石油降解菌ZS1对典型抗生素毒害作用的应激响应机制

为了解抗生素对石油降解菌的生态效应及微生物对典型抗生素毒害作用的应激响应机制，通过开展不同浓度典型抗生素对高效石油降解菌铜绿假单胞菌（ZS1）的毒性试验，研究了菌体细胞在3种不同种类抗生素（土霉素、红霉素、磺胺嘧啶）作用下的生长及毒理指标。结果表明，3种抗生素对ZS1有不同的抑菌效果，其中土霉素对ZS1活性的抑制程度最强，抑制率随着土霉素浓度的增大而明显上升，有显著的浓度-效应关系。研究了ZS1抗氧化酶（过氧化氢酶、过氧化物酶、超氧化物歧化酶）对抗生素的响应机制，结果表明ZS1受到污染时会通过产生抗氧化酶抵抗外界污染并维持细胞功能。     

“灰绿”协同措施对银川市合流制溢流污染的影响EI北大核心CSCD

针对合流制管网系统在雨天溢流污染严重,造成城市水体黑臭现象的问题,以银川市某高密度城区合流制管网系统为例,基于SWMM模型,在短历时设计降雨和长历时设计降雨两种条件下,模拟分析了合流制溢流(CSO)调蓄池、雨污管道混错接改造、绿化带海绵化改造等“灰绿”协同措施对CSO污染的影响。结果表明:CSO调蓄池、雨污管道混错接改造、绿化带海绵化改造及“灰绿”措施结合4种方案在短历时、长历时设计降雨条件下,随着降水量的增加,溢流水量及溢流污染物负荷均增加,溢流削减率均逐渐减小,其中“灰绿”措施结合方案对溢流污染的削减效果最为显著;重现期小于5 a时,溢流水量削减率与溢流污染物负荷削减率基本达到80%;降雨条件为中雨时,污染物负荷削减率基本达到75%;重现期为20 a时,溢流水量削减率及TSS、COD、TP、NH^(+)_(4)-N负荷削减率分别达到64%、70%、70%、70%、70%;降雨条件为大雨时,溢流水量削减率及TSS、COD、TP、NH^(+)_(4)-N负荷削减率分别达到28%、32%、26%、31%、33%。     

基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险。对于ICU病患，通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断，以及合理安排有限的医疗资源。基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表，针对ICU病人临床监测的17项生理参数，提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型。引入多通道概念应用于BiLSTM模型，用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用。采用Attention机制用于提高模型预测精度。实验数据来自MIMIC [Ⅲ]数据库，从中提取3?080位脑血管疾病患者的16?260条记录用于此次研究，除了六组超参数实验之外，将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归（logistic regression）和支持向量机（support vector machine, SVM）四种模型进行了对比分析，准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Specificity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标，实验结果表明，所提模型性能优于其他模型，AUC值达到94.3%。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

基于三维模型的NPN双极型晶体管电离辐射效应仿真模拟北大核心

为更加迅速可靠地评估星用双极型晶体管抗电离辐射损伤性能,建立了三维NPN晶体管模型,并对其电离辐射效应进行了数值模拟。仿真计算了电离辐射在晶体管中产生的氧化物正电荷陷阱以及界面陷阱,以此模拟不同总剂量、剂量率电离辐照对晶体管的损伤;以漂移扩散模型计算了晶体管典型性能的响应,验证了晶体管的总剂量效应和低剂量率损伤增强效应。结果表明晶体管对电离辐射敏感的区域位于基区和发射结区附近的Si/SiO_(2)界面,从Gummel曲线提取的归一化增益发现,电离辐射损伤可能使晶体管增益降低50%以上,这对晶体管性能影响很大。该方法可以在降低成本、缩短周期的前提下,为晶体管抗电离辐射可靠性评估提供合理的技术支撑和可借鉴的理论数据。     

乌鲁木齐机场GNSS地基增强I类精密进近研究与实现

2019 年民航局发布《中国民航北斗卫星导航系统应用实施路线图》，推动北斗卫星导航系统民航应用。为研究融合北斗卫星的地基增强系统(GBAS)新技术在乌鲁木齐“智慧机场”的应用，对 GBAS 的发展研究现状进行了说明，论证了乌鲁木齐机场 GBAS 建设的必要性和可行性，在此基础上完成了 GBAS 技术方案，满足 GNSS 地基增强 I 类精密进近的技术需求，为后续乌鲁木齐机场 GBAS 的相关建设提供了重要的理论依据。     

机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩

针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题，提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩，减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱，并降低图像维度；再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩，将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中，通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证，本方法图像压缩后，图像压缩率更小，图像分辨率和信息熵更高，既有效地减少了图像信息量，能够保留有效关键信息，达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。