课程文献中心 更多>>

关键词： 超分辨率   真实场景   注意力   树状多分支结构   双通道残差结构  

摘要： 真实场景图像超分辨率重构方法的研究进一步推动了超分辨率重构的应用,成为研究的热点.针对现有方法多采用单一输出代表高分辨率图像的高频特征细节,难以保障稳定、准确高频细节的问题,提出一种基于树状多分支残差注意力网络的真实场景图像超分辨率重构方法.该方法通过树状结构形成多分支超分辨率重构网络,增强特征表现能力,进而丰富重构图像高频细节.每条分支采用双通道残差策略对基础块进行连接,允许更多低频特征通过.进一步设计了基础块,融入密集残差结构和注意力机制,可以在加深网络的同时使网络在通道和空间上进行全局信息自适应调整.面对树状分支的多个重构结果,采用空间频率方法进行融合.实验结果表明,同当前先进的同类方法相比,所提出方法具有更佳的重构效果.

关键词： 雷公藤   糖尿病肾病   网络药理学   分子对接  

摘要： 基于网络药理学和分子对接技术,探究了雷公藤治疗糖尿病肾病的作用靶点及分子机制。在雷公藤中筛选得到12种活性成分,对应靶点427个,糖尿病肾病靶点876个,两者交集靶点103个,其中核心靶点为SRC、TP53、EGFR、MAPK1、PIK3CA、JUN。富集通路主要为Rap1 signaling pathway、Insulin resistance、Focal adhesion、TNF signaling pathway等。雷公藤中活性成分与核心靶点结合较好,结合能较低。雷公藤中活性组分作用于SRC、TP53等重要靶点,调控Rap1 signaling pathway、Insulin resistance、TNF signaling pathway等信号通路,通过抗炎、抗氧化等作用治疗糖尿病肾病。

关键词： 量子神经网络   参数化量子线路   自注意力机制   人工智能   模式识别  

摘要： 当前人工智能大模型技术愈发成熟,但是如何使用量子神经网络构建大模型的基本网络结构自注意力网络、引入自注意力网络中的上下文关联性建模,并避免对量子数据集产生过拟合等问题,仍然有待解决。提出一种基于自注意力机制的经典—量子混合神经网络QPSAN,该算法将经典注意力网络中的位置编码与量子振幅编码相结合,增强网络中数据特征的空间上下文关联性,以提升经典—量子混合神经网络在手写识别任务上的准确率,并设计结合L2约束的交叉熵损失函数,减少训练过程中的过拟合程度。提出的方法在手写识别数据集MNIST上进行了实验。结果表明,该方法相比于基线算法QKSAN在手写识别任务上准确率提升了2.9%,并能显著避免训练过程中的过拟合现象。

关键词： 通信状态   Python语言   实时监测   运维  

摘要： 为更好地自动化监测黔西南州气象局至省局以及黔西南州气象局至州内各县(市)局网络实时通信状态,在对比传统网络监测方法基础上,基于局域网采用网络通断监测命令,利用Python语言和相关工具包设计开发了黔西南州气象网络监测报警一体化系统。实验结果表明,该系统可自动实时监测州局至省局以及州局至各县(市)局网络通信状态,并将网络通信状态保存至该地,以便查阅;当网络通信有故障时,系统自动将报警信息以微信方式发送至工作群及分管领导,以便业务人员及时进行运维,可有力保障气象数据传输,为气象服务提供有力支撑,助力气象高质量发展。

关键词： 扩展卡尔曼滤波(EKF)   长短期记忆网络(LSTM)   时间同步   卫星授时   晶振建模  

摘要： 本文研究了一种在卫星授时下,提高授时信号的授时精度和守时能力方法,即利用晶振计数器,记录下每个秒脉冲时刻的晶振频率信息;将记录历史信息输入到扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter,EKF)中进行滤波,消除卫星秒脉冲信号的随机误差,提取北斗卫星前N秒秒脉冲的累计时间t_(CN)、k时刻的晶振频率fre(k)、k时刻晶振变化速率v(k);并将经过EKF输出的历史数据作为训练集,输入到长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络中建立预测模型;通过控制变量法进行算法参数调试,找到最适合的预测模型.试验结果表明:授时算法输出的授时信号精度最大误差为34 ns;授时算法8 h累计误差为1.001μs,平均误差小于0.125μs/h.有效地提高了系统授时和守时精度.

关键词： 椎间盘退行性变   线粒体   基因表达   基因组学  

摘要： 目的采用加权基因共表达网络分析(WGCNA)和机器学习筛选椎间盘退行性变(IDD)中的标志线粒体基因。方法从基因表达汇编(GEO)数据库下载椎间盘相关芯片数据,采用WGCNA对芯片GSE70362数据集中IDD的相关基因模块与线粒体基因取交集,联合机器学习[支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归和随机森林(RF)算法]进一步筛选IDD标志线粒体基因,采用受试者工作特征(ROC)曲线验证标志线粒体基因的有效性。下载GSE15227数据集对标志线粒体基因进行外部验证。利用Cibersort算法评估IDD标志线粒体基因与免疫浸润的生物信息学关联。结果通过WGCNA联合机器学习算法共筛选出4个IDD标志线粒体基因,分别为BNIP3、ISCU、MCUB及SPTLC2。ROC曲线显示BNIP3、ISCU、MCUB、SPTLC2的曲线下面积(AUC)分别为0.562,0.780,0.766,0.702。通过外部数据集验证发现只有BNIP3的表达差异具有统计学意义(P<0.05)。免疫细胞差异分析显示,与正常对照组相比,IDD患者的单核细胞数量较少,差异具有统计学意义(P<0.05)。BNIP3与调节性T细胞(Tregs)呈正相关(r=0.43),与滤泡辅助性T细胞呈负相关(r=-0.40)。结论线粒体基因BNIP3、ISCU、MCUB和SPTLC2可作为新型生物标志物,BNIP3可能通过调控免疫细胞参与IDD的发生。以上基因可作为基于线粒体稳态策略治疗IDD的潜在靶点。

关键词： 数字切片   组织学实验教学   回顾与反思  

摘要： 数字化技术的飞速发展使组织学实验教学迈向数字化新局面。高清数字切片规避传统玻璃切片的弊端,能够实现永久保存切片信息,并在互联网支撑下构建数字切片教学网络系统,极大地提升了教学效率,为医学教育和科学研究注入新的活力。本研究回顾并总结了西安交通大学医学部组织学数字切片教学网络系统的建设、应用与成效,旨在揭示该系统在组织学教学、教材和图谱编写、医学科普和科学研究等领域的优势和不足,以期进一步优化系统,更好地推动医学教育和科研创新发展。

关键词： 数据资产   会计处理   广电网络   困境   治理路径  

摘要： 近年来,广电网络企业多元化发展衍生出了海量的信息数据,成为企业新型的生产要素,如何用好用活这些数据资源,激发数据资源的经济创新引擎作用成为行业关注的焦点。财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(财会【2023】11号)自2024年1月1日起正式实施,对企业数据资源会计处理的使用范围、适用准则、列示和披露等作出了明确的规定,但广电网络企业在数据资产管理工作实务中,依然面临着诸多困境。本文在阐述数据资产会计处理研究意义的基础上,结合广电网络企业业务运营特点及数据资产应用场景,分析数据资产会计处理中的现实困境,并尝试性提出解决的治理路径,以期推动数据资产会计处理在广电网络企业中的落地应用,为企业数据资产会计处理提供参考。

关键词： 光伏发电预测   卷积神经网络   深度神经网络   长短期记忆网络  

摘要： 利用不同时间序列间的相关性和依赖性基于深度神经网络(DNNs)提出了两种不同的多元长短期记忆网络(LSTM)光伏输出功率预测方法,充分考虑了空气温度、风速等影响因素之间的相关性特征。以光伏发电站运行数据为例,通过对光伏发电预测模型进行训练和测试,并与单变量LSTM和Stacked-LSTM模型的结果进行比较,研究结果表明,所提的Conv-LSTM可以在减少30.76%训练时间的基础上提升0.71%~1.33%的准确度,Conv-LSTM和Multi-LSTM分别以高达93.12%和96.12%的准确度跟踪实际光伏发电。

关键词： 福建省泉州市   木刻本   口传身授   泉州南音   声乐曲   世代传承  

摘要： 历史文化名城福建省泉州市有种古老的传统音乐,原称弦管,今又称南音。现存的“指、谱、曲”三大类,既有声乐曲,又有器乐曲,共有五六干首,世代传承千年以上。其原始载体一是手抄曲谱,再是口传身授。及至清咸丰年间(1857)才有一本唯一的木刻本《文焕堂指谱》和民初的石版印刷的《泉南指谱重编》出版,印量不多。