火麻仁油微乳凝胶面膜的制备及初步评价

目的:制备火麻仁油微乳凝胶补水面膜并对其理化性质、保湿性和抗氧化活性进行评价.方法:通过伪三元相图确定火麻仁油微乳最佳处方,采用单因素及正交试验优化火麻仁油微乳凝胶处方,载入保湿活性物质制得火麻仁油微乳凝胶面膜并对其质量、稳定性、保湿性和抗氧化活性进行评价.结果:火麻仁油微乳最佳处方:火麻仁油0.2％、PEG-20氢化蓖麻油0.53％、1,3丙二醇0.27％.火麻仁油微乳凝胶最佳处方为卡波姆-940含量1％,丙三醇含量5％,稀释倍数30倍.制得的微乳凝胶澄清透明、涂展性较好、易清洗、不油腻;平均粒径为(30.91±0.31)nm,PDI为0.299±0.017,电位为(-3.54±0.43)mV;黏度为494725.15 mPa·s;pH值为5.50±0.01;保湿效果优于市售某凝胶面膜;火麻仁油微乳凝胶面膜对DPPH自由基清除率高于火麻仁油毛油,质量浓度为6 mg·mL-1时可达62.39％,IC50为3.71 mg·mL-1.结论:火麻仁油微乳凝胶面膜安全、稳定,制备工艺简单,对皮肤具有良好的补水和抗氧化效果,具备开发和推广的价值.     

新媒体环境下智慧化阅读推广研究——以重庆第二师范学院为例

开展智慧化阅读推广,紧跟时代步伐,有效提升读者多重阅读体验和满意度,增强智慧化阅读推广的价值,促进智慧化阅读推广服务的有效化、规范化、科学化、常态化、长期化发展,已成为当前阅读推广研究中一个重要的切入点。文章基于智慧化阅读研究,结合"新媒体"高新技术环境,提出智慧化阅读推广的内容分析、具体实施、环境构建、推广评估与效果、推广改进等几个方面组成的以读者为中心的核心服务体系。本文分析了智慧化阅读基本方面,以我校图书馆实际运用推广效果,智慧化阅读存在的优、劣势及相应的对策。     

气候变化背景下滇中引水工程水源区与受水区 降水丰枯遭遇分析

基于历史实测降水数据与全球气候模型预估数据，使用 Morlet 小波方法分析滇中引水工程水源区与受水区 降水序列的周期变化和未来的降水趋势。同时，采用 Copula 函数计算历史时期（1960—2021 年）与未来时期 （2022—2100 年）水源区与受水区降水丰枯异步或丰枯同步的概率。结果表明：1960—2021 年降水序列存在 26~39?a、18~25?a、4~7?a 的 3 类时间尺度的周期变化，2022—2100 年降水序列存在 38~55?a、18~30?a、5~12?a 的 3 类时间尺度的周期变化，降水量呈现“多—少—多”的循环交替，预计未来 10~20?a 将持续处于降水较多的时期； 过去 62?a，水源区和受水区降水丰枯异步频率 36.4%，同期丰水年频率为 25.3%，同期枯水年频率小于 30%，水源区 和受水区具有水量互补的引水条件，两区域之间存在着水量补偿特征；与历史丰枯遭遇对比，未来降水量丰枯同 步频率均呈现减小的趋势，丰枯异步呈现增加的趋势，同枯和源枯受丰的频率减少，未来有利于调水的降水丰枯 组合概率平均增加 3.75%；在近、中、远期预估中，从 SSP1-2.6 情景过渡到 SSP5-8.5 情景，SSP5-8.5 情景下降水量 丰枯异步频率比 SSP1-2.6 情景大，说明水源区与受水区的降水区域差异变大，降水时空差异更加显著。通过对滇 中引水工程水源区与受水区降水量丰枯遭遇的综合分析、定量评估和模拟预测，为滇中引水工程水资源调度协同 一体化提供数据支撑及参考依据。     

快速近似计算Shapley值的归因解释方法

Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性.     

基于SSD的眨眼与打哈欠检测

提出了一种新的基于SSD网络的眨眼与打哈欠检测。首先,对原SSD架构进行四个方面的修改。第一,主干网用MobileNetV3替换了VGG,使得架构尺寸缩减三分之一。第二,重新设计了输出检测器,实现了目标检测与分类、目标定位与高宽比回归多任务的融合。第三,网络直接回归高宽比,比传统的从关键点离线计算高宽比的方法鲁棒性要高。第四,省去了非最大抑制层(NMS)中的重叠度(IOU)计算和阈值设定,使得单目标检测速度提高了40%。另外,在数据集YawDD上验证了所提出方法的有效性,眨眼与打哈欠的测全率为95.1%与100.0%,在单卡2080Ti上实现了41fps的高检测速度。     

基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

移动边缘计算中资源分配和定价方法综述

移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）通过将计算任务卸载至边缘服务器，降低网络负荷，减少传输时延，提升用户服务体验。因此，MEC受到了广泛关注，并成为5G的关键技术。资源分配作为MEC的主要问题，在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。首先，介绍了MEC的基本概念、参考架构和技术优势；然后，从技术层面和经济层面归纳总结了MEC中最新的资源分配和定价策略；最后，讨论了MEC资源分配和定价策略中可能存在的问题与挑战，并提出了一些可行的解决方案，为后续研究发展提供参考。     

基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射算法

随着工业互联网、车联网、元宇宙等新型互联网应用的兴起，网络的低时延、可靠性、安全性、确定性等方面的需求正面临严峻挑战。采用网络功能虚拟化技术在虚拟网络部署过程中，存在服务功能链映射效率低与部署资源开销大等问题，联合考虑节点激活成本、实例化开销，以最小化平均部署网络成本为优化目标建立了整数线性规划模型，提出基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射（improved grey wolf optimization based service function chain mapping，IMGWO-SFCM）算法。该算法在标准灰狼优化算法基础上添加了基于无环K最短路径（K shortest path，KSP）问题算法的映射方案搜索、映射方案编码以及基于反向学习与非线性收敛改进三大策略，较好地平衡了其全局搜索及局部搜索能力，实现服务功能链映射方案的快速确定。仿真结果显示，该算法在保证更高的服务功能链请求接受率下，相较于对比算法降低了11.86%的平均部署网络成本。