课程文献中心 更多>>

关键词： 抑郁倾向   认知重评   自我关注重评   情境关注重评   复杂网络  

摘要： 抑郁倾向是介于抑郁情绪和抑郁症之间的轻度抑郁状态,这种状态被连续诱发则会增加抑郁症的发病率。认知重评是使用广泛且有效的情绪调节策略,可分为自我关注重评和情境关注重评,抑郁倾向个体在这两种策略下的调节效果及脑网络特征如何变化尚不清楚。本研究采用复杂网络探讨抑郁倾向个体在自我关注重评和情境关注重评任务期间的调节效果及脑网络特征。结果发现,抑郁倾向组在认知重评任务期间的效价评分总体上低于健康对照组,唤醒度评分差异并不显著;两组被试在自我关注重评和情境关注重评任务期间的聚类系数、局部效率和最大介数中心性存在显著差异;局部脑区差异主要位于边缘叶、额叶和顶叶等。抑郁倾向组自我关注重评和情境关注重评任务脑网络的异常活动与抑郁倾向的严重程度有关。这表明,异常的脑网络特征可能表明抑郁倾向个体认知重评功能受损,这为预防和改善抑郁倾向症状提供新的见解。

关键词： 云计算   网络安全   防护机制   创新研究   实践应用  

摘要： 针对云计算环境的特性,该文研究了基于云特性的安全防护、跨云协同防护及智能化防护技术,并探讨了数据加密、访问控制、安全审计及应急响应等关键技术。在此基础上,构建了网络安全防护机制,经评估验证了其有效性,并通过实际应用展示了其防护效果。

关键词： 图神经网络   蛋白质互作网络   分子生物学   中药聚类  

摘要： 目的 本研究提出了一种基于图神经网络的中药聚类方法（CHM-GCNK），旨在从生物分子网络层面发现潜在的中药配伍。方法 首先，收集中药、靶点（蛋白质）信息以及它们之间的相互作用关系，构建中药靶点网络。其次，采用图神经网络学习所构建的中药靶点网络，获取中药节点的嵌入表示。然后，利用Kmeans算法进行聚类。最后，采用非线性降维技术t-SNE可视化聚类结果。结果 应用CHM-GCNK、Node2Vec-Kmeans和SVD-Kmeans方法，以治疗肺癌的40个中药为例进行聚类，聚类结果为五个簇，聚类算法评价指标SS、DBI、CH结果显示CHM-GCNK优于其他两种方法，分别为0.4006、0.7631、59.0001。结论CHM-GCNK聚类效果更好，可应用于中药配伍研究，进而为人工智能和多组学数据时代的中医药生物网络分析方法提供参考借鉴。

关键词： 高校网络舆情   校园网络文化   引导  

摘要： 信息技术的高速发展为高校思政教育带来了新的契机与冲击，网络舆论引导工作日渐繁重。校园网络文化建设作为思政教育的重要抓手，对大学生网络舆情引导具有潜移默化的引领作用。文章从高校校园网络文化的内涵入手，阐述了高校网络舆情管理与校园网络文化建设的逻辑关系，提出了二者融合发展的基本思路和践行路径，旨在扩大网络文化育人成效，切实提升思想政治教育的吸引力、凝聚力和向心力。

关键词： 5G网络   切片技术   医院内网   网络替代   实践分析  

摘要： 该文旨在探讨5G切片网络技术在大型综合型医院内网中的应用，并分析其替代传Wi-Fi内网的可行性和优势。通过实际案例分析和理论探讨，文中提出了5G切片网络在医院内网中的实践策略，并展望了对其未来的发展趋势。

关键词： 预应力渡槽   混凝土   热学参数   反演分析   BP神经网络  

摘要： 针对薄壳混凝土预应力渡槽有限元模拟中热学参数不准确，经验值参考性差、传统反分析方法准确率低以及BP神经网络对初始权值和阈值高度依赖等问题，本文根据实际工程需求，构建四输入层，五隐藏层，三输出层结构的神经网络，并引入北方苍鹰优化算法（NGO）对BP神经网络进行优化，运用有限元仿真样本模拟训练了混凝土预应力渡槽热学参数反演的NGO-BP神经网络，将其应用于某预应力U形渡槽的热学参数反演中，对比了现场监测数据、传统BP神经网络方法以及采用遗传算法（GA）优化的BP神经网络方法的计算结果。结果表明：NGO-BP神经网络在计算精度和收敛效率等方面均显著提高，参数反演后的有限元结果与监测数据吻合良好，能够更好地指导混凝土预应力渡槽的施工实践。

关键词： 身份证   信息爆炸   网络安全   个人信息   互联网   被侵害  

摘要： 在这个信息爆炸的时代,互联网如同一片浩瀚的海洋,既孕育着无尽的可能,也潜藏着无数的风险。目前网络安全问题日益突出,个人信息的保护成为我们亟待解决的重大问题。个人信息是我们在网络世界中的“身份证”,一旦泄露,就如同失去了保护的屏障,面临着信息被侵害的风险。因此,我们要像守护生命一样守护个人信息。

关键词： 复杂场景   关系推理   BiFPN   图注意网络   抓取顺序  

摘要： 在复杂环境中安全抓取目标物体对于机器人技术至关重要，这要求机器人能够准确理解目标物体与周围其他物体之间的空间位置关系。尽管卷积神经网络在关系推理方面展现出一定的潜力，但其主要关注像素级信息提取，导致对全局信息的理解不足，并忽略了关键的物体关系，从而限制了推理的准确性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于端到端图注意网络的关系推理模型，旨在提升物体位置关系的准确性。该模型首先采用EfficientNet-B0与双向特征金字塔网络（BiFPN）进行RGB特征提取。其次，在构建图结构时，通过过滤缺乏上下位置关系的物体对，使图结构更加稀疏，从而降低计算负担。随后，利用带权重偏置的图注意网络来预测物体之间的位置关系。在视觉操纵关系数据集（VMRD）上对所提模型进行了训练和评估。结果显示，该模型在关系推理的图像准确率（IA）指标上达到了71.1%的准确率。此外，采用梯度加权类激活映射（Grad-CAM）进行了注意力可视化，进一步验证了模型在多物体无序堆叠场景中推断空间位置关系的有效性，使其适用于真实的机械臂抓取应用。最后，通过在实验室环境中对常见物体进行测试，成功地将模型应用于真实世界的机械臂抓取场景，证明了该模型在实际环境中的通用性和实用性。

关键词： 约束优化   非凸优化   凸优化   线性规划   增广Lagrange函数   内点方法   交替极小化方法  

摘要： 内点方法是求解不等式约束优化的一类重要和有效的方法,而经典增广Lagrange函数方法是求解等式约束优化和凸优化的有效方法.最近的研究表明,结合内点技术的增广Lagrange函数具有很好的高阶光滑性质,并能够保持优化问题的凸性.因此该函数既能够用于有效求解非凸优化,也能够用于有效求解凸优化问题.本文综述近年来我们关于内点增广Lagrange函数方法的系列研究进展,并对下一步的研究方向进行展望.

关键词： 黄蜀葵   非药用部位   多糖   慢传输型便秘   网络药理学  

摘要： 目的 首先分析黄蜀葵根多糖的单糖组成，并进行治疗慢传输型便秘的作用评价，最后通过网络药理学、分子对接技术探讨黄蜀葵根多糖中改善慢传输型便秘的药效物质和分子机制。方法 水提醇沉法制备黄蜀葵根多糖，通过离子色谱法测定黄蜀葵根多糖的单糖组成；采用盐酸洛哌丁胺（10 mg?kg-1）诱导的慢传输型便秘模型，以粪便含水率和小肠推进率两个指标评价其治疗便秘的治疗作用；通过苏木素-伊红（HE）染色法和免疫组化法检测结肠组织病理变化以及闭锁小带蛋白-1(ZO-1)蛋白和紧密连接蛋白claudin-1表达；利用RT-qPCR法检测各组结肠组织AQP3、AQP4、TNF-α、IL-1β和IL-6 mRNA表达水平，最后通过网络药理学和分子对接探究黄蜀葵根多糖治疗STC的潜在核心靶点及相关信号通路，探索其分子机制。结果 黄蜀葵根多糖能增加小鼠粪便含水率及小肠推进率（P<0.01），抑制AQP3、AQP4、TNF-α、IL-1β和IL-6 mRNA的表达（P<0.01,P<0.001）。同时，黄蜀葵根多糖高剂量组可保护结肠屏障的完整性并显著上调便秘小鼠结肠组织ZO-1和claudin-1蛋白表达。此外，网络药理学结果显示，鼠李糖、岩藻糖和葡萄糖醛酸主要作用于STAT3、JUN、CASP3、HSP90AA1、VEGFA和IL-1β等关键靶点，通过调节TRP通道的炎症介质调节、EGFR酪氨酸激酶抑制剂耐药性和糖尿病并发症中的AGE-RAGE信号通路改善便秘。Western blot结果显示黄蜀葵根多糖干预可显著降低便秘小鼠结肠组织的CASP3、VEGFA和IL-1β蛋白表达量。结论 黄蜀葵根多糖可通过多成分、多靶点、多途径治疗慢传输型便秘，为后续的临床应用和药物开发提供科学依据（国家专利已授权ZL202310894613.3），有望促进黄蜀葵非药用部位的资源高效利用。