焦虑症是一种以过度恐惧和焦虑为核心特征的精神障碍,常伴随行为异常。严重的焦虑和抑郁可能增加自杀风险,具有较高的社会关注度。芳香疗法作为一种安全、有效的辅助治疗手段,在缓解轻中度焦虑方面具有明确潜力。为探索芳香疗法在情绪调节中的作用,本研究以岩兰草挥发性提取物为对象,考察其对慢性不可预知性应激诱发的焦虑样行为的影响及潜在机制。将28只C57BL/6J雄性小鼠随机分为4组（每组n=7）:空白组、模型组、岩兰草挥发性提取物组、阳性对照组（盐酸氟西汀3 mg/kg）。采用慢性不可预见性温和应激构建焦虑模型小鼠。建模18 d后岩兰草挥发性提取物组的小鼠嗅吸岩兰草挥发性提取物,持续14 d后结束。通过糖水偏好实验、旷场实验和强迫游泳实验评估小鼠行为学变化；采用酶联免疫吸附法检测海马组织中TRP、5-HT及血清中TNF-α、IL-6和IL-1β的质量浓度。结果表明,在行为学实验中,与模型组相比,岩兰草挥发性提取物组及阳性对照组小鼠的糖水偏好率均显著提高,中央区域路程和时间增多,垂直站立次数也显著增加。在生理指标中,岩兰草挥发性提取物组能够降低模型小鼠血清中IL-6、IL-1β、TNF-α的水平并上调小鼠海马的TRP和5-HT的表达。综上所述,岩兰草挥发性提取物通过调节神经递质平衡和抑制炎症反应,有效缓解小鼠的焦虑样行为。

马克斯克鲁维酵母是一种耐高温的非常规酵母。丙酮酸脱羧酶催化丙酮酸生成乙醛,是马克斯克鲁维酵母进行乙醇发酵的关键因素。本研究自藏灵菇筛选出一株马克斯克鲁维酵母KM-502。基因组测序预测有6 801个基因。生长性状分析显示该菌株在37 ℃时生长最快,最适生长pH为3~5,NaCl耐受阈值在8%,并且可以利用葡萄糖、果糖、蔗糖、乳糖、半乳糖、木糖、木糖醇等碳源。随后基于CRISPR-Cas9和Cre-loxP技术建立了马克斯克鲁维酵母菌株的遗传操作体系,并进一步构建了马克斯克鲁维酵母Pdc1基因缺失菌株KMΔPdc1和尿嘧啶缺陷型菌株KMΔUra3。KMΔPdc1菌株乙醇产生能力消失,并且生长出现了明显的滞后。将KMΔPdc1连续传代培养,获得驯化菌株KMΔPdc1D。 KMΔPdc1D的生长滞后现象得到缓解,恢复至接近野生型菌株水平。相比KMΔPdc1,KMΔPdc1D的乙酸和甘油的产量增加。本研究为马克斯克鲁维酵母的开发利用提供了参考。

适当的冷锻炼可以提高冷敏性蔬菜的抗冷能力,延长货架期。本文以青椒为研究对象,首先将青椒在0 ℃冷锻炼处理15 或45 min,然后转入10 ℃贮藏30 d,解析冷锻炼处理对青椒氧化还原体系、膜脂组成的影响,以期为发现抗冷靶点提供依据。结果发现,0 ℃冷锻炼处理45 min可以延缓青椒贮藏期内可滴定酸、叶绿素、总糖及还原糖的降解;有效维持贮藏期内类黄酮、还原型谷胱甘肽含量;显著抑制丙二醛积累,贮藏结束时,处理组的丙二醛含量仅为对照组的27.13%;并且能够显著延缓CAT、POD失活,贮藏结束时,0 ℃冷锻炼45 min处理组青椒的CAT、POD活性分别较对照组高出47.06%及40.05%。贮藏1 d时,较于对照组,0 ℃冷锻炼45 min后青椒的不饱和脂肪酸(UFAs)总量达到了14.20%,较对照组高出2.40%。结果表明,适宜的冷锻炼处理可改善青椒贮藏期内营养品质,增加抗氧化能力,调节生理代谢,有效延长贮藏期。

高质量的农产品供应链可有效实现城乡市场供需对接,农村电商为乡村振兴提供了新动能。本文基于2011—2022年我国省域面板数据,运用固定效应模型与异质性分析方法,实证研究农村电商对农产品供应链发展水平的影响效应。研究表明,农村电商发展显著促进了农产品供应链发展水平的提升,且该结论通过了稳健性检验。通过异质性分析发现,农村电商对东部地区、非农业大省农产品供应链发展水平的促进作用更为显著。因此,各省域应抓住农村电商发展机遇,挖掘农产品供应链需求,制定差异化发展策略。

基于三次非线性忆阻器,本文建立了一个新的复混沌系统,通过耗散性、初值敏感性、平衡点的稳定性研究、分岔图、Lyapunov指数谱、时序图、相图等数值仿真以及0-1测试进行了动力学分析,证明了忆阻复Lorenz系统有优越的混沌特性,可为加密应用提供增强的安全保障。利用新系统生成的混沌时间序列，本文采用置乱-扩散算法对灰色图像进行加密。通过对加密方案的安全性分析,本文得出以下结论:本方案采用的密钥空间设计满足密码学安全需求,加密后图像灰度直方图呈现均匀分布特征,相邻像素间的相关系数显著降低趋近于零,信息熵接近于理论最大值8,系统对差分攻击具有强鲁棒性。

小麦是一种重要的粮食作物,对其生长期等生长信息准确检测是保障品质和产量的重要基础。近年来,计算机视觉等人工智能技术在农业领域得到广泛应用,但传统卷积神经网络（CNN）在复杂光照、背景变化及长时序特征提取方面存在局限。本文以小麦的“发芽”、“分蘖”、“抽穗”和“成熟”4个生长期为研究对象,将新型状态空间建模网络VMamba引入小麦生长期检测任务中,构建了一种基于VMamba的小麦生长期检测模型,并与ResNet50、MobileNetV3和ViT等主流模型进行对比实验。实验结果表明,VMamba模型在准确率、F1值指标上均优于对比模型,且推理速度、参数量方面也具有优势,整体表现出更优的分类检测性能。此外,通过在Nvidia Jetson Orin平台实际部署验证了 VMamba 模型在农业视觉检测的可行性与有效性,为智能化作物监测提供了一种实现思路。

当前新能源汽车产业快速发展,受到政策以及经济的驱动,磷酸铁锂电池的回收利用已经朝着规模化的方向发展。据统计,目前磷酸铁锂电池占我国退役电池总量的60%以上,但回收率低于50%,经济性差是急需突破的瓶颈,所以分析磷酸铁锂电池回收经济临界点对提升磷酸铁锂电池回收率以及构建一个规范、安全、高效的回收利用体系具有重要意义。通过整合2018—2025年政策文本、市场价格的多维度数据,创新性地构建动态分析框架。采用博弈论-系统动力学-贝叶斯混合模型整合分析框架,首先界定政府与回收企业（以格林美、宁德时代为代表）的博弈主体与目标,设计补贴强度与产能策略的策略集,通过支付函数求解不同金属价格区间的子博弈完美纳什均衡。基于此,构建了混合模型量化政策补贴与金属价格的动态交互,并通过蒙特卡洛模拟对极端情景进行描述,经实证校准与收敛验证,明确经济临界点在(7.9~11.5)万元/吨的区间波动,当补贴强度每提升100元/吨时,临界点会下降(0.5~0.8)万元/吨；当锂价波动率每增加10%时,临界点便会上升(0.3~0.5)万元/吨。研究结果可为产业政策优化与企业运营提供量化依据,对增加磷酸铁锂电池的回收率有重要帮助,有助于实现资源安全以及经济可持续发展的双重目标。

在半参数模型中，当数据存在非线性趋势或者模型设定错误时，其估计的稳健性结果往往不理想。传统的双重稳健估计极度依赖均值导向的假设和倾向得分模型，模型估计的稳健性得不到保障。基于线性分位数回归估计，联合优化非参数部分g(X)与参数部分β(τ)，改进半参数分位数双重稳健估计模型，得出有效估计量。通过数值模拟假设g(X)、β(τ)有一个及其以上被错误设定时，对比本文模型和线性分位数回归模型，模型的偏差、均方根误差均显著性低于线性分位数回归模型，且偏差预测降低了45%左右，验证出所提模型的稳健性。在进行双重稳健估计时，采用联合优化非参数部分和参数部分，比现有的均值模型稳健性更高，更适合用于模型错误设定或存在非线性趋势的模型中。