摘要:目的 对高温大曲中苏云金芽孢杆菌（Bacillus thuringiensis）产淀粉酶和蛋白酶的条件进行优化，以提高其产酶活性。方法 采用单因素试验与响应面法相结合，对影响苏云金芽孢杆菌产酶活性的多个因素进行研究。首先，系统分析碳源、氮源及其质量浓度和装液量等因素对菌株产酶活性的影响；然后，基于单因素试验结果，运用响应面法进一步优化产酶培养条件，找出最佳的培养条件组合。结果 培养基组成为酵母粉21 g/L、可溶性淀粉32 g/L、装液量95 mL/250 mL、接种量为体积分数5%时，在37 ℃、pH值7.0、转速150 r/min的条件下，淀粉酶活力达到349.32 μmol/（min·mL），是优化前的5.4倍；培养基组成为酵母粉12 g/L、可溶性淀粉22 g/L、装液量 95 mL/250 mL、接种量为体积分数5%时，在37 ℃、pH 值7.0、转速150 r/min的条件下，蛋白酶活力为8.70 μmol/（min·mL），是优化前的14.5倍。结论 通过单因素试验和响应面法的综合运用，成功将苏云金芽孢杆菌产淀粉酶和蛋白酶能力分别提高为优化前的5.4倍和14.5倍。

摘要:为厘清酿酒小麦的品质特性，以10个酿酒小麦和4个非酿酒小麦为材料，系统比较这2类小麦在籽粒物理性状、加工品质、淀粉质量分数、淀粉理化特性等方面的差异。结果表明：（1）酿酒小麦的平均籽粒硬度指数为54.59%，蛋白质质量分数为9.39%，低于非酿酒小麦；平均总淀粉质量分数为61.94%，支链淀粉质量分数为72.98%，高于非酿酒小麦；淀粉理化特性指标显示酿酒小麦平均峰值黏度为5 492 mPa·s，崩解值为2 209 mPa·s，溶解度为9.77%，高于非酿酒小麦；平均糊化温度为69.44 ℃，析水率为40.02%，低于非酿酒小麦；相关性分析显示硬度指数与蛋白质质量分数呈极显著正相关（P<0.01），与总淀粉质量分数呈极显著负相关（P<0.01），蛋白质质量分数与总淀粉质量分数呈极显著负相关（P<0.01）。（2）聚类分析将14个品种划分为3个类群，类群Ⅲ包含8个酿酒小麦品种，表现为较高的总淀粉质量分数和较低的蛋白质质量分数，适配酿酒工艺。综合分析，选育酿酒小麦推荐的阈值为：蛋白质质量分数≤12%、总淀粉质量分数≥60%、籽粒硬度45%～60%、峰值黏度≥5 000 mPa·s、糊化温度≤70 ℃、析水率≤40%，这些标准兼顾了酿酒工艺的糖化效率与发酵稳定性，为后续酿酒小麦新品种选育提供了理论依据。

摘要:目的 几丁质酶属于糖苷水解酶家族，在植物生长和胁迫反应中起关键作用。本研究旨在通过全基因组鉴定高粱几丁质酶基因家族，解析其基因组特征与进化规律，并结合公开转录组数据与自主开展的定量反转录PCR（quantitative reverse transcriptase-mediated PCR， qRT-PCR）试验，分析该基因家族在蚜虫胁迫下的表达响应特征，填补高粱几丁质酶基因家族响应高粱蚜胁迫的研究空白，为高粱抗蚜分子育种挖掘候选基因。方法 通过生物信息学方法鉴定了42个高粱几丁质基因（SbChi），系统分析其理化性质、染色体定位、基因结构、进化特征及顺式作用元件；结合RNA-seq数据与qRT-PCR试验验证SbChi基因家族在蚜虫胁迫下的表达模式。结果 这42个SbChi基因家族成员包含GH-18和GH-19这2个结构域，5个亚家族，其不均匀分布在高粱的9条染色体上，其中有3对基因发生片段复制，分化时间分别约4.06、4.08和8.15百万年；SbChi蛋白多为酸性蛋白。顺式元件预测揭示了许多胁迫响应元件的存在，主要涉及激素响应、生长发育调控等，表明该基因家族主要参与胁迫抵抗。使用已发表的RNA-seq 数据，发现了SbChi基因家族在抗性和易感高粱品种之间的差异表达。qRT-PCR分析证实了蚜虫胁迫下SbChi基因家族成员的相对表达特性。结论 研究结果为阐明SbChi基因家族在生物与非生物胁迫响应中的潜在功能提供了新见解，并为解析高粱适应胁迫环境的分子机制奠定了理论基础。

摘要:为揭示长三角运河城市旅游产业效率的时空演化趋势，助力该区域旅游产业效率的协调、均衡发展，运用DEA-Malmquist模型计算长三角地区运河城市的旅游产业效率，揭示其时序变化与空间差异特征。结果表明：旅游产业效率处于中等偏上水平；旅游产业综合效率整体持平，旅游全要素生产率（total factor productivity， TFP）平稳递增；从空间上看，综合效率、纯技术效率和规模效率均呈现北低南高的分异特征。在此基础上，结合长三角地区运河城市旅游发展实际，提出加强市域旅游协作、统筹技术管理提升和规模扩张、调整产业政策的应对路径，以期为我国旅游产业高质量发展提供实践启示。

摘要:为探究循环退化效应下形状记忆合金支撑对钢框架结构抗震性能的作用机理，采用镍钛（NiTi）合金，通过输入地震动参数模拟其恢复特性构建有限元模型并开展模拟分析；采用拉压双向加载测试与多工况循环加载试验，模拟地震动对结构的实际作用；依据模拟数据，系统计算等效阻尼比、耗能能力等关键抗震参数，并运用概率风险评估法全面评估结构在地震下的危险程度。结果表明：（1）轻微地震时，形状记忆合金支撑钢框架结构抗震性能受影响不大，但当地震动强度由设防地震工况增至罕遇地震工况时，结构最大层间位移角变化幅度急剧增大，差值从3.0%快速升至35.5%。（2）设防地震工况下，残余层间位移角最大增幅达177.1%；罕遇地震工况时，增幅高达1 314.8%，说明结构抗震性能明显劣化。（3）循环退化效应增强，结构地震失效概率上升，耗能能力降低。这表明形状记忆合金支撑的循环退化效应显著提高结构易损性，削弱抗震性能，为后续结构设计优化提供了理论支撑。

摘要:在公共建筑供水管网泄漏定位传感器布置中，受检测范围和检测阈值的影响，传感器灵敏度降低，导致定位准确度降低。为此，提出公共建筑供水管网泄漏定位传感器布置优化方法。首先，依据传感器与管网泄漏点目标的距离，利用风压平衡定律求取传感器的检测范围与检测阈值，结合目标点的被检测概率，确定最优传感器布设数量；其次，以最小化泄漏定位失败可能性和最大化泄漏定位准确度为目标，建立传感器布置优化模型；最后，采用人工鱼群算法通过不断优化迭代获取最佳传感器布置方案。以某小型公共建筑供水管网模型为研究算例，结果显示，所提方法输出的传感器布置优化方案对管网泄漏位置的定位精度更高，优化效果更好。

摘要:为提升预制混凝土构件吊装误差修正精度，研究了基于迭代最近点（iterative closest point， ICP）算法与建筑信息模型（building information model，BIM）的预制混凝土构件吊装误差毫米级动态修正算法。构建预制混凝土构件BIM，计算构件吊装误差。基于ICP算法对构件点集进行旋转平移变换，以构件实际点集和理论点集之间的平均距离最小为依据，计算误差补偿量，实现吊装误差的二次反馈动态修正。实验结果表明：采用该方法修正后的构件吊装误差为±2 mm，且吊装误差分布在0~0.10 mm的概率为60%，修正精度较高。

摘要:在复杂的仓储与物流环境中，准确感知机器人位置和姿态，才能保障其高效、安全地完成作业任务。为实现上述目的，提出基于双目视觉同步定位与地图构建（simultaneous localization and mapping，SLAM）多维数据融合的物流机器人定位算法。结合双目视觉SLAM算法，完成传感器监测数据的多维融合，进而创建机器人运动场景的地图模型；在该模型中，估计物流机器人运动轨迹，并通过对位姿点特征的提取与匹配运算，求解目标算法的函数表达式，实现基于双目视觉SLAM多维数据融合的物流机器人定位。实验结果表明：基于所提算法可以避免机器人实时行进位置与预设轨迹点出现较大偏差，且利用目标位姿点所定义的运动轨迹中不包含障碍物样点，在复杂的物流环境中，能够保障机器人高效完成作业任务。

摘要:虚拟现实（virtual reality，VR）多视角图像的伪影消除难点在于其跨尺度复杂性。多尺度生成对抗网络（generative adversarial networks，GAN）通过引入多尺度结构，分层处理图像全局结构与局部细节，以适应伪影的跨尺度特性。为此，基于多尺度GAN的VR多视角图像视觉伪影消除方法，设计包含多尺度生成器与判别器的多尺度GAN。通过多尺度生成器的DenseNet-121网络提取VR多视角伪影图像的多尺度特征，结合特征金字塔网络（feature pyramid network，FPN）和卷积块注意力模块（convolutional block attention module，CBAM）实现多尺度特征融合优化；经上采样和残差连接处理，生成基础去伪影图像；通过多尺度判别器从不同尺度判别生成图像真伪，并反馈给生成器继续校正图像伪影。结果显示：该方法可有效消除VR多视角图像的不同尺度的视觉伪影，且在消除多视角图像伪影时，其结构、特征相似性及边缘保持因子均未低于0.96，感知相似度可低至0.035以下；可同时消除不同尺度伪影，并兼顾全局与局部细节，提升VR多视角图像整体质量。

摘要:伴随着越来越多的物联网终端接入到网络空间之中，恶意流量也在不断地变换自身伪装形式及形态种类；由于其体积庞大且属性特征较多、多维度，在使用传统检测方法来解决此类难题的过程中经常会遇到准确性不高、计算量过大等问题。在此背景下，提出了基于多尺度特征提取与高效的卷积运算恶意流量检测方法。首先，在模型的设计上，利用集成学习思想引入Inception模块实现了多尺度特征的并行抽取；其次，采用轻量化卷积代替全连接层构建轻量化主干网络，兼顾检测精度与运算速度；再次，为避免多通道输入导致的关键特征被稀释，将通道注意力和空间注意力相结合后加入模型中，更好地强化模型对关键特征的挖掘能力；最后，通过Softmax输出攻击类型判断结果。实验结果表明：该模型各项性能指标均能实现突破，检测准确率达到0.94，精确率及召回率分别为0.92和0.91，均方根误差低于0.07，误报率、漏报率分别为0.08和0.09，平均检测延时为15 ms，模型参数量约为6.1 M。该方法具有较强的实时性、较好的部署灵活性，在复杂的物联网环境下也能为终端设备提供一种较为可行的安全防护方法。

摘要:大数据与人工智能技术的蓬勃发展，推动了深度学习在自然语言处理领域的突破性进展。教育政策文件作为关键的研究素材，蕴含着丰富的分析潜力；但受限于教育政策文本的规范性格式、标准化内容及长尾分布特性，当前基于深度学习和神经网络的主题挖掘技术仍存在改进余地。本研究构建了一种融合概率聚类正则化机制的神经网络主题建模（neural topic model based on probability cluster regularization， PCR-NTM）方案，用以改善教育政策主题建模性能并抑制主题折叠现象。实证研究表明：该方案在主题一致性指标、多样性度量、互信息系数等维度上均超越现有主流神经网络主题模型，同时在精确率、召回率及F1分数上实现大幅提升。本研究还对近年来教育政策的发展走向与关注热度进行了初步探讨，为政策分析工作提供了参考。

摘要:目的 基层医疗是医疗卫生体系的基石，中医服务凭借“简、便、廉、验”优势和“辨证论治”特色，在其中发挥关键作用。然而，基层面临人才短缺、资源不均、技术滞后、服务效率低等结构性难题。大语言模型（large language model， LLM）的兴起为智能化转型带来新机遇，但其与中医特有的抽象术语、古典文献及复杂辨证逻辑存在语义适配障碍，制约技术落地。方法 提出“智能基层医疗”概念，探索LLM驱动的基层中医服务创新路径。通过构建中医语料库与知识图谱，提升模型语义理解能力；设计融合“望闻问切”四诊信息的多模态智能诊疗框架。基于“人机共治”理念，构建覆盖慢性病村落干预、中医馆智能运营体系和基层“健康守门人”角色（3大场景）的应用模式，并针对数据稀缺、算力不足、伦理风险等挑战，提出轻量化部署、边缘计算、伦理规范等系统性对策。结果 明确LLM在基层3大场景的适用性，构建融合中医辨证思维的多模态诊疗架构，突破传统人工智能（artificial intelligence， AI）在多源信息整合的局限；形成轻量化部署方案，适配基层算力条件；初步形成中医特色语料体系与伦理规范框架，保障技术安全落地。结论 LLM为基层中医智能化重构提供了可行路径，在构建“人机共治”型基层中医生态中潜力显著。该模式提升了服务可及性与规范性，为中医现代化和分级诊疗的推进提供了理论与实践支撑，具有广泛推广价值。

摘要:现代生物技术概论课程是生命科学类专业的核心课程，其教学目的是让学生了解和掌握现代生物技术的原理、应用及其对经济社会发展的影响，以适应现代生命科学技术迅速发展的需要。因其具有概念抽象，技术、理论发展迅速的特点，很难达到理想的教学效果。本研究采用“雨课堂”与BOPPPS模型相结合的教学模式对现代生物技术概论课程进行了教学改革；课程结束后，通过问卷调查获取学生对该教学模式的教学评价，并统计分析学生的期末成绩，以评价该教学模式在现代生物技术概论课程教学改革中的效果。结果表明：“雨课堂”与BOPPPS模型相结合的教学模式下学生的期末成绩显著优于传统教学模式；学生对该教学模式的满意度很高，赞同率达96.97%。这说明该教学模式能显著提高学生对现代生物技术概论课程知识的掌握程度及学生的成绩。