Exosome-loaded extracellular matrix-mimic hydrogel with anti-inflammatory property Facilitates/promotes growth plate injury repair

Growth plate cartilage has limited self-repair ability,leading to poor bone bridge formation post-injury and ultimately limb growth defects in children.The current corrective surgeries are highly invasive,and outcomes can be unpredictable.Following growth plate injury,the direct loss of extracellular matrix(ECM)coupled with further ECM depletion due to the inhibitory effects of inflammation on the cartilage matrix protein greatly hinder chondrocyte regeneration.We designed an exosome(Exo)derived from bone marrow mesenchymal stem cells(BMSCs)loaded ECM-mimic hydrogel to promote cartilage repair by directly supplementing ECM and anti-inflammatory properties.Aldehyde-functionalized chondroitin sulfate(OCS)was introduced into gelatin methacryloyl(GM)to form GMOCS hydrogel.Our results uncovered that GMOCS hydrogel could significantly promote the synthesis of ECM due to the doping of OCS.In addition,the GMOCS-Exos hydrogel could further promote the anabolism of chondrocytes by inhibiting inflammation and ultimately promote growth plate injury repair through ECM remodeling.

一种基于概率分析的DHR模型安全性分析方法

动态异构冗余(Dynamic Heterogeneous Redundancy,DHR)模型的安全性分析是拟态防御的核心问题之一.本文针对DHR模型安全性量化分析问题提出了执行体-漏洞矩阵和服务体-漏洞矩阵模型,实现了DHR系统的形式化描述.提出了攻击序列法和服务体法的两种计算方法,从系统攻击成功率和被控制率对DHR系统进行安全性分析,推导出非合谋(合谋)盲攻击和非合谋(合谋)最优攻击4种场景下安全性指标的计算公式.通过仿真实验分析了DHR模型各因素对系统安全性的影响,给出了增强DHR系统安全性的具体建议.所提方法能用于DHR系统的安全性量化分析和比较,为DHR系统构建提供量化决策支撑.

基于拟态计算的大数据高效能平台设计方法

针对当前大数据应用主要以通用处理器为计算核心,且系统结构单一、能效比低,无法充分满足大数据的计算需求,基于拟态计算模型,提出了一种大数据高效能平台的设计方法。以算粒为基本研究对象,深入剖析大数据应用算法的特征,合理划分各计算子任务;其次,构造体系结构匹配矩阵,将子任务分配到合理的处理部件上;最后,利用动态电压/频率调节技术和数据布局算法实现非关键任务的电压控制,并优化关键任务的结构布局。实验结果表明,拟态计算能深度融合各异构计算部件,建立具有灵活、可拓展的体系结构,充分发挥系统整体执行效率,降低功耗,提高能效比。

求解TSP问题的一种改进的十进制MIMIC算法

十进制MIMIC算法是基于MIMIC二进制编码算法思想的可用来求解TSP的离散分布估计算法。着重考虑该算法在较大规模TSP问题上的算法缺陷,对其编码方式和概率模型进行了改进,提出了新的个体生成策略,在初始化种群阶段使用了贪心算法,在进化过程中引入了杂交算子、变异算子、映射算子、优化算子等演化算子,采用了动态调整方法来确定优势群体的规模。以上改进使得算法在小种群解大规模TSP问题的情况下仍可保持种群的多样性。实验结果表明,改进算法在求解规模、求解质量和寻优速度上都有明显提高。

拟态化SDN控制层裁决机制研究

SDN控制器可实现网络的集中化管控,但易受到各种各样潜在的攻击导致整个网络崩溃。为提高SDN控制层的安全性,拟态防御技术被引用到SDN控制层,通过多个异构控制器同时处理请求,再对请求结果进行一致性判别,最后将最可能安全的规则下发给交换机,从而避免控制器因未知漏洞或后门而遭受攻击。然而,由于异构控制器生成的流规则在内容、数量等方面的不同,流规则的一致性判别较困难。从边缘端口输出流的一致性角度出发,通过建立流表规则的管道图,用几何方式表示边缘端口的输出流,并建立边缘端口流矩阵,通过对比矩阵判别规则的一致性。实验结果表明,该方法能够准确判别流规则的一致性,在性能方面可满足一般网络的实时性要求。

MIMIC数据库研究现状与热点分析

目的检索MIMIC数据库研究的相关文献,分析当前研究现状与热点。方法在PubMed数据库中下载2010年1月-2020年12月有关MIMIC数据库的相关文献题录,分析文献的发表年份、来源期刊及期刊所属国家、第一作者;使用BICOMB 2.0统计主要主题词出现的频次,截取频次≥4次的高频主要主题词形成词篇矩阵,运用SPSS 22.0进行系统聚类分析。结果关于MIMIC数据库的发文量共334篇,共有91种期刊发表了相关文献,期刊来源国家排名前3的是美国、英国、荷兰;第一作者主要分布在美国和加拿大;高频主题词有30个,通过共词聚类分析获得6个研究热点:MIMIC数据库介绍或数据处理方法的研究,ICU患者预后、死亡率预测分析,对ICU患者基本生命体征、护理信息的研究,探究某些因素是否是某些疾病的影响因子,范围较广的其他类研究,预测某种疾病的发病率或死亡率。结论基于MIMIC数据库已经开展了很多项临床数据挖掘研究,针对护理病程记录、护理相关信息的研究还较少,今后可根据护理领域数据开展更多研究。借鉴MIMIC数据库运行机制构建符合我国患者的临床医学数据集,可有效辅助临床决策。