Toll样受体(TLRs)是一种I型跨膜蛋白,作为一种模式识别受体,可以诱导天然免疫。近年来,TLRs在神经系统相关疾病中的作用受到了人们广泛的关注,大量的研究表明,TLRs介导的神经炎症反应在脑血管疾病、神经退行性疾病以及中枢脱髓鞘疾病中...Toll样受体(TLRs)是一种I型跨膜蛋白,作为一种模式识别受体,可以诱导天然免疫。近年来,TLRs在神经系统相关疾病中的作用受到了人们广泛的关注,大量的研究表明,TLRs介导的神经炎症反应在脑血管疾病、神经退行性疾病以及中枢脱髓鞘疾病中有着重要的作用。故本文就其在几种较为典型的神经系统疾病中的研究进展做一综述,以期为相关领域研究提供参考。Toll-like receptors (TLRs) are a type I transmembrane protein that acts as a pattern recognition receptor and can induce innate immunity. In recent years, the role of TLRs in nervous system-related diseases has received extensive attention. A large number of studies have shown that TLRs mediated neuroinflammatory response plays an important role in cerebrovascular diseases, neurodegenerative diseases and central demyelinating diseases. Therefore, this article reviews the research progress in several typical nervous system diseases in order to provide reference for the research in related fields.展开更多
编码孔径快照光谱成像系统(Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging,CASSI)与传统高光谱成像方式相比,具有采集时间短、成本功耗低等优点,因此研究基于CASSI系统获取的压缩图像重建技术在一定程度上有利于解决高光谱图像获取困难的...编码孔径快照光谱成像系统(Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging,CASSI)与传统高光谱成像方式相比,具有采集时间短、成本功耗低等优点,因此研究基于CASSI系统获取的压缩图像重建技术在一定程度上有利于解决高光谱图像获取困难的问题。基于此设想,文章深入研究基于光谱维度感知的多头自注意力光谱重建模型,不同于以往在空间维计算全局相关性,该方法沿光谱维计算自注意力;此外,将CASSI系统中物理掩模的潜在引导性引入自注意力计算。在此基础上,文章研究发现上述原始网络对于捕获空间维信息具有局限性,提出加入空间维信息提取、空间维与光谱维之间的信息交互模块以及频域约束,整合为基于光谱和空间信息混合先验的压缩光谱图像重建网络(Mix Spectral-Spatial Prior Information for Efficient Hyperspectral Image Reconstruction,MixT)。实验结果表明:1)空间维信息、维度交互模块和频域约束的加入能提升图像重建性能;2)MixT方法在测试数据集上的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)为35.50,结构相似性(Structure Similarity Index Measure,SSIM)为0.948,均高于五种现有相关算法。展开更多
本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预...本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预测模型,实现异常节点的温度、一氧化碳浓度等威胁态势的预测;基于室内火灾实时态势信息,搭建火势威胁态势蔓延模型,利用改进的A^(*)算法动态规划逃生路径,获取异常情况下火灾最佳安全逃生路径。结果表明,该方法在不同火灾时期均能规划出最佳安全逃生路径,为人员的撤退争取宝贵的时间,具有实际应用价值。展开更多
双碳目标下,多能耦合协同运行的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)能够有效提升系统经济效益。为降低VPP碳排放量,同时挖掘其需求侧可调节潜力,提出一种考虑阶梯碳交易及综合需求响应的虚拟电厂优化调度模型。首先,基于阶梯式碳交易机...双碳目标下,多能耦合协同运行的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)能够有效提升系统经济效益。为降低VPP碳排放量,同时挖掘其需求侧可调节潜力,提出一种考虑阶梯碳交易及综合需求响应的虚拟电厂优化调度模型。首先,基于阶梯式碳交易机制,考虑虚拟电厂各组成元件约束,建立参与碳交易市场的虚拟电厂模型;其次,将需求响应分为价格型需求响应和替代性需求响应,分别构建响应模型;最后,考虑购能成本、系统运营成本和阶梯式碳交易成本,以VPP在调度周期内收益最大为目标函数建立虚拟电厂低碳经济运行模型,并通过算例仿真验证所提模型的有效性。展开更多
文摘Toll样受体(TLRs)是一种I型跨膜蛋白,作为一种模式识别受体,可以诱导天然免疫。近年来,TLRs在神经系统相关疾病中的作用受到了人们广泛的关注,大量的研究表明,TLRs介导的神经炎症反应在脑血管疾病、神经退行性疾病以及中枢脱髓鞘疾病中有着重要的作用。故本文就其在几种较为典型的神经系统疾病中的研究进展做一综述,以期为相关领域研究提供参考。Toll-like receptors (TLRs) are a type I transmembrane protein that acts as a pattern recognition receptor and can induce innate immunity. In recent years, the role of TLRs in nervous system-related diseases has received extensive attention. A large number of studies have shown that TLRs mediated neuroinflammatory response plays an important role in cerebrovascular diseases, neurodegenerative diseases and central demyelinating diseases. Therefore, this article reviews the research progress in several typical nervous system diseases in order to provide reference for the research in related fields.
文摘编码孔径快照光谱成像系统(Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging,CASSI)与传统高光谱成像方式相比,具有采集时间短、成本功耗低等优点,因此研究基于CASSI系统获取的压缩图像重建技术在一定程度上有利于解决高光谱图像获取困难的问题。基于此设想,文章深入研究基于光谱维度感知的多头自注意力光谱重建模型,不同于以往在空间维计算全局相关性,该方法沿光谱维计算自注意力;此外,将CASSI系统中物理掩模的潜在引导性引入自注意力计算。在此基础上,文章研究发现上述原始网络对于捕获空间维信息具有局限性,提出加入空间维信息提取、空间维与光谱维之间的信息交互模块以及频域约束,整合为基于光谱和空间信息混合先验的压缩光谱图像重建网络(Mix Spectral-Spatial Prior Information for Efficient Hyperspectral Image Reconstruction,MixT)。实验结果表明:1)空间维信息、维度交互模块和频域约束的加入能提升图像重建性能;2)MixT方法在测试数据集上的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)为35.50,结构相似性(Structure Similarity Index Measure,SSIM)为0.948,均高于五种现有相关算法。
文摘本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预测模型,实现异常节点的温度、一氧化碳浓度等威胁态势的预测;基于室内火灾实时态势信息,搭建火势威胁态势蔓延模型,利用改进的A^(*)算法动态规划逃生路径,获取异常情况下火灾最佳安全逃生路径。结果表明,该方法在不同火灾时期均能规划出最佳安全逃生路径,为人员的撤退争取宝贵的时间,具有实际应用价值。
文摘双碳目标下,多能耦合协同运行的虚拟电厂(virtual power plant,VPP)能够有效提升系统经济效益。为降低VPP碳排放量,同时挖掘其需求侧可调节潜力,提出一种考虑阶梯碳交易及综合需求响应的虚拟电厂优化调度模型。首先,基于阶梯式碳交易机制,考虑虚拟电厂各组成元件约束,建立参与碳交易市场的虚拟电厂模型;其次,将需求响应分为价格型需求响应和替代性需求响应,分别构建响应模型;最后,考虑购能成本、系统运营成本和阶梯式碳交易成本,以VPP在调度周期内收益最大为目标函数建立虚拟电厂低碳经济运行模型,并通过算例仿真验证所提模型的有效性。
