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关键词： 自适应特征提取   注意力机制   钢铁生产   能耗数据  

摘要： 目的针对传统模型在钢铁生产工序中能耗特征提取不充分的问题,方法提出一种自适应特征提取模型AGRU-Attention。该模型通过引入自适应机制,实现对输入特征权重的动态调整和对GRU(gated recurrent unit,GRU)模型的改进。首先,利用自适应门控单元(adaptive gate unit,AGU)动态调整特征权重,使模型更准确地关注到能耗预测特征因子;其次,通过门控循环单元层充分提取调整后的能耗特征;最后,利用注意力机制对提取出的特征进行加权处理,并将加权后的特征输入到全连接层进行预测输出。为验证所提模型的自适应能力,使用不同来源和数据量的2个数据集,将本文模型与线性回归、支持向量机、CNN、LSTM模型和文献[19]提出的序列到序列GRU模型进行对比。结果结果表明,AGRU-Attention模型在2个数据集中的预测精度明显优于其他模型。相较于AGRU模型,AGRU-Attention模型在数据集1上的MSE,RMSE,MAE分别降低了99.99%,99.71%,99.67%;在数据集2上的MSE,RMSE,MAE分别降低了98.64%,88.36%,91.27%。这表明AGRU-Attention模型在生产能耗预测中准确性更高。结论所提模型不仅实现了对输入特征权重的自适应调整,准确提取了不同数据集特征,而且通过注意力机制对特征进行加权,显著提升了模型预测的准确性。

关键词： 电动拖拉机   转矩控制   能耗最优   轮毂电机   目标函数  

摘要： 为降低电动拖拉机的能耗,最大限度地提升作业里程,针对四轮独立驱动电动拖拉机的牵引犁耕作业和道路运输作业工况,提出了一种基于能耗最优的转矩控制策略。同时,设计了一种综合考虑轮毂电机能耗和轮胎滑移能耗的目标函数,通过粒子群优化算法进行求解,并将其用于电动拖拉机的转矩控制中。基于CarSim和MatLab/Simulink构建了电动拖拉机模型、轮毂电机驱动模型、速度驾驶员控制模型和动力电池模型,并分别在牵引犁耕和道路运输工况下对基于能耗最优的转矩控制策略进行验证。仿真结果表明:在牵引犁耕工况下,基于能耗最优的转矩控制策略,电动拖拉机平均耗电量为1.18 kW·h/km,相较于传统控制策略降低了4.84%;在道路运输工况下,基于能耗最优的转矩控制策略,电动拖拉机平均耗电量为0.78 kW·h/km,相较于传统控制策略降低了8.33%。由此证明,电动拖拉机在基于能耗最优的转矩控制策略下降低了能耗,有效提升了作业里程。

关键词： 美国化学文摘   英国   CABI数据库   乌利希期刊指南  

摘要： 2012年始,《临床心身疾病杂志》经英国国际农业与生物科学研究中心(CABI)专家评估,认为符合CABI数据库要求,决定正式收录。这是本刊继美国《化学文摘》(CA)、《乌利希期刊指南》(Ulrich IPD)收录后,被第三个国际检索系统收录,标志着本刊在检索系统收录方面又取得一项重大成绩。英国CABI数据库为世界三大农业和生物科学数据库之一,由120多个国家和地区70多种语言文字发表的9000多种期刊和连续出版物中选录的英文文摘组成。

关键词： 破产清算   环境污染   生态环境责任   环境公益债权  

摘要： 企业的生态环境责任应贯穿于整个生命周期。但检视现有制度发现,破产法与环境保护法的价值目标和制度设计难以衔接和协调,破产清算企业承担生态环境责任缺乏程序保障。理论上,破产法应秉持多元化的价值目标,将破产制度的视野从债权人利益扩展至环境公共利益,在利益衡量中坚持公益本位原则。在法律适用上,破产法需尊重环境保护法律规范设定的义务和责任,其“调整权力”限于环境债权之清偿等非核心内容。在操作层面,破产清算中企业的生态环境责任包括固体废物的处置责任以及生态环境损害责任,以责任形态为标准可二分为行为责任和财产责任。行为责任的履行无需中止,由破产管理人具体落实,相关费用分别归于破产费用和共益债务之列。财产责任在理论上具有转化为债权的可行性,依据功能和性质差异可享有不同程度的优先权,由董事与企业承担连带清偿责任。

关键词： 分布式混合流水线重调度   机器故障   运输时间   能耗   改进灰狼优化算法  

摘要： 针对机器故障和运输时间约束下的分布式混合流水线重调度问题,提出一种改进灰狼优化算法,以同时最小化最大完工时间、总能耗和总延期为优化目标构建整数规划模型。首先,根据问题特点,设计了基于工厂-工序-机器的三链式编码方式,提出了结合NEH启发式法和完全随机程序的种群初始化方法;其次,筛选领导层个体后,引入一种基于跟踪和自主行动的双模式并行搜索方法更新底层狼;最后,应用融合工序链前插变换和机器链后移操作的禁忌搜索以避免陷入局部最优。仿真实验测试了370个算例,验证了所提算法改进项的有效性,与已有的混合白鲸优化算法、混合花朵授粉算法、经典灰狼算法和改进飞蛾-火焰优化算法相比,改进灰狼优化算法目标值分别改进了9.33%,12.24%,10.43%和9.61%,这说明了所提算法的有效性。

关键词： 建筑遗产保护   建筑风貌   数据库   信息采集   传统巴渝风貌  

摘要： 系统梳理了建筑风貌数据库的发展历程与应用场景，提出信息采集应遵循目的性、系统性和实用性三大原则。研究聚焦样本选择方法、要素拆解逻辑及技术手段创新，并以传统巴渝建筑风貌信息采集为例进行实证应用。基于当前研究，进一步展望了数据库在智能化分析、动态化更新与多主体协同化治理方面的发展趋势，以期为建筑遗产数字化保护与城市风貌可持续管理提供理论支撑与技术参考。

关键词： 外语图书   出版   数据库资源   智能检索   数据分析  

摘要： 本文对外语图书出版中数据库资源的有效利用方式及对策进行了分析,从数据精准确保质量、版权合规规避风险、资源整合提高效率、技术驱动创新应用等方面进行了论述,通过运用智能检索、数据分析、版权管理技术以及跨平台资源整合等方法,达到了提升外语图书内容质量、降低版权风险、提高出版效率、增强图书内容多样性的效果,解决了外语图书出版中数据库资源利用的难题。

关键词： capivasertib   FAERS   药物警戒   不良事件   信号挖掘  

摘要： 目的：capivasertib 是一种 AKT 抑制剂，可有效治疗 PI3K/AKT/mTOR通路失调的癌症，在激素受体阳性乳腺癌中显示出治疗前景。虽然临床试验强调了其治疗益处，但实际安全性数据仍然有限。通过美国食品药品管理局不良事件报告系统（FAERS）数据库挖掘 capivasertib 相关不良事件（ADE）的风险信号，为该药临床安全使用提供参考依据。方法：检索 FAERS 中2023年第四季度至2024年第四季度 capivasertib 相关ADE报告，经过删除重复数据和 MedDRA v26.1 标准化后，采用歧化分析（ROR、PRR、EBGM、BCPNN）对信号进行挖掘。结果：药品说明书上标注了皮疹、腹泻、高血糖等不良反应，还挖掘出了药品说明书上未提及的潜在不良反应，包括糖尿病酮症酸中毒、尿路感染、胸腔积水和心房颤动。强调了不良事件监测的重要性，特别是在治疗开始后的第一个月。结论：本研究发现了capivasertib新的ADE信号，临床使用前应做好风险评估。

关键词： 抑郁   失能   中老年人   数据库   网络分析  

摘要： 目的:利用网络分析法探讨中国健康与养老追踪调查（China Health and Retirement Longitudinal Study,CHARLS）数据库中失能中老年人抑郁的核心症状及城乡差异，为制定精准化干预措施提供依据。方法:选取2020年CHARLS数据库中的17 544名我国45岁及以上的中老年人为研究对象，采用简版流调中心抑郁量表（CES-D10）进行调查，使用R Studio软件进行网络分析，包括核心症状分析、网络结构分析及网络结构的准确性和稳定性。结果“:我觉得做任何事都很费劲”的节点预测值最高，其预期影响值为1.987 9，是整个网络中最中心的节点，其次为“我感到情绪低落”和“我感到孤独”；城乡失能中老年人的抑郁核心症状和网络结构间存在差异；网络模型具有较好的准确性和稳定性，结果较为可靠。结论:研究结果强调了解决核心症状在治疗城乡失能中老年人抑郁中的重要性，提示在未来研究中应针对城乡失能中老年人抑郁核心症状的特点，制定有针对性的预防和干预策略，以提升我国这一人群的心理健康水平。

关键词： 文献计量学   数据库   农业工程技术   智能化   智慧农业  

摘要： 为了宏观掌握农业工程技术的发展动态、前沿与研究热点，更好地推动农业工程技术的发展，本研究采用文献计量学的方法，利用Web of Science核心合集数据库和中国知网数据库检索平台，对农业工程技术2015年1月—2025年6月的相关出版物进行分析总结。主要结论如下：农业工程技术研究呈现爆发式增长态势，国际期刊的年度发文量从2015年的64篇跃升至2024年的910篇，相较于国内期刊从2015年的153篇至2021年的288篇，其增长速率更快，年均增长率超30%，凸显人工智能、机器人、遥感等前沿技术驱动下农业工程技术研究的蓬勃活力；国家（中国、美国、巴西）交流与合作较为密切，中国和美国是农业工程技术的主要推动国，总发文量占比75.36%，但国际上的作者团队间交叉合作稍显不足；《Computers and Electronics in Agriculture》（占比48.18%）发文占国际期刊榜首，《农业工程学报》（44.61%）与《农业机械学报》（32.69%）合计贡献国内超77%的文献，构成了农业工程领域核心学术阵地；农业工程技术的研究主题由早期的简单分类问题逐渐向人工智能、深度学习与机器学习等智能化技术进行演变。面对农业工程技术的复杂性与跨学科需求，未来应优先强化算法层，融合人工智能与大数据技术，提升多源数据的建模与基于数据的决策能力，从而实现农业系统的驱动智能决策。感知层需通过多模态传感与三维重建实现环境及作物状态的精准获取，执行层可借助环境适应性强、成本较低的智能农机或机器人完成高效作业，支撑层则通过边缘计算、云服务与数字孪生保障系统高效运行。整合多模态传感、三维重建与数字孪生等关键技术，构建“感知—建模—决策—执行”的闭环体系，为农业智能化可持续发展提供有力支撑。