红尾沙蜥超氧化物歧化酶适应高原的分子机制

结合基因组、转录物组、分子进化和蛋白质结构等分析探讨红尾沙蜥超氧化物歧化酶(SOD)活性升高的分子机制,结果表明,有鳞类基因组中包含SOD1、SOD2和SOD3 3类基因,其中SOD1基因具有较高的进化速率,且在组织中的表达水平占优势,是行使清除自由基功能的主导者.与低海拔荒漠沙蜥相比,红尾沙蜥肝脏组织中SOD1基因及脑和心脏组织中SOD3基因表达水平显著升高,说明不同组织对氧化应激的适应策略不同.分子进化和蛋白质结构分析表明,红尾沙蜥SOD1基因受到强烈的正选择,其中43A-Q突变增强了蛋白质的亲水性,有利于蛋白质在细胞中积累到较高的浓度, 31S-N和106Q-R联合突变通过局部构象改变引起活性中心部位体积的增加,可能通过增加活性中心与底物接触的几率而提高催化效率.红尾沙蜥SOD活性升高的主要原因可能是SOD1和SOD3的表达上调及SOD1催化效率的提高.     

基于强化学习的服务规划生成方法

提出了一种基于强化学习的半监督学习方法,将家庭服务相关的自然语言信息转化为服务规划.首先,构建与家庭服务相关的交互环境,并赋予环境中物体对应的状态属性;其次,针对稀疏激励问题,设计即时激励和延时激励,提高动作交互过程中的奖励值,引导动作选择向最优化发展;然后,构建物体状态向量并结合余弦相似度作为衡量服务执行的标准;最后,针对生成的服务规划设计对比实验.实验结果表明:该方法能够提升规划生成的准确率并加快收敛速度.     

面向环境适应性的机器人服务策略生成方法

为提高机器人在不同家庭环境下的服务任务执行能力,提出一种环境适应性服务策略生成方法,可生成以当前环境物品信息为主导的服务策略．首先,利用词频-逆文本频率(TF-IDF)算法构建服务指令集、关键字序列集与服务策略数据集;然后,对无规则自然语言指令进行语义解析与组块分析,分解映射至结构化服务指令以简化语义空间,获取对应待选关键字序列;最后,对包含当前家庭环境信息的Protégé本体知识库进行匹配、推理,获得服务关键字序列,引导经服务策略数据集微调的GPT-2模型生成适应性服务策略．实验结果表明：该方法能够提高服务策略生成的准确性,且最终生成的策略在具体家庭环境下具有更高的可行性．