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关键词： 运脾化痰通窍方   儿童腺样体肥大   网络药理学   临床研究   SIRT3/AMPK信号通路  

摘要： 目的通过网络药理学及临床研究探索运脾化痰通窍方治疗儿童腺样体肥大(AH)的核心靶点及通路,分析“运脾治鼻”理论的可能作用机制。方法通过TCMSP等数据平台筛选运脾化痰通窍方活性成分及相关靶点,Cytoscape软件构建“药物-成分-靶点”可视化网络图,OMIM等数据库检索儿童AH疾病相关靶点,STRING数据库构建运脾化痰通窍方治疗儿童AH的PPI网络,筛选核心靶点并进行富集分析,最后构建“药物-靶点-通路”网络。通过Western blot法检测治疗前后患者血单核细胞中SIRT3、AMPK、p-AMPK蛋白表达,验证网络药理学预测结果。结果得到运脾化痰通窍方药物相关靶点264个、儿童AH疾病相关靶点337个、“药物-疾病”交集靶点94个,筛选出运脾化痰通窍方治疗儿童AH核心靶点47个。运脾化痰通窍方主要活性成分为槲皮素、山柰酚、β-谷甾醇等。GO富集分析得出运脾化痰通窍方主要参与的生物学过程有细胞对脂质的反应、辐射响应等,与该方治疗AH相关的细胞成分有囊泡腔、转录调节因子复合物等,相关靶点治疗AH的功能集中在细胞因子受体结合、激酶结合等;KEGG富集分析主要集中于各类炎症通路、细胞凋亡、HIF信号通路、AMPK信号通路等。临床研究表明,观察组总有效率高于对照组(P<0.01);Western blot显示,疗程结束后患者血单核细胞内SIRT3、AMPK、p-AMPK蛋白表达上调(P<0.01),以观察组更明显(P<0.05),并且观察组p-AMPK/AMPK比值较对照组低(P<0.05)。结论以“运脾治鼻”为指导思想的运脾化痰通窍方通过多靶点、多通路治疗儿童AH,其主要机制集中在抗炎、免疫调节、抗氧化等方面,SIRT3/AMPK信号通路可能是有效靶标。

关键词： 网络教学平台   高中历史教学   实践研究  

摘要： 随着科技的飞速发展,网络教学平台已成为现代教育的重要组成部分。特别是在高中历史教学中,应用网络教学平台可为学生创造更加生动、有趣的学习环境。本文探讨和分析了网络教学平台在高中历史教学中的应用及其优势,通过实例证明其在提高学生学习兴趣、拓宽知识视野等方面的作用。同时,指出了网络教学平台存在的问题和挑战,如网络安全、学生自律性等,并提出了一些解决策略。

关键词： 知识融合   知识流量   知识存量   知识融合价值  

摘要： 为了从微观角度更深入地分析引文网络中知识的融合过程和价值传递机制,以及从量化的角度发现和评估引文网络中文献的价值、作用与贡献,本文从引文网络中分解出知识收敛融合和知识扩散融合的基本结构单元,通过表征和量化知识存量、知识流量、知识融合量与知识融合度,构建知识引用价值、知识流量价值和知识融合价值的分析方法;利用Web of Science数据库,选取具有代表性的文献进行实验分析;通过量化数据,计算知识引用价值、知识流量价值和知识融合价值的增值率,分析文献在知识融合中产生的价值、作用和贡献;结合引用位置和论文功能结构,发现提供创新性和引证性的主要文献,以及契合度高、关联性强的被引文献和施引文献。

关键词： 智媒时代   综合社科类出版机构   社会网络   微博传播网络  

摘要： 在智媒时代,传播主体、渠道和内容都发生了变化,其给厘清综合社科类出版机构的信息传播行动者网络以及其如何与受众建立稳定强关系的传播网络等问题带来挑战。基于社会网络视角,采用社会网络分析法,对9家综合社科类出版机构微博账号发布的信息进行了量化分析。研究结果表明,智媒时代综合社科类出版机构微博传播网络信息由信源发出后,经意见领袖和平台进一步传递至普通用户;在这一过程中,意见领袖具有桥接作用,其通过日常互动将信源和受众间的弱关系转化为强关系,且呈现圈子式的网络特征。

关键词： 归零神经网络   时变二次规划   自适应参数   预设时间  

摘要： 【目的】针对时变二次规划(time-varying quadratic programming,TVQP)中的时变参数求解问题,提出了一种自适应参数归零神经网络(adaptive parameter zeroing neural network,APZNN)模型。【方法】首先,在归零神经网络(zeroing neural network,ZNN)模型的基础上引入一种基于误差的自适应参数及增强型双幂(enhanced sign-bi-power,ESBP)激活函数,从而提出了APZNN模型;然后,利用李雅普诺夫定理分析了APZNN模型的稳定性,预设时间收敛性和鲁棒性;最后,通过仿真试验以验证APZNN模型的有效性。【结果】在求解时变二次规划问题时,APZNN模型相比ZNN模型和时变参数归零神经网络(time-varying parameters zeroing neural network,TVPZNN)模型,具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,其误差函数能在0.2 s内收敛到0;得益于自适应参数的引入,APZNN模型在仿真试验中的计算时间较TVPZNN模型减少了16.6 s,节省了计算资源。此外,将APZNN模型应用于UR5机械臂轨迹跟踪试验中,机械臂的末端执行器可以很好地跟踪期望的路径,末端执行器的位置误差被限制在-1.5×10^(-4) m和1.5×10^(-4) m之间,这进一步说明模型的可行性。【结论】本研究提出的APZNN模型能够有效地求解时变二次规划问题,可为神经网络模型设计提供参考。

关键词： 凹槽   SST湍流模型   神经网络   湍流代理模型   壁面压力  

摘要： 针对传统湍流模型参数众多且获取复杂流动数据慢的问题,研究多种神经网络算法用于求解超声速流动中雷诺平均(Navier-Stokes)求解器的湍流代理模型。以超声速流动条件下的凹槽为例,应用拉丁超立方抽样方法,获取标准SST湍流模型的9个参数样本空间;采用自主研发的高超声速内外流耦合数值模拟软件AHL3D,在来流马赫数为2.92下开展数值模拟,获得壁面压力数据,构建数据集;搭建了深度神经网络(deep neural networks,DNN)、残差神经网络(residual neural network,ResNet)、长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)等多种模型对数据集进行训练,从而形成SST湍流代理模型。实验结果表明:在给定SST湍流模型系数下,3种神经网络代理模型均能高精度地预测壁面压力,可决系数达到了0.99以上,与数值模拟求解器结果基本一致,可用于快速获取不同湍流模型参数下的壁面压力。

关键词： 常务会议   网络数据安全   网络安全法   个人信息保护法   管理条例   合理有效利用   公共利益  

摘要： 中华人民共和国国务院令第790号《网络数据安全管理条例》已经2024年8月30日国务院第40次常务会议通过,现予公布,自2025年1月1日起施行。总理李强2024年9月24日第一章总则第一条为了规范网络数据处理活动,保障网络数据安全,促进网络数据依法合理有效利用,保护个人、组织的合法权益,维护国家安全和公共利益,根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律,制定本条例。

关键词： 数智化   人工智能   网络   网络安全   治理   国家治理   治理改革  

摘要： 数智化浪潮的到来,对治理产生了深刻影响。一方面,信息成本呈几何级数下降会促进治理改善;另一方面,信息泡沫的堆积、信息扭曲的扩散又会伤害良好治理。而且,快速精准匹配对治理而言是一把双刃剑,算法程序和人工智能会显著改变传统的权责利结构和行为方式。此外,针对数智化本身的构成要素,譬如数据、算法、智能决策等,要解决如何构建治理框架的问题。不过,通过一些良好的实践,我们对经济领域的垄断和不正当竞争有了更新的认识和更好的对策思路,在数据治理、算法治理、人工智能治理方面探索形成了初步框架,在公司治理、公共治理方面也在审慎应对新挑战。从更宽广和更长远的视角看,我们还需要正确处理数据涉及的国家安全问题、数据主权问题以及数智科技伦理问题。更需牢记的是,不管面临怎样的科技革命,良善治理的那些基础性因素将是永恒的。

关键词： IEC火花试验装置   交汇轨迹   机械分离时间   灵敏度  

摘要： 分析了钨丝弹开速度、钨丝直径等关键变量对感性电路机械分离时间的影响机制,进而深入阐明了导致待检测感性电路灵敏度降低的内在机理。针对不同类型的待检测电路,设计了相应的灵敏度提升方案,以期实现检测性能的优化。