肠易激综合征患者内脏高敏感机制的实验研究

目的:研究肠易激综合征(IBS)患者肠黏膜肥大细胞 (MC)与神经肽免疫反应阳性纤维有无变化及其在IBS中的可能作用和临床意义。方法:黏膜标本取自19例正常人、22例腹泻型IBS患者和20例便秘型IBS患者的回肠末端、回盲部、升结肠、乙状结肠,应用特殊组化染色法(甲苯胺蓝改良染色法)和免疫组化染色法分别对MC和神经肽免疫反应纤维进行染色,并应用彩色病理图像分析软件及免疫组化分析软件进行分析。在回盲部和乙状结肠各加取2块黏膜标本,

关于高低温处理蚕对家蚕浓核病毒(DNV)敏感机制的研究

五龄蚕经高、低温冲击一定时间后,蚕体中肠组织发生病变,中肠细胞发现坏死,肠壁折皱减少,单位细胞密度下降,并且,中肠的各种细胞类型比例发生变化,园筒型细胞明显减少。冲击后的蚕经室温条件8小时后,园筒型细胞数呈上升趋势。Bm-DNV 感染冲击后的蚕,恰是中肠为修复被损细胞而大量增殖新细胞的时期,因这些新生细胞对病毒最敏感,所以最终表现为大量发病。中肠组织的糖元含量与其所处的环境有关,糖元参与了蚕的中肠组织的修复和细胞再生等过程。

pH-LAPS的敏感机理

pH-LAPS是一种新型半导体生化传感器,本文对其pH响应机制进行了探讨.分析了电解液-敏感膜界面的选择性吸附过程,利用电化学理论得到界面势与液体pH值的定量关系,结果与实验一致.

复合型导电高分子材料的液体敏感行为研究进展

综述了复合型导电高分子材料(CPCs)在有机溶剂中的液体敏感响应行为特性和CPCs液体敏感行为的影响因素。基于上述响应特性和影响因素,概括了CPCs液体敏感响应行为的发生机制。对CPCs液体敏感器件在化工、炼油、食品、船舶、环境等领域的应用进行了总结和展望。

基于XGBoost的输电线路火灾风险等级评估方法

山林火灾是威胁输电线路安全运行的威胁之一。首先,回顾湖南省2018—2020年的历史山火事件发生规律,在此基础上构建山火事件样本库,引入独热编码技术对线路植被类型等文本类特征进行数值化处理;然后,利用XGBoost技术构建输电线路山火风险评估模型,针对山火样本和正常运行样本的不平衡问题,基于代价敏感机制提出加权目标函数,减小样本不平衡导致的山火漏判问题;最后,通过湖南省永州市2020—2021年的山火事件进行测试,验证本文所提出的输电线路山火风险评估模型的有效性。

光纤Bragg光栅传感器温度和应变的双参量同时测量

分析光纤 Bragg光栅传感器的温度应变交叉敏感机制 ,利用光栅对实现了温度和应变的双参量同时测量 ,有效的消除了交叉敏感对 FBG型传感器测量精度的影响 .

H_2S气体传感器的进展

综述了Ｈ２Ｓ半导体气体传感器的制备及敏感机理。添加剂ＣｕＯ化合物可以明显提高对Ｈ２Ｓ气体的灵敏度与选择性，最后，介绍了一种似乎合理的敏感机制。

基于形态相似距离的暂态电压稳定评估方法

针对电网暂态电压稳定问题,基于数据挖掘和机器学习提出了一种基于形态相似距离的暂态电压稳定性在线评估方法。根据PMU实时量测数据,提取电气物理量的时间序列,以给定时间窗内形态相似距离为特征,采用决策树算法训练生成具有较好分类性能的二叉决策树。在学习过程中融入代价敏感机制,减小样本分类不平衡带来的影响,继而基于决策树的"白箱"性质,利用生成的规则对电力系统电压失稳规律进行分析。通过IEEE39节点标准算例的测试表明,该方法不仅具有较强的分类效果,而且对分类结果也提供了良好的解释性,这为电压在线监测评估和探索电压失稳规律提供指导。

超微粒氧化铁的制备与气敏性能的研究

本文采用PCVD法制备了纳米级的超微粒氧化铁气敏材料.用这种材料制备的气敏元件具有工作温度低、灵敏度高、响应速度快、稳定性好等优点.不需掺杂,改变工作温度和热处理温度便可获得对酒精蒸汽和C_2H_2气体具有选择性的气敏元件.这种材料像SnO_2,ZnO气敏材料一样,在205℃左右出现电导极值.超微粒α-Fe_2O_3的气敏机制属表面控制型.

纳米SnO_2气敏性质研究

利用液相化学法制备Pd掺杂的纳米SnO2 气敏材料 ,研究了材料对三种还原性气体的灵敏度和选择性 ,并对敏感机制进行了讨论 .

利用深度学习系统筛查新冠病毒肺炎

实时逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)检测早期新冠病毒肺炎(COVID-19)患者的痰液或鼻咽拭子中的病毒RNA阳性率较低。同时,COVID-19的计算机断层扫描(CT)影像学的临床表现有其自身的特点,不同于甲型流感病毒性肺炎(IAVP)等其他类型的病毒性肺炎。本研究旨在应用深度学习技术,建立COVID-19、IAVP及健康人群肺部CT的早期筛查模型。本研究共采集618份CT样本,其中219份样本来自110例COVID-19患者(平均年龄50岁,其中男性63例,占57.3%),224份样本来自224例IAVP患者(平均年龄61岁,其中男性156例,占69.6%),175份样本来自健康人群(平均年龄39岁,其中男性97例,占55.4%)。所有CT样本均来自浙江省三家COVID-19定点收治医院。我们首先利用胸部CT图像集的三维(3D)深度学习模型分割出候选感染区域,然后利用位置敏感机制深度学习网络将这些分离的图像归类为COVID-19、IAVP以及与感染无关(ITI)的图像,并且输出相应置信度得分。最后,用Noisy-OR贝叶斯函数计算每份CT病例的感染类型及总置信度。测试数据集的实验结果表明,从整体CT病例来看,本研究利用深度学习系统建立的COVID-19患者的早期筛查模型的总体准确率为86.7%。该模型有望成为一线临床医生诊断COVID-19的一种有效的辅助方法。

面向多分类自闭症辅助诊断的标记分布学习

自闭症谱性障碍(ASD)是一系列复杂的神经发展障碍性疾病,其包括若干与发育障碍相关的疾病,但是现有的自闭症辅助诊断方法大多是二分类方法,无法满足现实的需要。此外,ASD数据包含的标记噪声,以及高维度、数据分布不平衡等特点给传统分类方法带来了巨大的挑战。为此,提出一种新型的ASD辅助诊断方法,该方法通过引入标记分布学习(LDL)来解决标记噪声问题,引入代价敏感机制来解决样本不平衡问题,并采用基于支持向量回归(SVR)的标记分布学习方法,通过将样本映射到特征空间,解决高维特征带来的分类困难,最终实现多分类ASD的辅助诊断。实验结果表明,与已有方法比较,所提方法克服了多数类和少数类对结果的影响的不平衡性,可以有效地解决ASD诊断中的不平衡数据问题,拥有更好且稳定的分类性能,可以辅助ASD的诊断。

基于时频感知神经网络的语音频带扩展

为了进一步提高基于深度学习的语音频带扩展性能,提出了一种基于编解码器的神经网络结构,编码器对数据进行深度特征提取,解码器进行宽带语音重构,并在编解码器中间设计了局部敏感哈希自注意力层,用于增强模型对深度特征的有效选择。编解码器内部使用了时间卷积网络,有效提升了模型对语音时序数据上下文依赖关系的学习能力。为了促进模型朝更加准确的方向训练,还提出了一种时频感知损失函数,有利于模型在时域、频域以及感知域获取窄带语音到宽带语音的最优映射解。通过主观和客观实验结果表明,该方法优于传统方法和近几年基于深度神经网络的语音频带扩展方法。

MHR系列微型位置传感器

精量电子公司推出适于在狭窄空间安装的微型高可靠性LVDT位置传感器系列产品。Schaevitz MHR线性差动变压器的设计适用于那些核心重量过大可能对敏感机制运动产生影响的应用。

纳米间隙器件用于重金属离子检测

近期，在国家重大科学研究计划、中科院“百人计划”以及合肥物质科学技术中心方向项日的支持下，中科院合肥研究院智能机械研究所仿生功能材料与传感器件研究中心刘锦淮研究员和中科院“引进海外杰出人才”黄行九研究员领导的课题组创新性地提出了基于分子间隙纳米器件检测重金属离子的新方法，实现了对Hg2＋的特异性电学敏感响应及检测，并结合理论模拟计算闸明了其敏感机制。

中科院在重金属离子检测方面取得新进展

近期，中科院合肥研究院智能机械研究所仿生功能材料与传感器件研究中心刘锦淮研究员和中科院“引进海外杰出人才”黄行九研究员领导的课题组创新性地提出了基于分子间隙纳米器件检测重金属离子的新方法，实现了对Hg^2＋的特异性电学敏感响应及检测，并结合理论模拟计算阐明了其敏感机制。该研究成果近期被《自然》出版集团的《科学报告》接收发表。

基于Reformer模型的文本情感分析

为提高中文文本情感分析任务的准确率,优化训练时长,提出基于Reformer的文本情感分析模型。利用Reformer模型的上下文语义编码能力,充分获得文本上下文的特征,提高文本分类准确率;在Transformer模型的基础上,引入局部敏感哈希注意力机制及可逆残差,降低模型的复杂度及内存的占用。在3个公开数据集上进行实验,实验结果表明,该模型在准确率及训练时间上均优于其它模型。

政府信息公开网站集群系统设计与实现

本文从技术层面和管理层面讨论如何建立一个快速、安全、高效的政府信息公开门户网站集群系统,并介绍了云南省政府信息公开网站集群系统的实践与应用情况。

基于VOCs传感器敏感材料的研究进展

挥发性有机化合物(Volatile organic compounds,VOCs)检测是环境治理的重要环节,而开发快速、灵敏的检测系统仍然面临挑战。基于智能系统的VOCs传感器能够实时监测空气中污染物浓度,从而严格把控排放标准,减小VOCs对环境和健康的影响。通过调控材料及构筑方法能够制成适用于识别和快速捕获VOCs的敏感元件,从而获得传感性能优越、安全可靠的气敏传感器。本文以敏感机制为出发点,介绍了聚合物、金属氧化物、复合材料及新材料作为敏感膜的研究进展,重点讨论了VOCs与敏感膜的相互作用机制。基于此,分析了提高VOCs检出浓度和响应速度的构筑方法。最后,展望了基于光学效应的光致发光型和手性向列型敏感膜材料在VOCs智能检测领域的前景和面临的挑战。

同轴异质In_(2)O_(3)/SnO_(2)复合纤维的构筑及其甲醛敏感性能

两种半导体材料合成的复合材料由于电子亲合能和带隙宽度差形成了同型异质或异型异质结,利用异质结界面形成的费米能级效应可以提高界面载流子迁移率,从而有效改善气体传感器的气敏性能。本文采用自行设计开发的多层同轴静电纺丝装置,构筑了同轴异质复合纳米纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)。所构筑的同轴异质复合纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)外层较大的In_(2)O_(3)纳米颗粒附着在内层较小SnO_(2)纳米颗粒表面,形成中空的分级纤维结构。同轴异质复合纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)中由于存在大量的N-N同型异质结界面,电子迁移率增强,表面活性增强,吸附氧含量增加,对甲醛表现出良好的气敏性能。在250℃环境下,同轴复合纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)气敏元件对50×10^(-6)的甲醛响应为14.12,分别是SnO_(2)、In_(2)O_(3)和混合异质In_(2)O_(3)/SnO_(2)气敏元件对甲醛响应的3.22倍、3.84倍和1.51倍。同轴异质复合纤维In_(2)O_(3)/SnO_(2)气敏元件对甲醛、乙醇、丙酮、甲苯和甲醇表现出良好的交叉选择性。利用同轴静电纺丝法构筑同轴异质复合纤维中提高半导体功能器件性能具有巨大的应用潜力和发展前景。