摘要:目的 了解我国实验用比格犬毕氏肠微孢子虫流行及基因型分布情况。方法 2025年3—5月，从北京、南通和连云港3地采集452份新鲜实验用比格犬粪便样本，提取样本基因组DNA，利用靶向毕氏肠微孢子虫核糖体内部转录间隔区（internal transcribed spacer， ITS）的巢式PCR对所有样品进行检测，对阳性样本进行测序和分析。结果 （1）北京、南通和连云港3地实验用比格犬毕氏肠微孢子虫感染率分别为9.3%（14/150）、4.8%（4/84）、6.9%（15/218），平均感染率为7.3%（33/452）。（2）序列分析共鉴定出4种毕氏肠微孢子虫基因型，包括 1个已知基因型PtEb IX和3个新基因型（BGD-1、BGD-2、BGD-3），其中PtEb IX是本研究中的优势基因型。（3）进化树构建显示，本研究所获序列均与犬特异基因型PtEb IX聚为一枝，显示本研究所获基因型均属犬特异基因型。结论 我国实验用比格犬存在毕氏肠微孢子虫感染，为保障实验动物的健康和科学研究的可靠性，应高度重视实验用比格犬毕氏肠微孢子虫的防控。

摘要:当归是一种大宗中药材，其变异株的挖掘与发现，对当归种质资源创新与功能基因组研究具有重要的意义。为分析当归矮化株系表型与植物生长抑制对成药期当归生长发育的影响，用植物生长抑制剂矮壮素（CCC）和多效唑（PP333）溶液对成药期正常当归植株进行叶面喷施，观察植物生长抑制剂对当归表型及早薹和成药生长的影响，分析当归自然矮化株系及生长抑制剂处理引起的当归矮化株表型与矮化生长的机理，揭示赤霉素在当归早薹中的作用，探讨利用植物生长抑制剂降低当归早薹率和提高药用根产量的可行性。结果表明：自然生长条件下可出现当归矮化变异株型，正常当归植株的CCC和PP333溶液喷施，不仅导致早薹当归薹茎等生殖器官结构伸长功能的丧失，还引起未早薹营养生长当归的株形矮化，但对早薹率无显著影响（P>0.05）。这一结果得到植物春化机理与发育转变方向的表观遗传学调控理论支持。最终得到结论，大田成药生长当归的早薹可能与赤霉素开花调控途径无关，旨在减缓当归早薹的CCC和PP333喷施没有显著作用。

摘要:随着数字经济的纵深发展，以抖音平台为代表的直播电商已成为驱动消费增长的核心引擎。本文针对直播电商中主播特征对消费者购买意愿的影响机理进行研究，以驱动消费增长。以刺激-机体-反应（SOR）理论为基础框架，引入抖音电商官方提出的FACT+S运营框架，并将其转化为消费者心理感知这一中介路径；同时，将“电商直播飞轮效应”概念化，探讨其在“刺激-机体-反应”路径中的调节作用，以此建立模型、提出假设并加以实证分析。结果表明：主播特征正向影响消费者购买意愿和FACT+S影响下的消费者感知；同时，飞轮效应在二者对购买意愿的影响路径中具有一定的调节作用。

摘要:为探讨金融支持对凉山彝族自治州（凉山州）高新技术产业发展的影响，通过构建向量自回归（vector autoregression，VAR）模型，分析了凉山州2010—2024年间的高新技术产业产值、企业数量及存贷款余额的时序数据。实证结果表明：这些变量之间存在长期协整关系，其中存款余额对产业增长具有显著驱动作用，而贷款余额的预测能力有限；格兰杰因果检验证实了从金融存款到产业产值的单向因果关系，揭示了信贷资源配置的结构性失衡问题；早期企业融资缺口、高融资成本以及资本市场发育不足是主要制约因素。为此，本文提出了疏通信贷资源与产业需求之间的传导堵点、提高存款资源向产业投资转化的效率、拓展多元化的直接融资渠道、提升科技金融服务的专业化与精准化水平等政策建议，为促进高新技术产业发展提供了可操作的解决方案。

摘要:探究四川省南充市丘陵山区城乡融合发展水平及驱动因素，以期为地区城乡均衡与高质量发展提供决策依据。综合运用熵值法、全局空间自相关分析法、空间热点分析法等分析2008－2023年南充市城乡融合发展水平时空特征，构建经济计量模型识别其驱动因素。结果表明：（1）时序上，2008－2023年南充市城乡融合发展水平呈现非线性波动上升趋势，且各维度融合水平均呈现波动增长趋势；（2）空间上，南充市各区（市）县城乡融合发展水平形成了以主城顺庆区为中心极核、逐步向周边区（市）县梯度递减的空间差异特征，同时冷热点空间集聚状态显著，热点集聚区减少、冷点集聚区平稳波动变化；（3）南充市城乡融合发展主要受地区自然禀赋条件、政府调控因素、市场机制等多因素的综合交互影响。基于此，提出立足自然禀赋优势以深化城乡经济协同发展、加大政府宏观调控以合理配置城乡公共资源、优化市场调节机制以激活农村资源要素价值的对策建议。

摘要:为解决深部软岩巷道围岩大变形显著，支护体系失效频发等难题，以安徽某矿12采区行人下山巷道围岩控制实例为研究对象，分析了深部软岩巷道破坏机理，针对性提出了巷道围岩返修控制方案，并在工程中得到成功应用。结果表明：（1）巷道围岩岩性软弱、强度低、大埋深、高地应力、原有支护参数设计不合理等因素是造成巷道变形破坏的主因。（2）采用返修控制方案后，巷道围岩塑性区扩展和各部位变形量得到有效抑制，顶板、帮部和底板塑性区范围分别为1.8、1.6和2.7 m，各部位变形量分别为105、245和133 mm，较原支护方案降低程度均超出76.3%。（3）现场工程应用显示，巷道围岩各部位变形量较小，变形量呈现“两帮移进量>顶板下沉量>底臌量”的变形特征，最大两帮移进量仅为222 mm，围岩控制效果显著，该方案可为类似巷道支护设计及参数优化提供一定参考。

摘要:针对现有道路缺陷检测方法在复杂道路背景下存在准确度低、易漏检误检、难以满足实时性要求等问题，提出一种轻量化 YOLO11-AKAD 道路缺陷检测算法。首先，在YOLOv11n的主干网络中设计了基于自适应核特征提取C3k2_AKConv模块，增强模型的局部特征提取；其次，使用 ADown 模块优化了下采样过程，优化多尺度上下文信息传递，减少参数量；最后，在输入测试时采用自适应图片缩放的方式解决原始缩放方法可能产生大量冗余信息的问题。实验结果表明：YOLO11-AKAD在China_RDD数据集中的mAP@0.5指标达到了81.6%，参数量和浮点运算量分别降低至2.09 M 和 5.1 G FLOPs；相较于基准的YOLOv11n，mAP@0.5 指标提高了1.8%，模型参数规模减少了19%。该方法能在一定程度上有效提高道路缺陷检测性能。

摘要:目的 为了提升锂硫电池性能，分析三维多孔石墨烯表面修饰对锂硫电池的影响。方法 以氧化还原石墨烯为原料，采用水热法结合硬模板造孔工艺合成三维多孔还原氧化石墨烯，通过热熔融扩散法制备硫基正极材料，借助循环伏安法分析锂离子扩散特性，并通过吸附试验评估多硫化锂束缚能力，结合不同倍率下的循环性能测试验证材料效果。结果 三维多孔石墨烯表面形成超薄致密修饰层，无明显裂纹；同时，修饰后的三维多孔石墨烯可有效抑制多硫化锂穿梭，在超高倍率下循环平均比容量约为351.6 mAh/g，容量衰减率低至0.013%，显著优于对照材料。结论 三维多孔石墨烯表面修饰可通过物理屏障增强多硫化锂束缚，抑制多硫化锂穿梭效应。

摘要:硝酸盐还原亚铁氧化菌能够在无氧条件下以硝酸盐为电子受体，将二价铁（Fe（II））氧化为三价铁（Fe（III））。该类微生物在土壤肥力调控、污染物迁移、温室气体排放等生态环境过程中发挥着重要作用。然而，虽然Fe（II）浓度在不同生态系统间存在显著差异，既往研究多采用固定的Fe（II）浓度开展微生物培养实验，较少关注Fe（II）浓度变化对微生物自身代谢过程的影响。为填补这一认知空缺，本文以一株从河流沉积物中分离得到的Pseudomonas属硝酸盐还原亚铁氧化菌为研究对象，结合微生物厌氧培养实验、离子色谱和基因组测序分析等方法，系统评估了Fe（II）浓度对该菌株亚铁氧化、硝酸盐还原、乙酸氧化及亚硝酸盐积累等代谢过程的影响。研究结果表明，Fe（II）浓度对该菌株硝酸盐呼吸速率和程度的影响相对较小。然而，Fe（II）浓度对该菌株代谢反应的启动时间具有显著影响。在1 mmol/L Fe（II）条件下，硝酸盐还原、亚铁氧化及乙酸氧化在接种后第1天即开始发生，而在3 mmol·L⁻¹和5 mmol/L Fe（II）条件下，上述反应的启动时间分别延迟至第2天和第6天。但反应一旦启动，不同Fe（II）浓度条件下硝酸盐还原、乙酸氧化和亚铁氧化速率和程度都趋于一致。上述结果表明，Fe（II）浓度变化参与了硝酸盐还原亚铁氧化菌某些代谢通路的诱导过程，预示Fe（II）浓度作为潜在的化学因子，调控不同硝酸盐还原亚铁氧化菌在自然环境中的分布和代谢过程。

摘要:大规模文本数据具有数据量庞大的特点，且同一词汇在不同语境下可能具有完全不同的含义。仅依赖固定规则或模型，难以适应动态的语义变化，这会导致信息丢失和语义不完整。在这种情况下，无法捕捉到深层次的语义信息和语境关系，进而影响语义匹配的准确性。为解决这一问题，本文提出了一种基于改进型双向编码器表征量（bidirectional encoder representations from transformers，BERT）预训练模型的大规模文本语义匹配方法。该改进的BERT预训练模型通过文本词向量的位置编码来增强文本的语境信息特征，从而有效捕捉文本的语境信息。此外，采用注意力机制动态计算特征融合权重，并通过加权融合方法生成文本的融合语义特征。通过文本特征信息提取、多维知识编码、融合语义标签生成以及语义匹配关系预测4个步骤，评估待匹配文本之间的语义一致性。本文设定一致性阈值为0.8，即当预测值超过0.8时，认为待匹配文本具有较高的语义一致性，从而实现准确的文本语义匹配。实验结果表明，基于大规模文本样本数据得到的平均倒数排名（mean reciprocal rank，MRR）高于0.7，且与对比方法相比，匹配结果更加准确。

摘要:为解决在复杂监控场景下对斑点特征识别准确率低、鲁棒性差的问题，提出一种基于ConvNeXt网络的监控图像斑点特征识别方法。采用视觉显著性检测模型精准定位监控图像中的斑点显著区域，并将其高效分割提取出来；将分割得到的斑点显著区域输入至基于深度可分离卷积机制改进的ConvNeXt网络中，利用该机制特有的高效计算特性，对斑点显著区域进行多尺度特征深度提取，充分挖掘不同尺度下的斑点特征信息；依据提取的多尺度斑点特征，借助Softmax激活函数完成对监控图像中斑点类型的准确识别，为监控图像斑点分析提供了精准的解决方案。结果表明：斑点显著区域划分+ConvNeXt网络的平均质量缺陷指数（quality defect index，QDI）为0.9~1.0，高于基础的ConvNeXt网络，证明斑点显著区域划分对应提升识别方法性能的作用。基于ConvNeXt网络的识别方法的平均QDI指数在0.8~1.0波动，高于基于支持向量机的识别方法、基于HSV空间融合Retinex算法的识别方法和基于多特征聚合的识别方法，证明了其在监控图像斑点特征识别任务中的准确率和鲁棒性。

摘要:为实现复杂田间环境下水稻病害的快速、精准识别，提出一种基于YOLOv11n改进的高性能轻量化模型YOLO-SEG。该模型通过协同优化，在网络中集成了空间到深度卷积（spatial to depth convolution，SPDConv）无损下采样模块以增强微小病斑特征提取，引入高效多尺度注意力（efficient multi-scale attention）模块以聚焦关键特征，并采用轻量级分组混洗卷积（group-shuffle convolution，GSConv）以平衡精度与效率。在包含6种常见病害的自建数据集上，YOLO-SEG模型的平均精度均值（mAP@0.5）达到了95.6%，较基线模型提升了4.4%。同时，模型参数量仅为2.7 MB，推理速度高达120 FPS。以上表明，YOLO-SEG模型在检测精度、模型复杂度和推理速度之间取得了平衡，为智能农业领域的病害实时检测提供了高效、可靠的技术支持。

摘要:针对目标资源需求节点过多，造成学习者与虚拟仿真实验资源适配度较低，推荐效果不佳的问题，提出了基于改进图神经网络的动态推荐方法。构建实验资源多维度特征关联图，改进图神经网络结构以实现目标资源需求节点信息在关联图中的传递；利用Sigmoid激活函数从该关联图中提取虚拟仿真实验资源的特征信息；在此基础上构建基于改进图神经网络的动态推荐结构，生成初始低维嵌入向量，构造交互行为传播的1阶协同信号，及时更新嵌入向量，并计算任意学习者与实验资源之间的适配度，将此适配度作为推荐依据。为验证方法有效性，选取4类典型学习者（编号为1、2、3、4）进行测试，实验结果表明，该方法为学习者1、2、3、4分别推荐适配度最高为40%、80%、60%、80%的资源，这与预设的实验适配度指标一致，且耗时仅为4 s，显示出较佳的推荐效果。

摘要:信息系统分析与设计课程旨在培养学生信息系统分析、设计与开发能力，是学生综合能力培养过程中最为关键的一环。当前，该课程存在着学生学习兴趣低、理论与实践脱节等问题，本文针对这些问题提出了一种基于成果导向教育（outcome-based education，OBE）理念的信息系统分析与设计课程案例教学方法。该方法以学生综合实践能力为导向，运用实际案例贯穿各教学模块，采用“案例-理论-实践”相融合的方式引导学生理论构建，并以任务为驱动实现课程教学从“知识”维度向“技能、学习态度、价值观”等多维度拓展。通过教学评价，本文方法在学生综合实践能力培养方面达到了良好的教学效果。