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引导编辑研究进展及其应用

合成生物学 2024年第1期5卷 1-15页

作者：许志锰谢震清华大学自动化系北京信息科学与技术国家研究中心生物信息学研究部生物信息学教育部重点实验室合成与系统生物学研究中心北京100084

引导编辑器(prime editor,PE)是继碱基编辑器(base editor,BE)之后新问世的基于CRISPR/Cas(clustered regularly interspaced short palindromic repeats/CRISPR-associated)系统的基因编辑工具,可以在不造成DNA双链断裂的情况下引入碱基替换、插入和删除。PE因其全面的编辑能力,问世即受到全球学者的广泛关注,然而PE表达盒编码较长(>6 kb)、编辑效率较低等问题也亟待研究人员解决。PE的研究方向与BE有许多相似之处,本文首先梳理了学界对PE本身编辑效率和安全性的探索;然后重点介绍了PE效应蛋白、pegRNA和其他细胞因子三个方面对PE的改进手段,以及为方便PE应用而开发的自动化设计工具;最后梳理了PE在动植物以及基因治疗中的应用。方兴未艾的PE领域尽管还难称完善,但在提高编辑效率和改进安全性等方面已取得了许多重要进展。鉴于Cas9、BE等基因编辑工具已广泛应用于遗传病疗法,PE走向遗传病治疗值得期待。

关键词：引导编辑基因编辑基因治疗 CRISPR/Cas

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肝舒乐片治疗乳腺增生169例

陕西中医 2006年第6期27卷 685-686页

作者：张翠英秦元刚卢锰河南中医学院 2003级研究生450008

目的:观察疏肝健脾,活血化瘀类药物配伍治疗乳腺增生病的疗效。方法:采用肝舒乐片(柴胡、山甲、郁金、赤芍、枳实、皂刺等)治疗本病169例。结果:治愈118例,总有效率98.22%。结论:本方有疏肝健脾,化瘀散结的功效。

关键词：乳腺腺体增生/中医药疗法理气剂/治疗应用疏肝解郁剂/治疗应用软坚药/治疗应用 @肝舒乐片

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基于深度学习的日志异常检测方法研究

基于深度学习的日志异常检测方法研究

作者：孙锰杰齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着计算机系统的不断更新和网络环境的日益复杂化,日志数据成为分析系统的运行状态和行为事件的关键资源。日志异常检测作为日志分析领域的热门研究方向,在保障计算机安全、优化系统管理、强化网络监控等方面发挥着重要的作用。而当前... 详细信息

随着计算机系统的不断更新和网络环境的日益复杂化,日志数据成为分析系统的运行状态和行为事件的关键资源。日志异常检测作为日志分析领域的热门研究方向,在保障计算机安全、优化系统管理、强化网络监控等方面发挥着重要的作用。而当前日志数据规模浩大、维度众多且结构各异,给日志的检测和管理带来极大的挑战。现有的异常检测模型仍面临特征关联性不强、精度低等问题。尤其在处理高噪声的非稳定数据时,难以有效应对噪声干扰和解析语义信息,导致实际应用中误判率高,难以满足高噪声场景下的实际需求。此外,传统的日志分析方法在处理大规模、多样化和动态变化日志数据时仍然效果不佳,存在语义信息和组件值信息缺失、异常处理类型单一、噪声干扰严重、特征关联性差等问题。针对以上问题,本文分别针对大规模稳定数据和高噪声干扰的非稳定数据两个场景,创新性地提出了异常检测模型LTAnomaly和MDFULog,提升了日志异常检测的准确性。主要贡献如下:(1)本文提出了基于LSTM-Transformer的日志异常检测模型LTAnomaly,旨在解决日志异常检测在大规模、多样化的稳定日志数据异常检测中内容信息挖掘不充分,难以有效捕捉日志数据中的长期依赖关系且检测准确度较低的问题。该模型首次利用了日志序列的语义信息和组件值参数,通过挖掘日志内容信息来提高异常检测的准确性。同时,该模型融合了LSTM和Transformer架构,更好地捕捉日志序列的长期依赖关系。实验结果显示,LTAnomaly模型在多种类型稳定的公开数据集的异常检测和通用性方面表现出了显著优势。通过充分挖掘日志内容信息和捕捉长期依赖关系,该方法能够更好地区分正常日志和异常日志,从而提高异常检测的准确性。(2)本文提出了基于多特征深度融合的不稳定日志异常检测模型MDFULog,旨在解决当前的特征提取技术在非稳定日志数据集的异常检测中存在噪声干扰、语义信息不明确、特征关联度差、效率低的问题。该模型采用了多特征深度融合的方式进行不稳定日志异常检测。使用全新的日志解析方法,利用了Bert模型提取日志模板的语义信息,并通过投影到高维嵌入上来考虑时间信息,同时使用多个特征表示日志,有效提高了异常检测的鲁棒性。此外,还设计了一种基于Informer的异常检测分类模型,能够从全局角度准确提取有效信息并快速预测异常,实现高效、灵活的异常检测。本方法解决了在实际场景中存在的高噪声问题引起的日志异常检测效果差的问题,为实际场景中的异常检测工作提供了有力的支持和解决方案。本文在大规模的稳定数据集和加入不同噪声的不稳定数据集中进行了大量实验,研究结果验证了LTAnomaly和MDFULog模型在日志异常检测领域的有效性。结果表明,在BGL和HDFS这种大规模的数据集中,LTAnomaly相比于其他现有模型表现突出,解决了在大规模稳定数据集中特征依赖差、准确度低的问题;在加入不同噪声干扰的非稳定数据集中,MDFULog模型可以大大提高日志解析和异常检测的效率,实现了非稳定日志异常检测场景中的精准捕捉。

关键词：深度学习日志解析异常检测

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直升机抗坠毁元件构形设计分析研究

振动与冲击 2024年第7期43卷 345-354,364页

作者：卢致龙中国直升机设计研究所江西景德镇333000

为探究差异化的构形参数对复合材料波纹梁吸能性能影响,针对多种构形波纹梁,进行动态压溃试验,对试验现象分析及试验数据处理,给出了多种构形波纹梁的载荷-时间曲线和破坏模式。采用有限元软件ABAQUS模拟波纹梁的瞬态冲击过程,得到吸能... 详细信息

为探究差异化的构形参数对复合材料波纹梁吸能性能影响,针对多种构形波纹梁,进行动态压溃试验,对试验现象分析及试验数据处理,给出了多种构形波纹梁的载荷-时间曲线和破坏模式。采用有限元软件ABAQUS模拟波纹梁的瞬态冲击过程,得到吸能特性参数比吸能(SEA)和平均载荷值等,并与试验结果对比,对比结果验证了数值模型的有效性。通过试验及数值分析结果讨论了波纹构形对波纹梁峰值载荷和吸能能力的影响,对不同构形波纹梁以及增加薄弱环节设计的吸能差异作出评估,为实际工程设计提供参考依据。结果表明,利用等截面剖面杆轴向压缩载荷作用下的临界应力方程将波纹梁梁高/波幅比、波长/波幅比设定在相应关系式时波纹梁结构表现出较为稳定的压溃过程,具有一定的应用价值;波纹腹板圆角R值除了对峰值载荷及平均载荷有影响,对波纹梁破坏模式改变也有一定关系,薄弱圆角r值能比较好的改善峰值载荷大小。

关键词：抗坠毁波纹梁波纹腹板数值模拟 Hashin 吸能

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月基装备行走运动学分析与连续步态规划

北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 308-316页

作者：何天宇董洋檀傈锰王岩赵军鹏王春洁北京航空航天大学机械工程及自动化学院北京100191 北京空间飞行器总体设计部北京100094 北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室北京100191

针对缓冲行走功能一体的月面探测器构型设计困难、步态分析复杂等问题,提出了一种基于相同支链构型的四足月基装备(LBE)设计分析方法与连续步态规划方案。设计复合功能着陆腿机构及整机多状态位姿;构建LBE在行走状态下的单腿运动学模型... 详细信息

针对缓冲行走功能一体的月面探测器构型设计困难、步态分析复杂等问题,提出了一种基于相同支链构型的四足月基装备(LBE)设计分析方法与连续步态规划方案。设计复合功能着陆腿机构及整机多状态位姿;构建LBE在行走状态下的单腿运动学模型,对其进行正逆运动学求解,分析单腿与整机工作空间和运动性能;对LBE整机进行水平月面的连续步态规划,并设计单步足端轨迹,通过动力学仿真,验证LBE行走步态稳定性。仿真结果表明:LBE沿前进方向连续稳定运行,质心竖直方向浮动仅占整器高度的0.24%,俯仰角最大摆动幅度为0.34°,翻滚角最大摆动幅度为0.27°。

关键词：月基装备构型设计运动学分析可操作度步态规划

FRP网格增强ECC加固钢筋混凝土梁裂缝研究

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建筑结构 2024年

作者：邓朗妮杨洲钟锰军郝世纪钟卿瑜廖羚广西科技大学土木建筑工程学院

为探究FRP网格增强ECC复合加固方式对钢筋混凝土梁裂缝的影响，对6根试验梁进行静载试验，分析参数变量对加固梁性能的的影响，建立FRP网格增强ECC加固钢筋混凝土梁裂缝计算模型。结果表明：FRP网格增强ECC复合加固方式能有效改善试验... 详细信息

为探究FRP网格增强ECC复合加固方式对钢筋混凝土梁裂缝的影响，对6根试验梁进行静载试验，分析参数变量对加固梁性能的的影响，建立FRP网格增强ECC加固钢筋混凝土梁裂缝计算模型。结果表明：FRP网格增强ECC复合加固方式能有效改善试验梁的抗弯性能，其中加固梁的极限抗弯承载力提升27.9％～67.4％，挠度降低30.7％～42.3％，裂缝平均间距减小28.6％～42.8％；加固梁裂缝呈树根状密集分布，与未加固梁相比，加固梁裂缝的数量增多、裂缝宽度和延伸高度减小；FRP网格增强率与控裂效果成正比，为防止加固梁发生脆性破坏，本试验中网格适宜厚度取3mm；ECC加固层主要影响加固梁开裂荷载和裂缝分布情况，其厚度变化对裂缝发展影响较小，但ECC层过厚会导致局部剥离；加固梁裂缝计算值与试验值吻合良好，可为此类加固方式的钢筋混凝土梁裂缝计算提供一定的参考。

关键词： FRP网格 ECC RC加固梁裂缝计算抗弯性能

面向数据驱动的城市绕城高速收费站短时交通流预测

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同方期刊数据库

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测绘科学 2024年第2期49卷 175-186页

作者：帅春燕杨锰高伦邹辉昆明理工大学交通工程学院昆明650500 天津市政工程设计研究总院有限公司云南设计研究院昆明650224

为了进一步提升城市绕城高速收费站交通流的预测精度,根据收费站交通流的特点,该文提出了一种基于变分模态分解(VMD),长短时记忆网络(LSTM)以及支持向量回归(SVR)的城市绕城高速收费站短时交通流量预测模型,并引入遗传算法对模型中的LST... 详细信息

为了进一步提升城市绕城高速收费站交通流的预测精度,根据收费站交通流的特点,该文提出了一种基于变分模态分解(VMD),长短时记忆网络(LSTM)以及支持向量回归(SVR)的城市绕城高速收费站短时交通流量预测模型,并引入遗传算法对模型中的LSTM模块和SVR模块相应的输入参数进行优化。模型中的VMD模块将原始交通流量序列分解为具有不同频率的时间序列分量和随机分量。其中第一个主要分量和随机分量分别反映了原始交通流序列的整体日变化趋势、季节变化趋势和随机干扰信息,其他分量反映了具有不同频率周期的交通流变化规律。然后,引入LSTM和SVR模型分别对不同分量进行逐一预测,并将所有分量的预测值相应叠加从而得到原始交通流量序列的最终预测结果。基于贵阳市绕城高速收费站联网收费数据,选取贵阳北主线、金华主线、上麦、贵阳东、曹关、贵阳南、石板哨、秦棋等8个收费站进行了实例验证,发现相比于KNN、BP、SVR、LSTM和ARIMA模型,在同一参数组合下,VMD-LSTM-SVR模型的MAPE均值为11.30%,且MAE和RMSE均为最低,R~2和Accuracy均为最高。这表明,提出的VMD-LSTM-SVR模型不仅具有良好的预测性能,而且还具有良好的泛化性。

关键词：智能交通收费站短时交通流量预测变分模态分解长短时记忆神经网络支持向量回归遗传算法

基于PHM技术的城市轨道交通车辆牵引系统智能运维研究

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中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2024年第1期 193-196页

作者：孟锰中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266111

PHM系统的诞生始于20世纪90年代的军工产业,受到英美等国的高度关注。另外,数据储存技术也对 PHM 技术提供了必要的技术支持,如云端储存技术能够更高效、更广泛地存储数据。轨道交通关键设备的PHM技术在轨道交通车辆智能运维中扮演着关... 详细信息

PHM系统的诞生始于20世纪90年代的军工产业,受到英美等国的高度关注。另外,数据储存技术也对 PHM 技术提供了必要的技术支持,如云端储存技术能够更高效、更广泛地存储数据。轨道交通关键设备的PHM技术在轨道交通车辆智能运维中扮演着关键角色,同时也是研究的重点与难点。PHM技术的主要功能和应用包括趋势追踪、故障预测、寿命追踪、残余寿命、信息管理、信息传输、资源管理以及状态监控。

关键词：轨道交通故障诊断智能运维 PHM技术 BP神经网络

维普期刊数据库评论

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基于AI技术的库存需求和采购预测研究

IT经理世界 2024年第2期 7-9,18页

作者：孟锰中车青岛四方机车车辆股份有限公司山东青岛266000

近年来,以人工智能为基础的库存需求和采购预测研究工作已经被广泛应用于零售、制造、物流等行业中,并且通过满足客户需求,提高运营管理效率的方式,受到人们的广泛关注。为保障该技术的应用效果,本文首先分析应用AI技术的必要性,之后分... 详细信息

近年来,以人工智能为基础的库存需求和采购预测研究工作已经被广泛应用于零售、制造、物流等行业中,并且通过满足客户需求,提高运营管理效率的方式,受到人们的广泛关注。为保障该技术的应用效果,本文首先分析应用AI技术的必要性,之后分别从需求预测、库存管理、供应链协同、智能决策支持等方面,介绍AI技术的应用场景。最后以某物流仓储园区内库存需求和采购预测为例,对AI技术的具体应用方法加以分析。将AI技术应用于库存需求与采购预测工作,可以提高工作质量与效率。希望通过本文研究,为相关行业提供借鉴。

关键词： AI技术库存需求采购预测