基于网络药理学探讨藤梨根治疗结直肠癌的作用机制

目的基于网络药理学的研究方法探讨中药藤梨根治疗结直肠癌的作用机制。方法通过中药系统药理学数据库与分析平台(TCMSP)以及中医药整合药理学研究平台(TCMIP)获取藤梨根的主要活性成分和药物作用靶点,通过GeneCards数据库和OMIM数据库获取结直肠癌的疾病靶点,再通过R语言及VennDiagram作图数据包映射筛选得出药物与疾病的交集靶点,即为藤梨根治疗结直肠癌的潜在治疗靶点。利用Cytoscape 3.7.1软件、String数据库分别构建藤梨根治疗结直肠癌的潜在治疗靶点的“药物-成分-疾病-靶点”网络图和蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络图。最后通过David数据库对潜在治疗靶点进行基因本体(GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析,并将富集结果可视化。结果筛选到藤梨根药物主要活性成分6个,药物作用靶点154个,结直肠癌相关疾病靶点10622个,两者取交集得到藤梨根治疗结直肠癌的潜在治疗靶点145个;藤梨根的6种活性成分芦荟大黄素(aloe-emodin)、ent-表儿茶素(ent-Epicatechin)、(+)-儿茶素[(+)-catechin]、槲皮素(quercetin)、谷甾醇(sitosterol)及β-谷甾醇(beta-sitosterol)均为治疗结直肠癌的关键核心成分,关键靶点有丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶1(AKT1)、白细胞介素6(IL-6)、血管内皮生长因子A(VEGFA)、JUN、胱天蛋白酶3(CASP3)、IL-1β、表皮生长因子受体(EGFR)、ESR1等;GO功能富集分析结果共得到生物过程(BP)条目141个,主要涉及DNA结合转录因子活性、转录因子活性、细胞因子活性、血红素结合抗氧化活性等生物过程,KEGG通路富集分析结果显示主要涉及晚期糖基化终末产物-晚期糖基化终末产物受体(AGE-RAGE)信号通路、肿瘤坏死因子(TNF)信号通路、IL-17信号通路、缺氧诱导因子-1(HIF-1)信号通路等。结论基于网络药理学的角度初步探讨并验证了藤梨根治疗结直肠癌的多成分、多靶点、多通路的整体调节作用特点,预测了藤梨根治疗结直肠癌的潜在作用机制,为其活性成分研究与实验研究提供科学依据。

面向多模态模型训练的高效样本检索技术

深度学习中,多模态模型的训练通常需要大量高质量不同类型的标注数据,如图像、文本、音频等.然而,获取大规模的多模态标注数据是一项具有挑战性和昂贵的任务.为了解决这一问题,主动学习作为一种有效的学习范式被广泛应用,能够通过有针对性地选择最有信息价值的样本进行标注,从而降低标注成本并提高模型性能.现有的主动学习方法往往面临着低效的数据扫描和数据位置调整问题,当索引需要进行大范围的更新时,会带来巨大的维护代价.为解决这些问题,提出了一种面向多模态模型训练的高效样本检索技术So-CBI.该方法通过感知模型训练类间边界点,精确评估样本对模型的价值;设计了半有序的高效样本索引,通过结合数据排序信息和部分有序性,降低了索引维护代价和时间开销.在多组多模态数据集上通过与传统主动学习训练方法实验对比,验证了So-CBI方法在主动学习下的训练样本检索问题上的有效性.

基于QFD和AHP法的适老浴室柜设计研究

目的设计出符合老年人实际使用需求的浴室柜产品,更好地帮助他们完成日常起居的生活。方法以质量功能展开(QFD)理论和层次分析法(AHP)作为理论支撑,构建适老浴室柜质量屋(HOQ)设计理论模型,并以此为依据对适老浴室柜进行设计实践。首先通过实地访谈和观察法等方式,获取老年人的行为状况和需求信息,利用KJ法对需求进行聚类和精炼,得到用户需求层次化结构;然后运用AHP法计算出各层需求的权重值;最后利用HOQ理论将用户各项需求转化为适老浴室柜设计特征。结果依据设计特征得到一款最为符合老年人需求的适老浴室柜设计方案。结论该方法能够挖掘出用户最为迫切的需求,使设计出的产品更为科学与合理,更好地帮助老年人应对衰老所带来的困扰,同时对同类产品的设计研究也具有重要的参考意义。

面向配电网的5G R16版本空口授时误差预补偿策略研究

随着5G与配电网业务融合越来越紧密,5G空口授时是解决配电网场景中卫星授时成本高、部分区域卫星信号质量差、光纤铺设昂贵等问题的一种手段。文章首先梳理配电网业务的高精度时间同步需求,分析5G空口授时原理与R16版本下的误差组成。然后采用外场测试的方法,得到终端在视距和非视距传输环境下5G空口授时的误差值。结合理论分析与测试结果,提出端到端授时误差预补偿策略,给出基站侧和终端侧的误差预补偿值。通过将基站侧误差、终端内部处理误差提前补偿,增强了5G授时的精度与稳定性,为配电网高精度时间同步业务及装置应用5G空口授时提供实际指导。

新媒体时代思想政治理论教学评价体系建构路径探析

2023年2月召开的年度高校思想政治工作视频会提出要以学习贯彻党的二十大精神为统揽,持续提升广大师生思想引导的主动性、精准性、实效性;着力破解教师思政教育的重难点问题,全面建设“一站式”学生社区,深入推进高校党建“一融双高”,压紧压实意识形态工作责任制,加强高校思政工作基础能力建设。基于此背景,高校需要将新媒体理念融入思想政治理论教学评价体系,以此实现教学改革目标。新媒体视域下,高校思想政治理论教学发生了历史性转变,文章基于文献综合方法和案例研究方法,以高校思想政治理论教学活动为核心,深入考察高校思想政治理论教学问题。研究发现:关于高校思想政治教育活动的相关研究多集中在教育、新媒体等层面,大部分文章以研究评价方法为核心。同时,基于整体分析结果发现,思想政治理论教学评价体系建构方面的文章内容较少,还拥有较大研究空间,有待充实和完善。因此,文章建议教师借助新媒体工具,丰富教学评价内容,转变评价方式,合理应用评价结果,建设思想政治理论教学评价体系,通过教学评价过程和结果,帮助学生提升思想政治理论学习效率,明确思想政治理论知识内涵,加强自我完善,确定合理的发展目标,充分发挥思想政治教育的重要作用。

新媒体视域下高校形势与政策课程现状及对策研究

形势与政策是高校大学生必修的一门课程,同时也是高校思想政治理论课程教学的重要组成部分。形势与政策课程教学内容主要面向当代大学生讲解党和国家的大政方针、国家发展现状、国际形势以及我国现阶段所处的国际地位等相关问题,在教学中发挥着至关重要的作用。形势与政策课程教学在大学生思想政治教育工作中承担着重要的历史使命,能够将高校思想政治教育内容与社会主义现代化建设的时事政策相融合,如党的教育方针、国内国际形势等内容,帮助当代大学生树立正确的世界观、人生观、价值观,引导学生做到从中国看世界,从世界看中国,帮助高校大学生感知国内外的发展变化,体会党和国家取得的历史成就以及发生历史性变革的重要事件。在新媒体技术快速发展的背景下,高校形势与政策课程教学更具时效性和针对性,其在高校大学生思想政治教育中的作用日益凸显,相关教学问题也进一步暴露。基于此,文章将简要分析新媒体的发展特点,分析新媒体视域下高校形势与政策课程教学现状,并探索合理的形势与政策课程教学对策,以期提升高校形势与政策教学质量。

基于多种连接器集成的自动对接组合连接系统研究

随着连接器在航天、核电等行业应用不断推广,相关大型设备多为多功能集成设备,其内部涉及多种信号、介质的传递,需要多种类型的连接器来实现其信号的传递。多连接器的单独连接对自动化设备的要求高,多个连接器依次安装对接的时间成本高,对接不畅也会导致故障,造成经济损失。同时,连接器的人工插拔在安全性与效率上已无法满足使用工况,尤其涉及高压流体、大电流连接设备的工作环境。针对电连接器的不足,基于连接器集成技术提出组合连接系统的概念;从组合连接系统的意义与设计出发,简述了该系统的优点、功能、原理及关键技术;提出了该系统的结构件、电连接器、流体连接器设计方法,并进行了试验验证。提供了一种新型的连接器集成方案,并搭建了具体产品,对连接器集成自动对接的未来发展方向提供了思路与参考。

基于VMD与广义S变换的HVDC线路故障定位

针对高压直流输电线路故障定位中存在的输电线路长、故障概率大、测距精度不高以及故障波形含有噪声等问题,提出了VMD分解与广义S变换结合的高压直流输电线路故障测距算法。首先通过变分模态分解(Variational Model Decomposition,VMD)对含噪声的行波信号进行VMD分解,滤去噪声并获得最优模态分量。然后采用广义S变换(Generalized S-transform,GST)计算最优模态分量,生成高时间分辨率S矩阵。并选取S矩阵中的高频分量,识别该频率分量的波形突变点,从而获取故障初始行波到达时刻。最后通过测距公式获得故障距离。PSCAD/EMTDC仿真表明,所提方法受过渡电阻影响很小,不同故障距离的测距精度很高。经过现场故障行波数据的验证,可以实现在线路范围内快速准确的故障定位。

基于蛋白质组学探讨痰湿壅盛高血压大鼠下丘脑对高脂饮食应答的改变

文章基于蛋白质组学方法旨在探讨痰湿壅盛高血压病理状态下下丘脑对高脂饮食应答的改变。自发性高血压大鼠(SHR) 10只、血压正常的WKY大鼠10只,给以高脂饲料喂养24周。取下丘脑进行双向电泳、硝酸银染色、筛选差异蛋白质点提交质谱鉴定,采用MALDI-TOF-TOF质谱仪进行质谱分析、肽指纹图谱做蛋白质鉴定,并以western blot验证结果。结果显示,高脂饮食24周后,大鼠体重、血压、胆固醇、胰岛素、血糖/胰岛素比均有不同程度的改变。SHR、WKY大鼠共分离出3280&3844个蛋白点,其中SHR与WKY大鼠比较,105个蛋白质表达降低,54个蛋白质表达增加。差异蛋白分别与细胞骨架、神经元结构功能、能量代谢、应激、肿瘤相关蛋白等有关。

燃料电池车用超高速空压机永磁体结构强度研究

针对大功率燃料电池系统高速空压机转子永磁体离心拉应力破坏,采用解析法计算了额定转速时护套与永磁体间过盈量的大小及应力,采用有限元方法建立二维轴对称模型,计算了永磁体和护套内的应力分布,对比解析法与有限元方法的准确性.基于有限元法研究了温升和护套材料对永磁体应力的影响,结果表明,解析法和有限元法计算的各应力的相对误差不超过2.5%,而影响因素中转速和温升均会造成永磁体应力的显著提升,需要增大过盈量对转子永磁体保护.碳纤维护套相比合金护套可以至少降低42.1%的永磁体应力,且在高温工况下的效果更为显著.降低转速、增大装配过盈量以及改善转子冷却均能有效优化结构强度,而复合材料护套相比钢护套更适用于保护永磁体.

基于循环谱和改进的深度神经网络的频谱分析方法

频谱分析的关键在于准确识别信号的调制方式,而常用的自动调制识别方法在低信噪比下的识别率低,并且能够识别的信号调制方式种类数少。基于此种情况,提出了一种基于循环谱和改进的深度神经网络的频谱分析方法。该方法使用卷积神经网络、长短时记忆和深度神经网络相结合的神经网络(CLDNN)并将循环谱特征作为该网络的原始输入特征。仿真结果显示所提出的方法在信噪比为-2 dB时能够达到90%的识别准确率,极大的提高了低信噪比情况下的信号识别性能。

面向智能电网的5G网络切片应用前瞻性思考

5G已逐渐成为促进各行业发展及协助国家战略决策制定的关键驱动力,其颠覆性的网络切片技术能够充分适应智能电网种类日益丰富、需求更加严格的业务发展趋势。文章依托网络切片技术,首先分析不同电力业务的特征需求,探讨网络切片在电网中的应用,然后提出“空天地”一体化网络协助的电力切片架构,最后展望网络切片在智能电网的发展趋势及挑战。文章研究能够为5G在电力行业的深入发展提供理论依据,有利于“5G+智能电网”应用落地的推进。

动态监控数据驱动的危险货物运输驾驶员风险评估

为合理评估危险货物运输驾驶员驾驶过程中的风险驾驶行为,辨别影响危险货物运输事故风险的显著因素,运用探索性因子分析与Logistic回归相结合的方法,可以避免数据多重共线性对分析结果的影响。首先基于车辆联网联控系统中记录的动态违规预警数据,利用探索性因子分析方法提取危险货物运输驾驶员高风险驾驶行为隐性因子;其次结合驾驶员事故数据,筛选与危险货物运输事故显著相关的高风险驾驶行为;最后通过建立Logistic回归模型预测驾驶员卷入危险货物运输事故的风险。结果表明,驾驶员的风险驾驶行为可归类为碰撞倾向驾驶行为、鲁莽驾驶行为、驾驶分神和驾驶疲劳4种,驾驶员具有不同的驾驶风险倾向,同时碰撞倾向驾驶行为、驾驶分神行为和驾驶疲劳状态指标是影响危险货物运输事故的显著因素,可以建立事故预测模型。研究结果为评估危险货物运输驾驶员风险提供了理论依据。

PBL教学法在民族院校医学教学中的应用调查

目的:探讨以问题为基础的学习(problem-based Learning PBL)教学法在西北民族大学临床医学教学中的应用及效果评价.方法:选取西北民族大学医学院五年制临床医学专业自愿报名参加PBL课程的2015级、2016级学生101名作为研究对象,分别对PBL课程前后的教学效果与教学满意程度进行问卷调查.采用SPSS19.0进行统计分析.结果:研究结果显示参加PBL课程后,学生在案例分析能力、文献检索能力、团队合作能力、语言表达能力及临床思维能力方面提高程度均好于参加PBL课程前,且学生对PBL教学的满意程度均好于传统教学,差异有统计学意义.结论:PBL教学方法较传统教学方法可以更好地培养学生综合能力,值得在教学过程中进一步推广.

关于主动学习下的知识图谱补全研究

知识图谱补全任务研究如何补全知识图谱中的缺失关系。知识图谱补全任务有许多广泛的应用,例如可以应用到轨道交通运维知识库中以支撑轨道交通的系统设计、运维优化。现有的算法在用于现实的大规模知识图谱时时间开销巨大,并且无法很好地利用知识图谱外部的数据信息。针对以上两点局限性,提出了一种基于主动学习的知识图谱补全框架。该框架结合主动学习的思想,利用链接预测预先筛选缺失知识图谱中最有可能产生链接的前k对实体对,然后充分考虑知识图谱内部信息和外部信息,采用内外部数据相结合的方式实现知识图谱的缺失补全。基于Freebase和DBpedia数据集,针对已有的工作进行了对比实验,实验结果表明提出的增强链接预测算法(ELP)效果更好,并且具有主动学习能力;提出的内部数据和外部数据相结合的关系验证方法能更有效地验证三元组。

自由空气中爆炸冲击波的数值分析

为准确模拟自由空气中的爆炸荷载及其特性,采用软件ANSYS/LS-DYNA建立了多组不同药量TNT的爆炸模型,并将结果与TM5-1300、Henrych公式以及Baker公式计算结果进行比较分析。通过多次试算分析,给出了自由空气中建立TNT爆炸模型时由比例距离选用网格尺寸的依据,分析了爆炸相似律立方根表达式的适用性及适用条件,并得到了比例距离为0.1≤z≤3时自由空气中TNT炸药超压峰值的简便计算公式。结果可为自由空气中爆炸荷载的准确数值模拟以及简便计算提供依据。

基于树状模型的复杂自然语言查询转SQL技术研究

自然语言查询转SQL(NL2SQL)是指将自然语言表达的查询文本自动转化成数据库系统可以理解并执行的结构化查询语言SQL表达式的技术.NL2SQL可以为普通用户提供数据库查询访问的自然交互界面,从而实现基于数据库的自然问答.复杂查询的NL2SQL是当前数据库学术界的研究热点,主流方法采用序列到序列(Seq2seq)的编解码方式对问题进行建模.然而,已有的工作大多基于英文场景,面向中文领域实际应用时,中文特殊的口语化表达导致复杂查询转化困难;此外,现有工作难以正确输出包含复杂计算表达式的查询子句.针对上述问题,提出一种树状模型取代序列表示,将复杂查询自顶向下分解为多叉树,树结点代表SQL的各组成元素,采用深度优先搜索来预测生成SQL语句.在Du SQL中文NL2SQL竞赛的两个官方测试集中,该方法分别取得了第1名和第2名的成绩,验证了其有效性.

卵巢Brenner瘤的超声表现

目的探讨卵巢Brenner瘤的超声表现及临床特点。资料与方法回顾性分析2013年10月—2019年11月于青岛大学附属医院行超声检查并经手术病理证实为卵巢Brenner瘤患者34例,收集其超声图像、实验室检查、临床处理等相关资料。观察肿块的回声、边界、形态、血流信号情况等,并对血清CA125、CA199、癌胚抗原、甲胎蛋白水平进行检测。结果34例卵巢Brenner瘤中,良性30例(囊性肿块5例,实性低回声肿块25例),交界性与恶性各2例(均为囊实性肿块)。除表现为囊性肿块的5例良性Brenner瘤外,其余肿块内均伴钙化,大部分钙化后方声影明显,呈“蛋壳样”(即瘤体前部呈强回声,后部有明显声衰减)。良性病例中仅1例CA125轻度升高,2例恶性病例均CA125升高。结论卵巢Brenner瘤有其特征性的超声特点:“蛋壳样”钙化。CA125可作为卵巢Brenner瘤可疑恶性的参考指标。

基于多维数据集的异常子群发现技术

非频繁项集是未被标准化的频繁项集产生算法(如APRIORI以及FP-Growth算法)提取的所有项集.在数据集上挖掘有意义的非频繁项集是数据挖掘的重要工作之一.目前,基于传统数据集的非频繁项集挖掘研究主要集中在负相关、负模式以及间接关联等方面,且主要是对整个数据集上的性质进行分析,而没有对数据集的切片进行分析.该文提出了一种新的模式,试图找到符合如下条件的特定子群,其描述的数据集切片上存在某些特殊项集,这些项集在整个数据集上并非频繁项集,但是在该数据集切片上却是频繁项集.根据用户要求自动找出这些异常子群以及其对应项集的算法在数据分析中有着十分重要的意义.该文提出的解决方案由两部分组成:候选产生阶段以及查询交互阶段.前者是一个脱机处理的过程,而后者则是在线实时反馈的过程.在候选产生阶段,该文提出了一种基于多维数据集高效产生频繁项集以及显著子群并有效建立索引的算法.根据索引,在查询交互阶段,该文提出的算法框架可以快速准确地返回给定查询对应的异常子群以及对应项集.基于多个真实数据集的实验表明,该文提出的方案可以根据用户要求实时返回有意义的异常子群以及对应项集.此外,该文提出的算法在多维数据集上的挖掘效率比UTMTU算法提升了数倍.

刚性地面对爆炸冲击波传播规律的影响

为研究刚性地面对爆炸冲击波传播特性的影响,采用ANSYS/LS-DYNA对TNT炸药在刚性地面工况下起爆后的整个过程进行了数值分析,得到了刚性地面工况下爆炸冲击波的传播规律以及特征参数,并将其与自由空气工况下爆炸冲击波的传播规律以及特征参数进行了对比分析。建立了TNT炸药在刚性地面工况下起爆后,比例距离在0.5 m/kg^1/3≤Z≤3 m/kg^1/3之间时的冲击波超压峰值简便计算公式,分析了起爆高度对刚性地面附近冲击波的影响规律,并得到了刚性地面反射增强效应作用范围的判别公式。数值分析所得结果可为结构或构件在刚性地面上发生爆炸时荷载的初步确定提供一定的参考。