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关键词： 棉铃虫   生命表   集合论   笛卡尔乘积   多项式定理   不育自我重复取样样本  

摘要： 【目的】自我重复取样技术(bootstrap technique)广泛用于计算生命表各参数的方差、标准误和置信区间(confidence interval),而配对自我重复取样检验(paired bootstrap test,PBT)则用于检测处理间的生命表参数差异。本研究以取食玉米粒和茶树叶片的棉铃虫Helicoverpa armigera生命表为例,进一步解释集合论、笛卡尔乘积和多项式定理在害虫种群生物学研究中的应用。【方法】利用年龄-龄期两性生命表对取食玉米粒和茶树叶片的棉铃虫种群参数进行分析,利用集合论、笛卡尔乘积和多项式定理将种群统计分析以明确数学的方法呈现,以检测所有可能的自我重复取样样本、精确计算种群参数置信区间以及处理之间差异的置信区间,计算可育和不育样本的概率。【结果】取食茶树叶片的棉铃虫其成虫前期存活率、内禀增长率(r)、周限增长率(λ)、净增殖率(R_(0))、平均世代周期(T)均显著低于取食玉米粒的,说明茶树叶片不是棉铃虫的适宜寄主植物。因取食茶树叶片棉铃虫种群不育样本数较多,利用bootstrap重复取样接受可育与不育样本时,其结果与不用bootstrap技术计算的差异小于5%;若取样时仅接受可育样本,结果与原数值差异显著,误差较大(>5%)。使用笛卡尔配对检验(Cartesian paired test,CPT)比较取食两种食物的棉铃虫种群的R0的差异时,可计算两种处理bootstrap抽样结果所有可能差异的精确置信区间,而使用自我重复取样检验通常会导致置信区间的估值过高或过低,尤其是自我重复取样数较小时。多项式定理可以揭示可育和不育样本的自我重复取样结果。自我重复取样抽样记录必须保留,以便在后续分析中进一步应用。【结论】本研究进一步明确了两性生命表理论的数学基础,也为昆虫学研究中的生命表技术的应用提供数学支撑。

关键词： 图神经网络   深度学习   动态图学习   链接预测   时间图  

摘要： 在现实世界中,复杂的动态网络数据广泛存在,如社交网络、蛋白质相互作用网络和传染病传播网络,它们由大量的节点和边构成。针对这类数据的有效挖掘和利用,以进行精准预测,成为了一项关键任务。动态图神经网络链接预测是深度学习研究领域的一个重要分支,它旨在解析网络随时间演化的内在规律,并预测未来可能形成的链接,为各领域的决策提供有价值的信息和依据。回顾了动态图神经网络的发展历程,介绍动态图的建模方法和训练流程。在此基础上,根据时间粒度的不同,将动态图神经网络链接预测模型细分为离散动态图模型和连续动态图模型两大类,并综述了每一类别中当前主流模型所采用的建模方法;介绍了动态图链接预测研究中常用的数据集、评价指标和应用场景。最后,对该领域的未来发展趋势进行了前瞻性探讨。

关键词： A_(α)矩阵   A_(α)谱半径   非正则图   k连通图  

摘要： 设G为n个顶点m条边的k连通非正则图,图G的A_(α)矩阵[1]定义为A_(α)(G)=αD(G)+(1-α)A(G),0≤α≤1.其中D(G)和A(G)分别为图G的度对角矩阵和邻接矩阵,利用图的最大度Δ和最小度δ得到了图G的A_(α)谱半径ρ_(α)的一个上界。此外,还确定了k连通Δ正则图的子图的A_(α)谱半径的上界。

关键词： 安全绳   微信小程序   空调维修   维修工具   承揽关系   维修过程   损害赔偿   赔偿责任  

摘要： 空调维修工在作业过程中,意外坠落受伤,牵出多种法律关系,承揽关系、雇佣关系等,涉事各方就损害赔偿发生争议,责任到底由谁承担?案情简介2021年7月2日,王某通过微信小程序“某空调维修快修”下单空调维修服务,服务商北京某科技公司接单后将该维修订单转给石某,石某联系李某上门维修,维修费用由石某结算。当日,李某携带维修工具到达王某家实施维修工作,楼层为8层,李某将安全绳绑在室内的暖气片上,便出窗外进行维修,维修过程中李某脚踩的屋外侧面水泥板碎裂,导致李某失去重心从8楼掉下,安全绳被扯断,李某受伤。

关键词： 急性心肌梗死   高敏心肌肌钙蛋白T   心电图   碎裂QRS波  

摘要： 目的:分析联合应用高敏心肌肌钙蛋白T和心电图碎裂QRS波在急性心肌梗死中的诊断价值。方法:选择2021年1月—2023年12月在晋江市医院接受治疗的急性心肌梗死患者,共80例,作为观察组,同期选择相同例数的体检人员,将其纳入对照组。检查两组的高敏心肌肌钙蛋白T、心电图碎裂QRS波,分析两者在急性心肌梗死中的应用价值。另外,根据疾病分型将急性心肌梗死分为ST段抬高型心肌梗死和非ST段抬高型心肌梗死,并分析高敏心肌肌钙蛋白T、心电图碎裂QRS波诊断ST段抬高型心肌梗死的价值。结果:观察组高敏心肌肌钙蛋白T水平高于对照组,差异有统计学意义(t=14.302,P=0.000)。观察组心电图碎裂QRS波发生率高于对照组,差异有统计学意义(χ^(2)=62.976,P=0.000)。ST段抬高型心肌梗死患者的高敏心肌肌钙蛋白T水平及心电图碎裂QRS波发生率均高于非ST段抬高型心肌梗死患者(P<0.05)。高敏心肌肌钙蛋白T、心电图碎裂QRS波及两者联合诊断急性心肌梗死的AUC分别为0.984、0.788、0.988,诊断ST段抬高型心肌梗死的AUC分别为0.838、0.707、0.865。结论:采用高敏心肌肌钙蛋白T与心电图碎裂QRS波相结合的方式诊断急性心肌梗死,能够有效提升诊断的准确度,且在一定程度上可以对急性心肌梗死类型进行鉴别。

关键词： 核心素养   教学评一致性   一次函数  

摘要： 随着新课标的颁布,“教学评一致性”的课堂受到一线老师的广泛关注,其使“教”“学”“评价”三者之间相互关联,这种教学模式不仅可以快速反映在教学过程中学生对知识点接受度,也可以促进学生核心素养的提高,促进学生全面发展。在此将以初中数学“一次函数”单元教学为例,通过多元评价模型,构建“教学评一致性”的初中数学课堂。

关键词： 卷积神经网络   超分辨率重建   循环神经网络   级联损失函数   密集跳跃连接   空间-通道注意力机制   课程学习策略  

摘要： 为了获取具有更丰富细节和更清晰纹理的超分辨率图像,提出一种融合循环神经网络(RNN)与级联损失函数的超分辨率重建网络(RLNN)。相较于传统的RNN方法,所提出的网络架构主要实现了两大创新。首先,将RNN的每一次迭代与级联损失函数紧密集成,通过这种方式,不仅提高了网络在超分辨率重建过程中的精度,还增强了其对复杂图像特征的捕捉能力。其次,设计了一种新颖的隐藏模块(HM),结合了空间-通道注意力机制与局部密集跳跃连接网络,有效提升了网络在特征提取与重用方面的性能。为了进一步优化网络的学习过程,还引入了一种课程学习策略,使网络能够逐步适应并处理更加复杂的任务。实验结果证明,所提出的RLNN网络在图像超分辨率任务上表现出极好的重建效果。

关键词： 恶意域名检测   属性异构图   图神经网络   非对称编码   自监督学习  

摘要： 域名是实施网络犯罪行为的重要环节,现有的恶意域名检测方法一方面难以利用丰富的拓扑和属性信息,另一方面需要大量的标签数据,检测效果受限而成本较高.针对该问题,提出一种基于图对比学习的恶意域名检测方法,以域名和IP地址作为异构图的两类节点并根据其属性建立对应节点的特征矩阵,依据域名之间的包含关系、相似度度量以及域名和IP地址之间对应关系构建3种元路径;在预训练阶段,使用基于非对称编码器的对比学习模型,避免图数据增强操作对图结构和语义的破坏,也降低对计算资源的需求;使用归纳式的图神经网络图编码器HeteroSAGE和HeteroGAT,采用以节点为中心的小批量训练模式来挖掘目标节点和邻居节点的聚合关系,避免直推式图神经网络在动态场景下适用性较差的问题;下游分类检测任务则对比使用了逻辑回归、随机森林等算法.在公开数据上的实验结果表明检测性能相比已有工作提高2–6个百分点.

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关键词： 城市交通   不成对运输组织   混合整数非线性规划   潮汐客流   列车运行图   变编组  

摘要： 针对城市轨道交通客流潮汐现象引起的大客流方向乘客滞留和小客流方向运力虚靡且牵引能耗高的问题,本文提出一种结合快慢车和变编组的不成对运输组织策略,并结合变编组技术提升运力供给灵活度的同时减少运能浪费,此外,开行部分跨站快车加速车底周转。基于此,构建开行方案、时刻表与车底运用计划协同优化模型,决策列车的双向开行频率、编组类型、停站方案、首站发车时刻及车底周转计划,从而最小化乘客的总旅行时间和全线总牵引能耗成本;并设计定制的变邻域搜索算法求解混合整数非线性规划模型。广州地铁14号线案例结果表明:与实际的成对运输方案相比,本文不成对运行方案可以将乘客总旅行时间减少6.52%,全线总牵引能耗降低34.20%,总目标函数减少11.40%;快车的开行加速了车底周转,减少了6列上线列车单元数量,可以更好地实现不成对运输组织;变编组技术可以进一步提升不成对运输计划的灵活性,大幅缩减上线列车单元数量,使线路的平均满载率提升约20%,线路总牵引能耗优化率提升约33%。结合快慢车和变编组技术的不成对运输策略实现运力精准灵活配置的同时节约列车运行能耗成本,达到运营降本增效的目的。