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关键词： 降脂理肝汤   非酒精性脂肪肝   网络药理学   分子对接   作用机制   AMPK-自噬通路  

摘要： 目的基于网络药理学和分子对接技术,并结合细胞实验验证,探究降脂理肝汤(Jiangzhi Ligan decoction,JZLGD)治疗非酒精性脂肪肝(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)的作用机制。方法通过网络药理学相关数据库获取JZLGD治疗NAFLD的活性成分、潜在靶点,构建“药物-成分-靶点”关系网络图,对交集基因进行GO和KEGG富集分析;并将核心成分与核心靶点进行分子对接。然后,采用棕榈酸(palmitic acid,PA)诱导HepG2细胞建立NAFLD模型,MTT检测JZLGD含药血清的细胞毒性;试剂盒检测胞内总胆固醇(total cholesterol,TC)、甘油三酯(triglycerides,TG)的含量;油红O染色检测细胞脂质变性;Western blot法检测自噬关键靶点p62和微管相关蛋白1轻链3(microtubule-associated-proteinlight-chain-3,LC3)、AMPKα和p-AMPKα蛋白的表达;设置AMPK抑制剂(compound C,CC)和自噬抑制剂氯喹(chloroquine,CQ)干预组,检测胞内TC和TG的含量,进一步验证JZLGD的药效及机制。结果筛选出JZLGD活性成分64个,涉及靶点373个,与NAFLD交集靶点109个,前4个核心靶点分别为INS、AKT1、TNF和PPARγ,KEGG分析显示,JZLGD治疗NAFLD主要富集在胰岛素抵抗、AMPK、mTOR、自噬等信号通路。分子对接结果显示,隐丹参酮、荷叶碱、槲皮素、芦荟大黄素等核心成分与核心靶点及自噬相关蛋白受体结合良好。细胞结果表明,JZLGD干预可以显著降低PA诱导的HepG2细胞胞内TG、TC含量,下调p62蛋白表达,上调LC3Ⅱ蛋白表达,AMPK磷酸化程度升高;而CC和CQ的干预下,很大程度上逆转了JZLGD改善脂质蓄积的作用。结论JZLGD调节AMPK信号通路激活自噬,从而治疗NAFLD。

关键词： 实验室   链路   智能调度   资源  

摘要： 为提高实验室网络链路剩余带宽利用率,提升数据传输效率,本文研究实验室网络链路资源智能调度优化方法。分别对资源调度域间和域内路径进行规划,生成优化调度策略,对路径长度进行排序,确定实验室网络链路资源调度的优先级,得到最短调度路径并执行,完成调度优化。比较调度优化前后的链路,优化后链路剩余带宽利用率更高,可以有效保证链路的数据传输效率。

关键词： 同态加密技术   新型电力系统   网络信息   信息检索   线性迭代函数  

摘要： 新型电力系统中的数据包含个人用户的用电习惯、位置信息等敏感数据,未经处理的敏感数据会成为网络攻击的目标,增加电力系统的安全风险,攻击者会篡改或伪造数据,从而影响检索结果的准确性。为此,提出基于同态加密技术的新型电力系统网络信息检索方法。引入同态加密技术,结合伪随机序列法,获取有限域中新型电力系统网络信息的残差分量。利用主密钥创建信息加密的标识位序列,融合同态加密和线性迭代函数,增强信息检索的准确性和安全性。对加解密后的信息展开Fourier变换,根据轮廓系数,获取密文检索对应索引并对其进行后置操作,实现新型电力系统网络信息高效检索。仿真结果表明,应用所提方法后,针对所有攻击类型的平均防御成功率在0.98以上,归一化折损累计增益(normalized discounted cumulative gain,NDCG)数值在0.90以上,同时能够有效地满足用户对快速准确检索信息的需求,在实验环境条件下,所提方法的检索时间最长仅为130 ms,检索性能更高效。

关键词： 自适应噪声完备集合经验模态分解   一维卷积神经网络   多尺度特征提取   特征可视化   故障诊断  

摘要： 针对滚动轴承信号微弱故障特征提取困难、故障诊断依靠大量专家经验和故障识别率低等问题,提出了融合自适应噪声完备集合经验模态分解与改进一维多尺度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用自适应噪声完备集合经验模态分解对轴承信号进行消噪处理,并利用皮尔逊相关系数法对所得IMF分量进行信号重构;其次,在网络首层将大尺寸卷积核与空洞卷积结合,并引入金字塔场景解析网络提出改进的一维多尺度卷积神经网络,对故障特征信息进行提取,采用PSO算法对卷积核进行参数寻优;最后,融合多尺度特征信息完成网络学习,并输入Sofmax分类器,实现滚动轴承故障诊断.采用西储大学轴承数据集和HZXT-DS-001型双跨综合故障模拟实验台的滚动轴承故障数据进行了验证.结果表明,相比传统故障诊断方法该方法可以得到良好的诊断结果.

关键词： 裂缝识别   分类算法   轻量级   嵌入式平台  

摘要： 旨在为混凝土裂缝的类型识别提供一种有效的解决方案,为破损评估提供有力依据。针对现有经典分类网络模型存在参数量大和分类精度不足等问题,提出了一种面向嵌入式平台的轻量化PED-CNN分类算法。算法首先采用空洞卷积扩大模型的感受野,以捕获上下文信息;其次,通过混合池化模块提取裂缝的线性特征;最后,结合部分卷积、普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制,设计了一种轻量化PED模块。实验结果表明,所提出的裂缝识别模型以0.76 M的参数,在分类准确率上达到了96.41%,实现了混凝土裂缝的高精度、高效率、智能化的识别与分类。此外,在Jetson Nano嵌入式平台上,该模型峰值帧率高达19.67 Hz,具有较强的研究价值和广泛的应用前景。

关键词： 文物安防   复合感知   融合分析   神经网络  

摘要： 传感器感知技术在文物安防领域得到了广泛应用.然而,由于文物安防场景的复杂性,基于单一线索感知的装备监测误报率较高,制约了要地保护的智能化应用推广.提出了一种装备复合感知数据融合分析方法,设计基于自注意力机制的全局相关性神经网络,对要地多传感器异常事件的联动触发规律进行时空域建模,实现多传感器数据的联合优化和互补,提升系统状态监测精度.在三星堆祭祀坑示范地测试结果表明:融合了多种传感器数据的成套复合装备误报率从原来的10.24%下降为1.10%,验证了所提方法的有效性.

关键词： 云计算   通信网络   流量管理   流量调度   内容分发  

摘要： 重点研究云计算在通信网络流量管理中的应用。首先,分析云计算在通信网络流量管理中的优势,如强大的计算能力、高可靠性、高扩展性及低成本等。其次,详细介绍其在流量监测与分析、流量预测与规划、流量调度与优化、内容分发与缓存以及流量智能管控与个性化服务方面的应用。最后,指出面临的安全、性能、管理问题,并给出相应解决办法,助力通信网络流量管理的发展。

关键词： 脑电信号   多视图卷积   注意力机制   癫痫智能辅助检测  

摘要： 针对单一视图网络癫痫检测识别精度低的问题,提出一种融合注意力机制的多视图卷积网络癫痫智能辅助检测模型(multi-view convolutional network with fused attention mechanism,FAM-MCNN)。该模型从时域、频域、时频域和非线性域提取多视图特征来全面表征脑电信号;采用多尺度卷积捕捉不同层次的细节信息;引入注意力机制分别从视图维度和单个特征向量维度对特征进行加权融合,从而提高对癫痫患者不同类别脑电信号的区分能力。在CHB-MIT癫痫数据集上进行的对比实验结果显示,与单一视图网络相比,FAM-MCNN模型的平均准确率、灵敏度、特异度分别提高了14.29%、16.13%、12.54%。此外,对该模型采用少量训练样本(25%)进行实验,结果显示其检测性能达到了拥有大量训练样本(80%~90%)的对比模型水平。

关键词： 企业信息化   网络技术   应用现状   挑战   发展趋势  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,企业信息化已成为提升企业竞争力的关键。网络技术作为企业信息化的核心支撑,在企业的各个运营环节得到了广泛应用。本文对企业信息化进程中网络技术的应用现状进行了全面综述,包括企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)、供应链管理(SCM)等系统中的网络技术应用,同时深入分析了企业在网络技术应用过程中面临的安全挑战、性能挑战、管理与人才挑战等,并对未来网络技术在企业信息化中的发展趋势进行了展望,旨在为企业在信息化建设中更好地应用网络技术提供参考依据。With the rapid development of information technology, enterprise informatization has become the key to enhance the competitiveness of enterprises. As the core support of enterprise informatization, network technology has been widely used in every operation link of the enterprise. This paper summarizes the application situation of network technology in the process of enterprise informatization, including enterprise resource planning (ERP), customer relationship management (CRM), supply chain management (SCM), and analyzes the security challenges, performance challenges, management and talent challenges, and discusses the development trend of network technology in the future, aiming to provide a reference for better application of network technology in information construction.

关键词： 网络空间   思想政治教育   数字化   创新路径  

摘要： 数字化和智能化正在深刻变革着网络空间的生产与运行秩序,深刻影响并改变着学生群体的生活范式和学习场景,催生了网络数字空间下信息传播新场域、精神交往新样态、教育实践新形态。以数字化作为思想政治教育创新发展的重要杠杆,需要以过程思维、精准思维和系统思维,运用好数字交互和浸润式的媒介环境,精准描绘学生的网络空间画像,通过强化需求牵引、应用为王和服务至上,提供高质量的内容供给,驱动思想政治教育的数字化平台建设,推行“场景+服务”思想政治教育空间建构机制,探究思想政治教育创新发展的有效路径。