摘 要: 针对传统温度预测方法难以充分捕捉多尺度信息,导致模型预测性能不佳等问题,该研究提出了一种基于 Informer 架构和长短时记忆网络( long short-term memory, LSTM )与多源数据融合的冠层区域温度预测模型。在编码层 中,采用稀疏注意力机制提取输入因子的多尺度信息及其与长时序数据之间的耦合关系;在解码层中,利用 LSTM 提取 短期时序依赖,以增强时间序列的连贯性,同时引入改进的反向残差前馈网络( improved residual feedforward network, IRFFN )以优化模型结构。首先采用孤立森林法对数据进行异常值清理,并进行了归一化处理;然后使用斯皮尔曼相关 系数法对冠层区域温度进行相关性分析,并选择相关程度较高的环境因子作为模型的输入特征;最终通过网格搜索法对 超参数进行优化,并通过迭代训练实现模型的最优配置。通过与其他 4 种主流算法进行对比分析,提出的 Informer- LSTM 在冠层区域温度预测方面表现出更高的精度,其平均绝对误差( mean absolute error, MAE )、均方根误差( root mean square error, RMSE )和决定系数( R 2 )分别达到了 0.166 、 0.224 ℃和 97.8% ,与基础模型 Informer 相比,冠层区 域温度的预测精度提高了 32.36% 。该模型在时间序列预测方面具有较高的精度,为区域气象温度的中短期精准预测提 供了一种新的技术方法。 关键词: 冠层 ; 温度 ; 非线性时间序列 ; 长短期记忆神经网络 ; Informer doi : 10.11975/j.issn.1002-6819.202409001 中图分类号: TP18 ; S165 文献标志码: A 文章编号: 1002-6819(2025)-07-0001-11
近日,相关研究成果以2D Membranes Interlayered with Bimetallic Metal-Organic Frameworks for Lithium Separation from Brines和Dual metals co-intercalated graphene oxide membrane with outstanding permeability and molecule selectivity for the high-salinity brine treatment为题,分别发表在《纳米快报》(Nano Letters)和《化学工程杂志》(Chemical Engineering Journal)上。研究工作得到国家自然科学基金委员会、科学技术部、中国科学院等的 支持。该工作由青海盐湖所和兰州大学合作完成。 (来源:中国科学院青海盐湖研究所)
本系最低毕业学分为128学分学分学分81,核心课程66学分,进阶课程至少6学分,工程生物整合课程至少9,学生应完成至少128个学分的课程学时。这些必须包括生物科学与技术学院中的81个学分,包括66个核心课程学分,6个高级课程学分和9个工程生物整合课程学分。1100105 国立阳明交通大学生物科技学系、生物资讯及系统生物研究所、分子医学与 国立阳明交通大学生物科技学系、生物资讯及系统生物研究所、分子医学与 111学年度甲会同意后转组。
原发性膜性肾病 ( primary membranous nephro- pathy , PMN ) 是全球成人肾病综合征常见的病因 , 也是中国原发性肾小球疾病中发病率第二 、 增长 最快的疾病 [ 1 ] 。大多数 PMN 患者有典型的临床表 现 , 包括大量蛋白尿 、 低蛋白血症 、 水肿和高脂血 症等。近 30% 的 PMN 患者能够获得自发缓解 , 但 中危和高危患者 , 即大量蛋白尿 、 肾功能不稳定的 患者 , 缓解的可能性较低 [ 2 ] 。 既往研究表明 , 线粒体功能障碍在急性肾损伤 ( acute kidney injury , AKI ) 和慢性肾脏病 ( chronic kidney diseases , CKD ) 的发病机制和肾脏修复中发 挥关键作用 [ 3 - 4 ] 。线粒体功能与线粒体 DNA ( mito- chondrial DNA , mtDNA ) 的完整性密切相关 , 当线 粒体受损时 , mtDNA 会从线粒体基质释放到细胞 质或细胞外 , 进而激活氧化应激反应 , 并作为炎症 介质激活自然免疫炎症反应 [ 5 ] 。目前多项研究表 明 , 尿 mtDNA 是各种肾脏疾病中线粒体损伤的替 代标志物 [ 6 ] 。我们之前的研究表明 , mtDNA 在尿液 和肾脏组织中容易被检测到 , 其拷贝数与糖尿病肾 脏疾病的肾功能下降和肾脏病理结构改变有关 [ 7 ] 。 另一项研究指出 , 尿液中 mtDNA 与肾功能下降速 度有关 , 并能预测非糖尿病肾脏疾病患者血肌酐翻 倍或需要进行透析治疗的风险 [ 8 ] 。然而 , 尿 mtD- NA 在 PMN 患者中的改变及其对预后的预测作用 仍不明确。本研究旨在探讨尿 mtDNA 与 PMN 患
材料Sio 2。在拓扑模式下,电场高度局部位于分层结构的反转中心(也称为界面),并成倍地衰减到批量上。因此,当从战略上引入非线性介电常数时,出现了非线性现象,例如Biscable状态。有限元数值模拟表明,当层周期为5时,最佳双态状态出现,阈值左右左右。受益于拓扑特征,当将随机扰动引入层厚度和折射率时,这种双重状态仍然存在。最后,我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法,可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
摘要 :脑内神经递质多巴胺 (DA) 的含量异常与帕金森病、阿尔兹海 默症等神经系统类疾病的发生发展密切相关,精准、实时监测其脑 内含量可作为临床诊疗的重要参考。电化学分析法具备成本低、响 应快、可实现体内实时监测等优势。然而,脑内复杂环境中蛋白吸 附、多物质共存等因素会极大干扰多巴胺的定量分析,这对电极的 灵敏度、选择性和稳定性提出了极高的要求。因此,研发出满足要 求的电极材料是实现多巴胺电化学检测临床应用的关键。掺硼金刚 石 (BDD) 电极生物相容性好、背景电流低、电势窗口宽、抗吸附性 强、化学稳定性高,相较于易团聚、易脱落而失效的金属纳米颗粒 或电阻较大的高分子材料, BDD 电极更具潜力解决上述多巴胺检测 的难点问题。然而, BDD 电极虽能有效抵御蛋白吸附,但在多巴胺 的选择性检测方面存在不足: BDD 电极表面缺乏能够高灵敏度、高 选择性检测多巴胺分子的官能团。因此,在保持 BDD 本征特性的基 础上,系统研究 BDD 电极表面改性与功能化修饰对电化学检测多巴 胺的选择性、灵敏度和稳定性的影响机理,是 BDD 电极实现临床应 用的关键。基于此,本论文从 BDD 膜电极的功能性改性与修饰到 BDD 微电极体内检测,系统研究了 BDD 膜电极在多巴胺电化学检测 中的作用机理,揭示了 BDD 电极界面性质对多巴胺分子氧化过程的 影响规律,所得具体结论如下: (1) 针对 BDD 电化学活性较低的问题,采用高温溶碳刻蚀和滴 涂修饰方法,在 BDD 电极表面刻蚀纳米孔洞并修饰 Nafion 选择性透 过膜( NAF ),制备了 Nafion 修饰的多孔 BDD 复合电极 NAF/pBDD ; 研究了该复合电极对多巴胺的电化学检测机理,揭示了 NAF/pBDD 复合电极比 BDD 电极具有更多活性位点的原因,同时探究了 Nafion 膜对多巴胺和抗坏血酸的作用机制;该电极针对多巴胺的检测限 (42 nM) 和检测线性范围 (0.1 ~ 110 μM) 相较于 BDD 均得到了有效改善。 (2) 针对 BDD 电极对多巴胺选择性较弱的问题,在 pBDD 表面 修饰活性更高的纳米炭黑颗粒 (CB) ,制备了 NAF-CB/pBDD 复合电 极,研究了炭黑颗粒的加入对主要干扰物抗坏血酸 (AA) 电化学响应 的影响机理,揭示了该电极在高浓度、多干扰物并存环境下对多巴 胺的选择性检测机制。结果表明,该电极可有效将干扰物抗坏血酸 的氧化电位提前以减少对多巴胺信号的干扰,检测限 (54 nM) 和检测
(稿件收到日期 2024 年 8 月 17 日;接受日期 2025 年 1 月 15 日;在线发表日期 2025 年 1 月 25 日)摘要:根据形态特征和核糖体 DNA 区域内部转录间隔区的系统发育分析,本文将 Coltricia sharmae 列为一个新物种。形态学和分子数据的结合证实了该物种的新颖性及其在 Coltricia 属中的属下位置。该物种与 Rhododendron arboreum 和 Quercus leucotrichophora 相关,主要特征是一年生担子,规则圆形的菌盖,同心分区,中心有深褐色环,边缘为淡橙褐色,不规则有棱角,担孢子球形至亚球形。关键词:Coltricia abieticola、nrITS、系统发育、多孔菌、分类学、北阿坎德邦。简介
A a A = availability 可用性 Å = angstrom 埃 @ = at 1.单价 2.电子邮件地址账号和域名之间的分 隔符 A-A = analog-analog 模拟 - 模拟 A&B bit signaling A 和 B 位信令 A-B cut mixer 一级图像混合器 , A-B 图像混合器 A&B leads A 线和 B 线 A band A 波段 A Block 1.( 复式人工交换局 ) 甲交换台 , A 交换台 2.甲 盘 , A 盘 A carrier = alternate carrier 甲类电话公司 , 另一种电 话公司 A condition ( 起止式传输中的 )A 状态 , 起状态 , 启动空 号状态 A-D = analog-digital 模 ( 拟 ) —数 ( 字 ) A/D = analog-digital 模数转换 A/D coder 模数转换器 A/D conversion 模数转换 A/D converter 模 ( 拟 )/ 数 ( 字 ) 转换器 A interface A- 接口 A-law coding A 律编码 A/M = automatic/manual 自动 / 人工 A operator ( 复式人工交换局 ) 甲台话务员 A party 主叫方 , 主叫用户 A register A 寄存器 , 运算寄存器 A/Z 起 / 止脉冲 , 起 / 止脉冲比 , 空号 / 传号脉冲 , 空号 / 传 号脉冲比 AAA = authentication, authorization and accounting ( 移动通信 ) 鉴权 , 授权与计费 AAB = automatic alternative billing 自动更换记账 / automatic answerback 自动应答 AAL = ATM adaptation layer 异步转移传递模式适配层 , ATM 适配层 AAL1 ATM 适配层 1 AAL2 ATM 适配层 2 AAL3/4 ATM 适配层 3/4 AAL5 ATM 适配层 5 AARP Apple Talk 地址解析协议 abac 计算图表 , 列线图 , 诺模图 abac-parameter 四端网络参数 , 四端网络参量 abandon call 中途放弃呼叫 abandon pause 呼叫中途挂机 , 未接通暂停 abandoned call 放弃的呼叫 abandoned call attempt 放弃的试呼 abandoned traffic 损失业务 , 放弃的业务 abatement 1.抑制 , 消除 2.废料 Abbe condenser 阿贝聚光镜 Abbe number 阿贝数 , 色散系数 abbreviated address 缩位地址 , 缩写地址 abbreviated addressing 短缩寻址 abbreviated call 缩位呼叫 , 缩位拨号 , 简呼 abbreviated character 简化字符 abbreviated dialing 缩位拨号 abbreviated signal code 缩写信号码 abbreviative notation 缩写标记 ABD = abbreviated dialing 缩位拨号 abd technique 诱导技术 abduction 诱导 , 推断 , 推测 abductive reasoning 反绎推理 abductive technique 诱导技术 abecedarian 按顺序排列的 Abel transform 阿贝尔变换 Abelian group 阿贝尔群 abend 异常终止 , 异常结束 aberration 1.越轨 , 偏差 2.像差 , 色差 3.失常 , 畸变 4.光行差 aberration curve 像差曲线 aberration function 误差函数
W 窑 cm -2 曰 持续增加到 2.0 bar 袁 功率密度进一步提升 达到 0.94 W 窑 cm -2 ( 图 4E). Chen 等 [47] 报道 Co-N-C 催化剂在空气的燃料电池测试中压力从 0.5 bar 提 升至 2 bar 上 袁 最高功率密度从 0.221 W 窑 cm -2 提升 到 0.305 W 窑 cm -2 ( 图 4F). 文献中记录的非贵金属催 化剂燃料电池测试压力一般不大于 2 bar 袁 在此范 围内催化剂燃料电池的性能随着压力的增加而提 升 袁 压力过大会造成催化剂层结构的破坏并加速 膜电极的退化 . 目前 袁 鲜有对测试过程中气流量影 响的探究 . 从表 1 中发现 袁 大部分基于非贵金属催 化剂的 PEMFC 性能测试是采取固定气流量的方 式 袁 但气流量的选择并没有统一标准 袁 其中空气的 气流量一般等于或大于氧气的气流量 . 4 非贵金属催化剂耐久性分析
有。当进行EMD时,测得的EEG波形根据波形不同可以达到IMF3,甚至IMF4。从 IMF2 开始的所有添加的波形都使用以下方法进行区分。本实验对Fz、Cz、Pz三个电极进行EMD分析,对四个选项分别比较IMF中P300分量的幅值,输出并统计幅值最大的选项。然后将最受欢迎的选项确定为受试者选择的菜单。 3.结果表1显示了所有受试者的两级菜单选择实验的结果。括号内的刺激为目标刺激,括号左边的刺激为选择刺激。目标刺激和选定刺激匹配的情况显示为黄色。受试者 A 能够在任务 2 和 3 中选择第二层和第三层中的目标刺激。受试者B能够在任务1和4中选择目标刺激,并且能够区分第一层级中的所有目标。受试者 C 在所有试验中都能够区分两个层级。