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关键词： DGD-4   急性肝损伤   网络药理学   分子对接   作用机制  

摘要： 目的基于网络药理学及分子对接方法,分析蒙药地格达-4(DGD-4)治疗急性肝损伤(ALI)的作用机制。方法前期实验获得DGD-4主要活性成分,进一步搜索TCMSP、Swiss Target Prediction和ETCM数据库以及文献,结合两者获取DGD-4主要活性成分和靶点;采用GeneCards、DisGeNET和OMIM数据库获取ALI的靶点,利用InteractiVenn数据库获得DGD-4对ALI的作用靶点;应用STRING数据库和Cytoscape 3.9.1软件构建蛋白质-蛋白质互相作用(PPI)网络图并筛选核心靶点;运用Metascape数据库进行KEGG通路和GO富集分析,再使用CB-DOCK数据库进行分子对接验证。结果实验数据及文献检索得到DGD-4与ALI相关的主要活性成分胡黄连苷I、胡黄连苷Ⅱ、木犀草素、4-甲基伞形酮、海藻糖、大车前苷、异牡荆黄素、甜菜碱、京尼平-龙胆双糖苷、栀子苷共10种,相关的靶点314个,ALI的靶点4577个,交集靶点223个,其中TP53、GAPDH、JUN、AKT1、BCL2、EGFR、SRC、IL-6、HSP90AA1和ESR1可能是DGD-4治疗ALI的核心靶点;KEGG分析结果显示,该靶点主要富集PI3K-Akt信号通路等。进一步分子对接结果显示,结合能均<-5kcal/mol,证明有较好的结合亲和力,与网络药理学预测结果相符。结论该研究为DGD-4治疗ALI提供新的思路和方法。

关键词： 电网分区   复杂网络   局部拓展算法   无功-电压灵敏度   双重量化  

摘要： 为科学有效地确定稳控系统布局、精准识别分区断面,提升大规模电网运行的安全性,提出一种基于复杂网络耦合矩阵的电网分区方法。首先,基于电网潮流及无功-电压灵敏度构建电网复杂网络耦合矩阵,以表征有功运行特性和电压控制特性,实现有功、无功权重的双重量化;然后,建立电网分区质量的评价指标,量化分区结构强度、源荷匹配程度和调压控制效果,形成电网区域划分的结构性和功能性评价体系;最后,考虑电网实际运行特性与拓扑结构特征,对复杂网络理论的局部拓展算法进行适应性改进,以实现电网的非重叠最优区域划分。算例分析验证了所提分区方法的优越性和准确性。

关键词： 脑电图   情感识别   E-SFTNet   SEED  

摘要： 脑电图(EEG)信号不易伪装、时间分辨率高,能更准确地反映人的真实情绪状态。大多数工作只采用单一的频域、时间或空间特征,不能全面地学习与情绪相关的重要信息。为了解决以上问题,提出一种新的基于脑电信号的时频空间融合网络(E-SFTNet),具体包括用于学习时频特征的基于双向长短期记忆的时频网络(TF-Net)和用于学习空频特征基于多卷积和残差模块的空频网络(SF-Net)。在SEED公开情感数据集上进行被试依赖实验和被试独立实验,模型性能分别达到了96%和85.66%的准确率。实验结果表明,E-SFTNet在基于EEG的情感识别任务中具有较好性能,优于现有的情感识别方法。此外,基于大脑地形图揭示不同大脑区域不同情绪的激活情况,解释了大脑区域与情绪之间的关系,为基于EEG的情绪识别提供了一种新思路。

关键词： 基于云计算   网络安全存储系统   应用层DDoS攻击   漏洞利用   勒索软件   数据安全   网络攻击   计算机网络存储  

摘要： 央广网公布的网宿安全《2023互联网安全报告》数据显示,2023年全球Web应用程序攻击次数高达7309亿,与2022年相比增长30%,应用层DDoS攻击次数与2022年相比增长26%。钓鱼邮件、漏洞利用、弱口令占据勒索软件入侵攻击手段的60%以上。由此可见,当下计算机网络存储正长期面临着多样化的攻击风险。本文将基于云计算进行计算机网络安全存储系统的设计,旨在提升我国计算机网络安全存储水平,保障企业、个体数据安全,有效应对变化莫测的网络攻击。

关键词： 矩阵修正   电力信息网络   安全态势   量化评估  

摘要： 为解决冗余量化评估要素影响安全态势评估准确性的问题,提出矩阵修正的电力信息网络安全态势量化评估方法。分析网络安全态势评估要素量化空间指标,引入矩阵修正方法,修正要素量化矩阵。模糊处理量化结果,划分危害等级。计算量化区间一致性程度,调整矩阵元素,获取关联系数,累积威胁程度,构建电力信息网络安全态势量化的评估模型。在量化空间内以网络脆弱性指数、威胁性指数为指标,实现安全态势量化评估。实验结果表明,该方法网络可靠程度评估与实际相符,最小态势误判率为2%,具有较为精准的评估效果。

关键词： 数据挖掘技术   特征提取模块   入侵检测  

摘要： 为提升计算机网络异常入侵检测的准确性,本研究基于数据挖掘技术,设计并实现了计算机网络异常入侵检测系统。该系统以特征提取、模型训练、数据预处理等关键技术为核心,通过分析网络流量数据,挖掘异常行为模式。本文通过实验测试与性能分析,验证了计算机网络异常入侵检测系统在实际环境中的应用效果。结果表明,基于数据挖掘技术的计算机网络异常入侵检测可提高入侵检测的准确率、降低误报率,全面提升网络安全防护能力。

关键词： 智能路由算法   数据中心   网络故障恢复  

摘要： 深入探讨智能路由算法在数据中心网络中的应用,先阐述智能路由算法的基本理论与方法,并分析数据中心的网络架构及其路由需求。然后,重点研究智能路由算法在数据中心中的实际应用,包括如何实现智能路由算法、优化数据中心的流量管理、增强网络故障恢复能力、实现高效的网络容错以及实时路由调整和动态优化。通过实验分析,验证了智能路由算法在实际应用中的有效性和优势,为今后数据中心网络的智能化升级提供了理论支持与实践指导。

关键词： 偏微分方程   拓扑一致   重用   等几何分析   主从图神经网络  

摘要： 目前,基于深度学习的偏微分方程求解工作聚焦于固定几何区域,存在难以适配几何模型实时变化的问题,因此提出了一种基于主从图神经网络的拓扑一致模型等几何分析重用方法。该方法利用图神经网络预测偏微分方程的解。在自制数据集上进行实验验证,结果表明,即使在复杂几何模型上预测复杂方程,该方法仍能将数值解的相对误差控制在10%以内。这证明了该方法能够高效且精确地在一组拓扑一致的B样条模型上取得光滑连续的数值解,为基于深度学习的偏微分方程求解工作提供了创新思路。

关键词： 人体姿态估计   Transformer   注意力细化  

摘要： 由于人体姿态的复杂性和多样性,取得高准确度的网络模型往往具有大量的参数和复杂的结构,给部署和应用带来一定困难。本文提出一种基于注意力细化的实时人体姿态估计网络,使用多分辨率图像金字塔嵌入模块融合图片中多分辨率的空间特征,减少单分辨率下空间特征损失;使用注意力细化网络进行人体姿态估计,对全局注意力特征进行局部细化,降低参数量与计算量,实现实时的人体姿态估计。本文方法达到701 fps的推理速度,与推理速度为174 fps的HRFormer-small相比,提升4倍,但在精度上略低0.34%。

关键词： 来华留学生   本土就业市场   中文专业   招聘需求   启示  

摘要： 毕业生就业市场需求调查是检验高校人才培养方向的重要手段。通过调查海外本土就业市场对中文专业人才的需求状况,为优化来华留学生中文专业人才培养目标和教学方案提供针对性建议。以泰国为例,采集本土就业市场中文类岗位网络招聘信息,揭示中文专业人才招聘行业领域、岗位任职要求等内容特征,在此基础上提出网络调查结果分析对于来华留学生中文专业教育教学的启示,以实现来华留学生中文专业人才培养对海外本土就业市场需求的有效回应。