网上赌场真人发牌-澳门网上赌场空城

 AMF能與超過80%的陸生植物結合，是一類對植物生長有促進作用的有益真菌。大多數外來植物不僅能迅速地與入侵地AMF結合，而且能破壞本地植物與AMF共生關系。因此，AMF一直被認為是促進外來植物入侵的一個重要生物因子。然而，以往的研究表明AMF與植物的相互作用具有磷元素依賴性。低磷濃度時，AMF促進植物生長；而高磷濃度時，AMF抑制植物生長。因此，磷濃度很可能是影響AMF對外來植物入侵促進作用的重要因子。該研究通過對兩種華南入侵植物假臭草(Eupatorium catarium)和三葉鬼針草(Bidens pilosa)及其伴生的本地種進行室內控制實驗，發現：隨著磷濃度增加，AMF對入侵植物和本地植物生長作用都由促進轉向抑制（圖a）。混種時，入侵植物抑制了本地植物與AMF結合，導致在低磷濃度時削弱了AMF對本地植物生長的促進作用；而在高磷濃度時削弱了AMF對本地植物生長的抑制作用（圖b）。因此，AMF對外來植物入侵促進的作用隨著磷濃度升高而減弱。       該研究首次提出并用實驗證明AMF對外來植物入侵的促進作用具有土壤磷濃度依賴性，完善了外來植物成功入侵的機制，提出了通過改變土壤微生物與外來植物共生關系來控制外來植物入侵的新思路。由于在全球氮沉降加劇的背景下會造成磷元素更為缺乏，該研究還預測未來AMF對外來植物入侵的促進作用將會進一步提升。

針對留巷困難、鉆孔易破壞、瓦斯 抽采效果差等技術難題，提出深井煤層 群首采工作面外錯高抽巷Y型通風方法， 有效解決高地壓礦井長距離留巷維護困 難的問題；提出讓壓型單層套管護孔結 構、施工工藝和布置方法，實現外錯高 抽巷內抽采鉆孔高效穩定抽采采動卸壓 瓦斯；建立一面三巷、一巷多用、聯合 治理、無煤柱開采的瓦斯治理新模式， 實現了深井低透氣性高瓦斯煤層群的煤 與瓦斯安全高效共采。

【發 明 人】陸兔林；毛春芹；季德；李林；殷放宙；張瑩；許金國；呂高虹；單鑫【摘要】本發明公開了一種對酒精性肝損傷有輔助保護功能的中藥制劑，它是由下列重量份配比的原料藥所制成：人參100-480份，五味子100-480份，葛根200-960份，枸杞子300-1200份，甘草100-480份，經藥理實驗證實，本發明確實對酒精性肝損傷有較好的輔助保護功能，且服用安全，適用于酒精性肝損傷的預防和治療，本發明還公開了其制備方法及用途。

基于MDE具有明確活性中心結構的特點，團隊進一步結合原位/在線X射線吸收光譜和理論計算深入揭示了取代基調控催化劑性能的機理（圖3）。研究團隊發現，NiPc MDEs的CO2還原起峰電位與Ni中心的部分還原緊密相關，而不簡單取決于理論計算中的反應能壘。氰基（CN）取代可以使分子更容易被還原，因此具有更正的起峰電位。此外，OMe取代可以提高催化過程中Ni-N鍵強度并促進CO中間體脫附，從而提高催化劑穩定性。

本發明公開了一種基于相變磁性材料的非易失性邏輯器件及邏 輯操作方法，非易失性邏輯器件包括磁頭以及依次附著于襯底上的底 電極、絕緣層，相變磁性薄膜和頂電極；其中相變磁性材料由一種相 變材料基質中摻雜鐵磁性元素構成，材料的磁性能夠通過非晶態-晶態 相變來可逆調控。本發明基于材料的相變控磁特性實現“實質蘊涵” 邏輯運算以及“與”、“或”、“與非”和“或非”四種布爾邏輯運 算，其運算結果以材料的剩余磁化存儲在器件中，從而實現

本發明公開了一種基于子空間融合和一致性約束的準稠密匹配擴展方法。首先獲取可靠的種子匹配，在種子匹配周圍選定待擴展區域。然后對區域內的所有待擴展像素點進行稠密 SIFT 特征提取，并通過子空間學習將待擴展點的特征信息和位置信息進行融合。在尋找匹配時，利用一致性約束學習一個局部非剛體變換，該變換與仿射變換·748·等模型相比可以更好地描述非平面復雜場景。每一次擴展完成之后，對擴展結果進行優化，剔除不好的匹配

（一）成果背景 分布式光伏可在用戶側就近安裝與消納，減少因長距離輸送帶來的線路損耗問題，在新型電力系統建設中發揮著重要作用。2021年6月，國家能源局綜合司發布了《關于報送整縣（市、區）屋頂分布式光伏開發試點方案的通知》，用以推動分布式光伏高質量發展、支撐新型電力系統建設。在該政策的推進下，分布式光伏容量迅猛增長。截至2021年底，國內分布式光伏裝機容量已達到107.5GW，約占光伏總裝機容量的三分之一，且其增長速度已經超過了集中式光伏。 （二）痛點問題 對于配電網來說，光伏出力易受天氣因素影響，具有極強的隨機波動特性，大規模分布式光伏接入，一方面加劇了配電網負荷短時波動，影響電力實時平衡，制約負荷預測精度提升；另一方面，分布式光伏出力特性與負荷特性的不匹配造成其難以消納，為有源配電網運行管理帶來嚴峻挑戰。 對于電力市場交易來說，隨著新一輪電力體制改革的持續深入，分布式光伏所有者作為售電商參與市場競爭成為必然趨勢。分布式光伏出力的不確定性與短時劇烈波動性，使得分布式光伏電站/售電商難以制定合理的市場交易策略與電力交易合同，面臨嚴重的市場風險。 因此，亟需精準的分布式光伏功率預測，為有源配電網調度運行、分布式光伏消納，分布式光伏參與電力市場等提供有力數據支撐。 （三）技術方案 1、基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測 首先利用變分模態分解各分布式光伏復雜出力序列分解為相對簡單、波動較小的不同頻率子序列，以減小場站間關聯關系的挖掘難度。然后，基于分布式光伏場站間時空關聯性處于動態變化中的考慮，利用全連接神經網絡將各節點特征映射到多維空間，而后利用時域卷積挖掘跨節點關聯關系，由此以數據驅動方式挖掘各頻率下各場站子序列關聯性，有效實現子序列動態圖結構的構建。最終，基于可用于非歐式空間結構數據建模的卷積神經網絡，將其與動態圖結構結合，建立考慮動態時空關聯性的圖卷積預測模型，針對不同頻率下出力子序列分別預測，而后重構得到各場站功率進而獲取配電網分布式光伏總功率。 2、基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測 首先，基于長短期記憶神經網絡構建時域自編碼器模型，該模型編碼器用于提取每個時間步輸入的時域特征，而后利用解碼器將該特征向量轉換為輸出序列進行未來時間步的預測，自編碼能顯著增強長短期記憶神經網絡的時域建模能力。而后，利用注意力機制解決其在處理長輸入時間序列時會導致解碼器面臨特征冗余問題，且使模型聚焦于對輸出更關鍵的時域特征。由此，利用注意力自編碼預測模型通過對時域特征的有效挖掘實現功率預測精度的進一步提升。 在此基礎上，開發了用于分布式光伏功率預測的聯邦學習框架，在該框架中，本地用戶僅需將本地模型進行共享，無需數據的傳輸，而后由中央服務器進行模型的聚合以實現用戶間信息共享。在各本地場站進行注意力自編碼預測模型的訓練；在中央服務器，基于聯邦平均算法實現各本地預測模型的匯聚、全局模型的生成與下發。在保證數據隱私性的前提下取得與傳統集中式機器學習訓練近似的預測效果。 （四）競爭優勢 1、有效表征廣域分布式光伏集群間時空關聯特征，實現分布式光伏功率預測精度提升。 當缺乏氣象實測或預報數據時，考慮分布式光伏時空相關性可有效提升分布式光伏功率預測精度。現有研究多利用各光伏場站地理距離或者整體出力表征時空相關性。這種靜態建模方式在分布式光伏出力模式長期穩定的情況下，可以取得較好的預測效果。然而，易受天氣因素的影響，分布式光伏出力極易發生短時波動，因而各場站關聯性處于動態變化過程。以恒定的場站間關聯關系去考慮這種復雜的集群出力序列，顯然無法反映天氣影響下分布式光伏出力短時變化，難以實現功率預測精度的有效提升。 所提的基于變分模態分解與動態圖卷積網絡的分布式光伏功率預測方法，利用數據驅動方式實現挖掘各場站間關聯特性的動態實時挖掘。在基礎上，考慮到不同模態分量下各場站間關聯關系的差異性，將各場站原始功率分解為了相對簡單、波動較小的不同頻率模態分量，減小關聯關系的挖掘難度。 2、有效保證各分布式光伏數據隱私性，且能取得與傳統集中式機器學習訓練方式近似的預測效果 現有的數據驅動預測方法性能在很大程度上依賴于訓練數據的數量，因此大多以一種集中的訓練方式實現，即中央服務器匯聚來自各場站的運行數據而后進行模型的訓練。然而，這種集中訓練的方式會期限數據隱私，使用戶信息暴露在公共環境而導致被外部攻擊者進行數據分析、行為探測等。此外，在競爭激烈的電力市場中，分布式光伏場站所有者可能不愿共享數據。這些因素使傳統模型訓練方式難以實現。 所提的基于深度聯邦學習的分布式光伏發電功率預測方法，利用注意力自編碼模型在本地場站進行建模預測，實現對本地功率時域特征的有效挖掘；利用分散式訓練的聯邦學習框架，實現各場站預測模型信息共享，有效保證本地用戶的數據隱私的同時取得不錯的預測效果。 創新點 1、考慮了場站間關聯關系的動態性。對于分布式光伏，雖然場站數量眾多、分布廣泛，但是其位置臨近，由于云團運動等氣象因素導致的相關性較強。所提方法以數據驅動方式根據網絡當前的各場站輸入功率進行關聯關系的動態表征，實現功率預測精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站點數據隱私應的前提現實現信息共享。利用自編碼結構進一步提升LSTM的時間序列建模能力；利用注意力機制模型聚焦于對預測更關鍵的輸入特征，以此實現時域特征的有效挖掘。在此基礎上，利用聯邦學習框架聚合各本地模型，實現各站點信息聚合，實現精度有效提升。 市場前景 隨著新型電力系統建設目標的推進，分布式光伏裝機容量呈爆發式增長。所研成果可應用于配電網負荷預測、用戶可調度容量評估、激勵型需求響應基線負荷估計等場景中，為高比例分布式光伏有源配電網的安全、經濟、高效運行，維持電力平衡等工作提供重要參考。同時，隨著分布式光伏逐步參與到電力市場，所研成果可為分布式光伏售電商制定最優的交易策略，簽訂合理的價格合同提供有力數據支撐。綜上所述，所研成果市場前景廣闊。