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关键词： 无源定位   外辐射源   目标感知   电磁环境状态特征   多元假设检验   数据融合   ResNet网络   深度学习  

摘要： 外辐射源定位技术通过无线电广播、通信基站等外（机会）辐射源发射的电磁信号对非合作目标进行照射产生反射、散射等信号实现无源目标定位。本文首先将目标有无以及目标所处位置识别建模为多元假设检验问题，然后通过挖掘利用电磁环境状态特征，提出了基于数据融合ResNet网络的外辐射源定位方法，进一步构建了室内模拟场景，采集了实测信号。分析结果表明，与单接收机的ResNet网络相比，所提的基于多接收机数据融合ResNet网络可提供更准确的定位性能。

关键词： 矿用自卸车   车载称重   滤波降噪   TSO-BP神经网络   智能预测  

摘要： 矿用自卸车作为大型露天矿的主要运输设备，开发矿卡超限预警功能是保障矿山安全生产的有效技术手段之一。针对矿卡装载运输依赖人员工作经验、矿卡超限装载与超载运输普遍存在的现状，以三桥刚性矿卡为研究对象，提出了一种基于前油气悬架氮气压力测量+中后钢板弹簧悬架位移测量相结合的矿卡车载间接称重方法，重点开展了车载称重数据采集及其滤波技术和智能称重算法研究。首先，针对三桥刚性矿卡选定间接称重方法，设计了矿卡车载称重系统，并对相应软硬件方案进行了研究；其次，开展矿卡车载称重信号现场采集试验，模拟矿卡真实运输工况测得了9类车载称重信号；然后，针对传统卡尔曼算法滤除车载信号中高幅冲击噪声存在的不足，通过新增野值判定与卡尔曼增益调节公式进行了算法优化，获得了车载称重训练模型数据基础；最后，针对BP网络在称重系统应用中存在学习速率较慢、易陷入局部极小值的缺陷，引入金枪鱼群优化算法（Tuna Swarm Optimization， TSO）对其展开优化，构建了基于TSO-BP神经网络的矿卡智能车载称重预测模型，制作了原始称重信号数据集和滤波降噪称重信号数据集，并基于车载称重信号开展称重算法对比试验。结果表明：针对原始称重信号数据集，TSO-BP预测模型较传统BP预测模型的最大称重误差由25.57%降为9.06%，TSO-BP车载称重模型具有更优的鲁棒性与稳定性；针对降噪后的称重信号数据集，TSO-BP矿卡车载称重模型整体误差低于1%，装载及满载静止时的称重误差在0.1%左右，满载运行时称重误差低于0.5%，可以满足矿卡动态车载称重的精度要求。

关键词： 医学院校   大学生   网络安全教育   策略分析  

摘要： 在信息技术迅猛发展的今天,网络安全问题愈发显著.作为培养医学专业人才的摇篮,医学院校对大学生的网络安全教育显得格外关键.该研究致力于审视医学院校学生在网络安全教育方面的现状、面临的挑战并探讨优化路径.通过深入文献梳理、案例分析以及实证研究,该研究拟定了一套契合医学院校特性的网络安全教育计划,旨在为优化医学院校学生网络安全教育提供借鉴与指导.

关键词： 桥本甲状腺炎   穴位贴敷   网络药理学   分子对接   分子机制  

摘要： 运用网络药理学和分子对接技术研究消瘿贴穴位贴敷治疗桥本甲状腺炎（HT）的潜在作用机制。在TCMSP中药系统药理学平台、HERB本草组鉴、BATMAN数据库和公开发表的文献中检索消瘿贴的主要成分和相应的蛋白质靶标。在GeneCards数据库收集HT的靶点，构建韦恩图获得复合靶标和疾病的交集靶点，并将靶标导入STRING数据库，使用Cytoscape 3.10.2软件构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。对交集靶点进行基因本体（GO）、京都基因与基因组百科全书（KEGG）， Reactome， WikiPathways富集分析，以探索HT与消瘿贴的相关信号通路。对关键靶点和活性化合物进行分子对接研究。共获得消瘿贴的292种潜在活性化合物、3 434个疾病靶点与381个药物靶点，并得到261个交集靶点。通过PPI网络分析确定了10个关键靶点，Degree值排名前5位的靶点包括肿瘤蛋白P53（TP53）、蛋白激酶B1（AKT1）、转录因子AP-1（JUN）、肿瘤坏死因子（TNF）、原癌基因酪氨酸蛋白激酶（SRC）。GO， KEGG， Reactome和WikiPathways分析表明，消瘿贴治疗HT主要涉及RNA聚合酶II启动子的转录正调控、基因表达的正向调控、凋亡过程的负调控等生物学过程，信号通路主要包括白介素相关信号通路， PI3K/AKT， AGE-RAGE信号通路。分子对接结果表明，SRC与isorhamnetin具有较高的结合活性。槲皮素、芹菜素、β-谷甾醇、异鼠李素、甲氧基丁香酚是重要的活性化合物并通过分子对接模拟进行验证。本研究从多个角度阐明消瘿贴可能通过调节多个靶点和多条途径对HT起到治疗作用，可为进一步深入研究消瘿贴对HT的作用提供科学依据。

关键词： 敌我识别   辐射源个体识别   多维特征   Transformer  

摘要： 针对目前敌我识别辐射源个体识别（Specific Emitter Identification of Identification Friend or Foe， SEI-IFF）研究不足的问题，提出一种基于多维特征与Transformer网络的SEI-IFF方法。该方法首先从单个脉冲及信号全局等多维度获取如相位、幅度、时间、功率谱密度等信号特征；结合Transformer网络，进一步提取不同IFF辐射源个体特征中如前后关联特性的细微特征并最终实现SEI-IFF。试验结果表明，所提方法针对20个目标搭载的IFF辐射源个体的平均识别正确率达95.3%，可较准确地完成SEI-IFF，有助于提升战场SEI-IFF效率。

关键词： 虫草菌丝   心脏衰老和损伤   网络药理学   氧化应激   细胞凋亡   Nrf2/HO-1/NF-κB通路  

摘要： 借助动物实验和网络药理学，探究虫草菌丝（Cordyceps sinensis，CS）在体内改善小鼠心脏衰老和损伤的作用和机制。实验研究采用D-半乳糖（D-galactose，D-gal）连续皮下注射建立心脏衰老小鼠模型，30只小鼠随机分成正常组、模型组、CS低剂量（CS-low，CS-L）组、CS高剂量（CS-high，CS-H）组和维生素E（vitamin E，VE）组，在实验期间，每天经灌胃分别给予生理盐水、不同剂量CS混悬液或VE混悬液。在D-gal和不同药物联合干预60 d后，处死全部小鼠，收集血液及心脏组织，进而针对小鼠心脏衰老和损伤相关的各项指标进行检测和观察。实验结果显示，高、低剂量的CS和VE都能不同程度地改善模型小鼠衰老表型、心脏指数、心肌酶谱、细胞周期阻滞蛋白和衰老相关分泌表型（senescence-associated secretory phenotypes，SASP）蛋白表达水平、心脏组织纤维化水平和心脏组织病理学特征。进一步开展网络药理学分析，采用中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP），获取CS活性成分259个，根据GeneCards、OMIM数据库获取心脏衰老相关靶点2 568个，得出CS与心脏衰老交集靶点133个。通过靶点进行基因本体论（Gene Ontology，GO）功能和京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，KEGG）进一步分析，发现与心脏衰老相关的通路涉及氧化应激、凋亡、炎症相关信号通路等。故进一步实验验证发现，高、低剂量的CS和VE都能不同程度地改善模型小鼠心脏组织氧化应激和细胞凋亡程度。此外，CS-H和VE能激活模型鼠核因子E2相关因子（nuclear factor e2-related factor 2，Nrf2）/血红素加氧酶-1（heme oxygenase -1，HO-1）通路和抑制核因子κB（nuclear factor-κB，NF-κB）通路关键信号分子蛋白表达水平。总之，该研究基于网络药理学分析和实验证实，CS可能通过调控Nrf2/HO-1/NF-κB通路活性，减轻衰老小鼠心脏氧化应激、细胞凋亡和炎症反应水平，进而减轻心脏衰老和损伤。

关键词： 桑黄酮G   糖尿病脑病   网络药理学   作用机制  

摘要： 采用网络药理学研究桑黄酮G治疗糖尿病脑病的作用机制。通过Pharmmapper数据库确定桑黄酮G的作用靶点， GeneCards database， DisGeNET， 和Therapeutic Target等数据库筛选糖尿病脑病的潜在靶点。利用STRING 12.0进行蛋白质互作分析， 构建PPI网络以筛选重要靶点; 运用David数据库对靶点进行GO和KEGG富集分析， 运用Cytoscape软件筛选出关键基因。结果显示桑黄酮G有101个潜在靶点， 糖尿病脑病共有1058个潜在靶点。两者有34个共同靶基因。GSK3B、CASP3、MAKP14、ESR1和PPARG被认为是桑黄酮G治疗糖尿病脑病的关键基因。KEGG富集通路的分析显示， 桑黄酮G治疗糖尿病脑病的主要通路包括调节脂质与动脉粥样硬化、流体剪切应力与动脉粥样硬化相关通路、IL-17信号通路和AGE-RAGE信号通路。本研究表明桑黄酮G可以通过多靶点、多通路改善糖尿病脑病， 为进一步研究糖尿病脑病的治疗提供了新的思路。