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SMARCA4突变非小细胞肺癌研究进展

中国肺癌杂志 2024年第9期 704-710页

作者：彭丽珊钟文昭广东省肺癌研究所南方医科大学广东省人民医院(广东省医学科学院)

非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)是全球发生率和死亡率最高的癌症之一。尽管精准治疗模式下靶向药物及免疫药物的应用改善了患者的预后,但仍有患者无法从中获益,因此探索耐药原因及机制具有重要意义。生存分析发现SMAR... 详细信息

非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)是全球发生率和死亡率最高的癌症之一。尽管精准治疗模式下靶向药物及免疫药物的应用改善了患者的预后,但仍有患者无法从中获益,因此探索耐药原因及机制具有重要意义。生存分析发现SMARCA4突变NSCLC患者预后不佳。SMARCA4是SWI/SNF染色体重塑复合物中具有ATP酶活性的核心亚基,SWI/SNF复合体通过改变染色质可及性调控基因转录,影响分化、细胞周期调控等重要细胞活动,被认为具有抑癌作用。本文将综合阐述SMARCA4突变在肿瘤发生发展过程中的作用以及其在NSCLC中的临床病理特点、治疗预后及潜在治疗方案。

关键词：肺肿瘤 SMARCA4 SWI/SNF 免疫治疗合成致死

基于L_(1)范数混合主动轮廓的河流SAR图像分割

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测绘学报 2024年第8期53卷 1598-1609页

作者：邢一波韩斌鲍秉坤南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

为解决现有主动轮廓模型难以准确分割河流SAR图像的问题,提出一种基于L_(1)范数的混合主动轮廓模型。首先,计算轮廓曲线内外区域像素灰度的中值作为区域拟合中心,以抑制SAR图像中干扰区域对其准确性的影响;然后,利用L_(1)范数构建新的... 详细信息

为解决现有主动轮廓模型难以准确分割河流SAR图像的问题,提出一种基于L_(1)范数的混合主动轮廓模型。首先,计算轮廓曲线内外区域像素灰度的中值作为区域拟合中心,以抑制SAR图像中干扰区域对其准确性的影响;然后,利用L_(1)范数构建新的能量约束项并在模型能量泛函中引入边缘指示函数,进一步提升模型的分割性能;最后,将基于L_(1)范数的中值和均值能量约束项结合起来并添加额外的区域拟合中心约束项,以提高模型的整体稳定性。针对实际河流SAR图像进行分割试验,结果表明,与现有分割方法相比,本文模型能更准确、稳定地分割河流SAR图像。

关键词：河流分割 SAR图像主动轮廓模型混合能量项 L_(1)范数

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舰船摇荡作用下可调发射基座调高过程的刚柔耦合建模与仿真

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兵器装备工程学报 2024年第3期45卷 135-143页

作者：胡秉伦彭雪明北京机械设备研究所北京100854

为解决通用发射系统因适装武器长度差异而导致的换弹低效问题,提出了一种可调发射基座,该基座可实现舰基座之上两态高度调节与自锁。以可调基座升降系统为研究对象,基于刚柔耦合计算方法,运用ADAMS虚拟样机技术建立其刚柔耦合动力学模型... 详细信息

为解决通用发射系统因适装武器长度差异而导致的换弹低效问题,提出了一种可调发射基座,该基座可实现舰基座之上两态高度调节与自锁。以可调基座升降系统为研究对象,基于刚柔耦合计算方法,运用ADAMS虚拟样机技术建立其刚柔耦合动力学模型,仿真分析了该升降系统在舰船摇荡作用下的运动学和动力学特性,并得出系统中关键构件的模态振型和工作过程中的应力应变情况,基于Pro/E平台完成三维建模与虚拟装配。仿真结果为可调基座的动力学结构和相关参数的改进和优化提供了模型基础和数据支撑。

关键词：可调发射基座刚柔耦合运动学动力学 ADAMS

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企业动态研发投资与风险资本融资决策研究

系统工程理论与实践 2024年

作者：曹国昭霍艳芳齐二石山西大学经济与管理学院天津大学管理与经济学部

本研究通过构建自有资金投资(OC)、独立风险资本(IVC)融资与公司风险资本(CVC)融资情形下企业两阶段动态研发投资决策模型，探讨不同融资模式对企业动态研发投资决策的影响，研究发现:IVC融资总是能促进企业第二阶段的研发投资，并且当... 详细信息

本研究通过构建自有资金投资(OC)、独立风险资本(IVC)融资与公司风险资本(CVC)融资情形下企业两阶段动态研发投资决策模型，探讨不同融资模式对企业动态研发投资决策的影响，研究发现:IVC融资总是能促进企业第二阶段的研发投资，并且当研发项目成功概率高于一定阈值时，IVC融资对第一阶段的研发投资也有促进作用;当研发项目成功概率高于一定阈值，且相较于无风险项目，研发项目为CVC母公司带来的战略协同收益较大时，CVC融资会促进企业第一阶段的研发投资;与IVC相比，CVC更能促进企业第一阶段的研发投资，但是，若第一阶段研发项目的结果为低质量，则IVC更能促进企业第二阶段的研发投资.

关键词：动态研发投资创新独立风险投资公司风险投资融资

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SCR脱硝系统的串级自耦PID控制方法

动力工程学报 2024年第1期44卷 84-90页

作者：曾鹏曾喆昭黄利容长沙理工大学电气与信息工程学院长沙410076

针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统具有多扰动、大惯性和模型不确定性等特性,提出了一种基于自耦比例积分微分(SCPID)控制理论的控制方法。该方法将SCR脱硝系统中的内部扰动、外界扰动与模型不确定性等一切复杂因素定义为总扰动,进而将... 详细信息

针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统具有多扰动、大惯性和模型不确定性等特性,提出了一种基于自耦比例积分微分(SCPID)控制理论的控制方法。该方法将SCR脱硝系统中的内部扰动、外界扰动与模型不确定性等一切复杂因素定义为总扰动,进而将该系统映射为线性扰动系统,据此构建了一个在总扰动反相激励下的受控误差系统,然后针对SCR脱硝系统的内环和外环系统分别设计了自耦PID控制器,使得控制力的量纲与被控系统相匹配,最后采用3个仿真试验验证所提方法的有效性。结果表明:所提出的SCPID控制方法响应速度快、无超调、抗干扰能力强,同时具有良好的鲁棒性。

关键词： SCR脱硝系统自耦PID控制器速度因子鲁棒性

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基于视觉图像的空对空多无人机目标跟踪

航空学报 2024年第14期45卷 14-29页

作者：褚昭晨宋韬金忍林德福北京理工大学宇航学院北京100081

基于视觉的空对空多目标跟踪技术是对无人机目标态势感知的关键技术,目前的研究局限于单目标无人机跟踪和通用多目标跟踪算法的迁移运用。针对空对空条件下现有算法对多无人机目标跟踪不准确的问题,提出一种基于分块增强特征提取与局部... 详细信息

基于视觉的空对空多目标跟踪技术是对无人机目标态势感知的关键技术,目前的研究局限于单目标无人机跟踪和通用多目标跟踪算法的迁移运用。针对空对空条件下现有算法对多无人机目标跟踪不准确的问题,提出一种基于分块增强特征提取与局部几何信息关联的级联多目标跟踪算法,将无人机图像按照机身和机臂特点分块处理,提取目标细粒度形态特征,利用连续时间内目标间相对几何关系变化微小的特性,构建局部区域目标相对几何关系向量,综合上述技术组件设计级联关联算法,提高所提出的算法对无人机目标的检索能力和关联成功率,从而提高算法的跟踪性能。实验表明,在测试集中,所提出的算法相比于目前最先进的多目标跟踪算法OC-SORT算法,身份编号F1值(ID F1 Score,IDF1)提升了5.6%,相比于在通用多目标跟踪领域较优的ByteTrack算法,多目标跟踪准确率(Multiple Object Tracking Accuracy,MOTA)提升了2.7%,实现了对多无人机目标跟踪的最优性能。同时,所提出的算法中用到的技术可应用于SORT、BYTE等数据关联算法中,从而可提高这些关联算法的性能。

关键词：无人机多目标跟踪深度学习特征提取数据关联

换流阀高压直流电容聚丙烯材料选型关键参数与方法

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高电压技术 2024年第6期50卷 2354-2362页

作者：冉昭玉刘雨杭孟礼李琦电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系) 北京100084

高压直流电容器作为海上风电柔直换流阀中功率模块的重要部件,是换流阀中国产化程度最低的核心元件。双向拉伸聚丙烯(biaxially-oriented polypropylene,BOPP)薄膜的介电与储能特性直接影响电容耐压等级和容量,目前大量依赖进口。为了... 详细信息

高压直流电容器作为海上风电柔直换流阀中功率模块的重要部件,是换流阀中国产化程度最低的核心元件。双向拉伸聚丙烯(biaxially-oriented polypropylene,BOPP)薄膜的介电与储能特性直接影响电容耐压等级和容量,目前大量依赖进口。为了应对电容器紧凑化发展的趋势及其在复杂运行工况下长期安全稳定运行的挑战,开展了聚丙烯材料选型关键参数研究。调研并选取国内外主要电容厂家现有的聚丙烯材料,结合粒料与表面材料微观结构、结晶参数、介电性能等实验测试分析,基于神经网络分析发现,影响聚丙烯材料介电储能特性的关键影响因素包括等规度、灰分、结晶参数、高温高场下介质损耗及泄漏电流,从而为换流阀高压直流电容聚丙烯材料选型提供依据。结果表明,国产超纯粒料相较于进口粒料所对应的聚丙烯薄膜关键物化参数差距较小,85℃高温下充放电效率90%对应的电场强度及储能密度基本相当,交直流叠加电场650 kV/mm以内,薄膜充放电效率维持在同一水平,因此有望应用于换流阀实际工程。

关键词：直流电容器聚丙烯选型微观结构介电储能性能

基于有向复杂网络的担保圈违约风险传染建模研究

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中国管理科学 2024年第6期32卷 22-33页

作者：何汉李思呈暨南大学经济学院广东广州510632 华中农业大学经济管理学院湖北武汉430070

结合真实链路风险传染的特点构建仿真模型,合理预测担保圈违约风险传染的广度和速度,是实现金融风险监测预警的突破口和难题。本文基于担保圈风险传染的有向性特征,构建有向复杂网络,并考虑担保圈的担保、被担保、破产退圈等现实问题对... 详细信息

结合真实链路风险传染的特点构建仿真模型,合理预测担保圈违约风险传染的广度和速度,是实现金融风险监测预警的突破口和难题。本文基于担保圈风险传染的有向性特征,构建有向复杂网络,并考虑担保圈的担保、被担保、破产退圈等现实问题对传统SIRS模型进行改进,进一步选取包含32家上市公司和2667家非上市公司的担保圈作为样本,通过案例仿真分析了担保圈中违约风险的传染机制以及不同救助策略对风险传染的影响。研究发现:(1)感染公司峰值对于感染率的敏感性最大,而破产公司峰值对于治愈率的敏感性最大。(2)感染企业入度、特征向量中心度越大,担保圈中企业感染峰值越高,到达感染峰值的速度越快,违约风险传染的持续时间更长。(3)组合救助策略防控效果优于单独救助策略,企业加强自身现金流管理降低感染率是风险防控的关键,而政府救助策略救助效果的有效发挥依赖多方主体配合。本研究的主要贡献是基于担保圈有向性特点进行风险传染模型研究,有助于更好地模拟我国担保圈的风险传染链路,同时对政府、银行和企业加强风险监测、防控重大金融风险具有一定指导意义。

关键词：有向复杂网络违约风险风险传染风险防范改进SIRS模型

基于改进金豺优化算法和CatBoost模型的心血管疾病风险预测研究

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基于改进金豺优化算法和CatBoost模型的心血管疾病风险预测研究

作者：邱昭斌北方民族大学

学位级别：硕士

心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)是全球死亡率最高的疾病之一,使用机器学习方法对CVD风险进行精确预测,可以有效识别高风险患者和危险因素,为疾病的预防和治疗提供重要的指导。为实现快速而准确的心血管疾病风险预测以及探索相... 详细信息

心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)是全球死亡率最高的疾病之一,使用机器学习方法对CVD风险进行精确预测,可以有效识别高风险患者和危险因素,为疾病的预防和治疗提供重要的指导。为实现快速而准确的心血管疾病风险预测以及探索相关危险因素,本文的主要工作如下:(1)提出了一种心血管疾病风险预测框架。该框架首先使用箱线图对异常数据进行识别和检查,然后结合Lasso回归良好的解释性和防止过拟合的优势进行特征选择,完成数据的预处理。最后,改进的金豺优化算法用于分类梯度提升树(Cat Boost)模型的超参数寻优,从而提升对心血管疾病风险的预测性能。(2)提出了一种基于对立学习策略和动态惯性权重的螺旋搜索路径的改进金豺优化算法OMGJO,该算法通过Tent映射进行种群初始化来增强种群分布均匀性,并引入基于对立的学习策略进行种群替换,促进全局探索和加速收敛。此外,对数螺线路径和动态惯性权重增强了局部开发能力和最佳个体位置的有效利用。经过23个基准函数的测试,实验结果表明OMGJO在收敛速度和精度方面优于其他比较算法。(3)提出了一种OMGJO-Cat Boost心血管疾病风险预测模型,使用改进的金豺优化算法训练Cat Boost模型,从而获得最优的超参数组合。为验证提出的OMGJOCat Boost心血管疾病风险预测模型,我们将其与主流机器学习模型和智能优化算法进行了比较。实验结果表明,OMGJO-Cat Boost模型具有更优异的预测效果,总体准确率、召回率和AUC值分别为73.66%、72.39%和0.8024。这些结果突出了OMGJOCat Boost在改善心血管疾病风险预测方面的潜力。

关键词：心血管疾病预测 Lasso回归 CatBoost 金豺优化算法对立学习