实验性脾虚证大鼠血清中微量元素含量的研究

用破气苦降药加饮食失节法复制了大鼠脾虚证模型。采用原子吸收光谱法检测了血清发Ｚｎ、Ｃｕ和Ｆｅ的含量。本研究证明，脾虚证大鼠血清Ｚｎ值明显降低（Ｐ＜０．００１）；Ｃｕ值、Ｆｅ值无明显差异（Ｐ＞００５）；Ｃｕ／Ｚｎ比值上升。用中药加味四君子汤治疗后，血清Ｚｎ值明显回升并高于正常水平（Ｐ＜００５），Ｃｕ值回升（Ｐ＜０．０５），但Ｆｅ值和Ｃｕ／Ｚｎ比值与自然恢复及对照组比较无显著性差异。这说明：１．脾虚组Ｚｎ的降低可能与消化吸收障碍有关；２．加味四君子汤对脾虚证时血清Ｚｎ及Ｃｕ／Ｚｎ比值的变化有明显的调整和恢复作用．     

银行的信贷决策机制（一）——信贷市场为不完全竞争情形

本文研究了信贷市场处于不完全竞争情形下的信贷决策机制，对于完全信息情形给出了信贷决策机制的设计；针对不完全信息情形提出了信贷决策模型和机制的最优性条件，讨论了信贷决策机制的若干性质．本文的研究工作是基于对风险刻画的“均值保持展形”概念的．     

神经网络与图论

本文讨论了神经网络与图论之间的相互关系：神经网络的深入研究与发展离不开图论，神经网络的深入发展必将对图论中许多问题的进一步研究产生重要的影响。文中论述了图论在神经网络研究中的作用、地位及应用现状，同时概述了神经网络在图论中的应用情况。     

中专学生"厌学"现象分析及对策

针对目前中专学生“厌学”的普遍现象，分析了影响中专学生“厌学”的主要原因，提出了中专学生只有改变观念，克服“厌学”情绪，才能激发学习的积极性。     

On the Foundations of Constructive Mathematics – Especially in Relation to the Theory of Continuous Functions

We discuss the foundations of constructive mathematics, including recursive mathematics and intuitionism, in relation to classical mathematics. There are connections with the foundations of physics, due to the way in which the different branches of mathematics reflect reality. Many different axioms and their interrelationship are discussed. We show that there is a fundamental problem in BISH (Bishop’s school of constructive mathematics) with regard to its current definition of ‘continuous function’. This problem is closely related to the definition in BISH of ‘locally compact’. Possible approaches to this problem are discussed. Topology seems to be a key to understanding many issues. We offer several new simplifying axioms, which can form bridges between the various branches of constructive mathematics and classical mathematics (‘reuniting the antipodes’). We give a simplification of basic intuitionistic theory, especially with regard to so-called ‘bar induction’. We then plead for a limited number of axiomatic systems, which differentiate between the various branches of mathematics. Finally, in the appendix we offer BISH an elegant topological definition of ‘locally compact’, which unlike the current definition is equivalent to the usual classical and/or intuitionistic definition in classical and intuitionistic mathematics, respectively.     

基本图素分类的综合判定

本文采用关于手绘图形基本图素的“角度和变量”与“最大距离”综合判定分类法,以流程图符为例,实现了手绘基本图形的在线机器识别.系统的识别率达94.0%～99.5%,无明显等待.     

轮式分页输纸中的摩擦问题

本文着重研究了输纸轮与纸面间以及纸与纸间的静、动摩擦特性。分析了分页输纸的力学条件,并通过各种结构输纸胶轮和国产纸张的实验证明了正压力与摩擦系数之间存在着非线性关系。得出了一系列曲线。指出:利用非线性摩擦特性是分页输纸的理论基础,为设计简单的张簧式给纸盒提供了科学依据。经“OA”设备的OCR和OMR使用证明分页输纸稳定可靠。     

Structure of the human CLC-7/Ostm1 complex reveals a novel state

CLC-7 functions as a Cl?/H+ exchanger in lysosomes. Defects in CLC-7 and its β-subunit, Ostm1, result in osteopetrosis and neurodegeneration. Here, we present the cryogenic electron microscopy (cryo-EM) structure of the human CLC-7/Ostm1 complex (HsCLC-7/Ostm1) at a resolution of 3.6 ?. Our structure reveals a new state of the CLC-7/Ostm1 heterotetramer, in which the cytoplasmic domain of CLC-7 is absent, likely due to high flexibility. The disordered cytoplasmic domain is probably not able to restrain CLC-7 subunits and thus allow their relative movements. The movements result in an approximately half smaller interface between the CLC-7 transmembrane domains than that in a previously reported CLC-7/Ostm1 structure with a well-folded cytoplasmic domain. Key interactions involving multiple osteopetrosis-related residues are affected by the interface change.     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

增强型注意力网络点击通过率预估方法

针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。