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关键词： 雄激素性脱发   中药   网络药理学   瓦尔德聚类   分子对接  

摘要： 目的:探讨中药治疗雄激素性脱发(AGA)的作用机制。方法:通过中国知网(CNKI)、万方数据库、维普数据库、中国生物医学文献数据库(CBM)、PubMed、Web of Science等数据库检索临床治疗AGA的期刊文献,从文献中收集治疗AGA的方剂。统计高频药物用药频数、药味、药性、归经和功效等,进行关联规则和瓦尔德聚类分析。对高频药物进行各项分析后,得到治疗AGA的7味核心药物组。基于网络药理学分析核心药物组的活性成分、靶蛋白及相关通路,分子对接验证核心靶点与核心药物活性成分的结合能力。结果:筛选得到501份符合标准的处方,涉及512味中药,其中高频中药以补益药和活血药为主,药性以辛、苦为主。瓦尔德聚类分析将高频药物分为四类,其中聚一类第3组药物(川芎-生地黄-制何首乌-侧柏叶-茯苓-当归-白鲜皮)在多种不同分析方法中出现频数较高,作为核心药物组。检测出59种核心药物组的活性成分,1128个潜在作用靶点,以及944个AGA靶点。PPI网络分析结果显示,核心靶蛋白包括AKR1C3、EP300、HPGDS等。分子对接确认了核心靶蛋白与核心活性成分结合能力较好。结论:中药治疗雄激素性脱发的核心药物组合为川芎、生地黄、制何首乌、侧柏叶、茯苓、当归、白鲜皮,具有补益肝肾、活血化瘀的功效。核心药物组可通过多个靶蛋白参与信号通路调节,降低雄激素影响,改善头皮微循环,刺激毛发生长。

关键词： 原发性早泄   翘芍止泻合剂   网络药理学   分子对接   分子机制  

摘要： 目的通过网络药理学技术及分子对接技术预测翘芍止泄合剂(QSZX)治疗原发性早泄(PPE)的重要基因靶点以及主要活性成分。方法从TCMSP中筛选QSZX的主要活性成分,通过Genecards数据库、OMIM数据库查询PPE的相关靶点,通过STRING数据库分析药物—疾病基因靶点之间的作用关系,应用Cytoscape 3.8.2绘制QSZX防治PPE的成分—靶点作用网络图,在此基础上使用R 4.0.5进行GO和KEGG富集分析。筛选出QSZX治疗PPE的活性成分及主要基因靶点后,使用AutoDock Vina对其进行分子对接,并用R 4.0.5绘制分子对接结合能热图。结果筛选出QSZX的62种有效活性成分,治疗PPE的相关靶点128个以及重要作用信号通路157条,主要成分:槲皮素、异鼠李素、山奈酚、谷甾醇、丁子香萜等,关键作用靶点:HSP90AA1、TP53、RELA、JUN、CAV1、HIF1A等,主要通过调控脂质动脉粥样硬化、流体剪切应力及动脉粥样硬化、内分泌抵抗、IL-17通路等信号通路发挥其治疗作用。结论本研究初步揭示了QSZX中的主要活性成分槲皮素以及异鼠李素、山奈酚、谷甾醇、丁子香萜等,可能通过作用于多个靶点和调控多条通路治疗PPE。

关键词： 生成类人工智能   边疆民族地区   网络意识形态治理   风险防范  

摘要： 边疆民族地区网络意识形态治理作为维护国家安全、民族团结,实现边疆民族地区繁荣发展的重要组成部分,在国家网络安全体系中发挥着不可替代的作用。当前,以ChatGPT、Sora为代表的生成类人工智能正以全新的意识形态工具属性重构网络意识形态传播格局。其暗网化、去媒体化以及独特的算法训练与舆论引导机制,使得边疆民族地区面临着信息推送偏见与算法默认歧视、多元文化碰撞以及数据安全与内容滥用等多重网络意识形态治理风险,这些风险不但来自美西方的网络意识形态渗透,还源于边疆民族地区文化意识形态领域的风险抬头以及AI网络治理技术的滞后。因此,唯有坚持以铸牢中华民族共同体意识为价值引领,通过强化顶层设计、加强技术治理能力建设、促进边疆经济社会发展及创新意识形态内容生产等措施,不断提升边疆民族地区网络意识形态治理水平,以此实现维护边疆民族地区长治久安。

关键词： 智慧园区   远程广域网(LoRa)技术   边缘计算   通信网络  

摘要： 随着物联网技术的快速发展,智慧园区建设面临海量设备互联、低功耗广覆盖、实时可靠传输等挑战。本文提出了一种基于远程广域网(long range wide area network,LoRa)与边缘计算的智慧园区通信网络架构,采用感知层、传输层、边缘层和应用层的分层设计,实现了园区环境监测、设备管理、人员定位等多场景智能应用的深度融合。通过在某高新技术产业园区的实验,表明该架构在信号覆盖率、端到端时延、预测准确率等关键指标上较传统窄带物联网(narrow band internet of things,NB-IoT)与云计算架构均有显著提升,有效提高了智慧园区的运营效率和服务质量,为智慧园区规模化应用提供了可行的技术方案。

关键词： 网络谣言   网络平台   寒暑假   网络社交媒体   网络虚假信息   指尖   守护  

摘要： “谣言如风起,无心却成灾。”前段时间,有人在网络平台发文称,武汉等地部分学校已经试点取消寒暑假,经求证,该消息为谣传。随着网络社交媒体的普及,网络谣言的滋生与传播也变得愈发迅速,给社会带来不良影响。在网络虚假信息层出不穷的今天,了解常见的网络谣言传播惯用伎俩很有必要,让我们擦亮双眼,守护指尖上的文明,争做网络谣言粉碎者。

关键词： 管桩施工   灌注桩施工   地铁上盖工程   地表沉降   BP神经网络  

摘要： 地铁车辆段的基础施工常需要在天然地基中加入竖向增强体,以确保复合地基满足承载力和沉降的要求。本研究对实际沉降进行全时序监测,同时基于BP神经网络对地铁车辆段管桩-灌注桩联合施工过程中的地表沉降进行预测。通过对关键监测点的实际沉降数据进行采集,分析沉降的变化规律。研究发现,管桩与管桩之间因挤土效应会产生小幅度的隆起,随后出现沉降,最大沉降值为5.61mm;管桩与灌注桩之间则表现为沉降量先快速上升,后趋于平缓,最大沉降值为9.16mm。基于这些监测数据,采用BP神经网络对施工过程中的沉降进行建模分析,并预测整个工区各测点的沉降量。通过对预测结果的验证与评估,有效判断沉降是否满足设计要求,从而为施工过程中的质量控制和风险评估提供科学依据,同时也为地铁车辆段基础施工中的地表沉降监测与预测提供了有效的技术路径,为施工方案优化以及提高工程质量与保障施工安全提供理论支持。

关键词： 人工智能   输配电网   故障诊断  

摘要： 本文通过分析大量的二进制数据和文件结构信息,研究了人工智能在识别和预测电力系统故障中的潜力。人工智能通过复杂的数学模型和算法,有效地处理和分析电力系统的海量数据,从而提高故障诊断的准确性和效率。通过实时监测电力系统的运行状态,识别异常信号,并预测潜在的故障点。还能够通过机器学习算法不断优化故障诊断模型,提高系统的自适应性和智能化水平。研究结果表明,人工智能在输配电网络故障诊断中的应用具有显著的优势,能够大幅提升电力系统的可靠性和安全性。

关键词： 新闻共现网络   网络向量自回归模型   房地产企业   信用债风险  

摘要： 已发生的多起房地产债券违约与重组事件让房地产企业信用债风险成为关注的焦点。本文利用69万余条房地产企业相关的互联网新闻文本,采用文本挖掘方法构建房地产企业新闻共现网络拓扑结构,并进一步提取房地产信用债交易数据中隐含的风险溢价信息,借助前沿的网络向量自回归模型(NAR),剖析房地产企业信用债风险的网络外溢效应。结果表明,房地产企业新闻共现网络拓扑结构在全球金融危机前后由“大而少”向“小而多”转变,关联性明显增强;房地产企业信用债风险存在直接溢出效应,其他房地产企业信贷融资减少也会间接增加房地产企业信用债风险,且这种效应对信用评级低、现金持有低、商业信用需求高但商业信用供给低的房企更加显著。研究还发现,“金融十六条”“新五条”等稳融资的监管政策改革会显著降低风险外溢。

关键词： 深度学习   可变形配准   无监督学习   位置感知   区域定位   特征融合   多尺度特征  

摘要： 为提高基于深度学习的可变形配准在图像复杂形变区域的配准精度,提出一种用于脑部MR图像配准的多尺度位置感知网络。设计一个位置感知注意力模块,分别沿3个坐标方向使用一维池化将位置信息编码生成特征图,定位图像的复杂形变区域;在编解码连接处使用多尺度策略,采用空洞卷积提取多尺度特征并融合,增强复杂形变特征的表达能力。在脑部MR数据集上进行配准实验,其结果表明,与主流方法相比,所提配准网络取得了更高的配准精度。

关键词： 损伤识别   归一化模态应变能   最优拉丁超立方   蜣螂优化算法   BP神经网络  

摘要： 损伤识别是结构健康监测的重要环节之一.为了进一步提高损伤识别效率和精度,提出了基于改进的模态应变能指标和DBO-BP(Dung Beetle Optimization-Back Propagation)神经网络的两阶段结构损伤识别方法.首先采用改进的归一化模态应变能损伤指标进行结构的损伤定位分析,然后以结构的平均单元模态应变能变化率为输入参数,损伤单元刚度折减系数为输出参数,利用最优拉丁超立方方法改进后的蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimization,DBO)优化BP(Back Propagation)神经网络权值和阈值,进行结构的损伤定量分析.以混凝土板结构和平面刚架结构作为算例进行损伤识别验证.结果表明,该方法损伤位置定位准确,损伤程度计算效率高,并且识别误差减小到了0.4%,损伤识别效果好.