SLC44A5对肺腺癌细胞迁移影响

肺癌是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤.SLC44A5是一种胆碱转运蛋白,其与肿瘤关系的相关报道较少.有报道显示其与肝癌的发生发展有关,然而其在肺癌中的作用尚未有相关报道.为探讨SLC44A5的影响,使用人肺腺癌细胞系H1299和H1792构建SLC44A5低表达细胞系,利用MTT法证明敲低SLC44A5会抑制细胞增殖.使用细胞划痕实验和Transwell细胞迁移实验证明敲低SLC44A5抑制细胞迁移.结果表明SLC44A5可能参与了肺癌的转移,具有成为肿瘤治疗分子靶点的潜力.     

芽殖酵母Sik1蛋白在纺锤体定位中的功能

为了探究芽殖酵母蛋白Sik1在有丝分裂纺锤体定位中的功能,利用同源重组技术将SIK1的内源启动子替换成GAL1启动子,得到基因组位点过表达SIK1的菌株,同时使菌株表达GFP-Tub1,以便观察纺锤体;接着在12℃低温条件下培养细胞以促进双核细胞的产生,细胞经乙醇固定、DAPI染色后在荧光显微镜下观察细胞核分裂及纺锤体...     

基于卷积神经网络的图像风格迁移算法研究

针对Gatys的图像风格迁移算法做了两个方面的改进,首先提出了一种更加适用于风格迁移的卷积网络结构,相较于其他的预训练卷积神经网络模型减少了95％的参数数量,降低了22％以上算法运行时间;其次对风格迁移的风格损失函数部分做了改进,可以使一幅内容图像同时迁移多种不同的画作风格.     

基于Windows的DSM系统中线程迁移的实现

随着多线程DSM系统的发展,线程迁移已经成为DSM系统中一个非常重要的研究课题。在分析Windows操作系统的存储和控制结构的基础上,讨论了基于Windows操作系统的多线程DSM系统的基本框架,提出了一种对线程进行动态迁移的方法。并且在一个基于Windows操作系统工作站机群的Smonn系统中成功实现,表明了该方法的有效性。     

温度效应对非饱和土壤中湿分迁移影响的实验

在多种条件下,对非饱和多孔土壤中温度和湿分分布的动态特性进行了实验研究,分析了温度效应对水分运移的影响.结果表明:温度对土壤水分含量的影响显著,随着温度升高,土壤持水性降低,水分含量明显降低;在周期性变化的土壤温度的作用下,土壤水分含量则呈周期性变化;土壤润湿度与温度变化幅度共同决定温度效应对土壤湿分迁移的影响程度,由温度和温度梯度引起的湿分迁移在含水量中等程度的土壤中作用明显.     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求,提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法（intelligent computingoffloading method,ICOM）.首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型;然后利用非支配排序遗传算法（non-dominant sorting genetic algorithm,NSGA-II）实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化,从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略;最后根据多目标决策准则（multi-criteria decisionmaking,MCDM）和逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to anideal solution,TOPSIS）选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明,ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成,同时也保证边缘设备的负载均衡.     

基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别

为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题,提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法.应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别,只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练.原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练,将源域和目标域的分布...     

无人机编队时差定位时的空间布局分析

为解决多站站址布局问题,提出一种基于改进樽海鞘群算法(SSA)的无人机编队站址布局优化算法.通过将樽海鞘群算法与反向学习策略(OBL)结合,以提高樽海鞘种群的多样性,可扩大搜索范围,提升全局勘探能力,从而提升算法寻优能力.以最小化目标所在区域内平均定位误差作为目标函数,对无人机编队进行被动时差定位的站址布局进行优化.在...     

化学教学中促进学习迁移的方法研究

分析了在化学教学中影响学习迁移的主要因素,针对其影响因素,提出了促进学习迁移的方法,旨在提高学生的学习迁移能力。