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关键词： 视觉跟踪器   三孪生网络   目标跟踪   图注意力  

摘要： 针对传统孪生网络视觉跟踪器,在跟踪过程当中只采用初始模板,不能适应目标变化,信息编码方式冗余效率低下,导致跟踪器出现漂移的问题,这里提出了一种基于三孪生网络特征和图注意力机制的跟踪算法。该算法首先分析了不同模板与搜索区域的特征响应,然后构建三孪生特征提取网络,将跟踪器预测的结果作为补充模板送入到三孪生特征提取网络;其次,为了使得信息编码更加有效,引入图注意力机制,加强搜索区域和模板间的信息匹配;最后,采用无锚框的方式对目标的位置进行分类预测,对边框进行回归预测。在GOT-10K,OTB100和UAV123基准数据集上进了测,并与目前主流的跟踪器进行对比实验,结果表明这里提出的算法有效地抑制了跟踪器的漂移现象,提高了跟踪器的跟踪成功率,为跟踪器的设计提供了一种新的方法。

关键词： 五味子丙素   神经胶质瘤   网络药理学   分子对接   体外实验   蛋白激酶B1   表皮生长因子受体   肉瘤病毒蛋白   哺乳动物雷帕霉素靶蛋白   表皮生长因子受体2   磷酸肌醇-3-激酶催化亚基α  

摘要： 目的基于网络药理学、分子对接技术和体外实验验证探究五味子丙素抗胶质瘤的作用及其机制。方法通过TCMSP等数据库筛选五味子丙素相关靶点,借助GeneCards等数据库收集胶质瘤相关靶点,得到五味子丙素与胶质瘤的交集靶点并绘制韦恩图,用STRING数据库构建PPI网络,并利用Cytoscape软件筛选出核心交集靶点。利用DAVID数据库对交集靶点进行基因本体论(GO)和京都基因和基因百科全书(KEGG)富集分析,用AutoDock软件通过分子对接验证五味子丙素与核心交集靶点的结合能力,并运用PyMol软件可视化分析。体外实验采用五味子丙素(25、50、100μmol/L)处理人胶质瘤U251细胞,应用CCK-8、划痕实验、Western Blotting等方法检测五味子丙素对细胞增殖、迁移及蛋白表达的影响。结果共筛选出药物靶点98个,疾病靶点3230个,药物与疾病交集靶点63个,核心靶点为蛋白激酶B1(Akt1)、表皮生长因子受体(EGFR)、肉瘤病毒蛋白(SRC)、哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(m TOR)、表皮生长因子受体2(ERBB2)、磷酸肌醇-3-激酶催化亚基α(PIK3CA)等。KEGG通路142条,主要包括磷脂酰肌醇-3激酶(PI3K)/Akt、Rap1和低氧诱导因子-1(HIF-1)信号通路等。体外研究发现,与对照组相比,五味子丙素50、100μmol/L能抑制人胶质瘤U251细胞的增殖和迁移,且五味子丙素25、50、100μmol/L均能显著降低PI3K/Akt通路相关蛋白p-Akt和p-ERK1/2蛋白的表达(P<0.05、0.01、0.001)。结论五味子丙素可能通过PI3K/Akt信号通路抑制人胶质瘤U251细胞的增殖和迁移。

关键词： 人工智能   光传输网络   故障预测   故障诊断  

摘要： 在全球数据流量呈爆炸式增长的背景下,光传输网络成为现代通信系统的神经中枢,负责大规模数据的传输工作。然而,网络的复杂多变导致了故障频发,这些故障不仅会降低网络性能,还可能造成服务中断,给用户带来极大的不便和经济损失。鉴于此,文中对基于人工智能的光传输网络故障预测与诊断进行了研究。首先,对光传输网络基础及人工智能技术进行了概述,然后通过数据收集与预处理、故障预测特征工程、故障预测模型构建、模型评估与优化4个方面详细探讨了人工智能在光传输网络故障预测中的应用。随后,对人工智能在故障诊断系统进行了设计。最后,通过某企业的实际案例展示了人工智能在故障预测及诊断中的有效性。

关键词： LoRa   MAC协议   BTMA   隐藏终端   CAD  

摘要： 低功耗广域网(Low Power Wide Area Network,LPWAN)技术的出现,能够在保证更远距离的通信传输的同时,最大限度地降低功耗,节约传输成本。LoRa(Long Range)技术作为其中的佼佼者,凭借其远距离、低功耗、大容量、强抗干扰、高接收灵敏度的特点,备受工业界和学术界的青睐。针对目前工业中主流使用的基于ALOHA的LoRaWAN协议无法很好地解决海量终端设备接入LoRa网络后所带来的严重数据包冲突以及LoRa CAD(Channel Activity Detection)功能带来的隐藏终端问题,提出了一种基于BTMA(Busy Tone Multiple Access)的LoRa网络MAC协议——BT-MAC协议。该协议利用了LoRa高接收灵敏度的特性,网关利用“忙音”信标来通知各个节点网关的工作情况,减少了无效包的发送。同时,节点端通过记录有“忙音”信息和本地信息的逻辑信道矩阵,结合最优信道选择算法,选出最优逻辑信道进行发送,降低了端节点上行数据包之间的冲突,有效缓解了LoRa网络中的隐藏终端问题以及阻塞问题。此外,搭建了LoRa网络MAC协议测试平台,并测试了BT-MAC的有效性,完成了室内和室外环境大规模的并发实验和能耗检测实验。实验结果表明,BT-MAC协议的吞吐量是LMAC-2协议的1.6倍,是ALOHA协议的5.1倍;同时其包接收率达到LMAC-2协议的1.53倍,ALOHA协议的17.2倍;其包接收平均能耗约为LMAC-2协议的64.1%,为ALOHA协议的14.2%。

关键词： 中药材   模式识别   自动   中药药材学   应用程序   人工智能   PyQt5   卷积神经网络  

摘要： 背景传统中药材检测手段依赖主观经验,难以满足中药材在准确分类与鉴别方面的需求。目的基于卷积神经网络(CNN)开发一款能够自动识别163种中药材的人工智能模型及电脑端应用程序。方法2020年1月—2024年6月,采集了两个中药材数据集进行深度学习模型的训练、验证和测试,共包含163种中药材。通过准确率、灵敏度、特异度、精确率、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)、F1分数等指标来衡量CNN模型的性能。在模型训练完成后,基于PyQt5技术开发了一款应用程序,供临床便携使用。结果本研究共纳入了276767张图像,开发了EfficientNetB0、ResNet50、MobileNetV3、VGG19和ResNet185种模型,通过性能比较,EfficientNet_B0模型在验证集上取得了最高的准确率(99.0%)和AUC(0.9942),被选为最佳模型。在测试集上,最佳模型对所有中药类别识别的准确率为99.0%、灵敏度为99.0%、特异度为100.0%、AUC为1.0,展现出良好的性能。结论基于卷积神经网络开发的深度学习模型能够快速准确地识别163种中药材,借助其高灵敏度的识别能力,为医师对中药材的鉴别提供有力辅助。

关键词： 煤矿应急调度   动态规划   资源调配   仿真技术   优化方案  

摘要： 煤矿应急调度涉及突发事件下如何对有限的资源进行有效地分配,保证矿井的安全与生产效率。对煤矿应急调度特点进行分析,主要包括紧急性,复杂性,不确定性等,对救援设备,人员,材料等应急资源类型进行论述。以资源调配为目的,提出一种基于动态规划的应急调度资源配置模型,利用仿真技术对该模型进行了验证与分析。研究结果表明:动态规划方法能有效地对资源调配进行优化并提高应急调度效率与效果。

关键词： 过度消费   逆向消费   消费方式   网络冲突  

摘要： 青年人从盲目追求品牌符号、依赖信贷工具支撑“即时消费”转为践行消费上的“长期主义”,呈现出“过度消费”与“逆向消费”的冲突样态和消费方式的“两栖”现象。在网络场域,“过度消费”与“逆向消费”的冲突以话语竞争为表现形式,微观呈现为青年个体对消费方式的对抗、归咎与反思,宏观呈现为青年消费圈层的文化区隔与话语张力,整体的冲突图景可以从实践、内容与价值三个维度进一步概括。剖析这一“两栖”现象,既要从消费主义的操纵与解蔽、加速社会的规制与应对着手,也要从传播方式的构筑与培育进行综合审视。青年群体消费方式的“两栖”现象和网络冲突实质,是青年群体在消费方式上的革新和青年价值观念与生活方式转型在消费场域的缩影。

关键词： Zigbee技术   智慧校园   无线网络设计   低功耗通信  

摘要： 基于智慧校园网络的需求,通过构建分层架构设计,使数据层、通信层和应用层能够协同工作,满足智慧校园网络中多设备接入和实时数据传输的需求。实验结果表明,Zigbee技术在低功耗、中短距离通信场景中具有显著应用优势,将其与Wi-Fi和LoRa进行对比分析,验证了Zigbee技术在智慧校园网络中的应用潜力,为智慧校园网络的高效运行和技术优化提供了新思路和实践依据。

关键词： 相位调制系统   高Q值全固态   法布里-珀罗谐振腔   高灵敏度  

摘要： 目的采用高Q值全固态法布里-珀罗(Fabry-Pérot,F-P)谐振腔为声传感器敏感单元,设计高灵敏度、抗电磁干扰的光学声传感器,广泛应用于自动化陶瓷生产过程中的无损检测。方法高Q值全固态F-P谐振腔的声敏感结构,光与声直接相互作用,可以实现高灵敏度、高信噪比的声信号检测;设计相位调制声信号检测系统,分析声传感器灵敏度的影响因素。结果从理论上分析相位调制方式对光纤F-P腔声传感器灵敏度的影响,制备高Q值全固态F-P腔光学声传感器,搭建相位调制系统,实现高灵敏度光学声传感器的声信号检测。结论谐振腔的Q值、相位解调系统锁定位置等都会影响声传感器的灵敏度;开发的相位调制解调系统,光纤F-P腔声传感器性能分析方法以及对光纤F-P腔声信号的数值分析结果,可为陶瓷加工过程无损检测提供有用的指导。

关键词： 桃仁红花   网络药理学   心肌缺血   分子对接  

摘要： 目的探讨桃仁-红花药对治疗心肌缺血的相关作用机制。方法TCMSP数据库分别检索桃仁、红花得到其有效成分,使用口服生物利用度、类药性作为筛选条件进一步筛选其有效成分,在GeneCards、OMIM数据库上使用检索词“Myocardial ischemia”,得到疾病相关靶点,通过筛选后进一步得到疾病与药物的共同作用靶点,利用Cytoscape软件绘制药物有效成分与疾病靶点的互作图,通过String数据库构建靶点蛋白的互作网络图,并通过GO功能及KEGG信号通路富集分析,最后进行分子对接,确定桃仁-红花药对的主要活性成分。结果得到桃仁-红花药对有效成分45个,疾病潜在靶点3043个,疾病与药物共同靶点146个,KEGG通路富集分析显示显著富集的信号通路包括高级糖基化终末产物-受体信号通路、IL-17信号通路、TNF信号通路、流体剪切应力、前列腺癌等。分子对接显示木犀草素、槲皮素、山柰酚可能为药对的关键活性成分。结论桃仁-红花药对可能通过抑制蛋白质分子环氧合酶2(COX-2),调节环氧合酶1(COX-1),抑制白细胞介素-17(IL-17)信号通路、肿瘤坏死因子(TNF)信号通路来治疗心肌缺血。