摘要：全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)已成功识别出众多与复杂疾病/性状显著相关的单核苷酸多态性位点(single nucleotide polymorphisms,SNPs)[1-2]。然而,研究表明高达90%的GWAS关联位点分布在基因间区或基因非编码区域,其遗传功能和致病机制尚不明确,往往难以被实验验证,为后续生物学机制解释和临床转化带来了巨大挑战[1-3]。同时,GWAS所采用的从基因组直接跨越到疾病终点的关联分析策略,忽略了从遗传变异到疾病的连续生物过程,不利于从多组学角度解释复杂疾病机制,构筑从遗传变异经分子标记到疾病的完整链条,需吸纳多层面组学标记信息。近年来,高通量组学测序技术的成熟发展与检测成本的大幅降低,使得在群体水平获取多层面跨组学标记成为可能。为此,对多组学数据进行跨越式交叉整合,识别能够介导“SNP关联位点→复杂疾病”效应的潜在组学标记,打开遗传变异到疾病间的黑盒子,已成为后GWAS时代的研究热点[4-5]。

摘要：由于危险品在运输过程中存在极大的危害性,为了降低危险品运输风险,政府可以通过对不同路段设置不同的限速区间来引导危险品运输车辆的路径选择,从而导致不同的运输网络总风险和鲁棒成本。首先基于车辆限速区间的方法,构建了危险品运输网络优化的双层规划模型,上层规划以最大运输网络总风险值最小化为目标,下层规划以危险品运输企业的鲁棒成本最小化为目标;然后,设计了粒子群优化算法求解了该模型;最后,通过两个算例验证了模型和算法的有效性。计算结果表明政府部门运用车辆限速区间的方法不仅能够非常有效地降低危险品运输网络总风险,而且更具有鲁棒性和现实可操作性。

摘要：利用ProCAST数值模拟软件对充型和凝固过程进行模拟,并预测铸件缩孔缩松缺陷,对于研究铸造工艺对金属型铝镁合金铸件质量影响具有重要的指导意义。本文就拉伸试样铸件设计了侧式正弦浇道和竖式直浇道两种不同浇注工艺,并且在充型温度场、凝固时间以及缩孔缩松缺陷预测等方面进行了数值模拟分析和结果对比,最后选用了竖式直浇道工艺进行模具设计制造和铸造。铸造表明,模拟结果合理,竖式直浇道工艺可以进一步改进。

摘要：用来描述水泥生料混合系统静态特性的输入 输出模型是多变量耦合且非线性的 .提出一种可使该系统实现线性化和部分解耦的方案 .继而设计了基于线性化解耦模型的自适应控制系统 ,该系统引入基于改进加权最小二乘法的成分估计器 ,实现高精度、强鲁棒控制 .给出了仿真及实际运行结果 ,并与常规自适应控制作了对比 .

摘要：在已有研究工作的基础上 ,对控制变形均匀性的目标函数进行修改 ,考虑到单元体积的影响 ,把单元体积以权因子的方式加入目标函数 ,可以应用于复杂的变形过程。给出了目标函数的表达形式 ,详细推导了目标函数、单元体积、单元节点坐标对优化设计变量的灵敏度。应用该方法对圆柱体平模镦粗工艺进行预成形优化设计 ,给出了相应的优化设计结果 ,与没有优化的情况进行了比较 。

摘要：文章作者在对光纤背向喇曼散射温度效应进行理论分析的基础上,对基于反斯托克斯/斯托克斯散射光强比值型的光纤分布式喇曼温度传感系统作了详细的研究,对系统主要器件的要求进行了计算,研制了基于单模光纤的5 km分布式温度传感器。实验表明,系统能精确地进行分布式测温,温度分辨率为1℃,空间分辨率为2 m。

摘要：本文采用 90年代初发明的注凝成型技术制备微孔梯度陶瓷材料。在研究不同粒度Al2 O3 和高温粘结剂混合物浆料制备方法的基础上 ,进一步研究了固体含量、高温粘接剂、颗粒度等对制品的烧成收缩率、气孔率、强度、孔径及其分布和渗透性等物理性能的影响。研究发现固体含量在 40 %～ 5 0 % (体积分数 )的范围内对制品物理性能影响不大 ;

摘要：压电电磁集成发电是指利用功能材料的压电效应和法拉第电磁感应定律设计压电和电磁两种能量转换方式的集成结构,实现环境振动机械能向电能转换。描述了压电电磁集成微能源技术的原理和特点,介绍了压电电磁集成发电理论建模过程,分析了国内外关于集成微电源结构的设计及优化,概况了各种压电电磁集成发电结构的特点。介绍了各种集成结构的集成化加工技术,包括压电梁制作、感应线圈制作和压电电磁系统集成。最后对压电电磁集成发电存在的技术问题进行了分析,新型集成自供能微能源研究将提高能量收集效率并实现与无线传感节点集成供能。

摘要：随着隧道力学的发展,人们对围岩分级标准认识提高,现有的围岩分级标准还存在一些问题,也没有考虑到洞跨、埋深等因素的影响。为此,主要参考铁路、公路和锚喷支护设计规范,将岩体强度参数、安全系数同围岩级别对应起来,利用FLAC3D软件对不同埋深情况下的安全系数进行了模拟计算,把埋深作为围岩分级的影响因素加入其中,建立了安全系数与围岩分级指标BQ之间的数学关系,探讨了埋深对岩体评分标准的影响,完善了岩体基本质量指标BQ的计算公式。

摘要：自动文摘是自然语言处理领域的一个重要研究话题,基于机器学习的自动文摘方法则是该项研究中的一个热点。然而,自动文摘问题中的数据分布有一个重要现象,即文摘句子与非文摘句子的数量相差非常悬殊,该现象将给传统机器学习算法的应用效果带来负面影响。为此,本文针对自动文摘中句子类别分布严重不平衡这一现象,以支持向量机算法为基础,设计了两种有效的处理非平衡自动文摘数据的分类方法。在第一种方法中,将传统支持向量机中正负类平衡的分类间隔转换为不平衡的分类间隔;在第二种方法中,通过将数据集进行切分,设计了一种支持向量机集成学习算法。通过在DUC2001数据集上的实验证明,本文设计的两种基于非平衡数据分类的单文档自动文摘方法显著优于基于传统分类算法的自动文摘方法。