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mA甲基化修饰是神经病理性疼痛的潜在生物靶点

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生理学报 2024年

作者：张玉婷张励才徐州医科大学江苏省麻醉学重点实验室

N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenosine, m6A)是真核生物中最常见的RNA修饰类型，通过甲基转移酶、去甲基化酶和m6A结合蛋白的动态可逆性调控影响细胞内的RNA代谢，控制相关病理生理过程的基因表达。近年来，m6A甲基化修饰参与神经病理性疼... 详细信息

N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenosine, m6A)是真核生物中最常见的RNA修饰类型，通过甲基转移酶、去甲基化酶和m6A结合蛋白的动态可逆性调控影响细胞内的RNA代谢，控制相关病理生理过程的基因表达。近年来，m6A甲基化修饰参与神经病理性疼痛的研究成为热点，一些新的认识不断涌现，m6A甲基化修饰成为治疗神经病理性疼痛的潜在生物靶点。本文就m6A甲基化修饰在神经病理性疼痛中的作用和调控机制进行综述，以期为神经病理性疼痛的药物开发和治疗提供新的启示。

关键词： N6-甲基腺嘌呤甲基转移酶去甲基化酶 m6A结合蛋白神经病理性疼痛

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时滞神经网络的固定时间同步

时滞神经网络的固定时间同步

作者：张玉婷曲阜师范大学

学位级别：硕士

基于机器学习的煤与瓦斯突出预测研究进展及展望

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煤炭学报 2024年第2期49卷 664-694页

作者：薛生郑晓亮袁亮来文豪张玉婷安徽理工大学深部煤炭安全开采与环境保护全国重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学煤炭安全精准开采国家地方联合工程研究中心安徽淮南232001 合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室) 安徽合肥230031 安徽理工大学公共安全与应急管理学院安徽合肥231100 安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232001

我国煤矿安全生产形势不断好转,但煤与瓦斯突出事故仍时有发生。煤与瓦斯突出预测不仅能指导防突措施科学的运用、减少防突措施工程量,在一定程度上也可以确保煤矿工人的作业安全。机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统... 详细信息

我国煤矿安全生产形势不断好转,但煤与瓦斯突出事故仍时有发生。煤与瓦斯突出预测不仅能指导防突措施科学的运用、减少防突措施工程量,在一定程度上也可以确保煤矿工人的作业安全。机器学习(Machine Learning, ML)是一门涉及概率论、统计学和计算机学等领域的交叉学科,可以挖掘突出事故和指标间的非线性关系。将机器学习用于煤与瓦斯突出预测,已得到相对广泛的关注,并随着人工智能和计算机技术的快速进步,其在突出预测领域将发挥更大作用。因此,对机器学习在煤与瓦斯突出预测中的研究进行了全面的综述,分析其在突出预测中面临的难点并展望其发展方向。首先,简述煤与瓦斯突出假说、发生机理与预测指标选择的研究现状;介绍机器学习在煤与瓦斯突出预测领域的主要研究进展,包括支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、极限学习机(Extreme Learning Machines,ELM)和集成学习(Ensemble Learning, EL)等算法的应用,以及特征选择和缺失数据填补在数据处理等方面的创新,同时也指出了目前基于机器学习的突出预测研究面临的挑战及存在的问题,例如事故与非事故样本的不平衡、数据的指标缺失和机器学习中的小样本等;最后,展望了基于机器学习的煤与瓦斯突出预测的未来发展方向,包括改进算法性能、优化特征工程和增加样本量等。随着计算机性能的提升,有望开发出更为复杂、精准的模型,以提高对突出事故的准确预测能力。

关键词：煤与瓦斯突出机器学习突出预测特征选择

基于稳定Adam和空间域变换的对抗样本生成算法

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计算机工程 2024年第1期50卷 251-258页

作者：张玉婷向海昀李倩廖浩德西南石油大学计算机科学学院四川成都610500

深度神经网络广泛应用于图像分类、目标检测、自然语言处理等领域,但其容易受到对抗样本攻击。现有的多数攻击都是基于快速梯度符号法,通过在输入中添加相同幅度的扰动达到攻击效果,这些方法虽然有效但并不利于快速找到具有泛化能力的... 详细信息

深度神经网络广泛应用于图像分类、目标检测、自然语言处理等领域,但其容易受到对抗样本攻击。现有的多数攻击都是基于快速梯度符号法,通过在输入中添加相同幅度的扰动达到攻击效果,这些方法虽然有效但并不利于快速找到具有泛化能力的对抗样本。针对对抗样本的泛化性,提出一种结合稳定自适应矩估计和空间域变换的梯度优化算法来改进现有的对抗样本生成算法。将Nesterov算法引入一阶矩估计的更新中,基于AdaBelief算法,将Belief参数应用于二阶矩估计,同时根据指数衰减率计算衰减步长以获取更稳定的梯度。从数据增强的角度考虑,在对抗样本生成的过程中将输入样本在空间域进行变换,通过加权不同变换的梯度来更新原有梯度,从而提高对抗样本的可迁移性。实验结果表明,改进算法对抗样本性能显著提升,其白盒攻击成功率能够保持在99.6%以上,同时黑盒攻击成功率可提高到74.5%。

关键词：对抗样本梯度优化矩估计图像变换可迁移性黑盒攻击

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马歇尔计划中美国对西欧旅游援助的双重面相

史学集刊 2024年第4期 43-51页

作者：张玉婷梁茂信东北师范大学历史文化学院吉林长春130024

冷战初期,美国政府出于遏制苏联的政治经济需要,对西欧国家实施了马歇尔计划。在其影响下,美欧多边合作机制得以建立,有效推动了美国对西欧的旅游援助计划,在经济方面增加了西欧各国的收入并缓解了“美元荒”问题,打开了美国在西欧国家... 详细信息

冷战初期,美国政府出于遏制苏联的政治经济需要,对西欧国家实施了马歇尔计划。在其影响下,美欧多边合作机制得以建立,有效推动了美国对西欧的旅游援助计划,在经济方面增加了西欧各国的收入并缓解了“美元荒”问题,打开了美国在西欧国家的经贸市场,加快了美国商业资本在西欧的流动。美欧之间围绕旅游业发展项目展开了协商、合作与博弈,对双方的经济和外交都产生了影响。在旅游援助计划的推动下,国际旅游成为美国传播其价值观和生活方式的有效渠道,以及服务于美国冷战外交战略的政治工具。在此意义上,马歇尔计划中的旅游援助项目开启了美国公共外交的新维度。有学者将旅游援助计划冠以“消费者国际主义”的美誉,遮蔽了美国政府的冷战外交实质及其实施经济霸权主义的根本目的。

关键词：马歇尔计划旅游援助项目大众旅游消费者国际主义

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公平竞争审查制度会降低企业避税程度吗?

中南财经政法大学学报 2024年第2期 52-66页

作者：曹越张玉婷周瑞博湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

财税政策是政府干预经济的常用方式,税收优惠政策对市场公平竞争具有重大影响。审查税收优惠政策的公平性,是在税收领域贯彻落实公平竞争审查制度的务实之举。基于2011—2021年沪深A股公司的面板数据,将实施公平竞争审查制度视为一项准... 详细信息

财税政策是政府干预经济的常用方式,税收优惠政策对市场公平竞争具有重大影响。审查税收优惠政策的公平性,是在税收领域贯彻落实公平竞争审查制度的务实之举。基于2011—2021年沪深A股公司的面板数据,将实施公平竞争审查制度视为一项准自然实验,运用双重差分模型(DID)作为分析工具,探讨了公平竞争审查制度对高行政垄断区域企业税收规避的影响。研究发现,公平竞争审查制度可以显著降低高行政垄断地区企业的避税程度。机制检验表明,公平竞争审查制度能够促进税收扶持中性和市场竞争中性,从而抑制企业税收规避动机。进一步分析发现,公平竞争审查制度的税收规避抑制效应在地方政府问责制完善、地区营商环境差、地方政府税收竞争程度高以及公司内部治理差的样本中更为明显。文章丰富了公平竞争审查制度等行政垄断规制的微观经济后果和企业避税影响因素的研究文献,为公平竞争审查制度的实施提供政策参考。

关键词：公平竞争审查企业避税税收扶持中性市场竞争中性

康巴藏区藏族家具纹样数字化保护及创新应用研究

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家具与室内装饰 2024年第3期31卷 14-19页

作者：张瀚文张玉婷西南财经大学人文与艺术学院四川成都610000 西华大学美术与设计学院四川成都610000

从服务设计角度出发,基于康巴藏族纹样的资源梳理,对其家具纹样进行数字化保护研究,挖掘其纹样的现代创新应用形式。拟采用文献研究、田野调查等方法剖析康巴藏族家具类型与纹样审美特点,在此基础上提出数字化保护策略,利用计算机技术... 详细信息

从服务设计角度出发,基于康巴藏族纹样的资源梳理,对其家具纹样进行数字化保护研究,挖掘其纹样的现代创新应用形式。拟采用文献研究、田野调查等方法剖析康巴藏族家具类型与纹样审美特点,在此基础上提出数字化保护策略,利用计算机技术对家具纹样进行数字化采集、分析、处理和保存,并引入服务设计工具和方法对其进行实践论证,进一步构建康巴藏族家具纹样数字化保护服务平台,实现纹样资源的有效共享和数据应用,完成对传统民族纹样的现代化保护与创新设计。借此生成一条利用新技术和数字化手段进行纹样保护与应用的新路径,探索传统文化在新时代的转型方式,推动文化创意产业的创新发展。

关键词：传统纹样康巴藏族数字化保护服务设计

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非扩张映射的广义粘性三步隐式双中点法则

广西师范大学学报(自然科学版) 2024年

作者：彭剑英高兴慧张玉婷延安大学数学与计算机科学学院

不动点的迭代算法是非线性泛函分析研究的热点问题，本文在实一致光滑Banach空间中构造新的非扩张映射不动点的广义三步隐式双中点法则的粘性算法，在适的条件下，用对偶映射和Banach极限的定义与技巧，证明由该算法生成的迭代序列强收... 详细信息

不动点的迭代算法是非线性泛函分析研究的热点问题，本文在实一致光滑Banach空间中构造新的非扩张映射不动点的广义三步隐式双中点法则的粘性算法，在适的条件下，用对偶映射和Banach极限的定义与技巧，证明由该算法生成的迭代序列强收敛于3个非扩张映射的不动点与凸优化问题的公共解，给出其特殊情况下的推论。本文结果改进和推广了近期文献的相关结果。

关键词： Banach空间非扩张映射广义粘性三步隐式双中点法则强收敛不动点

结合高斯滤波与MASK的G-MASK人脸对抗攻击

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计算机工程 2024年第2期50卷 308-316页

作者：李倩向海昀张玉婷甘昀廖浩德西南石油大学计算机科学学院四川成都610500

深度神经网络的快速发展使其在计算机视觉和自然语言处理等领域取得较大成功,但是对抗攻击会导致神经网络的表现性能降低,对各类系统的安全保密性造成严重威胁。现有黑盒攻击方法在人脸识别中性能表现较差,攻击成功率较低且生成对抗样... 详细信息

深度神经网络的快速发展使其在计算机视觉和自然语言处理等领域取得较大成功,但是对抗攻击会导致神经网络的表现性能降低,对各类系统的安全保密性造成严重威胁。现有黑盒攻击方法在人脸识别中性能表现较差,攻击成功率较低且生成对抗样本迁移性不高。为此,提出一种结合高斯滤波与掩码的对抗攻击方法G-MASK。利用Grad-CAM输出的热力图确定对抗样本的掩码区域,使其只在掩码区域施加扰动,提高黑盒攻击成功率,采用扰动集成方法提高黑盒迁移能力,增强黑盒攻击鲁棒性,对生成的扰动进行高斯平滑处理,降低集成模型之间干扰噪声的差异,提高图像质量且增强扰动掩蔽性。实验结果表明,针对不同的人脸识别模型,G-MASK方法在保证白盒攻击成功率较高的条件下能够显著提升黑盒攻击效果,并具有更优的掩蔽性,经过模型扰动集成的对抗样本白盒攻击成功率均提高至98.5%以上,黑盒攻击成功率最高达到75.9%,与快速梯度符号法(FGSM)、迭代快速梯度符号法(I-FGSM)和动量迭代梯度符号法(MI-FGSM)相比分别平均提升12.1、10.6和8.2个百分点,充分验证了该方法的有效性。

关键词：对抗样本黑盒攻击人脸识别高斯滤波掩码