miR-339-5p通过靶向调节p53表达影响脑胶质瘤细胞的转移活性分析

目的研究miR-339-5p对脑胶质瘤U87细胞的影响,并探讨相关机制。方法将U87细胞分为4组:空白组、miR-339-5p mimic组、si-p53组、miR-339-5p mimic+si-p53组。通过MTT实验检测细胞增殖率;通过Transwell实验检测U87细胞侵袭能力;通过流式细胞术检测细胞凋亡率;通过荧光素酶报告基因实验检测miR-339-5p与p53的靶向关系;通过实时荧光定量聚合酶链反应和蛋白免疫印迹分析miR-339-5p和p53的表达水平。结果miR-339-5p mimic组和miR-339-5p mimic+si-p53组细胞的miR-339-5p表达水平高于空白组和si-p53组,miR-339-5p mimic组细胞的p53 mRNA和蛋白水平均高于空白组、si-p53组和miR-339-5p mimic+si-p53组(P<0.05)。miR-339-5p mimic和p53-WT共转染的细胞荧光素酶活性明显增加(P<0.05)。miR-339-5p mimic组细胞增殖率和细胞侵袭数量低于空白组、si-p53组和miR-339-5p mimic+si-p53组,同时miR-339-5p mimic组细胞凋亡率高于空白组、si-p53组和miR-339-5p mimic+si-p53组(P<0.05)。结论miR-339-5p能够抑制脑胶质瘤U87细胞的增殖和侵袭,并促进胶质瘤U87细胞凋亡,同时这一过程与靶向激活p53相关。

基于词汇融合和依存关系的中文命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理领域的重要基础任务,为关系抽取、构建知识图谱等众多下游任务提供有价值的数据支撑。针对中文命名实体识别存在分词错误、实体边界模糊和上下文依赖的难点,以及现有方法不能充分利用词汇信息和有效提取文本内部特征等问题,提出一种基于词汇融合和依存关系的中文命名实体识别模型。首先,获取输入文本中每个字符的自匹配词生成词汇特征向量,并根据字符在它的自匹配词上的位置得到词边界信息,利用双仿射注意力机制将字符向量与词汇特征向量进行融合,将词汇信息和词边界信息融入模型的编码过程,从而使模型获得良好的实体识别能力;然后,根据依存句法建立输入文本的依存图结构,利用图注意力网络(GAT)捕获输入文本内部依存关系特征,增强文本内部的语义依赖信息,同时有利于区分实体边界;最后,使用条件随机场(CRF)计算文本的标签。实验结果表明,该模型在CCKS2017、OntoNote4.0和MSRA数据集上分别获得了92.10%、80.76%和95.66%的F1值,优于对比模型。

基于随机噪声和自适应步长的快速对抗训练方法

当前对抗训练(AT)及其变体被证明是防御对抗攻击的最有效方法,但生成对抗样本的过程需要庞大的计算资源,导致模型训练效率低、可行性不强;快速AT(Fast-AT)使用单步对抗攻击代替多步对抗攻击加速训练过程,但模型鲁棒性远低于多步AT方法且容易发生灾难性过拟合(CO)。针对这些问题,提出一种基于随机噪声和自适应步长的Fast-AT方法。首先,在生成对抗样本的每次迭代中,通过对原始输入图像添加随机噪声增强数据;其次,累积训练过程中每个对抗样本的梯度,并根据梯度信息自适应地调整对抗样本的扰动步长;最后,根据步长和梯度进行对抗攻击,生成对抗样本用于模型训练。在CIFAR-10、CIFAR-100数据集上进行多种对抗攻击,相较于N-FGSM(Noise Fast Gradient Sign Method),所提方法在鲁棒准确率上取得了至少0.35个百分点的提升。实验结果表明,所提方法能避免Fast-AT中的CO问题,提高深度学习模型的鲁棒性。

基于可学习攻击步长的联合对抗训练方法

对抗训练(AT)是抵御对抗攻击的有力手段。然而,现有方法在训练效率和对抗鲁棒性之间往往难以平衡。部分方法提高训练效率但降低对抗鲁棒性,而其他方法则相反。为了找到最佳平衡点,提出了一种基于可学习攻击步长的联合对抗训练方法(FGSM-LASS)。该方法包括预测模型和目标模型,其中,预测模型为每个样本预测攻击步长,替代FGSM算法的固定大小攻击步长。接着,将目标模型参数和原始样本输入改进的FGSM算法,生成对抗样本。最后,采用联合训练策略,共同训练预测和目标模型。在与最新五种方法比较时,FGSM-LASS在速度上比鲁棒性最优的LAS-AT快6倍,而鲁棒性仅下降1%;与速度相近的ATAS相比,鲁棒性提升3%。实验结果证明,FGSM-LASS在训练速度和对抗鲁棒性之间的权衡表现优于现有方法。

一种多模型的调度优化对抗攻击算法

对抗样本可通过单模型和集成模型这2种方式生成,其中集成模型生成的对抗样本往往具有更强的攻击成功率.目前集成模型的相关研究较少,现有的集成模型方式大多是在迭代中同时使用所有模型,没有合理考虑不同模型的差异问题,导致集成模型生成的对抗样本攻击成功率较低.为了进一步提高集成模型的攻击成功率,提出一种多模型的调度优化对抗攻击算法.首先通过计算各个模型的损失梯度差异进行模型的调度选择,在每轮迭代选择最优模型组合进行集成攻击得到最优梯度.其次使用前一阶段的动量项更新当前数据点,在更新后的数据点上使用当前阶段模型组合计算得到优化梯度.利用优化梯度结合变换梯度来调整得到最终梯度方向.在ImageNet数据集进行大量实验,结果表明:所提的集成算法以更少扰动得到更高的黑盒攻击成功率.与主流的全模型集成方法对比,黑盒攻击正常训练模型和经过对抗训练模型的平均成功率分别提高了3.4%和12%,且生成的对抗样本有更好的视觉效果.

基于区块链的电子医疗数据安全共享方案

随着医疗数据的急剧增长,如何实现电子医疗数据安全共享已成为电子医疗系统急需解决的问题。因此提出一种基于区块链的电子医疗数据安全共享方案,实现数据持有者和医疗研究机构的电子医疗数据安全共享,该方案采用零知识证明机制验证数据持有者的医疗数据是否符合医疗研究机构所需,采用同态加密技术保证医疗数据的安全性并实现密文的可操作性。理论分析表明使用该方案能满足保密性、可用性等安全保密要求,实验结果表明,采用该方案共享电子医疗数据所需计算花销更低。

数字经济驱动共同富裕的发展动力与空间溢出效应研究——基于长三角面板数据和空间杜宾模型

为深入研究数字经济驱动共同富裕的内涵与外延关系,从社会福利性、保障性和发展性维度构建数字经济赋能共同富裕的评价指标体系;基于内生增长理论分析数字经济驱动共同富裕的动力因素,构建空间杜宾模型实证研究数字经济促进共同富裕的作用机制和空间溢出效应。分析2011—2020年长三角地级市面板数据发现:(1)数字经济通过信息基础设施建设激活数据要素资源提升数字化就绪度,促进共同富裕具有空间溢出效应“先富带动后富”作用明显;(2)数字经济驱动共同富裕实现“做大并分好蛋糕”的效应,门槛检验显示社会福利水平对共同富裕具有显著的正向作用,产业结构高级化发展将加快共同富裕的非线性增长;(3)数字经济提升数字素养促进“文化共富”,多期双重差分模型检验数字人才培养政策会巩固共同富裕的社会文化基因。

基于改进ConvLSTM的入侵检测方法

针对网络入侵检测模型泛化能力弱的问题,提出了一种基于权重丢弃的卷积化长短期记忆网络(WDConvLSTM)和梯度惩罚生成对抗网络(WGAN-GP)的入侵检测方法。在数据处理方面,对网络流量数据进行归一化和数值化后使用主成分分析法进行数据降维。在特征提取方面,利用所提WD-ConvLSTM挖掘出高维数据深层的空间特征。最后把挖掘出来的空间特征输入Softmax函数得到分类结果。为了缓解数据不平衡导致的过拟合问题,引入WGAN-GP对稀有类型数据进行过采样,进一步增强模型的泛化能力。在NSL-KDD数据集上对所提出的入侵检测方法进行了实验,结果表明,无论是与随机森林、支持向量机、贝叶斯等传统机器学习方法,还是与降噪自编码器、多尺度卷积神经网络等深度学习方法相比,所提出的方法在准确率、F1值上表现更好。

数字经济对传统制造业产业链创新链融合的影响——基于中国省域经验的实证研究

传统制造业是实体经济的主体,是推动我国经济高质量发展的基石。本文从产业基础、创新生态和经济效益等维度构建数字经济促进我国传统制造业产业链与创新链融合的评价指标体系,并综合运用耦合协调度模型、空间计量模型、中介效应模型分析数字经济促进传统制造业产业链和创新链融合的作用机制与影响。研究表明:(1)数字经济通过缓解资本错配、促进科技人才集聚和金融发展推动传统制造业产业链和创新链融合,有利于优化科技资源配置、创新生产要素升级;(2)数字经济对传统制造业产业链和创新链的融合产生非线性的促进作用;(3)数字经济对传统制造业产业链和创新链融合发展具有正向的空间溢出效应。

数字政府背景下省级“数智科技”建设现状及对策研究——以湖南省为例

近年来,国家高度重视数字政府建设并取得了显著成效,但数字政府建设仍存在顶层设计不足、体制机制不够健全、创新应用能力不强、数据壁垒依然存在等突出问题。文章以湖南省科技部门“数智科技”建设为样本,通过文献研究、调查问卷、比较分析、专家咨询等方法,深入了解该省“数智科技”建设的现状,深度剖析存在问题,提出对策建设,希望能对促进本省“数智科技”建设或对其他省份“数智科技”建设有一定的借鉴意义。

基于二阶段DEA模型的中国跨境电子商务标准国际化效率测度研究——以苏宁易购为例

【目的/意义】在习近平新时代中国特色社会主义思想指导下,电子商务企业提升标准国际化效率对中国发展跨境电子商务和数字贸易具有重要的战略意义。【方法/设计】从电商企业标准技术研发投入与国际化经营成果产出的视角,提出了电商标准国际化效率评价指标体系,并构建了两阶段数据包络分析BCC模型测度电商企业标准技术研发效率和国际化成果转化效率。【结论/发现】研究结果表明,苏宁易购在标准国际化效率提升过程中存在研发经费和研发人员配置冗余的现象,应有针对性提升标准技术研发效率和国际化成果转化效率,通过积极探索国际标准追赶路径和推进机制,实现电子商务企业高质量发展。

脑梗死患者颈动脉斑块、内中膜厚度与左心室纵向功能改变的相关性

目的:研究脑梗死患者颈动脉斑块、内中膜厚度(IMT)与左心室纵向功能改变的相关性。方法:选取2020年11月-2021年10月150例脑梗死患者,对其行超声心动图、颈动脉超声检查。根据颈动脉检查结果,以IMT检测厚度分为正常组(IMT<1.0 mm)、IMT增厚组(IMT在1.0~1.2 mm)与斑块形成组(IMT≥1.2 mm),分别为63例、50例、37例;研究对象均行超声心动图检查,比较三组心室收缩期末左心房内径(LAD)、二尖瓣口舒张早期与晚期峰值流速比(E/A)、左心室射血分数(LVEF)、左室短轴缩短率(FS)、二尖瓣环收缩峰值速度(Sa)左心室参数值,Logistic回归分析IMT厚度影响因素,Pearson法分析心动图参数与IMT厚度的相关性。结果:三组性别、BMI差异无统计学意义(P>0.05),斑块形成组的年龄与病程大于IMT厚度正常组与IMT增厚组(P<0.05)。斑块形成组LAD高于IMT增厚组与厚度正常组,E/A、LVEF、FS、Sa低于IMT增厚组与厚度正常组,且IMT增厚组参数值差于IMT厚度正常组(P<0.05)。多因素结果显示,LAD、E/A、LVEF、FS、Sa值为影响IMT厚度的影响因素(P<0.05)。Pearson相关性分析显示,IMT增厚、斑块形成与LAD值呈正相关(P<0.05),与E/A、LVEF、FS、Sa值呈负相关(P<0.05)。结论:左心室纵向功能变化为脑梗死患者颈动脉IMT增厚与斑块形成的影响因素,与病情严重程度密切相关。

复合运动下冲击活塞杆斯特封磨损寿命预测

磨损是引发密封失效的主要因素之一。针对复合运动的冲击活塞杆斯特封进行磨损寿命预测研究,活塞杆复杂的运动方式导致传统实验方法操作复杂、成本高。基于实际工况建立往复回转密封磨损寿命预测模型,对斯特封密封结构进行有限元分析,得到滑环唇口节点坐标值以及接触压力分布,综合考虑复合运动,模拟唇口轮廓、接触压力和接触长度随磨损时间累加的演化过程,并以密封面接触压力小于最大工作油压作为判断密封圈失效依据,实现斯特封的磨损寿命预测;最后通过实验证明寿命预测的准确性。结果表明:随着磨损时间的累积,磨损速率逐渐减小,最大接触压力表现出先快速降低后缓慢降低的趋势,在该工况下的磨损寿命为64.8~70.2 h。

基于系统动力学的数字经济驱动下关于中国传统制造业数字化转型研究

传统制造业的数字化转型是中国数字经济的必然趋势和内在发展要求。本文基于系统动力学和技术社会塑造理论,从社会、技术、创新环境和组织子系统出发,系统地研究数字经济赋能下传统制造业的数字化转型机制。通过建立因果关系、库存流程的系统动力学模型,模拟实验预测了劳动密集型、资本密集型和技术密集型传统制造企业在“工业4.0”或“未来工业”政策指导下的不同数字化转型路径,对中国制造业从大到强具有重要意义。

中国制造产业工人数字素养评价指标构建与实证研究

随着数字经济的持续深入发展,我国数字化进程正由消费端向生产端渗透,数字素养已经成为劳动者包括消费者的基本能力。为此本文基于数字素养“五力”模型构建了制造业员工数字素养评价指标体系,并通过因子分析测算制造业员工在数字感知域、数字应用域和数字发展域的数字素养综合得分;通过数字素养影响因素实证分析显示数字素养在员工性别、年龄和工作部门上存在显著性差异。进而本文提出从数字思维能力、数字技术使用能力、信息识别整合能力、数字挖掘能力以及数字声誉提高能力五个方面提升制造业员工数字素养和人才培养内生增长机制,促进我国传统制造业数字化转型的建议。

药物中间体5-(4-溴苯基)-4,6-二氯嘧啶有关物质和含量分析方法

建立了5-(4-溴苯基)-4,6-二氯嘧啶高效液相色谱法测定有关物质和含量的分析方法。以自身对照法计算未知杂质含量,按外标法计算已知杂质和主成分含量。使用Waters XBridge■-C_(18)色谱柱,流动相为0.1%磷酸和乙腈,梯度洗脱;检测波长210 nm。已知杂质在0.1~2.0μg·mL^(-1)浓度范围内线性关系良好,平均加样回收率在90%~110%,其RSD小于5%。该方法快速、准确,适用于5-(4-溴苯基)-4,6-二氯嘧啶有关物质和含量分析方法的检测。

电气设备智能巡视技术的发展与应用前景探究

旨在深入分析智能巡视技术的发展现状、面临的挑战以及未来的应用前景,为电气设备的安全和高效运行提供新的视角。在现代工业化的进程中,电气设备的重要性不言而喻,它不仅支撑着工业生产的核心运作,也是确保安全、高效运营的关键因素。随着技术的发展,尤其是自动化和智能化的不断推进,电气设备的管理和维护变得更加复杂且重要。然而,现实中的一些挑战,如设备运行中的技术故障、人工巡视的安全风险以及效率问题,不断凸显出传统巡视方法的局限性。探讨了智能巡视技术在电气设备管理中的应用,通过自动化和智能化手段,提高了安全性、效率和准确性。智能巡视技术的引入不仅能够减少人员在高风险环境中的暴露,还能通过先进的数据分析提高故障诊断的效率和准确性。

水利水电工程电气安全管理探索

水利水电工程作为国家基础设施的重要组成部分,为国家经济的发展和人民的生活提供了重要支持。电气系统是这些工程中不可或缺的一部分,为发电、输电和配电提供了必要的能源支持,直接影响工程的可靠性和持续运行。电气安全管理是确保工程运行稳定和人员安全的首要任务。电气事故可能导致生命和财产的巨大损失,因此必须采取切实可行的措施来降低风险。探讨了水利水电工程电气安全管理的关键工序。通过深入了解电气安全管理的重要性和实施方法,确保水利水电工程的可持续性和安全性。

水利水电工程现场危险源识别与风险评估方法研究

为探讨一种系统的方法论来科学识别和评估水电站电气设备中的危险源,并提供安全管理的理论与实践指导,对水利水电工程现场潜在风险进行定性和定量分析,开发了风险评估软件工具等。研究结果表明,通过实施综合性数据管理系统、数字仿真与建模,以及开发风险评估软件工具,可以提高安全管理的效率,降低事故发生概率,优化资源分配,提高事故应对能力。科学的风险评估方法与技术的应用能显著提高水利水电工程安全管理的精准度和效率,为水利水电工程的可持续发展提供保障。

不同粗糙度下织构处理前后端面密封表面的接触压力与摩擦性能分析

端面密封表面摩擦性能对叶片式液压摆动油缸的稳定运行有重大影响。对端面密封在不同粗糙度下、织构处理前后的接触压力与摩擦性能展开研究,综合分析粗糙度、织构化处理与端面密封摩擦性能的关系。将MATLAB与COMSOL相结合,建立端面密封有限元模型,仿真分析不同粗糙度、是否织构化处理等不同条件下的接触压力分布;结合对应摩擦实验获得端面密封摩擦力分布,并考虑叶片密封润滑模型,建立摆动油缸总摩擦力计算模型;最后通过摆动油缸实验,验证理论分析的准确性。结果表明:一定预压缩量下,接触压力随粗糙度的增大而增大;油润滑状态下,织构化表面摩擦性能优于未处理表面;所建立的总摩擦力计算模型可用于分析摆动油缸在不同粗糙度等条件下的摩擦性能。