加速癌转移,消灭癌细胞--"以动制静法"治疗癌症新途径

癌细胞的转移具有好、坏两面性．癌症之所以至今难以被攻克和征服，关键问题是主导现代医学“防止或抗癌细胞转移”(以静制动法)研究战略从一开始就犯了方向性错误．相反，加速癌细胞转移(以动制静法)，将彻底解决所谓癌转移这一世界重大医学难题．     

次级运动区参与外源性触发的利手和非利手单指运动

次级运动区是否参与简单随意运动是一个颇有争议的问题, 而利手和非利手运动脑结构基础的差异至今未阐明. 用功能磁共振成像(fMRI)方法, 观察了6名健康右利手受试者在进行视觉信号提示的利手和非利手食指单次按键运动时, 初级运动皮层(M1)以及辅助运动区(SMA)和前运动皮层(PMC)等次级运动区的局部血氧代谢. 结果显示, 在上述外源性触发的简单随意运动中M1, SMA和PMC均有明显激活, 但利手运动主要激活对侧脑区, 而非利手运动则进一步激活了同侧SMA和PMC. 这些结果不但为次级运动区参与外源性触发的简单随意运动的假说提供了可靠的实验证据, 而且进一步说明, 利手运动主要依赖于对侧次级运动区, 而非利手运动则需要双侧次级运动区的参与.     

STATCOM在电力系统故障时的动态特性仿真研究

采用MATLAB PSB建立了STATCOM的时域仿真模型，以实例对STATCOM在系统故障时的动态运行特性进行了仿真研究。结果表明，当控制器采用常规的算法时，STATCOM的运行可能会严重偏离其正常运行条件，此时STATCOM无论是退出运行或继续存在于系统都可能加剧系统的故障状态。     

弹簧质量系统动态响应的特征线解法

利用特征线法 ,对弹簧质量系统的动态响应进行了计算 .经计算结果与实际情况对比 ,指出了这种方法的正确性和局限性 ,并为弹簧质量系统的可靠性设计提供了有效数据 .对机械系统的强度分析也有一定的参考价值     

土地利用遥感动态监测计算机实施系统的研究

论述了如何将遥感技术、地理信息系统、管理信息系统和数学模型集成在一起 ,研制一套实用的土地利用动态监测、变化趋势预报和质量综合评价的供政府部门辅助决策的应用系统     

基于COM的分布式电力系统动态模拟的设计

基于COM组件技术，设计了电力系统动态模拟化的监测系统，将COM技术的可扩展性和代码复用技术引入到程度设计中，增强了模块的功能，提高了系统的运行速度。现场运行表明，该系统效果良好。     

橡胶V带静动态力学模型的建立

通过建立橡胶V带-静动态力学模型，对动态中的橡胶带微元流层之间的作用进行力学分析，得出了描述橡胶V带工作的动态微分方程，为橡胶V带的改进和分析提供了理论基础。     

湿地松粉蚧自然种群动态与环境因子关系的研究

湿地松粉蚧Oracellaacuta是一种新入侵森林害虫。在广东,每年有4～5代,以4代为主。种群增长指数越冬代最大,Iδ=5 16,第3代次之,Iδ=1 67,第1、2代较低,分别为0 98和0 74。每年5-7月自然种群密度最大,8月中下旬后,种群密度大幅度下降,9、10月密度最低,11、12月密度逐渐回升。温度、降雨和针叶营养成份N、K质量分数对自然种群密度变动有明显的影响。在22～28 5℃范围内,雌虫平均寿命、存活率、产卵率和中、高龄若虫的存活率都随温度增加而下降,呈显著负相关,r分别为-0 9590,-0 9920,-0 9660,-0 9970,-0 9980(P0 05=0 9500,P0 01=0 9900)。连续降雨24h雨量20mm以上,能大幅度降低中、低龄若虫的存活量,降雨前后中低龄若虫数量变化极显著(F值为8 92,P<0 01)。但对已固定的雌成虫和高龄若虫影响不明显。种群密度大小与针叶中N、K质量分数成正相关,与N质量分数的相关极显著,平均每梢雌虫密度为23～137头时,r=0 8630(P0 01=0 8343),平均每梢雌虫2～45头时,r=0 9620。受害松针中N、K质量分数和未受害松针中的N、K质量分数的差异也极为显著,t检验,N的t值为3 6978(P0 05=2 776),K的t值为3 2407。温度、降雨和针叶养分(N)的变化综合作用,对湿地松粉蚧雌虫平均寿命、存活率、产卵率和若虫的存活率有极明显影响,是造     

大系统优化的动态规划递阶算法改进

引入1个拉格朗日乘子，将动态规划的最优性原则与大系统控制论中的分解协调的递阶算法结合起来，并考虑各子系统间的顺序直接作用，提出1种以二次型为性能指标的离散线性系统优化算法，并导出各子系统的递推公式。     

基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度.