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关键词： 痛风性肾病   铁死亡   四妙散   网络药理学   分子对接  

摘要： 目的：基于网络药理学和分子对接探讨四妙散调控铁死亡治疗痛风性肾病（Gouty Nephropathy,GN）的作用机制。方法：通过中药系统药理学数据库分析平台（TCMSP）获取四妙散活性成分并预测相关作用靶点，构建有效成分-靶点数据库；在人类基因（GeneCards）和疾病基因获取（DisGeNET）数据库获取GN相关靶点；利用微生信网站获取四妙散和GN的韦恩图并获取交集靶点；利用Cytoscape 3.10.0软件绘制药物-成分-疾病-靶点图，在String数据库分析蛋白质-蛋白质相互作用关系并绘制网络图，利用DAVID数据库对交集靶点进行基因本体论（GO）富集分析和京都基因与基因组百科全书（KEGG）富集分析；在FerrDB数据库获取铁死亡相关靶点，综合分析四妙散、GN和铁死亡之间的关系，并将度值排名前5的活性成分和核心靶点进行分子对接验证。结果：共得到四妙散72种活性成分，对应靶点757个，GN靶点181个，铁死亡靶点511个，3者取交集共获得14个靶点。蛋白互作分析发现，丝裂原活化蛋白激酶（Mitogen-Activated Protein Kinase,MAPK）1、信号转导因子和转录激活因子（Signal Transducer and Activator of Transcription,STAT）3、V-rel网状内皮增生病毒癌基因同源物A(Recombinant V-Rel Reticuloendotheliosis Viral Oncogene Homolog A,RELA)、过氧化物酶体增殖物激活受体γ(Peroxisome Proliferator Activated Receptor γ,PPAR γ)、Toll样受体（Toll-like Receptor,TLR）4及非受体酪氨酸激酶（Non-Receptor Tyrosine Kinase,SRC）为调控铁死亡的核心靶点。KEGG富集分析显示，四妙散调控铁死亡治疗GN主要通过介导肿瘤坏死因子（Tumor Necrosis Factor,TNF）、核因子κB(Nuclear Factor kappa B,NF-κB)及MAPK信号通路。分子对接结果表明，四妙散主要活性成分与核心靶点有较好的结合能力。结论：四妙散治疗GN主要通过多成分、多靶点、多通路，推测铁死亡通路可能为重要的作用机制。

关键词： 暴雨预测   卡尔曼滤波“   估计-校正”循环网络   个别变化   物理信息神经网络  

摘要： 【目的】精确的暴雨临近预测在防灾减灾、工农业生产和交通运输等多方面起着重要作用，对于保障社会经济发展与人民财产安全具有十分重要的意义。然而现有暴雨智能预测方法没有充分考虑暴雨过程、观测以及建模等环节的不确定性问题，阻碍了预测准确性和稳定性的提升。【方法】本文提出基于卡尔曼“估计-校正”循环网络的暴雨临近预测方法，在个别变化理论约束下估计气象状态，并在卡尔曼滤波的指导下依据估计误差进行气象状态校正，以实现准确和可靠的暴雨预测。所提“估计-校正”网络包括个别变化约束的深度状态估计和估计误差指导的气象状态校正2个核心单元；前者根据历史气象状态估计下一时间步的气象状态及误差；后者根据估计误差和观测误差进行气象状态的校正；二者共同提升暴雨预测精度和稳定性。【结果】在ERA5和NCEP数据集上的实验证明，所提方法的暴雨预测准确性指标CSI比所对比的基线方法提升了5%，并以稳定性指标SPREAD≈0.5的成绩取得了良好稳定性。【结论】验证了在深度学习中融合滤波理论缓解不确定性问题的可行性。

关键词： 自由空间光网络   深度强化学习   可靠路由   链路余量   动作掩码  

摘要： 自由空间光网络易受到大气湍流、天气状态和节点死亡等各种不可控因素的影响，这些因素会导致网络的传输业务中断，降低网络的整体性能。针对复杂自由空间光网络环境的特性，提出一种基于深度强化学习的可靠路由算法，算法通过动作掩码机制将算法的动作空间约束在当前位置下的有效动作，能够使算法的训练效率和收敛速度提升58.3%。同时，算法可以根据自由空间光网络大气环境和节点状态的变化调整路由，提高数据传输的可靠性，改善路由的数据交付率并减少能量消耗和时延。雨、雪、雾天情况下，所提算法的数据交付率达到96.9%、91.3%和84.5%，与DQN (Deep Q Network,DQN)算法相比提高了2.9%、5.3%和6.9%；当网络中存在死亡节点时，所提算法的数据交付率可达88.2%，与DQN和蚁群算法相比分别提高了3.9%和9.2%。此外，研究结果表明，所提算法的能量消耗和传输时延相比DQN算法均有一定改善。

关键词： 供应链网络   数字化转型   ESG表现   同群效应   供应链溢出  

摘要： 基于共同供应链网络探究企业数字化转型的ESG驱动效应对于实现中国企业绿色高质量发展具有重要意义。为此，本文在理论上厘清企业数字化转型对供应链上下游企业ESG表现的垂直溢出方向与同群联动机制。本文以2009—2021年沪深A股上市公司为研究对象，构建“企业数字化转型—供应链上下游企业ESG表现”数据集，实证探究企业数字化转型对企业ESG表现的供应链溢出方向、效应与机制，并进一步在多维供应链情境下进行异质性分析。研究发现：第一，企业数字化转型显著提升上游供应商ESG表现，而对下游客户ESG表现的影响则不显著。第二，企业数字化转型通过同群联动机制促进供应商ESG表现提升，并且同群效应的发挥在大客户中更为显著。第三，为进一步明晰企业数字化转型的供应链前向溢出效应，在对供应链网络情境进行多维划分后得到，企业数字化转型对供应商ESG表现的提升作用在高透明度、空间邻近、低集中度以及低稳定性的情境下更为显著。本文研究结论有助于高效发挥企业数字化转型溢出效应，同时为推动数字时代供应链关联企业协同发展提供经验借鉴。

关键词： 重力数据   小波变换   深度学习   残差连接   通道注意力  

摘要： 为降低干扰噪声对重力实测数据的影响，进一步提高重力数据处理精度，提出一种基于多级小波残差网络(MWRNet)的重力数据去噪方法，该方法结合小波变换和神经网络实现对重力数据中噪声分量的去除。首先通过小波变换对重力数据进行分解，然后利用神经网络进行噪声提取，同时引入残差通道注意力（RCA）模块增强网络的噪声提取能力。利用模拟数据和实测数据对所提重力数据去噪方法进行测试，实验结果表明：所提方法相较于其他重力数据去噪方法有着更好的效果。在噪声标准差为50的实验中，所提方法相较于传统去噪算法三维块匹配算法（BM3D）在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）上分别有着21%和9%以上的提升，相较于基于深度学习的去噪算法DnCNN(Denoising Convolutional Neural Network)和MWCNN(Multi-level Wavelet-CNN)分别有着0.4%和1%以上的提升。

关键词： 人工智能导论   电子信息工程专业   卷积神经网络   实验案例  

摘要： 为了培养学生的开发和应用实践能力，根据课程实验设置，本文设计了基于多尺度卷积神经网络的草莓畸变识别实验案例供学生学习和上机实践。为了提高畸变草莓图像的识别能力，本文研究了多尺度卷积神经网络，并实现了一个草莓畸变图像识别算法。实验结果表明，本文算法对于草莓畸变图像具有准确的识别能力，有效的降低了光照和背景等因素的影响。通过该实验案例，加深了学生对人工智能知识的理解，培养了学生学习人工智能方向的兴趣，提高了学生的人工智能项目开发和应用能力。

关键词： 民营文旅企业   网络结构   社会网络分析   QAP分析  

摘要： 本研究基于2012、2017、2022年三个时间截面的民营文旅企业的异地投资数据，构建民营文旅经济空间关联网络，通过社会网络分析和QAP分析方法，探讨了网络的空间结构特征及其影响因素。结果表明：(1)2012-2022年间中国民营文旅经济联系网络整体结构由以京沪深为顶点的三角形框架向以京津冀、长三角、珠三角、成渝四大城市群为顶点的菱形网络结构演变，空间分布上呈现“东南强、西北弱”的非均衡分布格局。(2)网络核心节点不仅包括京沪广深等高行政等级城市，还包括绍兴、汕头等民营经济大市。(3)民营文旅企业在进行投资区位选择时具有显著的路径依赖性，东部沿海城市是投资流入的主要地区。(4)网络存在明显的抱团投资现象，但集聚程度呈下降趋势。(5)投资布局受城市经济发展水平、城市行政等级和地理邻近等多重因素影响，但政府支持强度对民营文旅经济网络的影响不显著。

关键词： 图像去雾   多尺度特征融合   自适应权重   注意力机制   并行分支结构  

摘要： 为了解决复杂场景下，因处理雾霾过程中细节信息丢失导致清晰度下降的问题，本文提出一种基于U-net的多尺度特征融合去雾网络。在编码器部分，采用动态加权机制的大核卷积（DLKC）增强对全局信息的提取能力，通过动态加权机制自适应调整不同特征的权重，提升模型对复杂场景的适应能力。同时引入平行特征注意力模块（PA1）捕捉图像中的细节和颜色信息，有效防止在去雾过程中丢失重要特征。针对雾天存在光照变化复杂且雾霾不均匀问题，在解码器部分的平行特征注意力模块（PA2）中引入坐标注意力，将空间信息与通道信息结合，更全面地捕捉特征图中的关键信息。实验结果显示，本文提出的网络模型在多种数据集上表现出优异的去雾效果，与FFA-Net、AOD-Net等经典去雾网络相比，本文提出的网络模型在图像去雾效果等方面表现出更优越的性能，有效改善细节丢失等问题。

关键词： 知识搜索广度   知识搜索深度   技术多元化   创新质量   小世界  

摘要： 知识基础理论强调知识是企业创新的关键资源，加强知识搜索力度，促进知识元素间相互组合与创新转化是企业提升创新质量的重要战略。基于人工智能与智能制造装备相关领域的联合授权发明专利，构建合作创新网络与知识网络。以人工智能与智能制造装备相关领域高新技术企业为样本，利用FGLS回归模型实证分析了知识搜索对企业创新质量的影响，并检验了技术多元化的中介作用及小世界效应的调节作用。研究发现：知识搜索广度正向影响企业创新质量，知识搜索深度对企业创新质量具有倒U型影响；知识搜索广度正向影响技术多元化，知识搜索深度对技术多元化具有倒U型影响，且技术多元化在知识搜索广度与深度和企业创新质量关系中发挥部分中介作用；小世界效应正向调节知识搜索广度与深度和技术多元化及企业创新质量的关系。研究结论对于企业高效采取知识搜索策略，提高技术多元化水平，进而促进企业创新质量提升具有一定启示意义。