安全组播的动态密钥管理

提出了一种基于计算的动态密钥生成算法,对算法进行了安全性和效率方面的分析,论证了基于该算法的密钥管理方案的安全可行性,该算法非常适用于组播规模较大的环境下的应用,与传统的逻辑层次树密钥管理方案相比较,它大大地减少了密钥的存储量以及密钥更新时的通信量。     

一类度约束最小生成树问题的Dijkstra算法

度约束最小生成树问题是网络设计和优化中的一个NP难题。结合该问题的特征,基于Dijkstra算法的基本思想,提出了一种求解网络G关于指定节点的最大度最小生成树的新算法。该算法在保证指定节点最大度的前提下,每次通过选取剩余边中权最小的边加入当前网络,最终得到网络G关于指定节点的最大度最小生成树。同时对算法的复杂度进行了分析。最后通过与其他算法的仿真比较和算例,表明了新算法的有效性。     

基于形式规约的软件测试用例自动生成技术研究

在Hierons提出的一种基于Z语言软件自动测试方法的基础上进行了拓展．该方法基于软件的Z语言规约;以HierOns提出的推理规则为基础,提出了分裂树的算法,将操作模式的约束条件转换为形如ViPi∧Qi的析取范式;然后根据析取范式将Z语言描述的操作模式划分为子操作模式;依据子操作模式的前置条件和后置条件,将子操作模式作为状态转换图的转换关系,构建了被测试软件的状态转换图;依据状态转换图,提出了相应的状态覆盖准则、转换关系覆盖准则和转换关系谓词覆盖准则等测试数据选择准则．     

慢病毒载体介导SV40LT致人脐静脉内皮细胞永生化

为成功分离与鉴定人原代脐静脉内皮细胞,用猿猴病毒40大T抗原(SV40LT)异位表达建立永生化人脐静脉内皮细胞系。将含SV40LT cDNA片段的慢病毒载体,转染人原代脐静脉内皮细胞,连续传代培养。通过形态、细胞免疫组织化学、RT-PCR及管状成形试验进行原代及转染后细胞形态学和功能学鉴定及检测SV40大T抗原表达。结果SV40LT转染后的人脐静脉内皮细胞为扁平多角形或短梭状,呈单层铺路石状镶嵌排列。特异性表达Ⅷ因子、KDR、SV40LT表达,并具有管状成型能力。说明成功分离与鉴定永生化的脐静脉内皮细胞系,为后续血管靶向治疗奠定了基础。     

富硒乳酸菌抑制镉诱发小鼠血浆NO和TNF-α释放作用

选择48只健康成年雄性小鼠,随机分为对照组(C组)、镉暴露组(Cd组)、镉 低剂量富硒乳酸菌组(Cd-LSe组)、镉 高剂量富硒乳酸菌组(Cd—HSe组)．腹腔注射CdCl2进行镉暴露实验,连续6d．研究富硒乳酸菌对镉暴露小鼠血浆肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、一氧化氮(NO)水平及一氧化氮合酶(NOS)活性的影响．结果显示,镉染毒暴露第6d,Cd组血浆NO含量明显高于C组,Cd-LSe和Cd—HSe组与C组无明显差异,低于Cd组;Cd组NOS活性高于C、Cd—LSe和Cd-HSe组;Cd-LSe和Cd-HSe组NOS活性与C组无显著差异性;Cd组iNOS活性明显高于C、Cd-LSe和Cd-HSe组,Cd—LSe和Cd-HSe组iNOS活性与C组无显著差异;Cd组血浆TNF-α升高．而Cd—LSe和Cd-HSe组未见升高,且低于于C组．提示富硒乳酸菌在有效缓解镉诱导血浆iNOS活性上升,NO、TNF-α释放增加介导损伤过程中可能起重要作用．     

基于语义特征提取与层次结构的问题生成方法

针对传统端到端模型在输入文本语义较复杂情况下生成的问题普遍存在语义不完整的情形,提出一种基于语义特征提取的文本编码器架构.首先构建双向长短时记忆网络获得基础的上下文信息,然后采用自注意力机制及双向卷积神经网络模型分别提取语义的全局特征和局部特征,最后设计一种层次结构,融合特征及输入自身信息得到最终的文本表示进行问题生成.在数据集SQuAD上的实验结果表明,基于语义特征提取与层次结构进行问题生成效果显著,结果明显优于已有方法,并且语义特征提取和层次结构在任务的各评价指标上均有提升.     

CCN蛋白家族研究进展

CCN蛋白家族包含多个成员,它们结构相似,富含半胱氮酸。作为分泌蛋白,CCN蛋白能够促进细胞生长、细胞粘附、细胞迁移;诱导细胞凋亡;并调控肿瘤生长、血管发生和软骨内骨化。由于CCN蛋白在癌症和其它疾病预测或／和诊断中的重要性,成为近几年研究的热点。本文将简述近几年在CCN蛋白领域的研究进展。     

一种增强的3D人脸替换方法

针对3D人脸重建方法在贴图时忽视对纹理处理的设计,仅进行仿射变换和插值,其中仿射变换会导致其生成图像的高频分量遭到损坏,尤其是给出嘴部姿态不同的源、目标人像时,会造成人像的嘴部纹理缺失,而插值方法会造成灰度不连续现象;提出一种增强的3D人脸替换方法,称为基于生成-重建的人脸替换(generative reconstructed face swap, GRFS)。GRFS将对抗生成网络应用于对3D人脸替换结果的纹理修复,包括两个子网络：嘴部修复网络(mouth restoration network, MRN)以及局部修复生成网络(generative local restoration network, GLRN)。MRN用于修复人像的嘴部细节,GLRN用于修复3D人脸重建过程中损坏的高频分量,并使得异常的不连续灰度变得光滑。实验结果表明,GRFS可以在给定单对源、目标人像的情况下生成逼真的人脸替换结果,且在不同实验环境下的表现好于主流人脸替换算法。     

基于视觉传达的产品外观设计感知差异研究

为了解产品外观设计所传达的感知差异,建立客观的图像评价体系,提出利用生成对抗网络,建立无参考图像评价模型.首先,根据产品外观设计对消费者视觉感知差异的影响,提出将消费者的情感感知差异,作为中间变量进行建模分析.其次,基于生成对抗网络结合感知差异,建立无参考图像评价模型,并对生成网络、判别网络以及图像质量评价网络进行设计.实验表明,设计模型的评价分数高于0.93,与常用算法相比,设计方法对不同失真类型的图像有更优异的评价效果.对产品外观的输出结果显示,模型的输出误差更小,预测准确性优于传统评价模型的效果.研究为建立基于视觉传达下的客观图像评价系统提供了参考.     

免疫缺陷大鼠模型的研究进展

免疫缺陷动物模型是指通过筛选自发突变或者基因工程改造建立的缺失一种或多种免疫系统组分,并用于生物医学研究的动物模型。免疫缺陷小鼠模型发展较为成熟,为人源化、患者来源异种移植(patient-derived xenograft, PDX)、干细胞移植以及传染性疾病等研究提供了良好的工具。与小鼠相比,大鼠具有体型更大,代谢和生理与人更接近,更易进行手术操作、样本获取,以及长期应用于临床前毒理和药理的评估等优势。因此,近年来出现了各种免疫缺陷大鼠模型。文章通过动物模型之间的比较,着重综述了免疫缺陷大鼠模型的最新进展,并展望其在干细胞研究和抗肿瘤治疗中的应用前景。