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关键词： 真武汤   射血分数保留心力衰竭   网络药理学   有效成分   通路分析   分子对接  

摘要： 目的基于网络药理学及分子对接技术探讨真武汤治疗射血分数保留心力衰竭(heart failure with preserved ejection fraction,HFpEF)的作用机制。方法利用TCMSP平台筛选真武汤候选活性成分,Swisstargetprediction平台预测化合物靶点,NCBI Gene、OMIM、DisGenet、GenCards、PharmgKB数据库中检索HFpEF疾病靶点;取交集靶点,利用String数据库和Cytoscape 3.9.1软件进行蛋白质—蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)和拓扑分析,获得关键活性成分和枢纽靶基因;Metescape平台对共同靶点进行基因本体(Gene ontology,GO)功能和京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genesand Genomes,KEGG)通路富集分析。以真武汤的活性成分为配体,以其枢纽靶点为受体,进行分子对接可视化。结果真武汤有效成分和HFpEF筛选出362个共同作用靶点,Cytoscape 3.9.1软件筛选出包括白细胞介素-6、雌激素受体1、肿瘤坏死因子和基质金属蛋白酶9等10个枢纽靶点,德尔妥因、去氧穿心莲内酯和新南五味子酸B等10个核心化合物。GO与KEGG富集分析分别得到1393、171个条目(P<0.01)。分子对接结果显示核心化合物和枢纽靶点具有较好的亲和力。结论真武汤方中的核心有效成分作用于多靶点,可能通过调节磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶B、糖尿病并发症中的晚期糖基化终末产物-糖基化终产物受体、大鼠肉瘤、大鼠肉瘤同源蛋白1以及丝裂原活化蛋白激酶等多信号通路发挥作用,干预HFpEF的发展进程,为后续研究提供参考依据。

关键词： 蚁群算法   铝土矿   运输网络   智能调度   最优调度方案  

摘要： 由于铝土矿运输网络具有复杂性和动态性,在进行调度时往往导致IDG值居高不下。为了解决上述问题,提出基于蚁群算法的铝土矿运输网络智能调度研究。建立综合考虑成本、时间与距离的优化调度模型,通过精确计算运输成本、行驶时间与等待时间,并优化载重量与行驶距离,以实现资源分配的最优化。为了确保调度方案的可行性,制定包括载重量、生产能力以及装载与卸载效率在内的详细约束条件。利用蚁群算法,通过模拟蚁群觅食的高效协作机制,智能输出铝土矿运输网络的最优调度方案。实验结果表明,研究方法能够在多种铝土矿运输网络调度场景中保持较低的IDG值,有效优化运输效率,为运输系统提供更为精准、高效的调度方案。

关键词： 非同义单核苷酸多态性   ProtTrans   图神经网络   卷积神经网络   深度学习  

摘要： 在遗传与变异的研究中,非同义单核苷酸多态性(nsSNP)是一个重要的研究方向,目前已发现由非同义单核苷酸多态性引起的疾病有6 000多种,因此,准确预测非单核苷酸多态性对更好地了解其功能机制和疾病治疗具有重要意义。针对该问题,文中提出了一种名为SGNN的模型,旨在通过图神经网络与卷积神经网络的方法,实现高性能地完成nsSNP预测任务。在SGNN模型中,通过样本长度归一化处理,截取出适当长度的残基环境,以减少冗余信息,降低噪声干扰;随后,通过ProtTrans模型提取出样本残基环境的PT特征,并将属于同种蛋白质且具有相同突变位点的样本构成的集合使用图数据建模的方法转化为图结构数据;在模型训练的过程中,通过GraphSAGE算法更新图并使用节点分类的方法结合卷积神经网络完成样本致病性预测。实验中选择MMP数据集和PredictSNP数据集作为基准数据集,并与已有的最新的方法进行对比。其中,SGNN在MMP数据集上准确率(ACC)为85.2%,在PredictSNP数据集上ACC为83.3%,相较于最新的方法分别提升了3.2百分点和3.6百分点。实验结果表明,在nsSNP预测任务中,SGNN具有更好的预测性能。

关键词： CNN   BiCRU   电力变压器   运行状态   评估  

摘要： 由于现有的评估方法综合状态值较高,状态等级判断结果不符合事实。为解决这一问题,本次开展基于CNN-BiGRU网络的电力变压器运行状态智能评估方法研究。先通过建立CNN-BiCRU融合模型,计算特征重要性评分来选择数据的重要特征。然后通过BiCRU引入注意力机制进行特征加权,对关联特征进行提取。采用多级模糊综合评判方法,确定电力变压器的评判因素,描述变压器的状态,形成评语集。最后结合评价因素的重要程度进行排序,对判断矩阵进行一致性检验,从而完成对变压器运行状态的评估。实验结果表明,变压器综合状态值始终在0.401~0.407之间,结果符合预期设定;5个小组判断出此时电力变压器的状态等级为A级,与实际状态等级一致。由此可证明,应用所提方法能够精准预测变压器的运行状态,使得预测结果更贴合事实。

关键词： 质子交换膜燃料电池   回声状态网络   蜣螂优化算法   剩余寿命  

摘要： 质子交换膜燃料电池(PEMFC)剩余使用寿命(RUL)预测是其健康管理和故障诊断的主要问题。针对此问题提出一种基于改进蜣螂算法(HDBO)优化确定性循环跳跃储备池网络(CRJ)的PEMFC剩余使用寿命预测方法。采用局部加权回归散点平滑法对PEMFC运行数据进行重构和平滑处理,有效地滤除噪声并保存了原始数据的主要特征。利用最大信息系数(MIC)结合贝叶斯信息准则(BIC)方法选择出8个最优输入特征。采用混沌映射初始化种群、自适应调整搜索策略、引入柯西变异改进了蜣螂优化算法,利用HDBO优化CRJ的三个关键参数,建立高效的预测模型。将最优特征集作为预测模型的输入实现PEMFC的剩余使用寿命预测,实验结果表明,该方法的决定系数(R2)、平均绝对值误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.95022、0.0025729和0.0035232,与DBO、SSA和CRJ相比,该方法的预测精度更高。

关键词： 水下图像   颜色补偿   卷积神经网络   去雾   直方图均衡化   色彩恢复  

摘要： 水下视觉测量技术已被广泛应用于海洋测绘、水下精密工程测量、水下考古和水下环境监测等领域。然而水下图像存在颜色失真、图像模糊和对比度低的问题,限制了水下视觉测量技术在实际环境中的应用。针对这些问题,本文提出了一种结合颜色补偿和卷积神经网络(CNN)去雾模型的水下图像色彩恢复方法,分步对水下图像进行增强处理。首先分析水下图像色偏情况,采用自适应的颜色补偿策略,结合灰度世界白平衡算法,实现水下图像的色彩校正;然后根据水下图像特点,设计了基于CNN的去雾模型,通过对综合性参数的估计,实现对水下图像的去雾处理;最后采用限制对比度的自适应直方图均衡化CLAHE方法增强水下图像对比度。结果表明,与其他经典水下图像增强算法相比,在处理各种环境下的水下图像时,该方法成功地提高了图像的清晰度,降低了受损水下图像的色彩偏差,具有优越的水下图像色彩恢复能力。

关键词： 通信网络   信息安全   标准化   体系架构  

摘要： 随着信息技术的不断发展,通信网络成为民众日常生活必不可少的一部分,不仅提升了用户之间的交互频率,也提升了民众的生活质量。但在使用过程中,通信网络用户可能面临一些信息安全风险,比如病毒木马入侵、黑客攻击等,导致通信网络用户丢失重要数据。为了解决这一问题,我国推进通信网络与信息安全标准化的发展,取得了一定的成果,如安全防护系列标准、绿色上网系列标准等。相比一些发达国家,我国通信网络与信息安全标准化体系依旧存在一些问题,会影响通信网络用户的使用安全。为此,文章将探讨通信网络与信息安全,分析通信网络与信息安全标准化体系架构的设计标准与要点,并从通信网络与信息安全标准化体系架构角度提出一些建议,旨在减少通信网络信息安全问题,助力我国通信网络长期发展。

关键词： 网络安全   中国科学院院士   可信计算   信息安全   信息产业   杂志总编   关键信息基础设施   国防科技工业  

摘要： 近日,由信息安全与通信保密杂志社主办,保密通信全国重点实验室、国防科技工业网络安全创新中心、中关村华安关键信息基础设施安全保护联盟、中关村可信计算产业联盟和中关村网络安全与信息化产业联盟协办开展的2024年度(第八届)中国网络安全与信息产业“金智奖”(以下简称“金智奖”)评选活动,在万众瞩目中评选结果正式揭晓。中国科学院院士、杂志总编冯登国,中国科学院院士郑建华分别发表致辞,对获奖企业和个人表示祝贺,并表达了对网络安全产业未来发展的殷切希望。

关键词： 网络名师工作室   名师   学习共同体   师资建设   雁阵梯队  

摘要： 为了满足新形势下教师专业素养提升和师资队伍建设的要求,不少地区建立了网络名师工作室,这无疑会对建设高品质教师队伍起到一定的推动作用。在实际运作中,有必要从网络名师工作室建设的底层逻辑出发,厘清其基本要素、特征与行动框架,进一步促进网络名师工作室建设走向规范化、常态化,打造一批高品质的网络名师,推动教育优质均衡发展。