基于DeepLab V3+的无人机航拍绝缘子图像自动化分割方法

绝缘子是输电线路的重要组成部分。为了实现输电线路巡检的智能化，对绝缘子区域的自动化识别是基础性工作之一。笔者提出了一种基于DeepLab V3+的无人机航拍绝缘子图像自动化分割方法，同时将DeepLab V3+的分割性能与现有的主流卷积神经网络U-Net、Residual U-Net、Dilated U-Net进行了比较。结果显示DeepLab V3+方法不但在DICE指标上得到了93.28%的分割精度，在IOU指标、敏感性和Jaccard定量分析中也都表现出最好的性能。实验证明该方法为自动化分割绝缘子区域，提高输电线路巡检的效率和准确性提供了一种潜在的工具。     

基于深度学习的大电网断面功率快速自动调整方法

由于复杂大电网关键输电断面的功率调整工作量大、重复性高，计算速度难以满足在线辅助决策需求。基于深度学习理论，提出了一种对断面功率调整数据进行特征自学习进而实现大电网断面功率快速自动调整的方法。首先，采用反向等量配对法模拟人工调整操作，构建深度学习所需的海量数据集。然后，在机组灵敏度、调整量等约束条件下筛选出复杂大电网中参与功率调整的有效机组集合。在此基础上，以决定系数为指标构建最优回归模型准确预测出机组出力调整值，从而实现了断面功率的快速自动调整。最后，以中国某实际区域大电网的省间断面功率调整为例对所提方法进行验证。仿真结果表明，最优模型的决定系数和断面功率调整成功率均较为理想，大大缩短了断面功率调整时间，且调整效率不受系统运行方式和断面实际功率与目标功率差值的影响。     

CNTs/Al复合材料变形和损伤行为数值模拟研究进展

CNTs(carbon nanotubes)/Al复合材料在塑性变形过程中CNTs和铝基体的力学响应复杂且存在相互影响，系统、深入地揭示微观组织损伤的产生和发展机制及其对宏观力学性能的影响规律十分困难。对复合材料的变形过程进行数值模拟，可以经济、高效地研究各种微观组织和外部因素对力学性能的影响，从而实现对损伤行为的准确预测。首先介绍了目前得到广泛应用的连续损伤模型和内聚力损伤模型，二者分别适用于描述不同条件下复合材料的变形和损伤行为；随后介绍了适合多尺度建模的代表性体积元模型，其适用于研究不同尺度下的组织结构特征对变形和损伤的影响。     

面板数据中均值多变点和方差多变点的估计

面板数据中的变点问题是金融和计量经济学中的一类重要课题。现将局部形态识别的二元分割算法推广到面板数据上，研究了面板数据中均值多变点和方差多变点的估计问题，同时得到了变点个数及变点位置的估计，证明了估计量的相合性。Monte Carlo模拟表明基于局部形态识别的二元分割算法对这两类变点的估计效果均优于二元分割算法。最后将提出的算法分别应用于不同的股市周指数数据，说明了算法的有效性。     

光学电流传感层叠抗外磁干扰技术研究EI北大核心CSCD

直通光路型磁光式光学电流传感器(magneto-optical current sensor,MOCS)因具有体积小,测量准确度高等多种优点,在智能电网中有广阔应用前景。然而,由于无法构成闭合光路,外磁场干扰一直是制约直通光路型磁光式光学电流传感器实用化的重要因素。为解决此问题,该文提出光学电流传感层叠抗外磁干扰技术。首先通过定义非连续积分路径,积分张角等概念,推导出电流位于非连续闭合路径内外时对应的磁场积分表达式,进而建立适用于含任意数量磁光传感单元、按对称多边形方式布置的MOCS所受外磁干扰分析的数学模型,提出闭合路径中心偏转模型,并得出最佳中心偏转角。在此基础上提出一种新型的层叠式MOCS结构,基本抗御传感结构外任意位置电流给MOCS带来的磁场干扰。其次,提出通用的层叠式MOCS测量误差分析方法,从理论上证明层叠式MOCS满足工程需求及标准。分别建立层叠式MOCS数值仿真模型及COMSOL有限元仿真模型。仿真结果表明,在不同干扰条件下,层叠式MOCS的测量误差均低于0.2%,证明此结构能够有效降低存在外磁干扰时MOCS的测量误差。最后,设计并搭建相应的层叠式MOCS实验平台并进行相应实验。实验结果表明,新型层叠式MOCS在多种干扰情况下其测量误差均小于0.2%,证明了所提数学模型正确性及层叠式结构应用于提高MOCS抗外磁干扰能力时的有效性。     

谷氨酸棒杆菌人工核糖体结合位点(RBS)文库的建立与应用

核糖体结合位点(ribosome binding site, RBS)是一种重要的生物控制元件，是实现基因表达精细调控的重要工具，在微生物代谢工程和合成生物学中具有广泛的应用。谷氨酸棒杆菌(Corynebacterium glutamicum)是一种重要的工业微生物，被广泛应用于多种氨基酸和有机酸的工业化发酵生产。然而目前，关于谷氨酸棒杆菌RBS元件文库的报道仍然较少。该研究基于谷氨酸棒杆菌RBS序列基本特征，设计构建了一个随机RBS文库。利用流式细胞分选技术和96孔板筛选技术，建立了RBS文库高通量筛选方法。通过2步筛选，构建了一个调控范围广，覆盖范围均匀的人工RBS元件文库，调控范围达到29.04倍。利用α-淀粉酶表达系统对构建的人工RBS文库进行测试和表征，结果表明人工RBS文库具有较高的稳定性和通用性。随后该研究将人工RBS文库应用于L-高丝氨酸生物合成途径的调控优化。利用不同强度RBS元件对L-高丝氨酸合成途径关键酶LysC^r和Hom^r进行精细表达调控，获得了具有高效L-高丝氨酸合成能力的最佳组合，L-高丝氨酸产量到达12.7 g/...     

工程变更项目综合单价的确定研究北大核心

本文对不同类型工程变更项目的项目特征进行分析,结合综合单价的构成要素,深入研究定价三原则,明确不同定价原则的适用范围,并给出不同原则下综合单价的计算公式和推导过程。     

谷氨酸棒杆菌中L-半胱氨酸外排蛋白的鉴定及应用

L-半胱氨酸是一种重要的含硫氨基酸，被广泛应用于食品，医药，化妆品等行业。有效的外排蛋白不仅可以降低反馈抑制和细胞毒性，还能提高菌体的生产能力。在细胞工厂的构建中发挥重要作用。该研究基于转录组测序分析，在谷氨酸棒杆菌中发现一种新的L-半胱氨酸外排蛋白Cg1298-Cg1299。当添加7.5 mmol/L L-半胱氨酸时，cg1298-cg1299缺失菌株的生长比对照菌株降低了约24.2%,而回补菌株恢复了对半胱氨酸的抗性。利用Cys-Tyr二肽进一步检测Cg1298-Cg1299对半胱氨酸的外排能力，发现cg1298-cg1299双敲菌株的L-半胱氨酸外排能力下降了26.3%。最后，在L-半胱氨酸底盘菌中过表达cg1298-cg1299使得L-半胱氨酸产量提高17.1%。综上所述，Cg1298-Cg1299是谷氨酸棒杆菌中一种新的L-半胱氨酸外排蛋白，其显著增强了谷氨酸棒杆菌对L-半胱氨酸的耐受性，并提高了L-半胱氨酸的生产能力，为将来构建高产L-半胱氨酸的细胞工厂提供了一个有效靶点。     

基于DCE-LAE的电力负荷异常检测方法

针对传统的用电负荷数据异常检测方法精度低、提取时间特征困难、特征提取与检测过程分离的问题，提出一种基于深度卷积嵌入LSTM编码器(deep convolution embedded LSTM auto-encoder, DCE-LAE)的电力负荷数据异常检测方法。将长短期记忆网络融入自编码器架构，利用编码器的非线性特征提取能力和长短期记忆网络的时序特征记忆能力提高电力负荷的异常检测精度，将深度卷积层嵌入至该架构中提高感受野，提取更多时间序列特征；将卷积损失和重构损失相结合作为损失函数联合优化，防止卷积嵌入微调对重构空间的扭曲，进一步提高结果的可靠性。实例仿真通过与其它方法进行对比，验证了DCE-LAE的异常检测精度与时序重构能力均优于其它算法。     

氧化锌脱硫技术在锌冶炼尾气处理中的应用优势及其存在的问题

随着我国对环保要求的不断严格以及锌冶炼企业的激烈竞争，合理经济的选择尾气脱硫系统可以极大的增强企业在市场中的竞争力。本文将氧化锌脱硫与常规脱硫技术进行了对比，系统分析了氧化锌脱硫技术在锌冶炼中的应用优势，指出其在实际生产中存在的问题并提出了解决措施，对该技术在锌冶炼中的应用提供了一定的理论与实践指导。