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关键词： 异源图像   图像配准   特征匹配   图神经网络   注意力机制  

摘要： 为了探讨图神经网络在处理异源图像配准任务中的应用和性能,为后续的图像融合或拼接等任务提供支持,通过综述现有文献,介绍了多种图神经网络模型及其在图像配准领域的应用,并对各种图神经网络架构进行了比较,评估了不同模型的性能。研究发现,图神经网络模型凭借其对图结构信息的有效利用能力及对节点属性信息的精细捕捉,在处理异源图像配准时展现出较传统方法更优的性能。通过对图像配准方法的系统研究,为解决异源图像配准任务面临的配准难度大和精度低的问题提供了新的技术思路。

关键词： 网络药理学   分子对接   扶脾柔肝颗粒   肝纤维化   血管新生  

摘要： 目的:基于网络药理学和分子对接探讨扶脾柔肝颗粒(FRG)抗肝纤维化血管新生的物质基础及其分子机制。方法:从TCMSP、GeneCards和OMIM数据库中筛选FRG和肝纤维化血管新生的靶点,并运用Draw Venn Diagram数据库获得FRG与肝纤维化血管新生的共同靶点。使用Cytoscape软件构建“中药-成分-共同靶点”网络及PPI网络,并筛选出其关键成分和核心靶点。使用Metascape数据库对共同靶点进行GO和KEGG富集分析。通过AutoDock Vina软件对关键成分与核心靶点进行分子对接验证。结果:筛选得到105个FRG活性成分和285个靶点,FRG与肝纤维化血管新生有116个共同靶点。“中药-成分-共同靶点”网络分析得出关键成分为槲皮素、木犀草素、山奈酚等;PPI网络分析得出核心靶点为STAT3、IL-6、TNF、VEGFA、IL1B。GO富集分析主要涉及缺氧反应、炎症反应及类固醇代谢等生物过程;KEGG富集分析主要涉及PI3K/Akt信号通路、HIF-1信号通路、IL-17信号通路等。分子对接结果表明,关键成分和核心靶蛋白之间具有良好的结合能力。结论:FRG可能通过作用于STAT3、VEGFA、TNF等蛋白来干预肝纤维化血管新生,其机制可能与其抑制P13K/Akt/HIF-1α信号通路有关。

关键词： 安全工程   A^(*)算法   启发式搜索   动态规划   火灾场景  

摘要： 传统A^(*)算法被广泛应用于路径规划研究中,但该算法在处理复杂环境时存在搜索效率低和寻优路径质量不高的问题。为克服这些问题,提出了一种改进A^(*)算法,该算法结合了启发式搜索与实时动态规划的思想,能在保留A^(*)算法优势的同时显著提升其搜索效率和路径质量。在改进算法中,设计了一种新型启发式函数,该函数不仅考虑了火灾场景下的危险因素,还引入了实时动态规划策略以引导搜索过程,从而生成更高效的疏散路径。将改进算法与原始算法进行性能对比测试以及建筑火灾模拟疏散仿真对比试验,以验证改进算法的寻优性能。对比测试和试验结果表明,改进A^(*)算法在提高路径规划效率方面具有显著优势。与传统A^(*)算法相比,改进A^(*)算法生成的应急疏散路径中拐点数量少,扩展节点的数量减少96.49%,路径计算速度提升95.68%。验证了改进A^(*)算法在复杂场景下的优越性能,表明改进A^(*)算法在实际应用中具有广阔的前景。

关键词： 大科普理念   行动者网络理论   专业图书馆   科普服务   跨界合作  

摘要： 大科普理念下专业图书馆科普服务跨界合作是一个多元异质主体参与的系统,文章引入行动者网络理论构建专业图书馆科普服务跨界合作行动者网络。对开展跨界合作科普服务的专业图书馆进行调研,识别出专业图书馆科普服务跨界合作中的行动者;选择五家不同情况的专业图书馆为调研样本,对其馆员、合作方人员及用户进行访谈,明确核心行动者与强制通行点,分析各行动者的利益和障碍;对各行动者转译过程进行研究,呈现各行动者构建起专业图书馆科普服务跨界合作行动者网络的动态过程,并对该行动者网络的运行机理进行分析,最终形成“政府领导、母体机构支持、专业图书馆为主体、社会组织协同、用户参与”的科普服务跨界合作格局。

关键词： 计算机网络   信息安全   防护对策  

摘要： 计算机网络的普及为社会发展和工业进步提供了新的机遇,打破了时空的限制。在高校这个人才培养的重要场所,计算机网络系统的应用成为不可或缺的一环。学校需要整合教学资源,构建健全的校园网系统。然而,随着网络系统的不断发展,网络病毒和黑客攻击等威胁也不断增加,这对学校网络的稳定性提出了挑战。因此,学校必须运用先进技术来保护网络信息安全,不断完善网络系统,确保计算机网络的正常运行。在高校环境中,对计算机网络信息安全的关注至关重要,学校应将增强网络系统防御能力作为首要目标,以保障学校数据的安全,防范数据损失。

关键词： 高频GNSS地震波降噪   自编码器   小波变换   神经网络  

摘要： 高频GNSS (Global Navigation Satellite System)技术能够直接获取近场大振幅动态位移,在强震震源反演等研究领域发挥着重要的作用.当震级不高或者震中距较远,台站位移较小时,高频GNSS动态波形信噪比较低,不利于震源参数的精确确定.如何对信噪比较低的高频GNSS地震波降噪处理,提高波形信噪比,是高频GNSS地震学研究的重要内容之一.本文尝试将深度学习应用于高频GNSS地震学,提出了一种自编码器与小波变换相结合的高频GNSS地震波降噪方法.以2019年7月美国加利福尼亚州MW7.0地震事件为研究对象,本文对1 Hz的GNSS解算结果进行了模型训练和降噪测试.合成测试集的降噪处理与分析表明,通过此方法降噪后三分量波形的均方根误差和静态位移误差均在毫米量级,数据信噪比提升2到5倍. GNSS实际观测数据的降噪处理和分析进一步验证了其降噪效果.在此基础上,用此模型对2022年9月中国四川省泸定M6.8地震的GNSS地震波做了降噪处理,初步验证了此模型的时空适应性.

关键词： 网络餐饮   食品安全监管   监管体系   第三方平台  

摘要： 随着互联网技术的快速发展,网络餐饮行业也日益兴起,成为人们日常生活中的重要组成部分。然而,随着市场规模的不断扩大,食品安全问题也日益严重,尤其是网络平台上的餐饮商家缺乏有效监管,易引发食品安全事故。基于此,本文分析了当前网络餐饮食品安全监管中的主要问题,提出了加强监管的具体对策,以推动行业健康发展,保障消费者的食品安全。

关键词： 不平衡数据   网络流量异常检测   优化SMOTE算法   核主成分分析   卷积神经网络   Softmax分类  

摘要： 为有效解决不平衡数据影响的问题,确保面对大规模网络流量数据异常检测的实时性,提出了基于不平衡数据的网络流量异常检测方法。通过优化SMOTE(合成少数类过采样)算法对含不平衡数据的网络流量数据进行平衡处理,将得到的数据集通过核主成分分析方法实现特征提取后,输入到卷积神经网络中。通过卷积和池化过程进一步实现网络流量数据深度特征提取,依据Softmax分类层对网络流量特征进行分类,利用训练好的卷积神经网络预测模型实现不平衡数据的网络流量异常检测。通过实验验证,该方法展现出了良好的效率和稳定性。在迭代次数为40次时,实现最佳不平衡数据处理结果,能够对异常数据进行精准识别。

关键词： 起重机   轮压   应变传感器   神经网络   检测  

摘要： 为了准确便捷地开展起重机轮压测试,文中研制出基于应变-轮压力学模型的轮压检测试样,利用试样在起重机车轮下产生的应变构建神经网络模型,并将应变数据导入神经网络进行训练,用训练好的模型推断出起重机车轮轮压。实验效果表明:使用神经网络方法进行起重机车轮的轮压检测是可行的。