基于抗炎和促红细胞生成作用的九味补血口服液改善血虚证小鼠造血功能的机制研究

为探讨九味补血口服液改善血虚证小鼠造血功能的作用及机制,采用超高效液相色谱串联四级杆飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF-MS/MS)技术鉴定九味补血口服液中的化学成分;利用蛋白互作和网络分析手段筛选九味补血口服液治疗贫血的关键网络靶点,并对关键网络靶点进行基因本体(GO)分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析;同时采用分子对接技术将潜在活性成分与关键网络靶点对接,评估活性分子与靶点的结合能力。在动物实验中,采用环磷酰胺建立小鼠血虚模型,设立对照组和模型组,复方阿胶浆口服液组(30 mL/kg)及九味补血口服液高、中、低剂量组(10.0、5.0、2.5 mL/kg),每天灌胃给药1次,连续32 d。检测全血中红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)和红细胞压积(HCT)水平,并利用qRT-PCR法和免疫印迹法对关键靶点及通路在血虚证小鼠肾脏的表达进行验证。结果显示,在91种鉴定的九味补血口服液化学成分中,满足口服生物利用度(OB)≥30%和药物相似性(DL)≥0.18的条件,且具有相应靶点的潜在活性成分共计15个。分析九味补血口服液成分-血虚疾病靶点网络,获得九味补血口服液治疗贫血的关键靶点15个,主要富集于核因子-κB (NF-κB)信号通路(NF-κB signaling pathway)、代谢通路(Metabolic pathway)、缺氧诱导因子-1(HIF-1)信号通路(HIF-1 signaling pathway)、Toll样受体信号(Toll-like receptor signaling pathway)通路等。分子对接结果显示,甘草苷、橙皮素与Toll样受体4(TLR4)具有强烈的结合能力。动物实验结果显示,与对照组相比,血虚证小鼠RBC、HGB和HCT水平明显降低,TLR4/NF-κB p65介导的炎性信号增强,缺氧诱导因子-1α (HIF-1α)/促红细胞生成素(Erythropoietin,EPO)介导的促红细胞生成信号受抑制(P<0.05或P<0.01)。与模型组相比,九味补血口服液各剂量组可显著升高血虚证小鼠RBC、HGB和HCT水平,不同程度地逆转TLR4、NF-κB p65变化,并上调HIF-1α、EPO mRNA或蛋白的表达水平(P<0.05或P<0.01)。因此,九味补血口服液可以改善血虚证小鼠的贫血状态,其机制可能与促进肾脏中HIF-1α/EPO介导的促红细胞生成作用、减少TLR4/NF-κB p65介导的肾脏炎症反应相关。     

大规模复杂换热网络联动进化障碍分析及策略改进

针对启发式算法在优化大规模换热网络时出现优化精细度不足的问题,提出一种以小负荷公用工程为导向的换热单元耦合联动强制进化策略。该策略以小负荷公用工程作为导向,构建具有耦合关系的换热单元环路,并对环路内的换热单元热负荷进行联动调整,同时保持环路外换热单元的热负荷和流股匹配不变。该策略旨在最大程度回收流股的能量,以减少小负荷公用工程使用带来的费用增加。将策略应用于强制进化随机游走算法并对两个算例进行测试,算例H8C7和H10C10的优化结果分别为1495292 $/a和1713637 $/a。与改进前相比,分别降低了7466 $/a和7533 $/a;与文献中最优解相比,分别减少了2033 $/a和1450 $/a,证明了该策略的有效性。     

汽车故障知识图谱构建及应用研究

知识图谱技术对汽车高效的故障诊断具有重要的意义,现有汽车故障知识图谱构建存在着实体识别模型效果不佳、无法解决嵌套实体等问题。针对上述问题,通过采用全词掩码的预训练语义模型、加入对抗训练和改进嵌套实体识别模型的方式提高实体识别模型效果,提出了一种改进的嵌套实体识别模型。实验结果表明,所提模型在F1指标、P指标、R指标上相比基线模型分别提高了3.56%、4.08%、3.05%,相比其他模型也有不同程度的提高,验证了所提模型对汽车维修领域实体识别具有显著效果。同时,基于构建的汽车故障知识图谱,实现了汽车故障知识智能问答原型系统,展示了知识图谱技术在汽车故障诊断与维护领域的应用前景。     

基于时频域融合和ECA-1DCNN的航空串联故障电弧检测

为了快速准确地检测航空交流线路中出现的串联故障电弧,提出了一种基于时频域融合和加入高效注意力机制(efficient channel attention, ECA)的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的故障检测算法。首先,搭建航空交流电弧故障实验平台,负载选择多类型、多参数值进行电流信号的采集;其次,为了保留更多的故障信息,分析其特征频段,经过大量数据验证,航空串联电弧在发生时,1 000～4 000 Hz分量具有一定的占比,因此将原始信号与特征频段进行融合,融合后的一维数据作为模型输入;最后,搭建ECA-1DCNN检测模型,进行训练,并通过K折交叉验证模型的有效性,得到测试集平均准确率为97.96%。该方法网络层数较少,计算快速,避免了复杂时频域计算过程,较为智能,对航空串联电弧检测装置的研究提供了理论参考。     

大学英语网络自主学习成效归因研究

随着高等教育和信息技术的发展,大学英语网络自主学习及其学习者比例的扩大,网络自主学习的优势充分体现.但是,研究数据也表明,学习者个体学习成效却有相当大的差异.对网络环境下大学英语自主学习成效进行归因研究日显重要.基于社会心理学中常见归因分析方式,就网络自主学习中学习策略指导、合作学习模式组织及合作学习活动设计等方面进行归因探究并提出可行性建议.     

一种新型的多址接入中继协作方案

现有多址中继协作方案的编码增益有限且用户之间不能相互辅助,为此,文中提出了一种结合网络与信道编码的多址中继协作方案:在中继端利用网络编码将不同用户的编码冗余同时转发,目的端通过对某个用户信息的正确译码恢复出其他用户的编码冗余.通过对译码错误事件概率的分析,推导了该方案的中断率与误码率近似值表达式.仿真结果表明,随着信噪比的提升,文中方案可获得比编码协作更好的中断率和误码率性能,同时信噪比较高的用户还可辅助提升信噪比较低的用户的性能.     

基于G/G/1排队模型的802.11 DCF延迟分析

针对现有802.11 DCF分析模型在进行退避机制分析时不考虑周围节点状态的不足,提出了一种非饱和情况下IEEE 802.11 DCF协议的性能分析方法,推导出了以802.11 DCF为媒体访问控制(MAC)层协议的单跳无线网络中,MAC层的分组延迟及其抖动表达式,并分析了不同分组到达速率、节点数和退避窗口大小对MAC层分组冲突概率、延迟及其抖动的影响.仿真结果表明:MAC层的分组冲突概率、延迟及其抖动随着分组到达速率、节点数的增加而增加;以冲突概率的增加为代价,减小最小退避窗口可以减小MAC层的分组延迟及其抖动.     

并形系统的3种网络DEA模型与应用选择

网络数据包络分析模型可以用来同时测算决策单元的系统及其每个子系统的效率.现有的网络数据包络分析模型可以分为独立模型和关联模型两类,且主要以并形和链形这2种基本网络结构为对象,研究其规模报酬不变假设下的效率评价问题.根据实际情况,将给出半独立并形系统的效率评价方法,并在规模报酬可变的假设下,建立一个并形关联网络DEA模型,用来测算纯技术效率和规模效率.对独立、半独立和关联网络DEA 3种模型的比较研究发现:独立网络DEA模型不符合管理实践;尽管半独立网络DEA模型具有实践背景,但理论分析和实证研究表明该模型应用价值有限;而关联网络DEA模型不仅具有实践背景,而且与其他模型相比系统效率评价结果具有较强的可分性,这些特质使其有理由成为目前并形系统效率评价的首选模型.     

利用极小割计算随机流网络可靠度的一种算法

对随机流网络可靠度的计算问题进行了研究.提出了网络元件(边和结点)容量下确界的概念,在求基于每个极小割集的每个元件的容量向量时,对其满足的约束条件进行了改进,使其可行解集合大大减小.同时给出了两个引理,根据这两个引理,使得求基于极小割集的所有d-上界点变得非常简单,从而得到了一个计算随机流网络最大流量不少于给定需求流量d+1的可靠度的有效算法.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少. 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x_1~((0)))和GM(1,N,x_1~((1)))模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值.进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法. 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性.