有机化学实验线上课程之扬长避短教学设计与实践篇

It has been two months since a boom of online education triggered by the epidemic in China. At present, we are keeping focus on how to optimize our online class. In the case of chemistry laboratory courses, there's not much that can be done to experimental operations through online teaching. While for the traditional teaching procedure, there is still room for improvement in terms of integrating research to teaching, interactivity, etc. This paper will present some design strategies for improving teaching the organic chemistry laboratory online. To be specific, it describes how teaching materials like the lesson plan and virtual lab were coordinated into the online teaching. And we will also discuss the holistic approach to a better outcome for students' active learning and integration research into teaching by redesigning multiple phases, such as the pre-laboratory preparation, live online class, experimental operations.     

基于双状态Χ~2检测和快速强跟踪AUKF的组合导航算法

针对GNSS/SINS/摄影测量组合导航中某个子系统发生故障时,整个导航系统易受到故障数据污染的问题,提出了一种基于快速强跟踪AUKF的双状态卡方(Χ~2)检测数据融合方法。首先,采用快速强跟踪AUKF算法进行滤波;然后,引入卡方检验通过检测UKF子滤波器输出的状态向量来定位故障参数;最后,采用强跟踪滤波准确跟踪状态矢量突变以增强系统鲁棒性,并根据自适应因子实时调整预测协方差阵以修正增益矩阵,使滤波结果不受异常信息的干扰。将提出的改进算法与常规算法分别应用于无人机着陆导航系统,结果显示:与传统UKF相比,提出的算法得到的位置误差减少了62.6%以上;与强跟踪UKF相比,导航误差也至少减小了32.6%。     

基于sieve方法的响应变量为当前状态数据的部 分函数型线性模型的估计

利用sieve方法研究响应变量为当前状态数据的部分函数型线性模型的估计.在一定的条件下,证明了该估计的强相合性和渐近正态性,得到了该估计的收敛速度,并且非参数部分达到最优收敛速度.最后通过一个数值模拟来研究该估计的有限样本性质.     

基于自编码器的荧光分子断层成像快速重建

多激发点荧光分子断层成像(FMT)重建过程中生成的系统矩阵规模较大,导致计算复杂度高,重建时间长。为了加快重建速度并保证其准确性,基于人工神经网络理论,通过降低系统矩阵规模,提出了一种快速FMT重建方法。具体来说,采用的降维方法是自编码器,即一种典型的人工神经网络,训练数据为由系统矩阵和表面荧光测量值组成的矩阵,然后使用自编码器网络的编码部分得到原始矩阵在低维空间上的表示。为了测试所提方法的性能,设计了一系列数值模拟实验,包括非匀质圆柱体实验和数字鼠实验。实验结果表明,该方法能有效缩短重建时间,得到较高的重建精度。     

基于复杂网络的能源互联网信息物理融合系统跨空间风险传递研究

能源互联网呈现物理信息深度融合的趋势,为电力系统管理研究定义了新的研究框架。作为一个先进的复杂系统,能源互联网信息物理系统(Energy Internet Cyber-Physical System,ECPS)在其发展过程中面临着一些新的挑战,其中一个就是耦合结构下的风险管理。本文结合复杂网络理论和风险传递理论,着重在拓扑层面分析了ECPS跨空间交互机理,并在此基础上定义了交互路径和交互系数;接着建立了ECPS跨空间风险传递模型,量化描述了风险的传递和演化过程,并进行了风险影响评估;最后,通过仿真实验分析了三种不同交互系数节点故障的风险传递过程和不同攻击模式下系统的崩溃过程。对仿真结果的讨论阐述了能源互联网风险跨空间传递的特点,为更深入地研究ECPS的风险管理提供了参考。     

基于FCM的簇内欠采样算法

针对传统分类器在不平衡数据集上性能降低的问题,提出一种基于FCM的簇内欠采样算法(Fuzzy C-means clustering Based Under Sampling In Clusters, FCMUSIC)。使用模糊c-均值聚类算法(Fuzzy C-Means clustering, FCM)将多数类样本划分成若干簇,在每个簇内以类别不平衡比率(imbalanced ratio, IR)的倒数作为采样倍率,得到新的多数类样本并与少数类样本合并,形成新的平衡样本集,结合KNN和Random Forest分类器进行分类。分析在5组不平衡数据集上的分类结果,当使用KNN分类器时,改进后的算法的F1值平均提高了6.65%,G-mean值平均提高了7.75%;使用Random Forest分类器时,F1值平均提高了5.31%,G-mean值平均提高了6.07%。表明FCMUSIC算法能够有效地提升传统分类器对不平衡数据集的分类性能。     

基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的山西省GDP空间化模拟

选取山西省为研究对象，以美国国家极轨合作仪件-可见红外成像辐射计套件（NPP-VIIRS）夜间灯光数据、GDP统计数据等为数据源，构建GDP空间化拟合模型，建立山西省GDP密度图，据此研究山西省经济的空间差异性。通过对NPP-VIIRS夜间灯光数据的空间化处理，提取灯光指数，并将其与GDP进行回归拟合，建立最佳回归模型，得到GDP密度拟合图；利用县级GDP数据进行线性纠正，从而提高GDP的模拟精度。结果表明：（1）NPP-VIIRS夜间灯光数据与GDP的相关性较高，可用于山西省GDP模拟；（2）与GDP分区建模相比，GDP整体建模的精度更高；（3）山西省GDP的空间分布整体呈由城市中心逐渐向周边辐射的特点，构成GDP过渡带。     

排序支持的交互数据分类算法及其应用

交互分类是解决数据复杂分类问题的主要手段之一。在现有的大多交互分类系统中，用户能准确识别数据类别，但在有些分类场景中,类别之间的顺序关系更容易被识别，为此，提出一种排序支持的交互数据分类算法。为提升交互分类精度，引入数据的顺序信息，为降低标记难度，提出候选样本推荐策略。另外,提出一种评估分类算法性能的可视化方法，用包含基本车况、交通违法记录、交通事故记录等信息的车辆数据集进行实验验证，将相关车辆分为高危车辆、中危车辆、低危车辆3类，算法的分类结果模型一致度达近98%，验证了方法的有效性。     

地球化学模拟在高放废物地质处置中的应用与发展

随着核能事业的发展,高放废物的处理和处置问题日益突出.其中,研究高放废物在环境介质中的吸附、扩散和迁移行为是获取放射性核素对周围环境和人群健康影响的基础参数的最重要和最直接的途径.近年来,人们利用已有的实验数据及核素的基础热力学和动力学数据,附以相应的数学模型,建立了一些地球化学模拟软件,用于分析核素在地质介质中可能发生的连续性和长期性变化.目前,国内外常用的地球化学模拟软件有十多种.本文从热力学平衡计算原理、种态分布计算方法和表面配位模型假设等几个方面对地球化学模拟软件进行了简要介绍,对近年来地球化学模拟软件在核素种态分布计算和表面配位模型模拟两方面的应用进行了举例分析,并以Ca-U-CO3配合物为例,说明完备的热力学数据对地球化学模拟软件发展的重要性,以期促进我国地球化学模型的应用和发展.     

以gp41为靶标的小分子-多肽缀合物作为HIV-1融合抑制剂的设计、合成及活性初筛

芳基吡咯类小分子化合物NB-2衍生物(Noc或Npc)与衍生于C34中的靶标特异性多肽P26所形成的缀合物具有低纳摩尔水平的融合抑制活性.本文通过不同长度或不同柔性的连接臂将Noc或Npc与衍生于C34的靶标特异性多肽P27缀合,探讨了C34中a位残基I635和连接臂对缀合物活性的影响.人体免疫缺陷病毒1型(HIV-1)Env介导的细胞-细胞融合实验结果表明,多肽与小分子之间产生了强的协同作用.