度、平曲线半径、公路纵坡分别呈负对数、正线性和负指数相关,模型的相关系数为0.852;驾驶员夜间识别距离与行驶速度、平曲线半径和公路纵坡分别呈负线性、正对数和负指数相关,模型的相关系数为0.983.

摘要：由于视网膜病变的类间图像特征差别小及分类临界值相对模糊,自动分级算法存在识别与分级准确率低的问题,提出了融合高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)特征的ConvNeXt视网膜病变自动分级模型。针对数据集中数据不足的问题,采用水平翻转左右变换的方法扩充数据,并引入相关数据集来均衡数据的分布。针对眼底图像中出现的图像模糊、光照不均等问题,采用Graham方法对图像进行预处理突出病变特征。提出了融合注意力的ConvNeXt网络来辅助医生诊断视网膜病变,引入ECA机制,并设计了E-Block模块,该模块具有高性能、低参数的特性,能够在训练过程中有效捕捉跨通道交互的信息,同时避免降维。采用迁移学习方法训练网络的所有层参数,加入dropout方法避免ConvNeXt网络的学习能力过强导致的过拟合问题。实验结果表明,所提出的模型敏感性为95.20%,特异度为98.80%,准确率为95.21%。与常用的网络相比,本文方法针对视网膜病变自动分级各项性能指标均有提高。

摘要：随着大量新能源发电方式的并网以及超高压输电的普及,老旧变电站的接地网已经难以满足当今社会的安全需求,接地网的改造工作逐渐被提上日程。为了探究较为合理的接地网改造方式,基于IEEEstd80-2000建立相关数学模型,研究接地网占地面积、接地导体长度以及耦合对接地网基本性能参数的影响。根据实际工程数据,利用CDEGS软件建立相关的变电站接地网模型,并提出6种优化改造方式进行仿真研究。最后综合不同方案下的仿真结果,应对各种工程情况,得到总体性能较为优异的优化方案。