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肺动脉平滑肌细胞中UCHL1的作用和功能研究

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肺动脉平滑肌细胞中UCHL1的作用和功能研究

作者：郝榕榕西北农林科技大学

学位级别：硕士

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基于开关电容矩阵的高能效神经网络加速器

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年第9期52卷 23-28+54页

作者：李大为苗榕韩晓燕博南中南民族大学智能无线通信湖北省重点实验室重庆大学微电子与通信工程学院北京大学人工智能研究院

为了适应嵌入式机器学习等低功耗应用场景，提出了一种高能效的模拟域开关电容矩阵-矢量乘法器（SCMM）.SCMM电路利用电荷重分配原理实现卷积，权重数据存储在电容中．在SCMM中，5 bit输入数模转换器（Input DAC）在输入数据的控制下产... 详细信息

为了适应嵌入式机器学习等低功耗应用场景，提出了一种高能效的模拟域开关电容矩阵-矢量乘法器（SCMM）.SCMM电路利用电荷重分配原理实现卷积，权重数据存储在电容中．在SCMM中，5 bit输入数模转换器（Input DAC）在输入数据的控制下产生成比例的电压作为乘累加（MAC）电路的输入电压，3 bit MAC电路使用开关和100 fF单位电容完成模拟域乘累加运算．仿真结果表明：该SCMM电路不仅可实现乘累加运算，在1 GHz主频和1 V供电电压下MAC电路功耗仅为0.725 mW，能效达到4.69×1011s-1·W-1，同时实现过程可缓解对模数转换器（ADC）速率的需求，减小硬件开销．

关键词：模拟计算卷积神经网络开关电容乘累加能效

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基于网联车辆数据融合的路面平整度评估方法

中国公路学报 2024年第6期37卷 302-316页

作者：杜昭张文榕朱兴一同济大学交通运输工程学院上海201802

智能网联汽车的快速发展为道路基础设施服役性能的监测提供了更加便捷、高效的全新解决方案。为发挥智能网联车辆优势,提高车载响应类路面平整度检测的便捷性和准确性,首先提出了一种基于车辆振动响应信号的路面纵断面高程反演及平整度... 详细信息

智能网联汽车的快速发展为道路基础设施服役性能的监测提供了更加便捷、高效的全新解决方案。为发挥智能网联车辆优势,提高车载响应类路面平整度检测的便捷性和准确性,首先提出了一种基于车辆振动响应信号的路面纵断面高程反演及平整度估计方法,该方法通过对车辆垂向动力学的合理建模及模型参数辨识,以车身振动响应信号作为测量值,借助增广卡尔曼滤波算法,对路面断面高程进行反演估计,进而求解国际平整度指数。随后,采用高斯过程模型对多车估计结果进行拟合以实现多车结果的融合解析。考虑到智能网联汽车可实现车车互联通信的优势,进一步将前车融合结果纳入当前车辆估计算法,并将其作为伪测量量,实现多车协同估计以提高当前车辆估计结果的准确性。借助数值仿真及实测数据对前述方法进行验证,实测结果表明:所提出的单车估计方法所得国际平整度指数的估计值与实测值相关性可达87%,均方根误差约为0.26 m·km-1;多部车辆的重复性测试验证了该方法的准确性和可重复性;多车结果融合及协同估计策略不仅可降低单车估计结果的误差,且可在一定程度上提高单车估计算法的稳定性。在算法验证基础上,设计了一套可实现路面平整度在线评估的原型系统,并提出了智能网联环境下路面平整度评估框架,进而对该系统及框架进行了离线验证。基于该框架,不仅可实现路面平整度的单车在线估计,还可对多车感知结果进行融合,并将平台端融合结果用于终端计算中,实现云-端协同估计,从而提高终端反演的准确性和鲁棒性。

关键词：路面工程平整度评估方法反演分析卡尔曼滤波高斯过程路面断面高程数据融合

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多层频时空特征提取的RSVP目标分类算法

北京理工大学学报 2024年第3期44卷 312-320页

作者：赵子威林艳飞高小榕北京理工大学集成电路与电子学院北京100081 清华大学医学院北京100084

由于事件相关电位(ERP)信噪比低、变异性强,其在大脑皮层所体现的空间−时间信息分布在不同RSVP范式下的分布差异较大,并且传统基于CSP或LDA的单试次解码算法在不同数据集下分类性能不稳定,分类模型鲁棒性在数据集间有限.对此,从频−时−... 详细信息

由于事件相关电位(ERP)信噪比低、变异性强,其在大脑皮层所体现的空间−时间信息分布在不同RSVP范式下的分布差异较大,并且传统基于CSP或LDA的单试次解码算法在不同数据集下分类性能不稳定,分类模型鲁棒性在数据集间有限.对此,从频−时−空域多个角度出发,通过设计两个交替迭代优化的空时域滤波器进行特征提取,提出了一种多层频时空ERP特征提取的目标分类算法(STAEE)以增强RSVP-BCI的解码性能.算法共分为滤波器组模块、时间窗分解模块、空时域滤波模块和感兴趣区域选择模块.在两个公共RSVP数据集的分类任务中,相较于结构化判别分析(HDCA)、共空域模式(CSP)、滤波器组共空域模式(FBCSP)以及空时判别分析(STDA)4个基准算法,所提出的STAEE算法获得了更高的曲线下面积(AUC),这表明该算法能够有效克服ERP在不同数据集分布的变异性,提升识别系统的分类性能.

关键词：脑−机接口(BCI) 快速序列视觉呈现(RSVP) 空时滤波特征提取

美国《Emerging Infectious Diseases》2024年第7期有关人兽共患病论文摘译

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中国人兽共患病学报 2024年第9期 905-906页

作者：刘子榕福建医科大学

关键词：

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基于图卷积网络和注意力机制的谣言检测方法

数据分析与知识发现 2024年第4期8卷 125-136页

作者：凤丽洲刘馥榕王友卫天津财经大学统计学院天津300222 中央财经大学信息学院北京100081

【目的】针对目前的谣言检测方法未能充分考虑评论间的转发关系特征和文本语义特征,提出一种基于图卷积网络和注意力机制的谣言检测方法。【方法】首先,对评论间转发和回复关系特征进行分析,构建评论关系特征图,充分挖掘评论间的关联特... 详细信息

【目的】针对目前的谣言检测方法未能充分考虑评论间的转发关系特征和文本语义特征,提出一种基于图卷积网络和注意力机制的谣言检测方法。【方法】首先,对评论间转发和回复关系特征进行分析,构建评论关系特征图,充分挖掘评论间的关联特性。然后,根据评论间的文本语义相似性,使用BERT模型生成句子的向量化表示并通过计算余弦相似度构建评论的语义特征图,充分提取评论的语义相关性。最后,基于图卷积网络完成不同节点之间的信息传递,并在各节点信息传输过程中使用注意力机制区分源评论和其他评论对谣言检测的影响,进而得到评论节点的准确表示。【结果】在公开数据集上进行实验,结果显示所提方法在Twitter15和Twitter16数据集上的准确率分别达到0.860和0.870,F1均值分别为0.858和0.866。与BiGCN方法相比,准确率分别提升了5.1%和1.5%,F1均值分别提升了5.0%和1.9%。【局限】仅使用文本数据进行谣言检测,未结合图片、用户属性及时间属性等特征。【结论】在公开数据集上进行应用,验证了所提方法可以有效地提升谣言检测性能,为谣言识别与检测任务提供有价值的参考。

关键词：图卷积网络注意力机制谣言检测 BERT模型

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试析拜占庭帝国与东哥特王国关系破裂的原因

史林 2024年第2期 1-10,216页

作者：刘榕榕湖北大学历史文化学院环、地中海—拜占庭研究中心 430062

公元535年,拜占庭帝国与东哥特王国开战,双方彻底决裂。导致拜占庭帝国与东哥特王国关系破裂的直接原因是秉持亲拜占庭帝国国策的东哥特王国阿玛拉松塔政权的垮台。这一事件的主要人物是部分敌视拜占庭帝国的东哥特贵族,他们为了自身利... 详细信息

公元535年,拜占庭帝国与东哥特王国开战,双方彻底决裂。导致拜占庭帝国与东哥特王国关系破裂的直接原因是秉持亲拜占庭帝国国策的东哥特王国阿玛拉松塔政权的垮台。这一事件的主要人物是部分敌视拜占庭帝国的东哥特贵族,他们为了自身利益反对东哥特王国在国家建设中效仿拜占庭帝国。抵制拜占庭帝国的东哥特贵族把持国政彻底背离了东哥特王国立国以来的根本方针,从而导致立国的合法性丧失并为正在重新整合地中海世界的拜占庭帝国提供了可乘之机,这是两个政权决裂的根本原因。两国关系破裂后长达20年的军事冲突导致地中海世界的整体局势发生显著变化。

关键词：拜占庭帝国东哥特王国查士丁尼一世阿玛拉松塔军事冲突

女性权力与族群认同:阿玛拉松塔政治参与二重向度的考察

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中南大学学报（社会科学版） 2024年第1期30卷 199-208页

作者：刘榕榕湖北大学历史文化学院湖北武汉430062

526年,东哥特王国的开创者塞奥多里克去世,王位由外孙阿塔拉里克继承。因阿塔拉里克年幼,其母阿玛拉松塔摄政。阿玛拉松塔有意在王国中促进罗马元素与日耳曼元素的融合,这一目标同哥特人日益强化的族群意识产生了难以调和的矛盾,其施政... 详细信息

526年,东哥特王国的开创者塞奥多里克去世,王位由外孙阿塔拉里克继承。因阿塔拉里克年幼,其母阿玛拉松塔摄政。阿玛拉松塔有意在王国中促进罗马元素与日耳曼元素的融合,这一目标同哥特人日益强化的族群意识产生了难以调和的矛盾,其施政引起哥特贵族势力的反对。阿塔拉里克去世后,阿玛拉松塔失去权力并丧命。古代晚期地中海世界缺乏保证女性独立执政的社会环境、法律基础和权力机制,女性权力具有显著的依附性,这是阿玛拉松塔摄政政权垮台的关键原因。阿玛拉松塔政权的垮台则成为该时期地中海世界政局发生显著变化的重要契机。

关键词：东哥特王国阿玛拉松塔族群认同女性权力

煤炭产业园区土壤重金属污染对真菌群落特征的影响

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生态学杂志 2024年

作者：刘娣苏超解榕刘勇山西大学黄土高原研究所/黄土高原生态恢复山西省重点实验室

煤炭产业聚集活动可导致重金属元素在周边土壤积累，进而影响土壤微生物群落的结构和功能。本文选取山西省长治市某典型煤炭产业园区为研究区，以不同类型煤炭产业（采煤厂、选煤厂、化工厂和燃煤电厂）周边土壤为研究对象，以园区外的... 详细信息

煤炭产业聚集活动可导致重金属元素在周边土壤积累，进而影响土壤微生物群落的结构和功能。本文选取山西省长治市某典型煤炭产业园区为研究区，以不同类型煤炭产业（采煤厂、选煤厂、化工厂和燃煤电厂）周边土壤为研究对象，以园区外的村庄和公园土壤作为对照，比较分析不同样地土壤重金属含量、理化性质和酶活性的差异特征；基于高通量测序技术解析不同样地土壤真菌群落的组成结构，并探究土壤真菌群落的分布特征及其主要影响因素。结果表明，研究区土壤均为碱性，Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb和Hg等8种重金属的含量均大于山西省土壤元素背景值，且选煤厂周边土壤中Cd和Pb的污染最严重。土壤纤维素酶和土壤碱性磷酸酶在不同样地之间存在显著差异，其中化工厂周边土壤纤维素酶的活性最强。子囊菌门（Ascomycota）和担子菌门（Basidiomycota）是研究区相对丰度最大的优势菌群，且优势菌群在不同样地间存在明显差异，其中子囊菌门在化工厂周边的相对丰度最大，为79.30%。Spearman相关分析、冗余分析和方差分解分析的结果表明，土壤真菌群落结构与Cd、总氮、碱性磷酸酶呈显著正相关（P<0.05），其中Cd对土壤真菌群落的影响最大。

关键词：煤炭产业重金属真菌群落冗余分析环境因子