基于MPEG心理声学模型II的自适应音频水印算法

音频水印作为保护音频作品的版权和秘密通信的可行方法,成为近年数字水印研究领域中的一个热点。针对目前音频水印算法研究中自适应性能没有得到重视的问题,提出一种基于心理声学模型II(以下称模型II)的自适应盲检测音频水印算法,令算法具备良好的自适应性和稳健性。     

Wnt/β-连环蛋白通路在免疫检查点抑制剂耐药中作用的研究进展

Wnt/β-连环蛋白信号通路是癌症领域最热门的分子靶点之一,与许多恶性肿瘤的发生和发展密切相关. Wnt/β-连环蛋白信号通路还广泛应用于肿瘤免疫调节,异常活化的Wnt/β-连环蛋白与肿瘤免疫抑制微环境密切相关.目前,免疫检查点抑制剂的研究和应用已相当广泛,但是以靶向程序性死亡受体1 (programmed cell death protein 1, PD-1)/程序性死亡配体1 (programmed cell death ligand 1, PD-L1)和细胞毒性T淋巴细胞抗原4 (cytotoxic T lymphocyte antigen-4, CTLA-4)为代表的免疫检查点抑制剂存在患者响应率低和耐药的问题. Wnt/β-连环蛋白的激活会抑制肿瘤微环境CD8⁺T细胞的浸润,抑制抗肿瘤免疫反应并诱导免疫检查点抑制剂耐药.重点讨论了Wnt/β-连环蛋白信号通路与免疫检查点的关系,并对Wnt/β-连环蛋白抑制剂联合免疫检查点抑制剂治疗恶性肿瘤的研究进展进行综述.     

拟除虫菊酯对昆虫神经信号通路的作用机制及其代谢抗性研究进展

拟除虫菊酯是一类高效、低毒、广谱的杀虫剂,被广泛应用于农业生产.研究表明,昆虫电压门控钠离子通道是拟除虫菊酯的靶标位点,γ-氨基丁酸(GABA)受体是其次级靶标,钙离子通道和氯离子通道等其他离子通道是其潜在作用位点.乙酰胆碱酯酶和ATP酶与昆虫运动行为能力直接相关,谷胱甘肽硫转移酶、细胞色素P450酶系等代谢酶系的突变与昆虫拟除虫菊酯的代谢抗性直接有关.在长期拟除虫菊酯暴露下,昆虫的生存会受到极大威胁,并对生态平衡造成潜在破坏.     

邻接矩阵求带权图中最短通路

通过对带权邻接矩阵定义一种运算,计算n阶简单带权图中任意两点之间步长为1,2,…,n -1的最短通路长度,逐步比较,确定通路所过各边权值之和最小的即最短路径。在计算的过程中用矩阵记下最短路径所经过的所有结点,最后验证了其在无向和有向简单带权图中的有效性。     

递增负荷运动通过NO信号通路降低高血压机制的探讨

为探讨大负荷运动通过NO信号通路降低高血压的可能机制,作者利用大鼠高血压模型进行大负荷运动后,再以酶化学方法检测大鼠血液中一氧化氮合酶(NOS)活性变化以及用反转录多聚酶链式反应检测大鼠大动脉组织中NO和NOS的mRNA水平;还以免疫印迹实验检测大鼠大动脉组织中VEGF蛋白水平的变化及动脉血管组织Akt,PI3K水平.结果显示,模型组心脏中NOS活性及NO的mRNA水平显著高于对照组(P<0.05),模型组心脏中NOS及NO的蛋白表达水平也显著高于对照组(P<0.05),模型组心脏组织中激活型Akt,PI3K水平高于对照组,而总Akt,PI3K蛋白水平没有明显增高.以上结果表明,大负荷运动可增强组织中的Akt,PI3K活性,从而调节血液中NOS活性,调节血液中NO水平,并最终降低高血压.     

基于WINCE和S3C2440A的嵌入式音频系统

针对音频系统中普遍存在音质差、噪声大等问题,介绍了基于S3C2440A和UDA1341TS构成嵌入式音频系统的一种实现方案.研究了S3C2440A的IIS总线接口,分析了UDA1341TS的工作模式,给出了S3C2440A和UDA1341TS的硬件接口电路,其中重点阐述了音频驱动的实现.该嵌入式音频系统设计实现了录音、播放和调节音频效果等功能,嵌入式音频电路以及音频处理程序已用于手持设备上.     

用独立通路法确定矿井通风网络的极值流

确定矿井通风网络极值流的常用算法有Ford-Fulkcrson法、Edmonds-Karp法和Dinic法。所谓独立通路就是采用深度优先搜索法在找通路的过程中，后面的通路至少要含有一条前面的通路所不含有的分支。独立通路法确定网络的极值流，就是利用找独立通路的思想来找增广路，找增广路时每次至少有一个分支达到饱和。从网络的源点开始进行寻边，找分支的可增广量为量大的出边，将该出边的末节点作为新的寻边始节点，继续找可增广量最大的出边，该搜索过程一直到所寻找的分支的末节点为网络的汇点为止，一条增广路即一条通路确定完毕，将该通路中分支的最小增广量作为通路的增广量对通路的各分支进行增广。增广后至少有一条分支达到饱和，删除饱和分支，用导出的网络继续找新的增广路并增广。     

反馈放大电路中反馈极性及组态的判别法

在研究反馈放大电路的基础上，介绍一种简单、适用的反馈极性及组态的判别法。     

基于耳蜗图多示例分析的音频场景分类模型

音频场景分类(Acoustic Scene Classification, ASC)是计算听觉场景领域最具挑战的任务之一。传统的ASC模型大多采用基于线性频率分析的手工特征加基于深度学习的分类模型方法。然而,一方面,由于基于线性频率分析的特征提取方法无法模拟人耳基底膜的非线性频率选择特性,从而造成特征分辨率低下的问题;另一方面,现有的分类模型无法解决由于音源复杂且音频事件高度重叠所造成的分类准确率低下的问题。为了解决以上问题,提出了基于耳蜗图多示例分析的音频场景分类模型,一方面采用中心频率按照等效带宽均匀分布的余弦滤波器组对信号频谱进行滤波以模拟人耳听觉感知特性;另一方面,通过引入多示例学习刻画整个数据结构的特点以提高分类准确率。此外,为了抵抗音频事件的频移影响,在多示例学习分类模型的分类预测整合器中采用平均池化方法。在DCASE 2018和DCASE 2019竞赛所提供的Task1a数据集上的实验结果表明,本文提出的模型比DCASE 2018竞赛所提供的基线系统以及传统的基于Log Mel特征提取和多示例学习的模型实现了更高的分类准确率,同时也验证了平均池化要优于最大池化。     

基于范重心的自适应量化音频盲水印算法

为了实现数字音频版权保护,利用音频信号低阶统计量的稳定性和离散余弦变换的去相关性,设计了一种基于范重心的自适应量化音频盲水印算法。原始音频信号按固定长度分帧,计算分帧音频范重心坐标并确定水印嵌入候选区域,水印信息自适应量化嵌入选中的离散余弦变换中低频系数。实验结果证明:该音频水印算法具有鲁棒性和有效性,同时密钥的使用保证了算法的安全性。