基于大数据深度学习的输电塔结构抗风易损性评估

为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应，并开展高效精准的性能评估，文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例，首先对监测数据进行清洗和重构，通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型，然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应，计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明，经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素，有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据，更高效地进行输电网系统风致易损性评估。     

济南市市政供水三氯甲烷和四氯化碳含量及风险评估

目的分析济南市主城区饮用水中三氯甲烷和四氯化碳的含量并评价其对人体健康风险。方法 2017年,根据济南市主城区人口分布,设置监测点收集末梢水进行检测分析,并采用健康风险评价方法进行评价。结果济南市市政供水枯水期和丰水期三氯甲烷和四氯化碳浓度(中位数)分别为5.3、5.8和0.057 6、0.054μg/L,年致癌风险为19.44×10-7,非致癌风险为0.0063。结论济南市市政供水中三氯甲烷和四氯化碳存在一定的健康风险,但在可接受限值之内。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。     

美味不打折-高蛋白高纤维食品

如今人们已经不单单追求食品的口味,营养和健康也同样重要!高蛋白高纤维的食品饮料早已经成为关心体重控制的人们追捧的对象。不过,话说回来,开发高蛋白高纤维强化食品,需要根据最终食品的形式与特性来调整相关配料和工艺,采用不同的强化和工艺策略,从而获得最佳的口味、成本、工艺和货架期的平衡,增强产品竞争力。杜邦^IM丹尼斯克‘品牌旗下的素宝’大豆分离蛋白可帮助体重控制者增强饱腹感、维持肌肉并减少脂肪;而利体素‘水溶性纤维,既有助于肠道健康和体重控制、又具有良好的理化及加工特性,两者均为开发美味的高蛋白高纤维食品的良好原料。     

水利部加快推进陕甘宁革命老区水利振兴发展

<正>陕甘宁革命老区的前身是中国共产党在土地革命战争时期创建的红色革命根据地,老区人民为中华民族的解放和新中国的建立作出了巨大牺牲和不可磨灭的贡献。2014年,水利部继续加大支持力度,加快推动陕甘宁革命老区水利振兴发展。一是坚持扶贫规划先行。开展了一系列水利规划编制工作,将革命老区水利建设项目纳入其中,