阅读排行为探究非高密度脂蛋白胆固醇(non-high density lipoprotein cholesterol, Non-HDL-C)与高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein cholesterol, HDL-C)比值NHHR与肾功能快速下降风险之间的关系。通过使用2011年和2015年中国健康与养老追踪调查(China health and retirement longitudinal study, CHARLS)数据,分析了4 055名年龄≥40岁并且基线估计肾小球滤过率(estimated glomerular filtration rate, eGFR)≥60 mL/(min·1.73m2)的参与者(根据血清肌酐和胱抑素C生成估计肾小球滤过率)。肾功能快速下降定义为eGFR下降≥3 mL/(min·1.73m2·a)。采用多因素logistic回归模型探究NHHR与肾功能快速下降的风险的相关性,同时采用限制性立方样条和阈值效应分析评估二者的剂量-效应关系。结果表明:在4年的随访期间,447名(11.02%)参与者肾功能快速下降。在完全调整的多因素Logistic回归模型中,NHHR最高组(T3)肾功能快速下降风险是NHHR最低组(T1)的1.94倍(OR=1.94,95%CI:1.46~2.61)。当NHHR作为连续变量时,NHHR每升高一个单位,肾功能快速下降风险增加1.21倍(OR=1.21,95%CI:1.08~1.36)。限制性立方样条结果显示,NHHR与肾功能快速下降呈现近似对数曲线的饱和效应关系(Pnonlinearity<0.05),拐点分析显示NHHR≤3.52时,随着NHHR升高,肾功能快速下降风险增加。当NHHR>3.52,肾功能快速下降风险趋于饱和。可见在中老年人中,较高的NHHR与纵向肾功能快速下降相关且存在非线性关系。
多机械臂协同采摘技术通过集成多个机械臂,实现果蔬采摘的高效、精准和自动化,有效解决传统人工采摘面临的成本高与效率低的难题。综述了多机械臂协同采摘技术的研究进展,梳理了多机械臂协同采摘系统框架。针对协同采摘中的决策难题,分析了协同采摘任务规划中的协同方式以及任务分配,综述了多机械臂协同采摘中的碰撞检测与避障策略,以及路径规划技术。最后,对多机械臂协同采摘技术未来发展方向进行展望,提出机与农艺结合、人机协作、决策大模型和多算法融合等方面的发展趋势。
新一代人工智能技术的爆发式火热,将对风险社会中感知主体的风险体验产生深刻影响。运用因子分析和多指标多因素(multiple indicators and multiple causes, MIMIC)模型对生成式人工智能的12个风险场景进行研究,探究了反映公众风险感知程度的4个指标和影响公众风险感知的5个维度。结果显示,公众对生成式人工智能的风险感知程度可以由安全、技术、使用者和企业监管期望来反映;公众的风险感知受到其对技术、宏观、权益、主体和应用风险的主观评价的影响,其中,权益风险和宏观风险的影响最为显著。结果表明,公众对生成式人工智能具有“以我为主”和“未雨绸缪”的风险感知特点。在此基础上,进一步从历史与文化视角、风险沟通视角和科技治理视角对公众的生成式人工智能风险感知进行分析,并提出了相应的对策建议。
加强对全挥杆技术运动生物力学分析的系统性构建,是触及问题本质、从根源解决技术问题的关键,有针对性的进行专项体能训练是技术水平充分发挥的有力保障。通过综述高尔夫全挥杆技术研究成果,论述并总结全挥杆技术运动生物力学特征,通过进一步分析不同性别、水平球员全挥杆技术的优势与不足,提出合理化体能训练建议,为优化运动员全挥杆技术、提高科学化训练水平提供借鉴。高尔夫全挥杆阶段,肢体遵循由近端向远端运动顺序原则,肌肉收缩符合拉长-缩短周期原理,根据特异性挥杆方式进行合理化重量转移,并强化末端关节释放效应,有利于最大化杆头速度; 全挥杆下杆阶段,躯干、骨盆轴向旋转角速度峰值和腕部释放峰值速度与时机是影响杆头速度的主要因素,也是女子球员区别于男子球员挥杆技术的关键所在;体能训练是增强全挥杆技术水平的重要途径,高尔夫球员要注重上、下肢肌肉力量与爆发力、核心稳定性和旋转爆发力等专项力量素质的发展。
为切实做好机场部门应急管理工作,加强应急处突体系建设,提高应急处突能力,提出了一种基于混合推理的机场突发事件处置决策支持方法。首先依据实际场景和官方文档抽象机场中的突发事件及处置流程,构建机场突发事件本体模型;其次,引入规则推理和案例推理相结合的混合推理进行案例检索,针对构建的本体模型进行案例表示并构建案例库;最后,借助属性权衡的特征加权算法对检索结果进行修正,并采用基于神经网络的权重参数优化策略调整属性参数。通过和常用深度学习模型进行对比,验证了Bert+LSTM组合在该任务场景下的优势,最终实例证明,当突发事件发生时,模型能够关注突发事件本身,参考历史案例和处置标准,得到一份全面描述突发事件信息和处置措施的结构化数据,为突发事件的处置决策提供支持。
机器学习技术是当前的研究热点,以其强学习力、高通用性广泛应用于各类预测、识别、分类任务中。探讨了机器学习在计算结构力学中的应用,重点分析了其在材料性能预测、结构损伤分析、传统方法改进、本构方程建立和微分方程求解中的作用。通过文献综述总结了机器学习算法如神经网络、支持向量机和随机森林在提高计算效率和设计流程优化方面的优势。研究指出,机器学习与经典计算方法的结合为工程问题求解提供了新途径。未来研究将聚焦于算法优化、模型改进和跨学科技术融合。
海上漂浮式光伏在复杂海洋环境中的应用成为各沿海主要国家的研究热点,海上漂浮式光伏目前处于试验和试点阶段。为了探索海上漂浮式光伏技术的主要组成和当前技术现状,助力中国海上漂浮式光伏规模化、商业化发展,通过梳理海上漂浮式光伏的主要组成部分,基于国内外海上漂浮式光伏的研究和应用现状,聚焦浮体平台结构型式,分析了各类浮体平台的特点。结果表明:零气隙和非零气隙型浮体平台技术成熟度均不高,需考虑新型浮体材料的应用以降低工程成本;适应于海上复杂环境的电气设备亟待进一步突破;海上漂浮式光伏与其他海洋应用场景融合互补的商业模式应积极探索;运行和维护的策略、安全及手段需着重关注。研究旨在给出关键技术现状和挑战,为海上漂浮式光伏的开发和设计人员提供参考经验和研究方向。
作为渔业转型升级和绿色发展的重要方向,养殖工船受到学术界和工业界的广泛关注。传统的多点系泊方式会导致鱼类生长环境较为恶劣,不利于其生长,因此养殖工船普遍采用单点系泊方式,但是现有研究主要关注其系泊方案优化和性能研究,对养殖工船单点系泊装置的设计研究较为罕见。基于尽可能减少改造主船体的要求,首先设计了某型养殖工船的外转塔单点系泊装置,详细阐述了系泊系统转塔装置、系泊装置、桁架结构、轴承装置等主要结构的工作原理。然后,采用三维势流理论结合水动力计算软件AQWA对养殖工船进行了水动力系数计算。最后,依据规范对风、浪、流的方向进行组合,采用船舶-系泊时域耦合动态算法对养殖工船及其单点系泊系统进行计算,得到了系泊完整作业和完整自存工况下的系泊缆张力、船舶六自由度运动。研究发现,风浪流非同向时养殖工船会产生较大的艏摇、横荡和横摇运动,其值仍在合理范围内;在作业和生存工况下系泊缆张力是合理安全的,因此所设计的单点系泊系统具有良好的定位能力。
为解决现有路面裂缝检测算法精度低、漏检率高等问题,提出了一种基于YOLOv8n改进的路面裂缝检测算法YOLO-CD(YOLO-crack detection)。YOLO-CD算法采用ASF-YOLO架构中的尺度序列特征融合(scale sequence feature fusion,SSFF)模块和三重特征编码器(triple feature encoder,TFE)模块,提高了对多尺度裂缝的检测性能和对目标特征的感知能力。同时,在骨干网络末端和颈部网络中引入CA注意力机制(coordinate attention),将位置信息嵌入通道注意力中,强化了对裂缝特征的提取能力。此外,在YOLOv8n原有3个输出层的基础上新增了一个P2小目标检测层,增加了网络的多尺度感受野,可以同时捕获全局和局部上下文信息,提升了算法在复杂场景中对小目标裂缝的检测能力。通过将原始YOLOv8n的检测头替换为DyHead检测头,使尺度、空间和任务3种注意力机制结合统一,进一步提升了网络对裂缝的检测性能。实验结果表明,在自建数据集PD-Dataset中,改进后的算法YOLO-CD比原算法YOLOv8n的mAP50提高了4.1%。在公共数据集RDD2020中,改进后的算法YOLO-CD比原算法YOLOv8n的mAP50提高了1.5%。且算法检测速度达到了89.9 帧/s,满足了路面裂缝检测实时性的要求。
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