强啡肽［DynA（1－8）］对体外神经细胞老化过程中细胞周期和总蛋白的影响

用小鼠神经母细胞瘤细胞无血清培养建立神经细胞老化实验模型。以流式细胞光度术观察ＤｙｎＡ（１－８）对老化过程中神经细胞的细胞周期和细胞总蛋白的影响。结果发现ＤｙｎＡ（１－８）可延缓细胞老化的细胞周期和细胞总蛋白的变化。提示ＤｙｎＡ（１－８）是通过使细胞周期和细胞总蛋白发生变化以发挥其延缓神经细胞老化的作用。

AVP_（4－8）结合点在大鼠海马内的分布和AVP_（4－8）对其受体发育的影响：放射自显影研究

本文利用放射自显影方法结合神经毒对海马神经元的选择性损毁观察ＡＶＰ（４－８）结合点在大鼠海马内的分布和定位；利用外源性ＡＶＰ（４－８）对新生大鼠的处理，观察海马ＡＶＰ（４－８）结合点的发育调节。在成年大鼠海马内，ＡＶＰ（４－８）结合点集中分布在整个海马的锥体细胞层和齿回的颗粒细胞层。秋水仙碱处理后，齿回颗粒细胞层消失，齿回区的ＡＶＰ（４－８）结合点也消失。红藻氨酸（Ｋａｉｎｉｃａｃｉｄ）处理后海马ＣＡ３－ＣＡ４的锥体细胞层消失，该区的ＡＶＰ（４－８）结合点也消失。新生大鼠海马锥体细胞层的ＡＶＰ（４－８）结合点在出生后第６天开始出现，齿回颗粒细胞层的ＡＶＰ（４－８）结合点在出生后第７天开始出现。然而，新生大鼠每天经外源性ＡＶＰ（４－８）处理，海马锥体细胞层和齿回颗粒细胞层的结合点均在出生后第５天已变得十分稠密。本文就大鼠海马ＡＶＰ（４－８）结合点的特异性分布和ＡＶＰ（４－８）处理促进海马ＡＶＰ（４－８）结合点的发育与成年后大鼠学习能力的提高的相互关系作了讨论。

YBa_（2－x）Pr_xCu_3O_（7－8）的磁取向粉末样品的^（63）Cu

本文报道了ＹＢａ２－ｘＰｒｘＣｕ３Ｏ７－８（ｘ＝０．０２５－０．１）磁取向粉末样品的变温ＮＭＲ研究。作者详细测量了６３Ｃｕ的Ｋｎｉｇｈｔ位移Ｋ和自旋－晶格驰豫率１／Ｔ２的变温规律。随着Ｐｒ的掺进，Ｃｕ（１）Ｃｕ（２）位的Ｋｎｉｇｈｔ位移开始依赖于温度，Ｋｎｉｇｈｔ位移的轨道贡献和各向异性超精细作用基本保持不变。在我们测量温区内（７７－３００Ｋ），１／Ｔ１随掺杂浓度增加而有所增强，这与反铁磁相关自旋涨落图象一致。我们用ＭＭＰ理论进行了详细分析。

胆囊收缩素（CCK8）对实验性神经细胞老化过程中脂褐素的影响

目的 观察CCK8对实验性神经细胞老化过程中脂褐素的影响。方法采用小鼠神经母细胞瘤细胞（NBA2）无血清培养建立神经细胞老化实验研究模型。以显微荧光分光光度术测定单个细胞内脂褐素自发荧光值作为细胞的老化指标，观察CCK8对这些指标的影响。结果在无血清培养条件下，细胞内脂褐素荧光值随培养时间的延长而累积性增加（P<0.01）。将CCK8加入无血清培养液，CCK8作用10天和15天都可显著降低细胞内脂褐素荧光值（P<0.01）。结论在无血清培养条件下，NBA2细胞由分裂增殖变为分化成熟老化，反映了神经细胞的老化过程，而CCK8可延缓细胞的老化过程。

特发性血小板减少性紫癜患儿外周血T_（48）^（＋＋）双标记细胞的分布

用减数法观察了３０例原发性血小板减少性紫癜（ＩＴＰ）患儿外周血Ｔ双标记细胞（ＤＬＣ）的分布及ＤＬＣ分别与血小板计数（ＰＣ）、血小板表面相关抗体ＩｇＧ（ＰＡＩｇＧ）、ＨＬＡ－ＤＲ＋Ｔ细胞及ＨＬＡ─ＤＱ＋Ｔ细胞的关系。发现：ＩＴＰ患儿的ＤＬＣ较正常对照组显著升高（Ｐ＜０．０１）。ＤＬＣ与ＰＡＩｇＧ、ＨＬＡ─ＤＲ＋Ｔ及ＨＬＡ─ＤＱ＋Ｔ均呈显著正相关（Ｐ分别＜０．０５、０．０５及０．０１），与ＰＣ呈负相关（Ｐ＜０．０５）。提示ＤＬＣ在外周血中的大量出现与ＩＴＰ发病密切相关。

SU（8）大统一理论中的规范对称性破缺和耦合常数重正化

研究了ＳＵ（８）大统一模型中的规范对称性自发性破缺及耦合常数重正化问题。利用属于规范群ｓｕ（８）不同表示的Ｈｉｇｇｓ场，Φａｂ和Ｈ（ｉ＝１，２，３，４），构造了具有ｓｕ（８）不变性的Ｈｉｇｇｓ作用势；根据Ｈｉｇｇｓ势，通过调整参数的办法使Ｈｉｇｇｓ场具有不同的真空期望值，从而实现所期望的三步对称性破缺，对好的破缺方式对耦合常数ａ１，ａ２，ａ３的重正化作了详尽讨论，通过参数调整得到一些有趣结果：大统一质量标度ＭＧ（ＳＵ（８））＝１．０７ｘ１０（１５）ＧｅＶ及第三次破缺标度Ｍ３～Ｏ（１６００Ｇｅｖ），稍大于弱电标度Ｍｗ，这将导致新的物理现象；Ｗｅｉｎｂｅｒｇ角ｓｉｎ２θｗ（ｍｗ）＝０．２１５±０．００９及最大质子寿命５．１２ｘ１０（３２）年，远大于现行实验值。

SO（8）模型在复合粒子表象中的玻色子表示

求出了ＳＯ（８）模型哈密顿量在复合粒子表象中的玻色子近似解析表示，并与玻色子展开方法和Ｄｙｓｏｎ玻色子映射方法求出的结果进行了比较．

一种基于GF（2^8）的流密码设计

为满足密码学安全领域对安全性和加密速度的需求,设计了一种高效流密码。本算法基于流密码体制进行设计,最小数据处理长度为128位,每次分组密钥长为560位。在数据加密过程中向明文混入无效信息,扩充密文数据量并能有效避免特殊数据带来的不安全隐患。算法的加、解密结构具有很大的相似性,易于进行并行计算以及在硬件上实现。针对真随机数发生器和伪随机数发生器两种方式产生的密钥给出不同的优化算法,降低存储代价。

miR-567通过调控CDK8在NSCLC增殖、迁移和细胞周期中的作用及其临床相关性研究

目的探讨微小RNA(miR)-567通过调控周期蛋白依赖性激酶8(CDK8)在非小细胞肺癌(NSCLC)增殖、迁移和细胞周期中的作用及其临床相关性研究。方法收集40例NSCLC患者的肿瘤组织和临近癌旁组织,采用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)检测miR-567和CDK8的表达。将miR-NC mimic、miR-567 mimic、oe-NC和oe-CDK8转染至A549和H1975细胞中,使用qRT-PCR检测miR-567和CDK8的表达,CCK-8法检测细胞增殖水平,Transwell法检测细胞迁移水平,流式细胞术检测细胞周期变化。通过荧光素酶报告基因实验检测miR-567与CDK8的靶向性。结果在NSCLC患者的肿瘤组织中,miR-567表达降低,而CDK8表达升高,二者呈负相关(P<0.05)。在A549和H1975细胞中,miR-567 mimic组相较于miR-NC mimic组,miR-567表达升高,CDK8表达降低,细胞增殖和迁移水平降低,细胞G1期比例升高,S期比例降低;miR-567 mimic组在正常型CDK8中,荧光强度低于miR-NC mimic组;miR-567 mimic+oe-CDK8组相较于miR-567 mimic+oe-NC组,CDK8表达升高,细胞增殖和迁移水平升高,细胞G1期比例降低,S期比例升高。结论miR-567通过靶向抑制CDK8表达,控制肿瘤细胞在S期阻滞,从而抑制NSCLC的增殖和迁移能力。

基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。

基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法

多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。

聚乙烯醇/ZIF-8复合膜的制备及吸附性能

通过溶液流延法制备了聚乙烯醇/ZIF-8复合膜,采用SEM、FT-IR、XRD、TGA、BET等对聚乙烯醇/ZIF-8复合膜进行表征,并探究了复合膜的水稳定性、机械性能,以及对刚果红(CR)的吸附性能。结果表明:聚乙烯醇与ZIF-8材料复合后能改善聚乙烯醇的热稳定性,增加膜表面粗糙度;吸附过程以化学吸附为主,通过内部扩散控制吸附速率,符合准二级吸附动力学模型和Langmuir吸附曲线;ZIF-8质量分数为10%时制备的聚乙烯醇/ZIF-8复合膜,在温度20℃、刚果红溶液质量浓度95 mg/L时,对刚果红的最大吸附量达159.63 mg/g,使用4次后仍能保持93%的吸附效率。

基于改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法

针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法。在骨干网络引入多尺度注意力EMA,捕捉细节信息,以提高模型的特征提取能力;改进C2f模块,减小模型的计算量。提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部,增强了模型多尺度特征融合能力,改善网络对小目标的检测精度。使用WIoU Loss优化原网络损失函数,引入一种动态非单调聚焦机制,提高模型的泛化能力。在无人机航拍数据集VisDrone2019上的实验表明,提出算法的mAP50为40.7%,较YOLOv8s提升了1.5%,参数量降低了42%,同时相比于其他先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性和先进性。

Mg-8Gd-(0,3)Sm-0.5Zr合金的动态再结晶生长动力学

利用铸造法制备了Mg-8Gd-(0,3)Sm-0.5Zr合金,并进行了525℃均匀化处理8 h,随后在温度为350~500℃及应变速率为0.002~1 s^(-1)的条件下进行热压缩试验,绘制并分析合金热压缩后的真应力-真应变曲线,构建其动态再结晶生长动力学双参数模型,并分析了合金生长动力学曲线特点及显微组织特征。结果表明:两种合金在热压缩时均发生了动态再结晶,通过双参数模型绘制动态再结晶动力学曲线,发现在高温低应变速率热压缩时,在真应变约0.2时,合金的动态再结晶的体积分数迅速增加至90%以上。对比分析Sm元素添加后的动态再结晶动力学曲线,发现Sm元素促进动态再结晶的进行,尤其在高温低应变速率热压缩时,在变形初期Sm的促进作用更明显。

基于改进YOLOv8的嵌入式道路裂缝检测算法

在边缘端设备部署YOLOv8L模型进行道路裂缝检测可以实现较高的精度,但难以保证实时检测。针对此问题,提出一种可部署到边缘计算设备Jetson AGX Xavier上的基于改进YOLOv8模型的目标检测算法。首先,利用部分卷积设计Faster Block结构以替换YOLOv8 C2f模块中的Bottleneck结构,并将改进后的C2f模块记为C2f-Faster;其次,在YOLOv8主干网络中的每个C2f-Faster模块之后接一个SE(Squeeze-and-Excitation)通道注意力层,进一步提高检测的精度。在开源道路损害数据集RDD20(Road Damage Detection 20)上的实验结果表明:所提方法的平均F1得分为0.573,每秒检测帧数(FPS)为47,模型大小为55.5MB,相较于GRDDC2020(GlobalRoadDamageDetection Challenge 2020)的SOTA(State-Of-The-Art)模型,F1得分提高了0.8个百分点,FPS提高了291.7%,模型大小减小了41.8%,实现了在边缘设备上对道路裂缝实时且准确的检测。