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关键词： 分子组装   催组装   非平衡态   协同   反馈   信息  

摘要： 分子组装是基于多种非共价键作用的协同,自下而上创造新物质和产生新功能的重要手段.然而,当前人工分子组装体系的效率、可控性和功能性远不及生命体中的分子组装体系,亟需发展多种高效、精准的调控手段.在诸多可控组装方法中,催组装是一类利用催组剂调控和加速分子组装过程的新思路,具有高效、高选择性、精准等特点,是提升分子组装体系复杂性和功能性的有效途径.催组装研究尚在发展阶段,全面系统地探讨催组装的理论基础和框架尤为重要.本文通过阐明催组装与催化在概念、内涵和复杂度方面所存在的本质区别,提出以物质、能量和信息及三者协同的多维度研究催组装,并逐级深入地剖析不同于自组装的催组装理论在不同复杂层级所特有的内涵和特性,探讨如何构建其物理化学基础和理论框架的基本思路.首先,在物质层级上,针对催组装过程呈现多基元、多步骤和多路径等复杂性,揭示各类催组剂可扮演“建筑工”和“搬运工”等角色而发挥调控产物分布和加速传质过程等功能,诠释催组剂存在最优浓度和最优结合常数等特性.继而,针对生命科学中较常见的非平衡态催组装体系,需在物质维度之上引入能量维度.基于非平衡态热力学和动力学理论,探究催组剂如何介导能量传递并维持组装体系的耗散结构,论述了催组剂可帮助非平衡态催组装过程更快达到稳态,并调节处于耗散态的组分组成及其寿命.最终,针对更为复杂和动态的功能催组装体系,需在物质-能量之上引入信息维度.借鉴信息论中的概念,探讨催组剂如何作为信息载体调控组装过程,定量揭示催组剂介导的信号通路的信道容量;通过引入控制论,讨论催组剂如何作为“调度员”,调控化学信息网络中的正、负反馈及二者协同,从而调控相关网络的鲁棒性和功能.从物质、能量和信息三个维度协同出发,将有助于建立清晰的催组装理论框架和指导各类催组装.但是,全面发展催组装理论任重道远,需引进包括人工智能在内的多学科的先进概念与研究方法,以推动分子组装领域乃至物质科学的蓬勃发展.

关键词： 信息化教学   成人教育   教学改革  

摘要： 探讨信息化教学在成人医学教育中实施效果。方法 本研究选取了南华大学继续教育学院2020级、2021级两届临床医学专业的学生作为研究对象。其中2020级临床医学60名学生为平行组,采用传统方法授课。2021级临床医学专业62名学生设为观察组,采用信息化教学模式进行授课。结果 显示,相较于平行组,观察组学生的综合表现呈现出显著提升(P<0.05),两组之间的差异达到了统计学上的显著性水平。结论 在成人医学教育领域引入信息化教学手段,能够有效增强学生的综合能力,并进一步优化医学成人教育的教学质量。

关键词： 内孤立波   合成孔径雷达   深度学习   Swin-Unet   特征提取  

摘要： 海洋内波是发生在海洋中不同密度层之间的一种常见且重要的海洋现象。本研究收集了2015年至2019年期间92景包含内孤立波的哨兵一号影像，通过预处理和目视解译生成标签数据，构建了包含4 608对样本图像的高质量数据集。针对多尺度内孤立波特征提取研究不足的问题，本文提出了一种基于Swin-Unet网络的多尺度内孤立波特征提取模型，用于提高对不同尺度内孤立波的提取能力。模型性能评估结果显示，相比U-Net方法，本文所提的Swin-Unet模型在F1分数上提高了2.3%，精确率提高了2.44%，平均交并比提高了12.12%。同时，进一步分析了安达曼海不同尺度内孤立波的提取结果，并将改进模型应用于哨兵一号整轨SAR影像，验证了其在复杂海域的适用性和鲁棒性。实验结果表明，所提模型基于构建的数据集能够实现对SAR图像中海洋内孤立波特征的自动提取。

关键词： 增材制造   高强铝合金   成形质量   微观组织   显微硬度  

摘要： 激光电弧复合增材制造过程中成形质量控制及微观组织演变规律等较焊接过程更为复杂。为了明确扫描速度对激光电弧复合增材制造高强铝合金成形质量、微观组织以及显微硬度等的影响规律，以2024高强铝合金为研究对象，采用激光与冷金属过渡加脉冲（Cold metal transfer and plus,CMT-P）电弧复合增材制造技术制备了不同扫描速度下的薄壁构件。研究了扫描速度对薄壁构件的成形质量、微观组织演变规律以及显微硬度的影响规律。研究结果表明，合理的调节扫描速度可以有效的提高薄壁构件的成形精度以及降低增材制造过程中的飞溅程度；所有试样均呈现周期性明暗分层结构，其晶粒结构沿沉积方向呈现梯度演变特征，底部区域为定向生长的柱状晶，顶部区域由粗大的柱状晶和等轴晶的混合结构组成；同时，不同扫描速度下的增材试样沿着增材方向从下到上的显微硬度走势基本相同，且增材试样稳定区域的显微硬度是基板硬度的80%～85%，其基本保持在90～115 HV0.98N之间。

关键词： 建筑信息模型   构件比对   几何张量   边界表示   图匹配  

摘要： 随着建筑信息模型(building information modeling, BIM)技术的推广和迭代, BIM建模软件及相关系统已应用于各种建筑项目。然而,不同软件在数据交换过程中,由于模型包含大量的同类构件,因此导出的BIM包含大量冗余几何信息,增加了模型的存储和传输成本。针对这一问题,该文提出一种基于几何张量和图匹配的BIM构件几何信息比对与重用方法。该方法针对工业基础类(industry foundation classes, IFC)格式的BIM构件,计算其以边界表示(boundary representation,B-Rep)表达的度量张量和惯性张量,并结合多个面的图匹配,判断不同BIM构件的几何信息同一性。研究结果表明:该文所提方法能有效忽略构件的位移和旋转变化,通过同类构件的几何重用,减小BIM数据的存储量,为提升BIM的数据存储和交换效率提供技术支持。

关键词： 新能源电力   市场营销   竞争力   品牌传播   市场定位  

摘要： 随着新能源行业的快速发展,新能源电力逐渐成为全球能源结构转型的核心部分。市场营销在新能源电力的推广过程中起到了至关重要的作用。本文通过分析新能源电力市场的现状与挑战,探讨了如何通过有效的市场营销策略提升新能源电力的竞争力。具体研究了市场营销的核心要素、品牌与消费者认知的提升、目标市场的定位及新能源电力的价值塑造。通过这些策略,新能源电力企业可以实现可持续发展,增强市场竞争力。

关键词： 机器学习   生物制造   生物过程工程   生物分离   算法  

摘要： 化学品生物制造过程具有绿色低碳、环境友好和可持续性优势，在化学工业中的作用日益重要。然而，化学品生物制造过程受代谢调控和外源环境等诸多因素影响，其生物合成的监测、控制、优化及产物分离，都具有实时动态复杂性。机器学习在无需明确机理条件下即可捕捉动态过程数据中的复杂非线性关系，有助于掌握化学品生物制造过程的复杂规律，进行过程优化和预测。本文对机器学习范式、主流算法及其在生物合成过程优化、监测与控制、生物分离过程开发和生物燃料化学品生产中的研究进展进行了综述分析，探讨了未来机器学习用于化学品生物制造过程中的问题。