摘要：目的 三维点云分类作为一项关键任务,在计算机视觉、机器人和自动驾驶等领域有着广泛的应用场景。现有的三维点云分类网络在使用边卷积进行局部特征提取时通常存在输入特征差异性小,空间结构信息提取、融合不充分等问题。针对上述问题,设计了一种结合空间结构卷积和注意力机制的点云分类网络。方法 首先,提出一种空间结构卷积,在边卷积的基础上引入邻接点之间的相对位置信息来降低输入特征相似性,而后从结构和位置两个角度分别进行特征编码,实现更具多样性的局部几何结构捕获。其次,设计了全局特征编码模块,从坐标信息中提炼全局特征信息,同时在网络中融合了注意力机制,用于关联局部和全局特征表示,有效保留了全局特征信息,实现全局特征的适应性调整。最后,将局部几何结构信息和全局位置信息进行有效的融合,获得更具代表性和差异性的特征表征。结果 设计实验在公开数据集ModelNet40上对提出的网络模型的性能进行评估,点云分类总体准确率和平均准确率分别达到93.0%和89.7%,具备良好的分类性能和预测效率。实验结果表明,空间结构卷积的使用有效增加了输入特征的多样性,位置和结构的单独编码有效提高了局部特征的表达能力。同时,提出的注意力加权方式在保留全局特征前提下实现了局部特征和全局特征的关联。结论 提出的网络有较强的细粒度特征提取能力,具有良好的分类性能。

摘要：中空纤维膜作为膜生物反应器(MBR),由于其高效性及灵活性被广泛应用于污水处理领域。文中介绍了纤维管增强型中空纤维膜,包括针织管增强膜、编织管增强膜及无纺管增强膜,综述了计算流体力学在MBR优化设计及膜污染清洗等方面的研究,并对增强型中空纤维膜及MBR数值模拟的应用前景进行展望。在未来的研究中,将计算流体力学与理论试验相结合可以提升研究效率,更好地解决水处理问题。

摘要：通过减氮与配施微生物菌剂对设施番茄产量、品质及氮素吸收的影响进行研究,为设施菜田氮素合理管理提供理论依据。本试验设计了9个处理,即T1(常规施氮)、T2(减施15%N)、T3(减施15%N+菌剂)、T4(减施30%N)、T5(减施30%N+菌剂)、T6(减施45%N)、T7(减施45%N+菌剂)、T8(减施100%N)、T9(减施100%N+菌剂),研究番茄产量、品质、氮素吸收量和氮素利用率等。结果表明,施菌剂处理与不施菌剂处理相比,产量均有增加。适量减氮,番茄果实产量未出现下降,并且与菌剂结合下,产量有所增加,其中T3处理产量最大,为151 851.85 kg/hm^(2),与T1处理相比增产了15.22%。各处理总干物质量最大亦为T3处理,即16 823.28 kg/hm^(2),是T1处理的1.14倍,其次为T2处理。番茄总吸氮量和氮素利用效率最高的均是T3处理,总吸氮量为369.58 kg/hm^(2),比T1处理增加了25.06%;氮素利用效率达30.99%,是T1处理的2.09倍。从番茄品质看,T7处理番茄果实硝酸盐含量最低,为185 mg/kg,较T1处理降低了28.30%,其次为T4处理;T3处理维生素C、可溶性总糖含量及糖酸比等指标均最高。从土层间氮运移看,0~120 cm土层硝态氮运移减缓效果较好的为T2和T3处理。综合来看,适量减氮与微生物菌剂结合施用能提高设施番茄产量、干物质量及品质,同时能提高氮素的吸收、利用并减缓氮向下运移,T3处理综合效果最好。

摘要：旨在建立可同时检测猪精液中猪瘟病毒(CSFV)、猪圆环病毒2型(PCV2)和猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)的多重PCR方法。根据GenBank数据库中的CSFV E2基因、PCV2 ORF2基因及PRRSV ORF5基因,设计3对特异性引物,通过优化反应条件和特异性、敏感性检验,建立可同时检测上述3种病原的多重PCR方法,用该方法对30份精液样品进行检测。结果表明,所建立的方法可同时扩增出734 bp(CSFV)、476 bp(PCV2)、305 bp(PRRSV)的目的条带,且对猪的其他病毒(PRV、PEDV、TEGV)扩增结果呈阴性,多重PCR最低检出限1×10~7 copies/μL,具有良好的特异性和较高的灵敏度。用单一PCR与多重PCR方法对临床样品进行检测,两种方法的检测结果一致,表明该方法可同时对种公猪精液中CSFV、PCV2和PRRSV的检测。

摘要：【目的】为合理高效培肥新建温室土壤提供技术支持。【方法】以稻壳生物炭和绿肥油菜为供试材料,设计无生物炭加绿肥(0+22.5 t hm^(-2),GM)、生物炭和绿肥配施(22.5+22.5 t hm^(-2),BC+GM)、无生物炭无绿肥(0+0 kg hm^(-2),CK)3个处理,进行小区玉米栽培试验,研究油菜翻压与生物炭施用对土壤性状影响。【结果】在整个翻压培肥在过程中,BC+GM处理土壤团粒结构R0.25值最高,土壤容重最低、田间持水量最高,土壤有机质、可溶性有机碳、全氮、铵态氮、有效磷、速效钾含量和CEC均为最高,28 d时分别为4.86%、1.45 g cm-3、24.08%、17.82 g kg^(-1)、115.33 mg kg^(-1)、0.91 g kg^(-1)、1.31 mg kg^(-1)、45.16 mg kg^(-1)、428.93 mg kg^(-1)和18.09 cmol (+) kg^(-1),均显著高于CK处理(p <0.05)。GM处理效果次之,但该处理的土壤硝态氮含量最高、pH值最低,28d时分别为232.56 mg kg^(-1)和7.87,均显著高于CK处理(p <0.05)。土壤脲酶活性、碱性磷酸酶活性、微生物量碳氮含量以BC+GM处理为最高,28 d时分别为0.690 mg (g d)^(-1)、0.2628 mg×10^(-1)(g d)^(-1)、151.81 mg kg^(-1)、5.71 mg kg^(-1);GM处理效果次之,CK处理最低,CK处理与BC+GM处理间差异显著(P <0.05)。另外,BC+GM处理的玉米籽粒产量、干物质量亦最高。【结论】BC+GM处理(22.5+22.5 t hm^(-2))对土壤性状改善效果最好,可优先用于当地新建温室土壤培肥。

摘要：通过磷素优化与菌剂结合对设施番茄产量、磷素吸收及品质的影响进行研究,以期为设施菜田磷素合理管理提供理论依据。本试验按照主副区进行设计,主区为施菌剂与不施菌剂,副区为不同梯度减磷优化。共计7个处理,即T1(减磷0%)、T2(减磷25%)、T3(减磷25%+菌剂)、T4(减磷50%)、T5(减磷50%+菌剂)、T6(减磷100%)、T7(减磷100%+菌剂)。结果表明:在施菌剂条件下T3处理对番茄产量、各部位干物质量、吸磷量及磷素利用率均有较好的提升效果,在果实品质方面,含糖量、糖酸比及维生素C含量均有所提高,硝酸盐含量有所降低,显著提高了番茄果实品质,且减少了土壤磷素向深层运移;不施菌剂下T2处理产量最高,植株干物质量、番茄果实及总吸磷量最高,磷素利用率较高,果实品质较好,在减少磷素运移方面效果较好。综合各项指标发现,施菌剂下T3处理对提高设施番茄产量、品质、磷素吸收及减少土壤磷素运移效果最好,不施菌剂下T2处理效果较好。

摘要：针对传统医学中脉诊方法依赖手脑反馈所带来的明显的主观性与个体差异,为提高证候判断的准确性,将现代脉诊学理论与现代传感器技术相结合,设计一种三部脉象采集腕带诊断系统。系统基于微气囊实现设计,使用气泵对三部充气式腕带充气,控制腕带内的气压模拟取脉压力;选用气压传感器,以数字化信号表示脉诊的信息;通过泄气阀排除腕带内气体。设计上位机软件实现系统控制、脉象可视化与存储等功能。系统在临床上经多次测试,准确性与稳定性良好,并能够完整记录患者脉象信息。

摘要：目的基于世界卫生组织国际临床试验注册平台(ICTRP)、中国临床试验注册中心(ChiCTR)和美国国立卫生研究院临床试验注册平台(***)数据,对血管性认知障碍(VCI)临床试验注册情况及发展趋势进行总结和分析。方法检索ICTRP、ChiCTR及***平台自建库以来至2022年12月31日VCI的临床试验资料。由2名研究者独立筛选文献、提取资料后,从纳入试验的注册概况、研究设计、干预措施、观察指标等方面进行描述性分析。结果经筛选,最终纳入177项VCI相关临床试验,整体注册情况呈波动式增长趋势,ChiCTR(67项)和***(87项)是其主要注册平台,中国(110项)在申请VCI相关临床试验中占主要地位,北京(38项)、上海(11项)、湖北(8项)及台湾地区(8项)为我国VCI研究主要热点省市;该领域研究以干预性研究为主(132项),随机、盲法运用较普遍,设计模式以随机平行对照(110项)为主,各研究间样本量差异较大,且大多研究未注明临床试验阶段(81项),干预措施以药物疗法对比安慰剂为主,非药物疗法研究占比较少,观察指标主要采用认知能力量表及日常生活质量测评量表。结论目前VCI研究处于上升发展阶段,非痴呆型VCI、血管性轻度认知障碍研究及非药物疗法研究待拓展空间较大,国际及国内地区间应加强合作以产出更多VCI研究高质量循证证据。

摘要：水凝胶材料因优异的亲水、生物相容性及可调节的仿生特性等备受关注,但其固有的非均匀微观结构和低密度分子链使得其力学性能较差,限制了其实际应用,制备出机械强度高又有韧性的水凝胶材料一直是本领域研究的难点。由于复合材料不断向功能化和智能化的方向发展,将高分子水凝胶引入纺织领域制备凝胶基纺织复合材料不仅能改善凝胶材料的缺陷,还可提升纺织材料的性能,扩宽其潜在的应用前景。本文综述了水凝胶纺织复合材料的研究进展,重点介绍了水凝胶基纺织复合材料的设计策略及其力学性能、抗菌性能等方面的增强,讨论了复合材料在油水分离、医用敷料、可穿戴电子设备和阻燃防护等方面的应用进展,并对未来研究方向进行了展望。

摘要：铁路应急预案是应对自然灾害、事故灾难、社会安全等突发事件,快速做出科学决策、组织救援的行动指南。由于应急预案多以非结构化文档存储,针对其结构化及检索过程中信息损失的问题,提出基于命名实体识别的铁路应急预案智能管理方法。首先,应用排版样式、编辑语义、文本语义等信息,实现流式文档结构的智能解析、附件识别及时序文档的信息综合;然后,以运维知识图谱中实体及其类别构建实体类别集,嵌入实体类别信息并与字符嵌入拼接生成增强特征,对文本进行实体的命名标识及段属性标识;最后,采用递归神经网络并引入注意力机制构建命名实体层次表达,融合结构和语义因素实现检索结果的智能排序。实验证明,该方法能准确解析文档结构并在低标注下识别命名实体,实现应急预案的智能检索与排序,可有效提高铁路应急预案管理的智能化水平。