TRAIL与kallistatin联合表达载体的构建及抗肿瘤活性分析

为研究肿瘤坏死因子相关凋亡诱导配体(TRAIL)与组织激肽释放酶结合蛋白(kallistatin)联合用药的抗肿瘤作用,构建TRAIL与kallistatin双表达的重组质粒pAM-CAG-Kal-IRES-TRAIL,将重组质粒转染A549,LO-2,NCI-H446和Hela细胞,考察其抗肿瘤活性.实验结果表明:构建的双表达载体能同时表达TRAIL与kallistatin,且均能分泌至培养基中;TRAIL与kallistatin联合表达对肿瘤细胞活力的抑制作用明显增强,诱导肿瘤凋亡的作用也明显增强,说明联合表达TRAIL与kallistatin能够增强抗肿瘤活性.     

纳米Li1.05Ni0.05Mn1.90O4正极材料的合成及电化学性能

采用液相无焰燃烧法在500℃反应1 h,然后在600℃二次焙烧3、6、9 h和12 h制备了尖晶石型Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄正极材料.结果表明,不同二次焙烧时间制备的Li-Ni复合共掺材料没有改变LiMn₂O₄的尖晶石结构,随着焙烧时间的增加,颗粒尺寸增大,结晶性提高.二次焙烧时间为9 h的Li_1.05Ni_0.05Mn_1.90O₄样品的颗粒尺寸约为70～100 nm,具有优异的电化学性能,在1 C(1 C=148 mA·h·g^-1)倍率,初始放电比容量为94.8 mA·h·g^-1,400次循环后展现出72.15%的容量保持率;在5 C下初始放电比容量可达到89.7 mA·h·g^-1,800次循环后,仍能维持70.79%的容量保持率.并且具有较小的电荷转移电阻和较低的表观活化能.Li-Ni复...     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

苏里格气田马家沟组膏模孔型储层特征及成因

含“膏模”孔泥粉晶云岩是鄂尔多斯盆地马家沟组上组合地层重要储集岩类型，其形成时间和成因对于该类型储层的认识具有重要意义。研究利用苏里格东区丰富的取芯资料，根据岩芯、薄片等观察手段，结合常规物性测试分析，综合研究含“膏模”孔型储层特征及其成因。结果表明，“膏模”孔主要发育于泥粉晶白云岩中，位于向上变浅序列中部，常可见未充填—半充填型与全充填型两类。储层特征方面，该类储集岩主要发育“膏模”孔充填残余孔、渗流粉砂间微孔和基岩晶间溶蚀微孔3类储集空间，物性测试显示储集性能优越，平均孔隙度可达5.34%，平均渗透率为1.02 mD。纵向沉积序列显示“膏模”孔发育受沉积旋回控制，旋回中部“膏模”孔内存在溶蚀，内为云质渗流粉砂充填，旋回顶部具有暴露特征，且可见下一次海侵泥质灌入岩溶系统内，各类特征均指示“膏模”孔形成与准同生期岩溶相关，即“膏模”孔形成于准同生期，而非传统认识的表生阶段。     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

视觉搜索中图标布局的影响机理

采用视觉搜索范式，研究图标视觉特征及数量变化对图标布局认知绩效的影响.实验表明，当图标数量N=6时，仅图标视觉特征主效应显著，布局方式对搜索速度无显著影响，图标视觉特征是认知绩效的主要影响因素;当图标数量N=15时，仅图标布局方式主效应显著，横向排列搜索速度最快.通过图标数量的连续性变化实验发现，图标数量超过10个，横向排列反应时显著低于纵向排列，两者错误率无显著差异;随着图形面板 L_○长度 / S_○宽度比值的降低，两者平均反应时差距逐渐缩小，趋于一致.研究表明，图标数量的变化对布局方式和视觉特征的认知绩效产生显著影响.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

中国高层次科技人才省际流动的特征

.以2014-2019年中国内地(未包括香港、澳门和台湾地区)人选高被引科学家为高层次人才研究对象,通过挖掘高层次人才个人履历信息,构建科学家迁移特征信息数据库,从跨省域流动、省内流动及机构流动等多层次、多维度对高层次人才省际流动特征进行研究.研究结果表明,中国高被引科学家在各地区间分布差异非常明显,主要集中在北京、江苏、上海等经济与科教资源发达的地区;高被引科学家净流杰主要集中在广东省、江苏省和四川省等东部发达地区,净流出主要集中在吉林省、安徽省和辽宁省等中西部和东北地区;从机构来看,净流入主要集中在电子科技大学、苏州大学和复旦大学,净流出集中在中国科学院、北京大学等,但由于中国科学院高被引科学家人选人数多,故中国科学院净流出占其入选总人数的比例并不高.