HIV-1辅助受体的研究进展

综述了HIV辅助受体研究的新进展,特别是有关细胞嗜性、CXCR4在介导病毒进入细胞中的作用、gp120与CXCR4的作用区域、CCR5的结构及其在介导病毒进入细胞中的作用、gp120与CCR5的作用区域。人免疫缺陷病毒1型(HIV-1)感染细胞时,病毒先附着在细胞表面的CD4分子上,除CD4外,还需要辅助受体的帮助病毒才能进入细胞,其中两种主要的辅助受体是CXCR4和CCR5。通过对HIV辅助受体的研究可为研制抗艾滋病新药提供更多的理论依据。     

用于遥感图像变化检测的深度监督网络

为了解决大多数全卷积网络出现的特征提取单一、遥感图像变化检测（CD）能力差的问题，借助Unet++网络构建用于遥感图像CD的深度监督网络（DSNet）.设计多尺度残差模块替换传统卷积层，通过融合孪生网络双分支上的空间与光谱特性，获取遥感图像在不同层次间的语义信息，有效解决了特征提取单一的问题.在模型解码端设计横向输出层，实现节点从低级向高级特征聚合的深度监督过程.将具备信息差异化的不同特征融合结果传输至基于归一化的注意力模块(NAM)中.在不引入额外参数的前提下增强了变化区域的信息权重.实验结果表明，所提模型在遥感图像CD任务中的召回率和精度分别为90.39%和92.04%，模型的参数量和计算量为6.38 M和60 G.与不同网络模型的对比表明，该方法具有检测精度高、速度快和轻量化等优点.     

利用编码层特征组合进行场景分类

为了提高图像场景分类效果,一种有效的方法是将不同特征组合起来,以常用的SIFT特征和归一化颜色直方图(NCH)特征为例研究了不同语义层次上的组合——特征层的组合和编码层的组合以及它们的效果。在几个常用数据库上的实验结果表明,相比简单的组合特征,在特征提取后再进行组合能在降低特征维数的情况下保持分类的效果,而在编码层的特征组合能获得更高的分类准确率。这表明特征组合应尽量在较高的语义层次上进行。     

基于BP神经网络的整流电路的故障诊断

新型电力电子产品的不断呈现以及对系统各类品质要求的日益增加,使得电力电子电路的在线故障诊断必然成为一个急需解决的问题。针对这一问题,采用Matlab仿真软件建立仿真模型,获取输出电压ud,并用傅里叶分析法提取出直流分量、基波幅值、二次谐波以及三次谐波幅值。将其归一化后输入到BP网络中,获取具有编码特征的6个数字,从而确定故障部位及故障点。应用上述方法,以三相桥式整流电路为例进行了仿真实验,其测试误差可达到10-4。通过实验验证表明:该方法与其他诊断方法相比具有诊断率高、可靠性强、适用范围广等优点。     

基于医疗类别的电子病历命名实体识别研究

基于电子病历命名实体识别对智慧医疗和医疗知识图谱的构建具有重要意义,提出一种基于医疗类别的命名实体识别方法。首先,针对电子病历语料中实体特点进行深度挖掘,将电子病历分为4类医疗类别;然后,对各医疗类别分别构建特征集,并使用条件随机场模型对身体部位、症状和体征、检查与检验、疾病与诊断、治疗等5类命名实体进行命名实体识别;最后,将基于医疗类别特征集识别效果和通用特征集的识别结果进行对比。实验结果表明,基于医疗类别的电子病历命名实体识别效果显著提升,可以满足应用需求。     

卵巢癌病人腹水细胞的培养及其分化研究

肿瘤干细胞是指能分化出不同表型、自我更新和不断分化的肿瘤细胞群,具有与干细胞相似的特征。文章通过流式细胞术分析从人卵巢癌腹水分离所得的细胞表面蛋白的分化特征,发现这些腹水细胞具有部分干细胞表面标志(CD44+,CD90+,β2M+)蛋白,但却不表达CD133和CD34,且体外培养2周后,腹水细胞表面标志发生了变化,这些结果为卵巢癌干细胞研究提出了新的启示。     

基于人工神经网络与遗传算法的暂态稳定评估

提出了ＢＰ算法和遗传算法相结合的电力系统暂态稳定性评估新方法,选取了以稳态特征量、故障初始时刻特征量和暂态特征量构成的综合特征量作为稳定性评估系统的输入特征量。以０至１之间的小数作为评估系统的输出值,根据输出值的大小判定系统是否稳定。理论分析及仿真结果表明,本方法解决了ＢＰ网络易陷入局部最小的问题和遗传算法应用于复杂的多变量优化系统时速度很慢的问题,并且对不同电力系统暂态稳定性评估具有一定的通用性。     

基于粒子群优化随机森林的变压器故障诊断模型

变压器故障诊断正确率取决于诊断模型的构建、特征参量的选取以及故障类型数据的丰富,模型参数的调整也变得尤为重要.针对依据经验调整参数导致随机森林模型诊断变压器故障正确率不够高的问题,提出了基于粒子群优化随机森林(PSO-RF)的故障诊断方法.以油中溶解气体的无编码比值构成特征参量作为模型输入,通过PSO算法搜索RF模型的两个最优参数(子树棵数和分裂特征数),建立PSO-RF模型诊断故障类别,并与不同特征参量选择方法和不同模型进行对比分析.运用两个具体实例的诊断结果来验证所提诊断模型和特征选取的有效性.结果 表明:以无编码比值作为特征参量能挖掘更多的故障信息,并且PSO-RF模型故障诊断正确率优于SVM、BPNN与RF模型,随着样本空间的增大,故障诊断模型的效果越好.     

基于细节增强的多能DR图像融合网络

针对单能X射线无法对复杂工件各部位同时曝光成像的问题,提出一种基于细节增强的多能DR融合网络-双编码巢式连接融合网络。该网络以Inception模块作为基础卷积层,在双编码器的辅支路设计了可训练的LOG卷积模块,用来提取多尺度边缘特征,并将其补充到主支路以增强全局特征。在训练阶段,提出一种基于图像块的局部能量一致性损失函数,以减少输入、输出的局部性误差。融合时,采用通道和空间注意力机制作为融合策略,对双编码提取的多尺度增强特征进行融合,并将融合后的多尺度特征输入嵌套连接的解码器进行重构。结果表明,该融合网络具有细节增强效果,能够完整清晰地再现复杂工件的内部结构及缺陷。     

基于非线性混合模型的冷却塔声学诊断

针对具有强烈动态特点的非线性系统,提出一种基于后向传播学习规则的盲源分离算法.以输出信号的非高斯性作为信号之间的独立性量度,在混合路径和原始信号都未知的情况下最大化输出熵训练网络,保证任意输出信号相互独立并近似于期望的累积概率函数.在实验台上分析了不同转速对信号分离的影响,结果表明,空气动力性噪声是同一时刻所有点辐射在空间叠加的总和,风机辐射噪声不适合卷积混合模型,而且高速旋转设备在低频区域提取故障信号特征相对可靠.     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．     

基于网络的多媒体CAI系统的研究

本文阐述了实现基于网络的多媒体CAI系统的方法和技术。根据多媒体CAI网络系统设计内容与目标，对各种可行性网络、服务器、教学终端方案进行了分析。从实际需要出发，选择最优方案，设计了一个典型的、具有实用价值的多媒体CAI网络系统，并分析了系统的详细应用。