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关键词： 单位   自明性   照片   缩略语   符号   病理图片   箭头  

摘要： 图和表应具有自明性,内容不应相互重复或与正文重复。照片应反差鲜明、清晰,病理图片应标明染色方法和放大倍数,必要时标出长度标尺。用箭头在图背面标出上、下方位。图、表中量、单位和符号、缩略语等必须与正文一致。表格采用三线表,表的主、谓语位置合理,必要时可加辅助线。

关键词： 多尺度学习   多头注意力   对比图聚类   深度学习  

摘要： 针对图神经网络在空间转录组数据聚类过程中识别的空间域不连续或存在交叉这一问题,提出一种基于多尺度图对比学习的空间转录组聚类方法mcmlST。首先,使用SCANPY和主成分分析法,对空间转录组数据进行预处理。然后对ST数据进行增强处理,形成新的视图。接着,基于图自编码器和辅助自编码器,设计双重编码结构,学习空间转录组数据的嵌入特征。最后,基于嵌入特征,使用k-means算法识别空间转录组数据中的空间域。在3个经典的空间转录组数据集(人类大脑皮层右侧背外侧前额叶皮层、人类乳腺癌Block A Section 1和STARmap)上,该方法与3个基线方法conST、CCST和DeepST相比,计算得到更高的ARI和NMI,表明该方法具有优越的空间转录组聚类性能。

关键词： 偏微分方程   物理信息神经网络   维度扩展   多物理损失函数  

摘要： 在传统物理信息神经网络(physics-informed neural network,PINN)的基础上,通过融合维度扩展和多物理损失函数,提出了两种改进的偏微分方程求解方法,分别是:基于改进多层感知机的维度扩展物理信息神经网络(expanding physics-informed neural network with modified multi-layer perceptron,Em PINN)和多物理损失函数物理信息神经网络(diverse loss function physics-informed neural network,DL-PINN)。Em PINN创新性地提出了一种带有残差连接和维度扩展机制的神经网络结构,DL-PINN在Em PINN的基础上,将维度扩展机制、梯度增强物理信息与变分物理信息相结合,更有效地融入多种物理信息,进一步提高神经网络的拟合能力。实验结果表明,所提出的方法优于传统的物理信息神经网络方法,在不同偏微分方程案例上实现了最高两个数量级的求解精度提升。

关键词： Voronoi图法   林分空间结构   樟子松人工林   抚育间伐   空间结构综合指数  

摘要： 利用泰森多边形(Voronoi)图法和n=4法构建樟子松人工林林分空间结构单元,比较2种方法计算林分空间结构参数的差异,并使用Voronoi图法计算单木空间结构综合指数(Q)以进行林分优化,了解Voronoi图法在樟子松人工林森林结构参数计算与林分优化上的优势。以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场22、31、43 a林龄的樟子松人工林固定样地为研究对象,采用Voronoi图法和n=4法确定林木空间结构单元,分别计算每个样地的大小比数(U)、角尺度(W)、竞争指数(CI)和开敞度(K)。对使用这2种方法计算的结果进行差异显著性检验,并基于上述参数构建单木空间结构综合指数,确定林分的间伐木,模拟不同间伐强度(10%、20%和30%)下林分空间结构优化的效果。对于樟子松人工林,Voronoi图法计算的W、CI和K与n=4法的计算结果差异极显著(P<0.01)。利用Voronoi图法计算Q,选择采伐木,按10%、20%和30%强度进行间伐。间伐后林分的平均胸径分别增加0.27、1.03、1.47 cm;U分别下降7.17%、24.80%和38.93%;W分别下降27.98%、55.65%和69.35%;CI分别下降19.62%、35.74%和47.78%;K分别提高6.37%、16.67%和28.92%;Q分别提高84.91%、248.12%和530.87%。模拟3种间伐强度下各数值的变化,结果表明,间伐使林分各参数得到改善,总体空间结构得到优化,其中以30%间伐强度的间伐效果最为明显。因此,Voronoi图法是构建森林空间单元、计算林分空间结构参数、优化林分结构的有效方法,该方法为加强森林管理实践和实现可持续林分优化提供强有力的框架。

关键词： Topp-Leone分布   加权p、q对称损失函数   Bayes估计   可容许性   MCMC算法  

摘要： 该文针对加权p、q对称损失函数的场景,运用Bayes参数估计法,对Topp-Leone分布参数的贝叶斯估计形式与性质展开探究。并针对无信息先验分布与共轭先验分布两种情形,成功推导出了参数估计量的精确表达式,从理论上验证了这些估计的可容许性及最小最大估计。经过计算,得到了多层Bayes估计、刀切Bayes估计以及经验Bayes估计。最后,利用R语言软件结合MCMC算法对这些估计进行数值模拟,结果表明,无信息先验分布下的Bayes估计在精度方面优于共轭先验分布下的Bayes估计。

关键词： 对称共轭点   Salagean   q微分算子   调和函数  

摘要： 基于Salagean微分算子与q-微分理论,构建了复平面单位圆盘内的一类关于对称共轭点的新型倒结构单叶调和函数类,得到了该类函数的单叶保形条件及精确的系数估计,并推导出偏差定理与覆盖定理,进一步,给出了极值函数.研究证明,当参数取特定值时,所得结果可退化为经典的对称共轭点星象调和函数类的结论,推广了已有研究成果.该研究为调和映射的算子理论与对称共轭点的问题提供了新的研究思路.

关键词： 2025   数字   新题   函数性质  

摘要： 时值2025年,与数字2025有关的函数性质的应用问题应运而生,可谓2025“唱响”函数性质新题。下面列举几例,与大家共赏。

关键词： 地壳各向异性   接收函数   莫霍面P-S转换波   地壳多次波  

摘要： 地壳各向异性是研究地震活动与地壳动力学演化的重要依据,接收函数莫霍面P-S转换波PmS到时随反方位角的周期性变化被广泛应用于约束地壳各向异性特征.受地震活动分布不均匀、部分地震台站记录周期偏短、莫霍面上下介质复杂多变及环境噪声等影响,一些接收函数PmS震相无法准确识别或缺失,使得利用PmS约束地壳各向异性存在一定的局限性.本文提出联合应用PmS和PPmS测量全地壳各向异性参数的方法,分别求取两种震相由各向异性导致的到时扰动,获得平均扰动值,并使用非线性拟合方法计算各向异性参数;在PPmS信号质量显著优于PmS的情况下,也可单独应用前者约束各向异性.本文将该方法应用于不同信噪比的合成地震记录以及实际观测地震数据中,综合测试验证了此方法测量全地壳方位各向异性的有效性.

关键词： 输血   免疫   血液病   血小板抗体   血小板输注无效   诺莫图模型   预测  

摘要： 目的:探讨基于输血相关因素和免疫分析构建血液病患者由于产生血小板抗体导致血小板输注无效(RPT)的诺莫图预测模型,以期为临床工作提供参考。方法:选取2021年7月—2024年7月河南省人民医院收治的血液病患者195例,根据血小板输注效果分为有效组(164例)和无效组(31例)。比较两组患者的基线资料及输血相关因素和免疫因素,采用Logistic回归分析RPT的独立影响因素,构建RPT发生的列线图模型,并检验该模型预测效能。结果:两组性别、年龄、女性妊娠史、血液疾病类型、活动性出血/弥散性血管内凝血(DIC)、药物情况比较,差异有统计学意义(P<0.05);两组输注次数、血小板抗体比较,差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归分析显示,女性妊娠史、血液疾病类型为ITP和MDS、活动性出血/DIC、药物、输注次数>5次及存在血小板抗体均是RPT的独立影响因素(P<0.05),且Hosmer-Lemeshowχ^(2)=13.285,P=0.182;构建的列线图模型对RPT具有良好预测效能,区分度较好,且概率阈值为0.05~0.94,该模型具有明显的正向净收益。结论:基于输血相关因素和免疫分析构建RPT风险预测模型具有良好预测效能及临床正向净收益,可作为临床预测RPT的有效模型,从而指导临床防治。

关键词： 自变量   定义域   幂函数   性质   单调性   常见题型   常数  

摘要： 一般地,函数y=x^(α)叫作幂函数,其中x是自变量,α是常数。幂函数的三个性质:幂函数在(0,+∞)上都有定义;当α>0时,幂函数的图像过点(1,1)和(0,0),且在(0,+∞)上单调递增,当α<0时,幂函数的图像过点(1,1),且在(0,+∞)上单调递减。下面就幂函数的常见题型进行举例分析。