DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 7. 肿瘤疫苗 肿瘤疫苗的疗效主要取决于疫苗的免疫原性、肿瘤抗原的表达特异性、机体对肿瘤疫苗的耐受性等。肿瘤疫苗分两类：一类是预防性癌症疫苗目前HPV预防性疫苗主要以组成为晚期蛋白L1病毒样颗粒作为靶抗原诱发机体产生高滴度的血清中和性抗体，并协助T淋巴细胞清除病毒感染 [ 17 ]。另一类是治疗性癌症疫苗。治疗性癌症疫苗又分为靶向抗原疫苗、肿瘤肽疫苗和RNA & DNA疫苗 [ 18 ] [ 19 ]。 靶向抗原疫苗中：1) TAAs (Tumor-associated antigens)肿瘤细胞和正常细胞都可以表达(过表达抗原Her2/neu， surviving， MUC-1、睾丸癌抗原MAGE-3， NY-ESO-1、分化抗原Mart1， PSA， PAP)。而尽管肿瘤相关抗原在正常细胞中也会有一定程度的表达，并具有一定致免疫性，但是免疫自身耐受性是可以避免这种对正常细胞TAAs的特异性免疫反应。2) TSAs (Tumor-specific antigens)。基于新抗原的疫苗策略显示，临床前特异性抗肿瘤免疫在一期的人类临床试验中测试并有稳定有效的效果 [ 20 ]。 肿瘤肽疫苗是肿瘤特异性抗原、肿瘤相关抗原、癌基因或抑癌基因突变蛋白多肽组成的疫苗研究人员通过使患者接种肿瘤多肽疫苗，来激发患者自身对肿瘤细胞的特异性免疫应答，以期达到清除肿瘤而不杀伤周围正常细胞的治疗目标。 [ 21 ] 多肽疫苗临床治疗一些恶性肿瘤虽已取得一定效果，但仍存在免疫系统中主要组织相容性复合体的限制性、弱的免疫原性、免疫耐受性及免疫应答与临床疗效不尽一致等问题，因此筛选和开发高效的肿瘤治疗性多肽疫苗还需要更深入的研究 [ 22 ] [ 23 ]。 RNA & DNA疫苗即肿瘤基因疫苗，是通过基因重组技术，将目的基因导入受体细胞所制备的疫苗，(如，黑色素瘤疫苗)也是目前发展最快，倍受人们重视的一个研究方向 [ 24 ]。这种疫苗具有可以提高机体抗瘤能力、增强肿瘤细胞的免疫原性、表达产物的直接杀瘤活性的优点。波士顿Dana-Farber癌症研究研制的黑色素瘤疫苗涉及97种抗原，个别疫苗甚至针对20种抗原。来自德国美因茨大学的研究团队，也开发出一种基于RNA 的癌症疫苗。 肿瘤疫苗现在已经成为免疫治疗中热门的领域。不过，还有一些问题需要探讨，比如什么时候应用疫苗，疫苗应针对原发肿瘤还是转移瘤，是否应每几个月就给一次疫苗，疫苗如何及何时与其他疗法联合应用，制作方面及佐剂等。
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user: 8. 结语 伴随人们对免疫机制和功能研究的不断深入，各种疾病进程中的免疫机制变化也有了进一步的探索发现。在此基础之上不断开发的肿瘤免疫治疗方案也取得了一定的成果。但是各种方法都还不够完善，还需要大量的临床实验。相信在不久的将来，随着免疫学的发展和人类对于免疫机制的应用技术更加成熟，更多有针对性并且大众化的免疫治疗方案会出现。
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user: 摘 要 在我国人口老龄化持续加剧的今天，“空巢老人”的数量急剧增多，独居老人的安全已成为备受关注的社会问题之一。此外，大多数现有的监控系统使用自主按钮的报警模式，然而老人在突发状况下，通常会进入无意识状态，因此只依赖老年人自身按键报警的可能性不高，对其生命安全的防护，不能起到实际作用。随着开源的Android平台移动端操作系统的不断发展与优化，以及这一操作系统的兼容性与多功能性，使采用Android移动端上自有的重力传感器进行人体跌倒检测成为可能，当检测到人体跌倒时，立即定位老人当前位置，并直接呼叫预先设定好的的紧急联系人；在无法联系紧急联系人时，直接拨打急救电话，可以帮助老年人在摔倒后及时进行救助和治疗。 关键词 :重力传感器，跌倒检测，定位，紧急联系人 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 研究背景及意义 随着物联网技术的发展，各种智能概念层出不穷，在人口老龄化不断加剧，“空巢老人”越来越多的大环境背景下，老年人智能健康设备的开发开始引起社会关注，走进社会大众的视野 [ 1 ] 。尤其是作为独生子女的年轻人，很难及时顾及家中老年人日常生活的安全保障以及健康状态。人在跌倒后会面临双重危险。首先，跌倒本身可能对人体产生伤害；其次，跌倒后没有及时救援增加对人体的伤害。步入老年阶段的人同青少年、壮年相比，他们的身体十分脆弱，自身免疫力和自我保护能力衰弱，小小的撞击极可能带来无法预料的后果。如果跌倒后无法得到及时救助，往往会引起各种并发症。新闻中曾多次报道“空巢老人”独死家中多日才被发现的案例。当老人摔倒无法依靠自身力量起来，也无法向外界呼救，错过了最佳治疗时间，易造成悲剧的发生。因此开发一款适合老年人群，具有便携性、实时性和自动报警功能的跌倒检测系统，是整个社会的需要 [ 2 ] 。 这款系统的主要功能在于，当老年人意外跌倒时，进行预判并第一时间向外界发出报警信息、进行求救，这样既可以让年轻人更加安心的工作，又能保障老年人的健康生活。同时，该系统针对特殊人群、特殊情况也是很有帮助的。比如人们在登山或高空作业时，发生跌倒之后及时报警可以提高事故生还率。 近些年来，Android系统已然成为最受欢迎的电子设备端操作系统。此外Android系统开发附带多种组件，不仅给开发商降低了开发成本和开发难度，还给用户提供了自主选择的权利 [ 3 ] 。
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user: 2. 当前系统研究分析 跌倒检测系统也称为“一对一的远程监护系统”，它可以有效检测人体是否发生跌倒，并在跌倒之后及时提醒监护人，让监护人日常安心工作。从目前国内外的研究来看，老年人跌倒时的报警的方式主要可以分为以下几类： 2.1. 老年人摔倒后自主启动的摔倒报警系统 在使用时，老年人跌倒之后需要主动点击按钮，完成报警，该类系统需在用户跌倒之后，仍保持清醒的前提下，才可以完成报警。但在某些时候存在较大安全隐患，如：用户由于跌倒后失去自我警报的能力，导致警报按钮不能及时按下，此时系统失效。 2.2. 老年人摔倒后非自主启动的摔倒报警系统 在使用时，可以设置在老年人容易跌倒的区域，例如在床前，浴室等。这类报警系统主要是通过实时捕捉老年人的行为，然后加入人体姿态检测算法，判断老人是否摔倒。同时摄像头还能对家里进行监控，用户对老人在家状态及环境一目了然，当检测到摔倒行为发生时，系统端实现自动报警。这类系统检测精准方便，但在运用时存在空间局限性(无法在户外实现监控)，并在特殊情况下易侵犯用户隐私。 本文选用基于Android开发环境下的手机APP，只需在用户的手机上安装该系统APP并且进行相应阀值的设置，就可以实现跌倒监护功能 [ 4 ] 。
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user: 3. 软件设计及分析 3.1. 总体设计 基于Android环境下的跌倒监护系统主要是用于判断用户是否跌倒，当检测到跌倒时，直接呼叫提前设置好的紧急联系人，当无法联系到紧急联系人时，直接拨通急救电话以此达到双重报警的目的。该系统的主要功能包含：通过公式计算出由重力传感器获得的x，y和z轴的合加速度值，从而计算是否发生跌倒 [ 5 ] ，并且实时地动态显示数据，最后通过定位功能来得知用户跌倒时所处的位置。 3.2. 设计环境 开发软件：Android Studio + SQLyog 开发语言：Java + MySQL 运行环境：Android 4.0及以上 3.2.1. 重力传感器简介 重力传感器是一种通过测量由重力引起的加速度，从而计算出设备相对于水平面的倾斜角度的设备 [ 6 ] 。另外，通过动态分析加速度，可以了解该装置的运动方向。通常提到的手机重力传感器实际上是加速度传感器，两者可以视为等效的。重力传感器的应用也十分广泛，一般用于跌倒检测、地震检波器设计、车祸报警、游戏控制、图像翻转和防止手抖等众多领域。 3.2.2. 跌倒监护简介 跌倒监护系统包括：手机重力传感器，用于跌倒检测；处理器，通过与设定值比较来分析用户是否已经跌倒。通常情况下，人体在发生跌倒的过程中，身体重心会瞬间移动，伴随着重心的移动会产生一个合加速度。因此，选择合加速度特性作为区分跌倒和其他日常活动的基础。 3.2.3. 定位简介 现在人们能实现的定位的方式很多，高德地图就是其中一个，此外高德地图更新速度较快，定位误差较小，能较好提供的最新地图搜索服务，利用高德地图定位功能实时的了解用户的位置，以及要想到达的地方另外可以提供最优路线选择等信息。 3.2.4. 紧急联系人简介 紧急联系人的设置，一是便于通过短信，将具体定位信息发送给紧急联系人，二是方便直接呼叫紧急联系人，以及报警达到双重保险的目的，以此达到在用户跌倒之后，及时得到处理和救护。 3.3. 系统需求分析 本系统是一个基于Android环境下开发的跌倒监护APP，利用此APP可以快捷的识别出用户是否跌倒，当系统识别跌倒后通过APP端对用户进行定位处理，并将定位信息发送到设置好的的紧急联系人的手机上并且直接呼叫紧急联系人，当无法呼叫时直接拨打急救电话，本系统包括的功能有阀值的设置、GPS定位、跌倒检测的信息显示、短信的发送、电话呼叫等。 3.4. 系统概要设计 3.4.1. 系统功能介绍 系统终端界面见图1所示，主要包括用户管理，短信设置，电话呼叫，阀值设置。 图1. 系统主界面 用户管理界面见图2所示，用户可用自己的手机账号注册并登录该系统以便使用该系统的功能。 图2. 用户管理界面 短信设置，当检测到跌倒的时候，该系统会自动向已经设置好的手机号码发送报警短信以及其定位信息。 电话呼叫，当系统检测到跌倒的时候，系统会自动地向该列表中的联系人拨打紧急电话，达到及时通知紧急联系人的目的。 阈值设置见图3所示，为了确保用户的安全，需要给监控数据的设置安全警告值和设置紧急联系人，此外不同年龄的人的跌倒时加速度不同，需要用户根据自身情况模拟跌倒来进行调整跌倒检测的数值，可当APP端接收到的数据超过设置值后，系统将及时进行定位处理并且通知其紧急联系人和拨打相应紧急电话 [ 7 ] 。其中，功能模块结构见图4所示，系统软件架构见图5所示。 图3. 阀值设置界面 3.4.2. 功能模块结构图 图4. 功能模块结构图 3.4.3. 系统架构图 图5. 系统软件架构图
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user: 4. 系统详细设计 4.1. 电话呼叫以及短信发送模块 4.1.1. 电话呼叫关键代码 电话呼叫模块部分代码如下： public class MainActivity extends Activity implements OnClickListener{ protected void onCreate(Bundle savedInstanceState){ super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); Button btn1 = (Button)findViewById(R.id.button1);//设置按钮 btn1.setOnClickListener(this);} public void call(View v){ EditText editText1 =(EditText)findViewById(R.id.text1); String number = editText1.getText().toString(); Intent intent = new Intent(); intent.setAction(Intent.ACTION_CALL); intent.setData(Uri.parse(tel: + number)); startActivity(intent);} public void onClick(View v){call(v);}} //拨号 4.1.2. 短信发送关键代码 短信发送模块部分代码如下： publicclassSMSSender{ privateSmsManagersmsManger=null; privateContextcontext=null; publicSMSSender(Contextcontext) {thiscontext=context;} publicvoidsendSMS(StringsmsContext){ this.smsManger=SmsManager.getDefault(); List smsInfos=(this.context).getAll();}//获取设置的短信联系人信息 try{ for(intindex=0;index 4.2. 跌倒检测模块 4.2.1. 跌倒检测关键代码 跌倒检测模块部分代码如下： protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView((R.layout.activity_main); initUI(); client = new GoogleApiClient.Builder(this).addApi(AppIndex.API).build();} private void initUI() { grivaty = (TextView) findViewById(R.id.grivaty);//获取传感器管理对象 sensorMgr = (SensorManager) getSystemService(SENSOR_SERVICE);//得到传感器实例 final Sensor sensor = sensorMgr.getDefaultSensor(Sensor.TYPE_ACCELEROMETER);//重力传感器类型 SensorEventListener lsn = new SensorEventListener() { @SuppressWarnings(deprecation) public void onSensorChanged(SensorEvent e) { x = e.values[SensorManager.DATA_X]; //获取x轴加速度值 y = e.values[SensorManager.DATA_Y]; //获取y轴加速度值 z = e.values[SensorManager.DATA_Z]; //获取z轴加速度值 a = Math.sqrt(x * x + y * y + z * z) ;//求和加速度 if (a > 12.0) {grivaty.setText(x= + x + y= + y + z= + z +\n跌倒); } else{ grivaty.setText(x= + x + y= + y + z= + z +\n不跌倒);} public void onAccuracyChanged(Sensor s， int accuracy) {} };} 4.2.2. 运行结果显示 跌倒检测结果显示界面见图6、图7、图8、图9所示： 图6. 检测不跌倒 图7. 未跌倒数据显示 图8. 检测跌倒 图9. 跌倒数据显示
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user: 5. 结论 本文以Android开源环境搭建跌倒监护系统，利用手机自带的重力传感器测算出人体当前的三轴加速度，最后求出合加速度值与阀值比较，实现对跌倒这种异常情形的检测。由上述实验结果可以看出，若使用者突发意外导致跌倒时，手机会通过发送短信将位置信息发送给设置的紧急联系人，并直接呼叫紧急联系人，达到即时通知监护人及时处理的目的。该系统方案使用方便简单，成本低，适用范围广，实时响应快。
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user: 摘 要 本文在机器学习(ML)的正则化风险函数模型(SRM)的基础上，结合求解非光滑函数的束方法，提出了一种求解经验风险函数模型的算法，用割平面模型去近似目标函数，用非精确线搜索去获得步长，在适当的假设下，分析了算法的全局收敛和收敛速度。 关键词 :机器学习，束方法，风险最小化，全局收敛 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 本文主要考虑以下最优化问题(文 [ 1 ] ): min w J ( w ) : = λ Ω ( w ) + R e m p ( w ) ， (1.1) 其中， R e m p ( w ) : = 1 m ∑ i = 1 m l ( x i ， y i ， w ) 是经验风险函数。 x i ∈ X ⊆ R d 是训练实例， y i ∈ Y 是相应的标签。l是一个凸的损失函数，用来衡量y与通过w产生的预测值之间的差异，例如， l ( x ， y ， w ) = ( 〈 w ， x 〉 − y ) 2 ，其中 〈 ⋅ ， ⋅ 〉 定义为标准的欧几里得内积。最后， Ω ( w ) 是一个凸函数且作为正则化项，而 λ ≥ 0 是正则化参数。特别的， Ω ( w ) 是可微的且易于计算。与之相反的，经验风险函数项 R e m p ( w ) 通常是不可微的，而且它的计算代价总是很大的(文 [ 2 ] )。 目前，各种各样的机器学习问题都可以描述成一类最小化正则风险函数问题，具体地，不同的机器学习算法会形成不同的风险函数和正则化项，例如：线性支持向量机(SVMs)，逻辑回归，条件随机场(CRFs)等等。因而研究此类凸优化问题具有重要的理论和现实意义。本文在束方法的基础上，结合一类BMRM算法，对BMRM算法的精确线搜索进行改进，推广到非精确的情形，给出一个改进的BMRM算法来求解正则化风险函数问题，在一定条件下，证明算法的全局收敛性。
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user: 2. 基础知识 机器学习问题建立在最优化基础理论上，为了更好的研究机器学习，下面将简要介绍与最优化理论相关的基本概念和一些重要结论，次梯度和束方法等。先介绍一些记号，其中：序列或者集合元素的索引记在下标，如 u 1 ， u 2 。向量u的第i个分量记为 u ( i ) ， [ k ] 表示集合 { 1 ， 2 ， ⋯ ， k } ， L p 范数定义为： ‖ u p ‖ = ( ∑ i = 1 d | u ( i ) | p ) 1 / p ，这里的 p ≥ 1 ，然后使用 ‖ ⋅ ‖ 来定义 ‖ ⋅ ‖ 2 。 次梯度(文 [ 3 ] )：对于一类非光滑的凸函数，次梯度是对于梯度的一个近似，假设 w ′ 是凸函数J上的一点， s ′ 是J在点 w ′ 处的次梯度，当且仅当： 对任意的w，有 J ( w ) ≥ J ( w ′ ) + 〈 w − w ′ ， s ′ 〉     成立 (2.1) 则在 w ′ 处所有的次梯度组成的集合叫做次微分，记为 ∂ w J ( w ′ ) 。 切平面模型(CPM) (文 [ 4 ] )： 给定点 w 0 ， w 1 ， ⋯ ， w t − 1 处的次梯度 s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s t ，产生一系列分段线性下界来迫近J： J ( w ) ≥ J t C P ( w ) : = max 1 ≤ i ≤ t { J ( w i − 1 ) + 〈 w − w i − 1 ， s i 〉 } . (2.2) 迭代点 w t 的更新： w t : = arg min w J t C P ( w ) . (2.3) 切平面模型(CPM)的模型迭代过程不断改进分段线性下界 J C P ，且使整个模型逐步逼近J的最小值。 邻近束方法(Proximal Bundle Methods) (文 [ 5 ] )： 虽然切平面模型是收敛的，但是当新的迭代点与上一个迭代点距离较大时，切平面模型收敛速度很慢。为了改进切平面模型的不稳定性，邻近束方法通过增加一个邻近函数来改进下一个点的选取，其中，一般选取 1 2 ‖ ⋅ ‖ 2 作为邻近函数： w t : = arg min w { ζ t 2 ‖ w − w ^ t − 1 ‖ 2 + J t C P ( w ) } . (2.4) 这里 w ^ t − 1 是最近的邻近中心， ζ t 是正邻近项参数。但是，这样的改进会使束方法需要对参数进行仔细地调整。
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user: 3. 一个新的最小化正则风险函数算法(BMRM) 结合次梯度和邻近束方法，文章 [ 6 ] 提出了一种新的机器学习凸优化算法：BMRM算法。在求解一类机器学习问题(1.1)时，对于每一次迭代t，BMRM算法都会构建下界 R t C P 来近似经验风险函数 R e m p ，而新的迭代点 w t 则由最小化 J t 更新， J t 由 R t C P 与正则项 Ω 组成。这是BMRM算法和邻近束方法的最大不同。 实际上，BMRM算法不涉及邻近中心，进一步，BMRM算法甚至不包括邻近项。 BMRM算法具体如下： 算法1 (BMRM算法) 步骤1：输入及初始化： ε ≥ 0 ， w 0 ， t : = 0 步骤2：循环： t : = t + 1 ，计算： a t ∈ ∂ ω R e m p ( w t − 1 ) ， b t : = R e m p ( w t − 1 ) − 〈 w t − 1 ， a t 〉 ， 步骤3：(更新模型) R t C P : = max 1 ≤ i ≤ t { 〈 w ， a i 〉 + b i } 步骤4：(迭代点更新) w t : = arg min w J t ( w ) : = λ Ω ( w ) + R t C P (w) 步骤5： ε t : = min 0 ≤ i ≤ t J ( w i ) − J t (wt) 步骤6：直到 ε t ≤ ε ，返回 w t 与邻近束方法相比较，BMRM算法有两点不同： a) BMRM算法是用一个分段线性下界来接近 R e m p ( w ) 而不是 J ( w ) 。 b) 在邻近束方法中，邻近项( ζ 2 ‖ w − w ^ t ‖ 2 )被正则化项 Ω ( w ) 替代，因此，就不需要调整邻近参数了。 进一步，考虑存在有效的精确线搜索时，BMRM算法可以实现更快速的收敛，所以，结合线搜索的BMRM算法如下(文 [ 4 ] )： 算法2 (结合精确线搜索的BMRM算法) 步骤1：输入及初始化： ε ≥ 0 ， θ ∈ ( 0 ， 1 ] ， w 0 b ， w 0 c : = w 0 b ， t : = 0 步骤2：循环： t : = t + 1 ，计算： a t ∈ ∂ ω R e m p ( w t − 1 c ) ， b t : = R e m p ( w t − 1 c ) − 〈 w t − 1 c ， a t 〉 ， 步骤3：(更新模型) R t C P : = max 1 ≤ i ≤ t { 〈 w ， a i 〉 + b i } 步骤4： w t : = arg min w J t ( w ) : = λ Ω ( w ) + R t C P (w) 步骤5：(线搜索) η t : = arg min η ∈ R J ( w t − 1 b + η ( w t − w t − 1 b ) ) w t b : = w t − 1 b + η t ( w t − w t − 1 b ) w t c : = ( 1 − θ ) w t b + θ w t 步骤6： ε t : = min 0 ≤ i ≤ t J ( w t b ) − J t (wt) 直到 ε t ≤ ε ，返回 w t b 。 注意到，对所有的t，如果设 η t = 1 ，则算法2可以简化为算法1，且两个算法使用相同的终止准则.值得注意的是，带线搜索的BMRM算法并不能应用于结构化的机器学习问题，例如：最大边际马尔科夫网络问题。
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user: 4. 改进的非精确线搜索BMRM算法 在机器学习的优化问题中，算法2中的精确线搜索往往需要计算很多的函数值和梯度值，这样的话会产生较大的计算代价，特别是当迭代点离最优点比较远的时候，精确线搜索往往不是最有效和合理的。所以，对于许多像问题(1.1)的机器学习凸优化问题，非精确线搜索既能保证目标函数具有可接受的下降量，又能使最终形成的迭代序列收敛，以下将考虑非精确线搜索和BMRM算法的结合。 算法3 (结合非精确线搜索的BMRM算法) 步骤1：输入及初始化： ε ≥ 0 ， θ ∈ ( 0 ， 1 ] ， w 0 b ， w 0 c : = w 0 b ， t : = 0 步骤2：循环： t : = t + 1 ，计算： a t ∈ ∂ ω R e m p ( w t − 1 c ) ， b t : = R e m p ( w t − 1 c ) − 〈 w t − 1 c ， a t 〉 ， 步骤3：(更新模型) R t C P : = max 1 ≤ i ≤ t { 〈 w ， a i 〉 + b i } 步骤4： w t : = arg min w J t ( w ) : = λ Ω ( w ) + R t C P (w) 步骤5：(线搜索)内循环： m : = 0 ， β ∈ ( 0 ， 1 ) ， σ ∈ ( 0 ， 0.5 ) if   J ( w t − 1 b + β m ( w t − w t − 1 b ) ) ≤ J ( w t − 1 b ) + σ β m ( a t + λ Ω ′ ( w ) ) ( w t − w t − 1 b ) η t = β m m : = m + 1 步骤6：更新点列： w t b : = w t − 1 b + η t ( w t − w t − 1 b ) w t c : = ( 1 − θ ) w t b + θ w t 步骤7： ε t : = min 0 ≤ i ≤ t J ( w t b ) − J t (wt) 直到 ε t ≤ ε ，返回 w t b 。 在证明算法3的收敛性之前，先介绍相关引理。 定义4.1 (Fenchel对偶) 定义 Ω : W → R 是一个在凸集W上的凸函数，则 Ω 的对偶 Ω ∗ 定义为： Ω ∗ ( μ ) : = sup w ∈ W 〈 w ， μ 〉 − Ω ( w ) . 定理4.1 定义 A = [ a 1 ， ⋯ ， a t ] 的列向量为(次)梯度， b = [ b 1 ， ⋯ ， b t ] ，则问题： w t : = arg min w ∈ R d { J t ( w ) : = max 1 ≤ i ≤ t 〈 w ， a i 〉 + b i + λ Ω ( w ) } (4.1) 的对偶问题为： α t = arg max α ∈ R t { J t ∗ ( α ) : = − λ Ω ∗ ( − λ − 1 A α ) + α T b | α ≥ 0 ， ‖ α ‖ 1 = 1 } (4.2) 此外， w t 和 α t 之间有对偶关系式 w t = ∂ Ω ∗ ( − λ − 1 A α t ) 。 证明：首先将(4.1)式改写成一个带约束的最优化问题： min w ， ξ λ Ω ( w ) + ξ st .         ξ ≥ 〈 w ， a i 〉 + b i 式中 i = 1 ， 2 ， ⋯ ， t 。通过引入非负的拉格朗日乘子 α 和元素都是1的t维向量 1 t ，相应的拉格朗日函数可以写成： { L ( w ， ξ ， α ) = λ Ω ( w ) + ξ − α T ( ξ 1 t − A T w − b ) α ≥ 0 (4.3) 式中， α ≥ 0 表示向量 α 的每一个分量都是非负的，对 ξ 求导可得： 1 − α T 1 t = 0 。此外，对变量w最小化L意味着求解问题： max w 〈 w ， − λ − 1 A α 〉 − Ω ( w ) = Ω ∗ ( − λ − 1 A α ) . 把上述两项插回到(4.3)式中，就可以消除了原始变量 ξ 和w。得证。 推论4.1 当 Ω ( w ) = 1 2 ‖ w ‖ 2 2 时，即取二次正则项的时候，(4.2)式可以写成： α t = arg max α ∈ R t { − 1 2 λ α T A T A α + α T b | α ≥ 0 ， ‖ α ‖ 1 = 1 }
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user: 摘 要 根据2008~2017年重庆市统计年鉴数据，利用灰色预测模型对重庆市未来十年老龄化人口进行预测，预测2027年65岁及以上人口将达到511.03万人，老龄化系数逐年增加，老龄化程度继续加重。 关键词 :灰色模型，老龄化人口，老龄化系数 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 联合国国际人口协会认为：一个地区65 (或60)岁及以上人口占总人口的比重(称为老龄化系数)超过7% (或10%)，称该地区为老年型社会 [ 1 ] 。按常住人口计算，2000年重庆市老龄化系数为8.84%，至2017年老龄化系数升至13.22%。 由于重庆市老龄化人口的递增，重庆市的经济结构调整、养老基金平衡等方面将深受影响。因此，准确预测重庆市65岁及以上人口和老龄化系数发展趋势，有着重要的现实意义。 本文根据灰色预测模型对未来十年重庆市老龄化人口进行了预测。通过实证分析，对模型进行了检验，预测误差小，应用效果比较符合实际。
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user: 2. 灰色GM(1，1)模型的建立 2.1. 灰色GM(1，1)模型的建立 灰色系统理论是用时间数据序列建立系统的动态模型，把一组离散的、随机的原始数据序列经m次累加生成，生成规律性较强的累加生成序列，从而达到使原始序列随机性弱化的目的。然后对累加生成序列建模，最后再进行m次累减生成还原成预测值。一般取 m = 1 ，作一次累加生成序列建模，即 G M ( 1 ， 1 ) 模型 [ 2 ] 。模型的建立过程如下： 设 X ( 0 ) = { X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X ( 0 ) ( n ) } 是原始数据序列，对 X ( 0 ) 进行一次累加生成，得到累加生成序列 X ( 1 ) = { X ( 1 ) ( 1 ) ， X ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X ( 1 ) ( n ) } ，其中 X ( 1 ) ( t ) = ∑ i = 1 t X ( 0 ) ( i ) ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 再以 X ( 1 ) = { X ( 1 ) ( 1 ) ， X ( 1 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X ( 1 ) ( n ) } 为原始序列建立 G M ( 1 ， 1 ) 灰色微分方程模型 { d X ( 1 ) ( t ) d t + a X ( 1 ) ( t ) = u X ( 1 ) ( 1 ) = X ( 0 ) (1) 应用最小二乘法可求得参数 a ^ = [ a ， u ] T = ( B T B ) − 1 B T Y ， 其中： B = [ − 1 2 ( X ( 1 ) ( 1 ) + X ( 1 ) ( 2 ) ) 1 − 1 2 ( X ( 1 ) ( 2 ) + X ( 1 ) ( 3 ) ) 1 ⋮ ⋮ − 1 2 ( X ( 1 ) ( n − 1 ) + X ( 1 ) ( n ) ) 1 ] ， Y = ( X ( 0 ) ( 1 ) ， X ( 0 ) ( 2 ) ， ⋯ ， X ( 0 ) ( n ) ) T 。 求出参数 a ， u ，则求解上述微分方程的响应函数 X ^ ( 1 ) ( t + 1 ) = ( X ( 0 ) ( 1 ) − u a ) e − a t + u a ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 再通过累减生成还原 X ^ ( 0 ) ( t + 1 ) = X ^ ( 1 ) ( t + 1 ) − X ^ ( 1 ) ( t ) ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 2.2. 模型精度的检验 [ 3 ] 1) 残差检验 残差： e ( k ) = X ( 0 ) ( k ) − X ^ ( 0 ) ( k ) 。 相对误差： ε ( k ) = | X ( 0 ) ( k ) − X ^ ( 0 ) ( k ) | X ( 0 ) ( k ) 。 平均相对误差： ε ¯ ( k ) = 1 n ∑ k = 1 n ε ( k ) 。 2) 后验差检验 原始数据平均值： x ¯ = 1 n ∑ k = 1 n X ( 0 ) ( k ) 。 残差平均值： e ¯ = 1 n ∑ k = 1 n e ( k ) 。 原始数据方差： s 1 2 = 1 n ∑ k = 1 n [ X ( 0 ) ( k ) − x ¯ ] 2 。 残差方差： s 2 2 = 1 n ∑ k = 1 n [ e ( k ) − e ¯ ] 2 。 后验差比值： C = s 2 / s 1 。 小误差概率： P = { | e ( k ) − e ¯ | < 0.6745 s 1 } 。 一般 e ( k ) 、 ε ( k ) 、C值越小，P值越大，则模型精度越好。模型精度等级见表1。 Table 1 Posterior accuracy standar 精度等级 P C 好 >0.95 <0.35 合格 >0.80 <0. 50 勉强 >0.70 <0.65 不合格 ≤0.70 ≥0.65 表1. 后验差精度标准
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user: 3. 利用灰色模型预测重庆市老龄化人口 [ 4 ] [ 5 ] 3.1. 研究区概况 重庆位于中国西南部、长江上游地区，地跨东经105˚11'~110˚11'、北纬28˚10'~32˚13'之间的青藏高原与长江中下游平原的过渡地带。根据重庆市统计年鉴资料显示，2017年末重庆市常住人口为3075.16万人，城镇人口为1970.68万人，占64.1%；乡村人口为1104.48万人，占35.9%。 3.2. 数据收集 根据《2018年重庆统计年鉴》获得2008~2017年重庆市总人口、65岁及以上人口和老龄化系数数据，见表2。 Table 2 Statistical table of total population， population aged 65 and above and aging coefficient of Chongqing from 2008 to 201 年份 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 总人口(万) 2839 2859 2884.62 2919 2945 2970 2991.4 3016.55 3048.43 3075.16 65岁以上 人口(万) 319.39 325.35 333.41 337.73 341.03 352.84 359.27 367.11 381.97 406.54 老龄化系数(%) 11.25 11.38 11.56 11.57 11.58 11.88 12.01 12.17 12.53 13.22 表2. 2008~2017年重庆市总人口、65岁及以上人口和老龄化系数统计表 3.3. 重庆市老龄化人口预测 以2008~2017年重庆市65岁及以上人口的数据作为原始数据序列 X ( 0 ) ，建立灰色 G M ( 1 ， 1 ) 模型，通过Matlab软件编程可以得到该模型的残差、相对误差，结果见表3。 Table 3 Grey G M ( 1 ， 1 ) model prediction value and relative error (ten thousand people 年份 原始数据 预测值 残差 相对误差(%) 年份 原始数据 预测值 残差 相对误差(%) 2008 319.39 319.39 0.00 0.000 2013 352.84 355.30 −2.46 0.696 2009 325.35 320.25 5.10 1.568 2014 359.27 364.64 −5.37 1.495 2010 333.41 328.67 4.74 1.421 2015 367.11 374.23 −7.12 1.940 2011 337.73 337.32 0.41 0.122 2016 381.97 384.08 −2.11 0.551 2012 341.03 346.19 −5.16 1.513 2017 406.54 394.18 12.36 3.041 表3. 灰色 G M ( 1 ， 1 ) 模型预测值及相对误差 (万人) 此外，通过Matlab软件还可以求出该模型平均相对误差为1.23%，后验差比值 C = 0.2196 < 0.35 ，小误差概率 P = 1 > 0.95 。由此可以看出，该模型的精度较高，可以使用该模型对重庆市老龄化人口进行预测。 基于表2中2008~2017年重庆市65岁及以上人口数和老龄化系数的数据，用灰色 G M ( 1 ， 1 ) 模型对重庆市未来10年的65岁及以上人口数和老龄化系数进行预测，预测结果如表4所示。 Table 4 Prediction of population aged 65 and above and aging coefficient in Chongqing from 2018 to 202 年份 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 65岁以上 人口(万) 404.55 415.19 426.11 437.32 448.82 460.62 472.74 485.17 497.94 511.03 老龄化系数(%) 13.02 13.24 13.47 13.70 13.93 14.16 14.40 14.65 14.89 15.14 表4. 2018-2027年重庆市65岁及以上人口和老龄化系数预测 根据灰色 G M ( 1 ， 1 ) 模型预测结果可以看出，到2027年重庆市老龄化系数将达到15.14%，65岁及以上人口将达到511.03万人，老龄化系数逐年增加，且增速逐渐加快，老龄化程度继续加重。
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user: 摘 要 木薯是热带亚热带植物，低温严重影响木薯的地理分布、生长发育及产量，温度低于15℃就会抑制木薯的正常生长。木薯耐低温性研究与鉴定是木薯耐寒性选(育)种、引种和栽培的重要基础，本文从1) 木薯响应低温胁迫机理；2) 低温胁迫下植物的分子响应；3) 对近年来木薯低温耐性方面的分子生物学研究进行总结，旨在为木薯的低温耐性研究提供参考。 关键词 :木薯，低温胁迫，分子机理，研究进展 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 木薯(Manihot esculenta Crantz)起源于非洲和南美洲的热带气候区。它是木薯属100多个种中唯一具有经济栽培价值的物种，它具有优良的生物学特性，可以在贫瘠土地上生长良好，光合作用效率高，淀粉含量丰富(鲜薯中的淀粉含量为30%，干薯片中淀粉含量为70%)。木薯以多种方式使用，为全世界7亿人提供生存的粮食，被称为“地下粮仓”，缓解了全球的粮食危机。木薯具有耐旱、耐贫瘠、抗病虫害、种植成本低廉，种植技术简单等特点 [ 1 ] 。木薯主要分布在华南地区，总面积约60万hm 2 ，特别在广西、广东、海南和云南四省，同时在贵州、福建、湖南、江西等省(区)也有一定的种植面积，我国年产鲜薯约800万吨左右，然而，由于中国对木薯的需求强劲，目前的产量远远不能满足需求，每年需要大量进口木薯来满足需求，进口总数量高达1056万吨达到30亿美元(2014年) [ 2 ] 。木薯生长在年平均气温 > 20℃的区域，最合适在25℃~28℃的高地。当生长温度小于15℃时，木薯的正常生长受到抑制，持续低温将会导致木薯异常死亡。只有在海南、广西和广东等温暖的热带地区才能较好地生长。在中国广大的亚热带和温带地区，低温胁迫是抑制木薯生长发育的重要因素之一 [ 3 ] 。同时由于中国热带地区处于世界热带地区的北边缘，春季和冬季的低温对其正常生长有很大的负面影响，当木薯正常生长所需的条件得不到满足时，就会导致作物的生长抑制，木薯减产，严重的还会造成木薯死亡。在中国的热带和亚热带地区，共有100万hm 2 左右的土地适合开展木薯种植工作。但是，这些土地上正在种植着其他作物，木薯种植不可能有多余的土地。为了增加中国木薯栽培面积，提高其对低温天气的适应性，选育耐低温的木薯品种，使其适合在我国偏北地区种植，扩大适宜的木薯种类，增加木薯的经济效益，对发展我国木薯产业具有深远的意义。
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user: 2. 木薯响应低温胁迫机理 2.1. 木薯低温胁迫下的形态特征 在低温胁迫下，形态特征的变化是植物受到低温伤害最直观的表现，轻则植物生长缓慢、萎焉、黄化、产量下降等问题 [ 4 ]，重则使植株叶片明显褐变，出现脱水现象，组织柔软并萎焉皱缩 [ 5 ] 。木薯通常在每年11月~12月左右收获，而此时部分木薯栽培地区温度较低(3℃~12℃)如：江西省、湖南省等。植物受到低温伤害部位最先在叶片、茎杆部位表现，广西木薯所俞奔驰等 [ 6 ] 根据茎杆上芽眼死亡率和叶片受害状况划分级：0级：木薯正常生长不受影响；1级：木薯的上部有黄化，四分之一的芽眼腐烂坏死；2级：四分之一~二分之一的芽眼腐烂坏死，大部分的叶片发黄：3级：二分之一~四分之三的芽眼腐烂坏死，全部叶片变枯；4级：大于四分之三的芽眼都坏死，叶片全部死亡掉落。 2.2. 木薯在低温胁迫下的生理生化变化 低温胁迫下植物的生理生化变化主要体现在：叶绿素合成受阻、光合酶活性收到抑制，使得光合速率下降 [ 7 ]、细胞膜系统受损、体内的各种代谢发生紊乱，体内的渗透物质和水含量发生改变等。与植物低温胁迫有关的生理生化指标一般分为三类：一是与光合能力相关的叶绿素含量 [ 8 ]、PSII的结构和功能 [ 9 ] 等；二是与细胞膜相关指标，如低温半致死温度 [ 10 ]、相对电导率、MDA [ 11 ]、SOD等保护酶活性 [ 12 ]；第三种是渗透调节相关物质，如可溶性糖、Pro、无机离子等 [ 13 ] 。 2.2.1. 木薯光合能力与木薯耐寒性的关系 叶绿素是光合作用中最重要的光合色素之一，主要参与光能的吸收和转换。虽然植物光合能力与植物对低温的耐性没有直接联系，但光合作用中的酶促反应对温度要求很高，低于4℃或高于40℃ [ 14 ] 均会抑制光合作用的正常运行。广西大学黄秋凤等 [ 15 ] 等发现两个木薯品种的幼苗中叶绿素含量随着温度的下降和时间的延长而下降。周玉飞 [ 16 ] 同样在木薯品种SC124中得到类似的结果，发现通过低温适应的木薯可延缓叶绿素的降解。 随着叶绿素荧光测定技术的发展，各种叶绿素荧光参数作为判断植株耐寒强弱的指标，其中PSII最大光能转效率(F v /F m )和实际光能转化效率(Φ PSII )最常见。在木薯叶绿素荧光参数研究中，中国热带农科院安飞飞等 [ 17 ] 发现木薯在5℃低温胁迫下，叶绿素荧光参数如Φ SPII ，F v /F m 显著下降，由于低温胁迫使PSII反应中心失活进而天线色素原初捕光和传递电子的能力减弱， 最终导致木薯叶片光合效率的降低。 2.2.2. 木薯细胞膜相关生理指标与木薯耐寒性的关系 植物细胞膜能较快地表现植物在低温胁迫下各种生理代谢变化，温度下降，细胞膜从液相转变成凝胶相，导致膜的形状和膜厚度改变以及膜的选择透过性变差，膜上相关酶结构及酶系统发生改变，最终导致膜系统代谢发生紊乱。 丙二醛(MDA)是一种膜脂过氧化产物，对膜系统危害很大，同时具有降低抗氧化物含量、抑制细胞保护酶活性等不利影响。南昌大学的梁荣 [ 18 ] 表明，与25℃ (CK)相比，不同低温胁迫下木薯幼苗的MDA含量发生了变化，15℃、10℃、5℃胁迫下，MDA含量分别增加11.4%、25.3%、35.19%，表明木薯叶片膜系统在5℃胁迫处理下受损较大。 具有清除多余自由基功能的活性酶如过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)和超氧化物歧化酶(SOD)等。海南大学康冬鸽等 [ 19 ] 等对两个木薯品种组培苗在不同低温胁迫下保护酶活性变化。结果表明：随着温度降低，其SOD酶活性都在减少，但POD酶与CAT酶活性表现为先增强后减弱的情况。 2.2.3. 渗透调节物质与木薯耐寒性的关系 植物处于极端环境时，植物会发生不同程度的脱水反应。渗透调节物质对防止植物脱水起到很大的作用，其中以可溶性蛋白和脯氨酸二者研究较多。可溶性蛋白含量的增加可以促进结合水的产生，从而减少逆境造成的损害。脯氨酸是一种亲水性有机溶剂，与细胞水势呈负相关，与植物耐寒能力成正相关。仲恺农业工程学院尹彩霞等 [ 20 ] 通过对研究5个木薯品种对低温的响应，认为木薯各生理指标随着冷胁迫程度加剧而变得愈发严重，其中脯氨酸含量在低温处理前两天小范围波动，变化趋势不明显，从第三天开始，脯氨酸变化呈一定规律。
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user: 3. 低温胁迫下植物的分子响应 暴露于低温胁迫之后，植物产生一套感知和传导信号的途径，同时产生响应变化以增强自身的抗低温的能力。植物低温耐性是分子水平上对低温环境所产生的应答、转导低温信号，调控应答和抵御基因的表达综合作用的结果 [ 5 ] 。 3.1. 低温传导信号途径 低温反应途径主要由低温信号、低温信号的传递、胞内第二传递信使、转录因子、功能基因等成分组成。植物中抗逆转录因子，包括CBF、bZIP、MYC/MYB、WRKY和NAC等。目前对低温信号转导途径的研究可分为：ABA非依赖和ABA依赖信号通路。 3.1.1. ABA非依赖途径 目前，CBF (C-repet (CRT)-binding factors)/DREB依赖性信号传导途径是主要的传递途径，属ABA非依赖途径。CBF1、CBF2、CBF3和CBF4是目前的研究热点。CBF1、CBF2和CBF3同属于一小蛋白家族，且CBF2对CBF1、CBF3负调控。在拟南芥CBF调控路径中，ICE1 (inducer of CBF expression 1)位于CBF途径的上游，属于bHLH类转录激活因子，与CBF成员特异性结合之后，将信号传递到下游，调控低温相关基因。 转录因子CBF1/DREB1B或CBF3/DREB1A通过与靶基因启动子区CRT/DRE顺式作用元件作用，调节下游相关基因，如COR15a、COR78a等，来提高植物对低温的耐性及抗性，即(图1-①)中的ICEs-CBF-COR通路。除了CBF通路外，还存在ROS-Bzip-CRT/DRE和Dehydration-MYC/MYB-MYCRE/ MYCRB两条通路(图1-②③)。 图1. ABA非依赖型低温信号转导途径 [ 24 ] 3.1.2. ABA依赖途径 植物激素ABA不仅在种子萌发、休眠、气孔开闭等生理过程中起重要作用，而且还对植物应对逆境条件起重要的调节作用，主要表现是，ABA可以在逆境下促进大多数应激反应基因的表达 [ 21 ] 。植物体ABA依赖型的信号途径(图2)中，bZIP类及DREB2B、DREB2A对ABA信号产生响应。CBF家族中，CBF4的表达和功能受ABA调控，通过与CBF调节子中CRT/DRE元件的结合，启动下游基因的表达(图2-④)。在小麦、胡杨和玉米等植物中均发现了类似的COR基因及信号转导机制 [ 22 ] 。其中bZIP类转录因子可识别一些ABA诱导基因的启动子区中ACGT序列(图2-⑤)。NAC类转录因子也参与依赖型低温信号转导途径。 图2. ABA依赖型低温信号传导途径 [ 24 ] 3.2. 低温相关基因的表达产物 植物在冷胁迫下，直接参与抗逆性反应的基因被诱导表达，它们的表达产物主要为调控蛋白和功能蛋白两类。 调节蛋白与下游低温基因互作，调控基因的表达及其产物的量。主要包括各种蛋白激酶：如MAP激酶、SOS激酶、PLC激酶，以及bZIP类、MYB类、CBF类、NAC类和WRKY类等多种转录因子。 功能蛋白可以直接参与植物对逆境的反应，包括各类渗透调节分子、脱水素和抗性相关蛋白等。渗透调节分子通过积累代谢物质，从而增加植物的保水能力，如水稻的OsTPP1基因和OsTPP2基因等 [ 23 ] 。脱水素是其中的最大一类多肽家族，主要包括COR15a、COR47、COR6.6、COR78/RD29和LED蛋白等，其中COR15a的表达产物可通过减少膜结构的损害程度，使植物对低温的耐性提高。 除了调节蛋白和功能蛋白外，植物体中还有其他蛋白可以参与低温响应过程，例如膜结构上的通道蛋白、离子转运的载体和氧自由基清除的蛋白等，两者都可以直接或间接地增加植物对低温的耐受性 [ 24 ] 。
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user: 4. 木薯低温耐性在分子生物学方向的研究进展 近年来，随着分子生物学技术和测序技术的发展，木薯耐寒性研究在分子水平取得了重要进展。国内外研究人员逐渐将木薯耐低温性研究从常规的生理生化研究转向基因组学研究，如转录组学研究、蛋白组学研究等，对木薯低温信号传递网络、基因调控、耐性蛋白合成等进行较多研究，为发现木薯耐寒性相关基因和分子标记辅助育种 [ 25 ] 等提供低温耐性的研究基础。 在木薯转录组学研究中，南昌大学施超富 [ 26 ] 通过高通量测序技术研究木薯品种SC8和其同源四倍体在低温胁迫下的全基因组转录组图谱，筛选出木薯铁蛋白基因(MeFer)等多个可能与木薯耐寒相关基因，并将MeFer基因从木薯中克隆出来。中国热带农业科学院曾长英 [ 27 ] 等通过实时定量PCR分析了四种低温胁迫下miR395abcd与其靶基因ATRX在木薯品种C4和SC124上的差异表达情况，同时靶基因引物设计在上游、结合区、结合区边缘三个不同位置，结果显示：不同低温处理和引物位置的表达量都不相同，并且miR395abcd的表达量在两个品种中完全相反，且其上调表达有利于减轻低温伤害。海南大学杨子等 [ 28 ] 在曾长英的基础上，通过miRNA测序和生物信息学找到其靶基因，找到miRNA-novel4并作为研究对象，运用荧光定量PCR技术，验证了miRNA-novel4与靶基因mRNA之间互相抵抗的关系，用5’RACE技术进一步验证了两者的负调控关系和启动子克隆技术对其表达和剪切模式和启动子区的序列特征进行了分析。证明大幅度响应调控干旱和低温，说明miRNA-novel4可能参与响应并调控干旱和低温胁迫的生理过程。海南大学周玉飞 [ 29 ] 等，以木薯品种SC124和C4为材料，低温处理下四个靶基因和七个低温相关miRNA进行定量和功能分析。低温处理后，七个miRNA均表达，其中miRNA10455125和miRNA3747522两个小RNA的靶基因在二者间具有差异表达，将两个miRNA和他们的靶基因进行定量表达发现：靶基因和miRNA之间是明显的负调控。 在蛋白组学研究中，沈婕等 [ 30 ] 以木薯主栽品种为材料，低温处理24 h后对幼嫩叶片及顶端提取蛋白质后进行非标记定量蛋白组学分析(Label free)，鉴定分析了在低温胁迫和正常处理下的木薯生理表型以及对差异蛋白质的影响。结果发现，与对照相比，低温处理下的木薯叶片呈现微卷，褶皱的状态。此外，差异表达的蛋白质共计1140个，其中上调蛋白81个，下调蛋白1059个，用GO分析和KEGG分析发现差异蛋白质主要涉及能量代谢、RNA代谢、氨基酸代谢、信号调节和糖代谢等代谢途径。与此同时，黏着连接、烟碱和烟酰胺代谢、ABC转运蛋白等重要通路也发生了显著变化，表明了它们在木薯抗寒过程中发挥了重要作用。在基因方面，MeHDS09 [ 31 ]、MeSnRK2-1 [ 32 ]、MeTCP4 [ 33 ]、MeTPS1 [ 34 ]、MeTPS7 [ 35 ]、CBF1和CBF2 [ 36 ] 等基因基于全基因组数据库，采用RT-PCR获得基因，对其进行qRT-PCR验证，判断其可能对低温等逆境起作用。
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user: 摘 要 本文研究了一类二阶非线性微分方程。通过建立几个微分不等式，建立了方程解的零点存在的若干新条件，并通过实例说明定理的有效性。 关键词 :二阶非线性微分方程，零点，解 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 微分方程解的零点分布是研究微分方程解的性态的一个重要课题，也是微分方程振动理论的基础。1836年，Sturm C. F.针对二阶微分方程建立了解的零点比较定理 [ 1 ] ，并把相关理论推广到其它类型的微分方程和差分方程。1910年，Mauro Picone通过证明一个恒等式——Picone恒等式，进一步推广了Sturm零点比较定理 [ 2 ] 。自此，利用类似思想，通过建立新的Picone型恒等式或不等式，Sturm零点比较定理得以更进一步的推广，用以讨论各类更复杂的二阶微分方程的解或解的导函数的零点分布 [ 3 ] - [ 8 ] 。如陈丽纯，庄容坤研究了方程 ( p ( t ) Ψ ( y ) k ( y ′ ) ) ′ + r ( t ) k ( y ′ ) + q ( t ) f ( y ) = 0 (1.1) 解的零点存在性。郑镇汉，李亚兰研究了方程 ( p ( y ′ ) ) ′ + r ( t ) y ′ + q ( t ) y = f ( t ， y ， y ′ ) (1.2) 解的零点存在性。 受上述研究工作的启发，本文考虑方程 ( p ( t ) ϕ ( y ) k ( y ′ ) ) ′ + r ( t ) k ( y ′ ) + q ( t ) y = f ( t ， y ， y ′ ) ， (1.3) 其中 p ∈ C 1 ( [ 0 ， 1 ] ; R + ) ， r ∈ C ( [ 0 ， 1 ] ; R ) ， q ∈ C ( [ 0 ， 1 ] ; R + ) ， f ∈ C ( [ 0 ， 1 ] × R × R ; R ) ， k ， ϕ ∈ C 1 ( R ; R ) 。通过建立几个微分不等式，建立非线性方程(1.3)解的零点存在的几个新的充分条件，并通过例子说明所得结果的有效性。
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user: 摘 要 文章基于北京、天津及上海1995年至2012年的历年宏观数据测算了三市历年的二氧化碳排放量，总结了三市的二氧化碳排放量变化趋势，并采用面板回归模型实证分析了经济增长、技术进步、人口因素与京津沪三市碳排放量的数理关系。回归结果显示，经济总量与人口规模的扩张以及农村人口比重的减少均对碳排放总量的增长有着明显的促进作用，而少儿人口比重则与碳排放量呈显著负相关的关系。此外，与第二产业相比，第一及第三产业的发展均有助于抑制京津沪三市减少二氧化碳排放量。 关键词 :碳排放，人均GDP，人口，产业结构 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/