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关键词： 地震信号处理   面波   波场分离与去噪   深度学习   窗口自注意力网络   U-net网络   迁移学习  

摘要： 反射地震资料中的面波也携带了丰富的地质信息,充分利用这类面波解决地质问题的前提条件是将其完整地分离出来。针对现有深度学习方法没有充分利用面波与体波表现在时空域图像中的分布位置和纹理细节等问题,提出一种基于深度学习的地震面波分离方法。通过融合位移窗口自注意力机制和U-net主干网络,构建出面波智能分离网络,并使用数据增广后的模拟数据与实际数据构建面波数据集来提升神经网络的泛化性;在充分利用面波全局数据特征的同时,为避免波场分离过程中的面波损伤问题,提出一种对边界、结构和纹理信息敏感的混合损失函数以进一步提高面波分离的质量。通过数值模拟地震记录测试了本文方法的正确性,进而将该方法应用于实际地震资料处理。研究结果表明,在模拟地震记录训练的模型基础上进行迁移学习,可进一步提升神经网络的泛化性;相较于低通滤波法和去噪卷积神经网络方法,本文方法分离的面波更为完整,能大幅度提高能量混叠区域的面波分离质量。

关键词： 失眠   PCPA模型   下丘脑   蛋白质组学   蛋白互作关系   差异蛋白  

摘要： 目的采用蛋白质组学技术对PCPA失眠大鼠模型下丘脑蛋白质表达差异进行分析,探讨失眠模型大鼠在失眠过程中下丘脑的差异蛋白互作网络关系。方法将SD大鼠随机分为空白组、模型A组、模型B组,除空白组外全都给予PCPA造模,模型A组造模成功后立即取下丘脑,空白组与模型B组饲养7 d,待PCPA药效减退后取下丘脑。运用蛋白质组学技术检测各组大鼠下丘脑蛋白差异,以差异表达量上调或下调超过1.5倍作为变化阈值,筛选差异蛋白并分析其互作用关系。结果戊巴比妥钠翻正反射试验显示,模型A组、模型B组与空白组的大鼠睡眠潜伏期时间比较,潜睡眠时间均延长(P<0.01),睡眠持续时间均缩短(P<0.01);自发活动试验显示造模后模型A组、模型B组与空白组比较,自发举爪次数均增加(P<0.05)。根据蛋白互作关系网络分析,模型A组与空白组之间蛋白网络中有16个蛋白有较重要作用,其中Map1(T-kininogen 1)、Mfge8(Lactadherin)、P4hb(Protein disulfide-isomerase)与失眠关系较为密切。模型B组与模型A组之间蛋白网络中有12个蛋白具有重要作用,其中Apoa1(Apolipoprotein A-I)、Mfge8(Lactadherin)、Sympk(Symplekin)、Plg(Plasminogen)与失眠关系密切。结论通过PCPA大鼠下丘脑的蛋白互作网络分析挖掘,失眠的发生发展可能与HPA轴的应激反应下神经变性保护、血管内皮细胞、内分泌调节、免疫系统平衡、学习记忆能力以及衰老具有相关性。

关键词： 天空地一体   立体监测网络   淀山湖   水质监测   溯源分析  

摘要： 利用卫星遥感、无人机和走航船等手段组成的天空地一体化立体水质监测网络对淀山湖水质进行监测,并对水质参数的空间分布进行溯源分析。结果表明:(1)构建的水质参数反演模型实现了对淀山湖区域高精度的水质反演。其中总磷质量浓度反演结果的均方根误差(RMSE)为0.0191 mg/L,决定系数(R^(2))=0.64(P<0.001);氨氮质量浓度反演结果的RMSE为0.0360 mg/L,R^(2)=0.83(P<0.001);(2)水质空间分布特征为淀山湖总磷和氨氮浓度均表现为西北高,中部和东西低;叶绿素a浓度呈现出北高南低、东高西低及岸边高、中心低的空间分布特征;(3)通过广义线性混合模型对淀山湖水质空间分布进行溯源分析发现,入湖支流、动力船只、农田和水生植物对淀山湖总磷、氨氮和叶绿素a浓度的分布格局均有显著影响,其中入湖支流的影响最大。该研究结果可为上海市水环境立体监测提供重要参考和科学依据。

关键词： 网络基础设施建设   农村居民消费   地区消费差异   消费结构  

摘要： 在畅通国内大循环、构建新发展格局背景下,扩大农村消费提升内需刻不容缓。而网络基础设施建设对农村消费水平和结构具有重要影响。基于我国2013~2022年农村消费省级面板数据,本文实证分析网络基础设施建设对农村居民消费的影响,并进一步研究其影响机制与异质性。研究发现:第一,网络基础设施建设水平能够显著促进农村居民消费。第二,提升农村居民收入和促进电子商务发展是网络基础设施建设促进农村居民消费的有效渠道。第三,网络基础设施建设对农村居民消费的影响存在异质性特征,对于发展享受型消费,在中部和西部地区,网络基础设施建设的促进作用要更加显著。为进一步发挥网络基础设施建设对农村居民消费的促进作用,应当改善我国农村地区困难群体收入状况、提升我国农村地区网络基础设施建设水平、缩小区域间网络基础设施建设差距以及完善互联网监管体系。Under the background of smooth domestic circulation and building a new development pattern, it is urgent to expand rural consumption and enhance domestic demand. The construction of network infrastructure has an important impact on the level and structure of rural consumption. Based on the provincial panel data of rural consumption in China from 2013 to 2022, this paper empirically analyzes the impact of network infrastructure construction on rural residents’ consumption, and further studies its impact mechanism and heterogeneity. The findings are as follows: First, the level of network infrastructure construction can significantly promote the consumption of rural residents. Second, improving rural residents’ income and promoting the development of e-commerce are effective channels for network infrastructure construction to promote rural residents’ consumption. Third, the impact of network infrastructure construction on rural residents’ consumption is heterogeneous, and the promotion role of network infrastructure construction is more significant for the development of enjoyable consumption in the central and western regions. In order to further play the role of network infrastructure construction in promoting the consumption of rural residents, we should improve the income status of poor groups in rural areas, enhance the level of network infrastructure construction in rural areas, narrow the gap between regional network infrastructure construction and improve the Internet supervision system.

关键词： 辐射源识别   IQ信号   多尺度特征提取   特征选择  

摘要： 目前应用于辐射源识别的卷积神经网络对时序同相正交(in-phase and quadrature-phase,IQ)信号的处理有两种方式:一种方式是将其变换为图像,另一种方式是提取IQ时序数据的浅层特征。前一种方式会导致算法计算量大,而后一种方式会导致识别准确率低。针对上述问题,提出一种多尺度特征提取与特征选择网络。该网络以IQ信号为输入,经多尺度特征提取网络提取IQ信号的浅层特征和多尺度特征,采用特征选择网络降低多尺度特征的数据维度,通过自适应线性整流单元实现特征增强,使用单个全连接层对辐射源进行分类。在FIT/CorteXlab射频指纹识别数据集上,与ORACLE、CNN-DLRF和IQCNet对比实验表明,所提网络在一定程度上提高了识别准确率,降低了计算量。

关键词： 京尼平苷   动脉粥样硬化   分子对接  

摘要： 目的:本研究旨在通过网络药理学深入剖析京尼平苷(Gen)在抗动脉粥样硬化(AS)过程中的潜在作用机制。方法:检索TCMSP、SwissTargetPrediction等权威数据库,精准预测并筛选出Gen的活性靶点。同时,借助OMIM、GeneCards等数据库,全面收集AS疾病的相关靶点。随后,通过Venny在线工具,高效地找出AS与Gen之间的交集靶点。为了更直观地展示这些关系,使用Cytoscape 3.9.1软件绘制活性成分与靶点的网络图。进一步利用STRING数据库和Metascape数据库,深入分析蛋白-蛋白相互作用(PPI)以及靶点的富集情况。最后,通过SYBYL-X 2.0软件,对关键靶点进行模拟分子对接。结果:预测出Gen的活性靶点171个,AS的靶点则多达5 646个。在这两者之中,发现了118个交集基因。进一步的分析表明,Gen在治疗AS的过程中,主要通过调节丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路,影响白细胞介素6(IL-6)、白细胞介素1β(IL-1β)和表皮生长因子受体(EGFR)等关键靶点。分子对接的结果也进一步证实,Gen与丝裂原活化蛋白激酶14(MAPK14)、JUN和PTEN等靶点具有优异的结合能力。结论:本研究表明,Gen可能通过MAPK信号通路,影响MAPK14、JUN和PTEN等基因,从而在AS的治疗中发挥重要作用。这一发现不仅为AS的治疗提供了新的思路,也为后续的实验研究奠定了坚实的基础。

关键词： 大学生   电信网络诈骗   防范对策  

摘要： 当前,电信网络诈骗骗术层出不穷,大学生由于缺乏社会经验、分辨能力差,网络安全意识薄弱、个人信息疏于保护,反诈知识匮乏等原因,成为电信网络诈骗受害的多发群体。为提高大学生防范电信网络诈骗的能力,高校要加强对大学生的反诈教育,提高大学生的心理防备,增强其防范意识,减少此类案件的发生。

关键词： 医学图像分割   CNN   Grad-CAM   LIME  

摘要： 医学图像分割是医疗领域中的一项关键任务,有助于诊断、治疗计划和监测各种疾病,卷积神经网络(CNN)在这一领域的应用表现显著。文章提出一种基于CNN的图像分割模型,采用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)或局部可解释模型不可知解释(LIME)等技术来增强该模型的可解释性,并利用可视化激活和显著性的相关医学图像来深入了解影响模型预测的区域。

关键词： 深度学习   卷积神经网络   码速率估计  

摘要： 在电子侦察中目标对象的码速率是一个重要的信号参数,该参数的获取是进一步对信号进行解调解译的前提条件,因而信号码速率的估计具有重要的现实意义。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在信号处理领域已得到了较为广泛的应用。本文提出了一种基于卷积神经网络的信号码速率估计方法,直接将目标信号的采样数据作为网络输入即可得到对应的估计结果。该方法无需信号调制样式先验已知,且对不同调制样式信号的估计流程一致,因此简化了算法流程,最后通过仿真对算法的有效性进行了验证。仿真结果表明,该方法可以实现信号码速率的准确估计,且对短猝发信号和低信噪比场景具有良好的适应性。

关键词： 云计算技术   计算机网络   安全存储  

摘要： 云计算技术作为当前信息技术发展的重要趋势之一,为计算机网络安全存储系统的设计提供了新的思路和机遇。本文以云计算技术的计算机网络安全存储系统为研究对象,通过对相关技术的分析和实践应用,提出了一种新型的网络安全存储解决方案。首先,对云计算技术在网络安全存储领域的应用进行了系统性阐述,并针对其存在的安全隐患提出了相应的防护措施;其次,设计并实现了基于云计算的计算机网络安全存储系统架构;最后,通过实验证明了该系统的优势,为提高计算机网络安全存储水平提供了有效的技术支撑。