基于柔性关节的下肢康复机器人设计与分析

结合国内外现有的下肢康复产品及研究成果,研制了具有柔性关节的坐/卧式下肢康复机器人,采用摄像分析法进行步态分析,并对下肢康复机器人进行了动力学建模、分析及仿真.研究表明,下肢康复机器人对脑卒中患者的康复训练、脊髓损伤和截瘫、骨折患者的重新行走均能起到辅助作用,实现患者恒力恒速运动.      

纳米银对小麦秸秆还田土壤中酶活性及微生物群落功能多样性的影响

采用室内培养的方式,设置空白对照组（无添加,CK）、土壤＋小麦秸秆组（SW）、土壤+小麦秸秆+纳米银组（AgSW）,探究纳米银对秸秆还田农田土壤的呼吸作用,碳循环相关酶包括过氧化物酶、多酚氧化酶和纤维素酶的活性,微生物群落功能多样性的影响。结果显示：与CK组相比,添加小麦秸秆的SW组提升了土壤呼吸速率,使CO₂累计释放量增加了9.9%;与SW组相比,添加纳米银的AgSW组抑制了土壤呼吸作用,CO₂累计释放量减少36.8%,同时3种酶活性显著降低,过氧化物酶、多酚氧化酶和纤维素酶的活性可分别最高降低25.1%、27.1%和14.3%;微生物群落水平生理特征(CLPP)分析结果发现,纳米银显著降低了微孔板平均孔颜色变化率（与SW组相比下降了73.8%）和微生物多样性与丰富度。研究认为纳米银通过抑制土壤酶与微生物活性改变了土壤有机质分解的生态学过程,使微生物群落功能多样性降低。     

高校校园噪声监测及评价——以上海大学宝山校区为例

为监测及评价上海大学宝山校区的校园噪声, 营造良好的学习生活声环境, 对校园学习工作区、生活区、运动区 3 个功能区的 10 个有代表性的地点进行了连续 7 天的噪声监测. 采用等效连续 A 声级法和噪声污染指数法对监测数据进行分析, 并按照国家声环境质量标准进行评价. 结果发现: 上海大学宝山校区校园生活区的夜间声环境质量相对较好; 运动区的夜间噪声量较大, 在一定程度上影响了在校学生和教职工的工作、学习和生活; 山明食堂昼间以及风雨操场昼夜间的声环境超标严重; 机自楼全天声环境质量良好. 由此可知, 上海大学宝山校区的校园声环境质量状况总体较好, 基本能够满足在校人员的学习、工作、生活等要求.     

牡蛎酶解物对慢性不可预知温和应激斑马鱼抑郁行为改善作用研究

为探究牡蛎酶解物的抗抑郁作用,采用慢性不可预知温和应激斑马鱼模型,将牡蛎酶解物分为低、中和高浓度三个剂量组,检测其对斑马鱼行为学、体重指数产生的影响,进而通过酶联免疫法测定斑马鱼外周皮质醇含量和脑部细胞因子表达水平。结果表明,经过5周慢性不可预知温和应激后,斑马鱼出现了明显的抑郁样行为,而牡蛎酶解物可以有效改善斑马鱼抑郁样行为,并能有效改善应激后斑马鱼体重减小的现象;同时,牡蛎酶解物可降低斑马鱼外周皮质醇的水平,降低TNF-α在脑部的表达。研究结果表明,牡蛎酶解物可以通过调节应激激素水平以及抑制慢性不可预知温和应激诱导的炎症细胞因子的表达来改善慢性不可预知温和应激诱导抑郁样行为。本研究旨在深入探究牡蛎酶解产物的神经保护作用,并为其活性成分的进一步开发提供理论依据。     

硫改性富镉生物质炭光催化降解双酚A

以镉污染土壤修复后的生物质高粱为原材料,利用高温煅烧和水热反应制备了硫改性生物炭光催化材料,通过扫描电镜、X射线衍射等手段对材料的形貌和晶体结构等进行表征,结果表明生物炭上成功负载了硫化镉晶体.光催化降解特性研究发现,该材料能快速降解水中双酚A(BPA),其光催化降解速率分别是生物质高粱生物炭和硫化镉的15.5倍和2.4倍.单因素实验发现,酸性环境、提高材料投加量均能显著提高材料对BPA的光催化降解速率.循环实验表明,该材料具有较好的光催化稳定性.猝灭实验发现,光催化降解过程中起主要作用的活性物种为空穴(h⁺),其次是·OH和·O^-2.     

傣药“小鱼眼草”化学成分的研究

目的探究傣药“小鱼眼草”的化学成分.方法采用各种柱色谱技术对小鱼眼草的乙醇提取物进行分离纯化,采用波谱技术结合化学方法进行结构鉴定.结果从小鱼眼草全草提取物中分离得到了15个化合物,包括6个生物碱类,5个萜类,2个黄酮类和3个酚酸类,分别鉴定为胡椒碱（1）、辣椒碱（2）、二氢辣椒碱（3）、3-吲哚甲酸乙酯（4）、3-吲哚甲酸甲酯（5）、3-甲酰基吲哚（6）、pomolic acid（7）、floridiolide A（8）、16-methoxycleroda-3,13-dien-15,16-olide-18-oic acid（9）、16-ethoxycleroda-3,13-dien-15,16-olide-18-oic acid（10）、木栓酮（11）、山奈酚（12）、槲皮素（13）、syringenin isovalerate（14）、没食子酸（15）.结论化合物1~12、14为首次从该植物中分离得到.     

工程水泥基复合材料高温损伤超声特性

为了研究工程水泥基复合材料(ECC)在高温作用后的损伤机理及超声特性,对不同温度(20,105,250,400,600和800℃)作用后的ECC试件进行超声波和抗压强度测试.结果表明:超声波通过高温作用后ECC的波形幅值、主频幅值、能量和ECC抗压强度的变化趋势相同;不同温度作用后40~50kHz频段的能量占比均最大,约为0~300kHz总能量的15%;在20~250℃作用后声速变化不大,温度高于400℃后声速随温度升高而降低.原因是高温后自由水汽化、水化产物分解和骨料物性改变,导致孔隙蒸汽压力升高和骨料界面损伤,ECC内部裂纹产生并扩展.扫描电镜测试结果表明,PVA纤维随温度升高发生软化、熔化和汽化,ECC基体中产生空隙和孔道并与裂纹连通形成网络,有利于释放孔隙蒸汽压力,减弱ECC高温损伤.研究表明超声特性可以有效反映ECC的高温损伤演化过程.     

基于多元兰彻斯特方程的电火一体作战模型

为合理描述现代战争中电火一体作战过程,提出了基于兰彻斯特方程的过程描述模型。首先基于兰彻斯特第二线性律和平方律,给出不完全信息条件下的对抗模型;然后引入火力分配因子,将不完全信息模型拓展为协同对抗模型;而后在详细分析电子进攻对火力进攻影响的基础上,讨论毁伤概率和信息因子,给出电火一体条件下的多元兰彻斯特模型;最后,通过仿真验证了模型的合理性。     

基于深度学习的肺部医疗图像识别

肺结节作为肺癌早期诊断的重要特征,对其识别和类型判断具有重要意义.目前使用迁移学习的识别算法存在着源数据集与目标数据集差距过大问题,对于肺结节特征提取不足,导致效果不佳.故此提出了基于卷积神经网络的改进神经网络模型.将预训练的GooLeNet Inception V3网络与设计的特征融合层结合,提高网络对特征的提取能力;为确定最佳组合方式,对各组以准确率为标准进行测试.实验在LUNA16肺结节数据集上进行.进行分组测试结果表明,改进的网络准确率达88.80％,敏感度达87.15％.在识别准确率和敏感性指标上,与GooLeNet Inception V3算法相比,分别提高了2.72,2.19个百分点.在不同数据集比例下进行实验,同样达到了更优的效果,具有更好的泛化能力.可以给临床诊断提供相对客观的指标依据.     

基于Stacking集成学习的网络安全态势预测方法

针对现有的网络安全态势预测模型预测精确度低且泛化能力差等问题,提出一种基于Stacking模型融合的态势预测方法。该方法中,借助Stacking算法将TCN网络、WaveNet、GRU、LSTM进行集成挖掘态势数据之间的相关性;之后利用逻辑回归进行预测得到最终态势值;利用粒子群优化算法进行参数寻优,提升模型性能。基于2个数据集进行验证,实验表明,所提预测方法具有较小的均方误差和平均绝对误差,收敛速度较快,拟合度均可达0.999,可以很好解决预测精确度低的问题,提升了模型的泛化能力。