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柚皮素通过调控TGF-β1/smad通路抑制肝纤维化

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中国药理学通报 2022年第2期38卷 248-254页

作者：岳杉杉彭安康马泽江祁荣石河子大学医学院新疆石河子832000 北京大学医学部基础医学院药理学系北京100191

目的研究柚皮素(naringenin,NGN)对小鼠肝纤维化的抑制作用及机制。方法TGF-β1孵育LX2细胞24 h,构建体外纤维化模型,NGN(100、200μmol·L^(-1))处理细胞;喂饲8~10周龄雄性C57BL/6小鼠蛋氨酸-胆碱缺乏饲料6周,诱导小鼠肝脏纤维化模型,... 详细信息

目的研究柚皮素(naringenin,NGN)对小鼠肝纤维化的抑制作用及机制。方法TGF-β1孵育LX2细胞24 h,构建体外纤维化模型,NGN(100、200μmol·L^(-1))处理细胞;喂饲8~10周龄雄性C57BL/6小鼠蛋氨酸-胆碱缺乏饲料6周,诱导小鼠肝脏纤维化模型,同时灌胃给予NGN(100 mg·kg^(-1)),研究NGN抑制肝纤维化的作用及机制。qRT-PCR检测α-SMA、col1和col3的基因水平;Western blot检测α-SMA、col1、TGF-β1、p-smad2和p-smad3的蛋白水平;HE染色和天狼猩红染色分别检测小鼠肝脏组织形态和纤维化程度。结果体内外实验均表明,与模型组相比,NGN处理明显降低了α-SMA、col1和col3的mRNA和蛋白表达水平,同时明显抑制TGF-β1/smad通路的激活。HE染色和天狼猩红染色结果同样表明,NGN处理与模型组相比明显降了MCD饲料诱导的肝脏纤维化程度。结论NGN可明显抑制TGF-β1诱导的LX2细胞纤维化及蛋氨酸-胆碱缺乏饲料诱导的小鼠肝纤维化,机制与其抑制TGF-β1/smad通路激活有关。

关键词：柚皮素肝脏纤维化蛋氨酸-胆碱缺乏饲料肝星状细胞 TGF-β1 TGF-β1/smad通路

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萨迦班智达能诠思想研究

河南社会科学 2024年第8期32卷 112-117页

作者：彭杉杉吉林师范大学马克思主义学院吉林四平136000

名称理论是当代逻辑哲学所关注的话题,追溯萨迦班智达的量论思想与墨家思想,其中都对名称问题进行过系统阐释。萨迦班智达的能诠与所诠思想是藏传因明中的“名称理论”。萨迦班智达主张能诠(名称)建立在共相概念的基础之上,能诠与所诠(... 详细信息

名称理论是当代逻辑哲学所关注的话题,追溯萨迦班智达的量论思想与墨家思想,其中都对名称问题进行过系统阐释。萨迦班智达的能诠与所诠思想是藏传因明中的“名称理论”。萨迦班智达主张能诠(名称)建立在共相概念的基础之上,能诠与所诠(指称)没有直接关联。墨家思想与名称的描述理论有相似之处,二者都主张名称建立在其指称对象存在的基础上,名称是指称对象的方式,名称具有涵义。萨迦班智达在本体论承诺上与墨家、当代逻辑哲学思想不同,其能诠思想没有“空名”问题的指称困境,对于解决当代哲学问题具有借鉴价值。

关键词：萨迦班智达《量理宝藏论》能诠墨家名称理论

HfCeYZrO高熵氧化物薄膜结构、光学及浸润特性研究

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HfCeYZrO高熵氧化物薄膜结构、光学及浸润特性研究

作者：吴杉杉重庆理工大学

学位级别：硕士

同时兼具高疏水性、高透过率和耐久性的材料可应用于光伏电池板、显示屏、光学设备、建筑窗户、飞机和汽车的挡风玻璃等领域,受到了研究者的广泛关注。通常,为了实现疏水特性,具有适合的表面粗糙度和低表面能的微纳结构被构建,但是,由... 详细信息

同时兼具高疏水性、高透过率和耐久性的材料可应用于光伏电池板、显示屏、光学设备、建筑窗户、飞机和汽车的挡风玻璃等领域,受到了研究者的广泛关注。通常,为了实现疏水特性,具有适合的表面粗糙度和低表面能的微纳结构被构建,但是,由于米氏散射和瑞利散射,粗糙的表面将使得薄膜的光学透过率降低,另一方面,微纳结构很容易受到磨损和冲击的损坏,不利于薄膜的耐久性。因此,寻找一种兼具高疏水性、高透过率和耐久性的材料极具挑战。高熵氧化物薄膜具有硬度高、热稳定性好等特性,且通过合适的元素组合可实现透明、疏水特性,因此,高熵氧化物薄膜有望实现疏水性、透明、耐久等多功能于一体。鉴于此,本论文综述了高熵合金及高熵合金薄膜的研究现状、最新进展和存在的问题,分析了高熵氧化物薄膜作为透明疏水耐久性材料的潜力。以获得同时兼具透明、疏水、耐久的材料为目标,选择了HfCeYZrO高熵氧化物薄膜为研究对象,采用磁控溅射制备了HfCeYZrO高熵氧化物薄膜,研究了氧气流量比、基底偏压对其结构、光学、浸润特性以及耐久性的影响;后续采用不同功率的氩离子轰击氧气流量比8%条件下制备的HfCeYZrO高熵氧化物薄膜。主要结果如下:（1）通过射频磁控溅射技术制备了氧气流量比为5%、8%、11%和14%的HfCeYZrO高熵氧化物薄膜。研究了氧气流量比对薄膜结构、光学、浸润特性以及耐久性的影响。结果表明,所有的HfCeYZrO高熵氧化物薄膜都呈单相立方结构（Fm-3m）。但随氧气流量的变化,薄膜的表面粗糙度、晶粒尺寸以及表面化学成分也随之改变,从而薄膜的表面浸润特性和光学特性也发生了改变。特别地,在氧气流量为11%的条件下制备的薄膜具有最高的疏水性,接触角为108.6 ~o,此时,薄膜在550 nm处的光学透过率也较高（>60%）。这主要归因于表面粗糙度与化学成分的协同作用。此外,通过线磨损实验证明了薄膜具有极好的机械稳定性（耐久性）,在经过20次循环磨损后,薄膜的光学透过相对于未磨损时的状态仅下降了10.5%,疏水性仅下降了4.2°。（2）通过射频磁控溅射技术制备了基底偏压为-30V、-60V、-90V和-120V的HfCeYZrO高熵氧化物薄膜。研究了基底偏压对薄膜结构、光学、浸润特性以及耐久性的影响。结果表明,所有的HfCeYZrO高熵氧化物薄膜呈单相立方结构（Fm-3m）,但随基底偏压的变化,薄膜的表面粗糙度、晶粒尺寸、择优取向以及表面化学成分也随之改变,从而薄膜的表面浸润特性和光学特性也发生了改变。特别地,在基底偏压为-60 V时,薄膜具有最高的疏水性,接触角为102.9 ~o,此时,薄膜在550 nm处的光学透过也很高84.4%。这也要归因于表面粗糙度与化学成分的协同作用。此外,通过线磨损实验证明了薄膜具有极好的机械稳定性（耐久性）,在经过200cm磨损后,薄膜的光学透过仅下降百分比为4.7%,疏水性仅下降百分比为1.1%了。（3）采用不同功率氩离子100W、200W、300W和400W轰击HfCeYZrO高熵氧化物薄膜。研究了氩离子功率对薄膜结构、光学、浸润特性以及耐久性的影响。结果显示,随着氩离子功率的增加,所有Hf Ce YZr-O薄膜均呈现单相立方结构（空间群Fm-3 m）,没有任何其他次级相和杂质。薄膜的表面粗糙度、晶粒尺寸和浸润特性受到氩离子功率的强烈影响。在氩离子功率为400W时的Hf Ce YZr-O薄膜表现出高疏水性,其水接触角为125.5°,并在波长为550 nm时表现出高透过率（>60%）,这些性能归因于晶体尺寸和表面粗糙度的协同效应。此外,通过线性磨损实验,薄膜表现出稳定的机械性能,可防止线性机械磨损。

关键词： HfCeYZrO高熵氧化物薄膜结构光学浸润特性

跨媒介视角下高中语文《诗经》选文教学策略研究

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跨媒介视角下高中语文《诗经》选文教学策略研究

作者：刘杉杉集美大学

学位级别：硕士

古诗词教学是高中语文教学的重点和难点。《诗经》是中国古诗词的源头,是中华文化的瑰宝。统编版高中语文教材共有四篇《诗经》选文。传统《诗经》选文教学主要采用精读与背诵的方式,通过对语言文字的翻译和联想去揣摩《诗经》内在意蕴... 详细信息

古诗词教学是高中语文教学的重点和难点。《诗经》是中国古诗词的源头,是中华文化的瑰宝。统编版高中语文教材共有四篇《诗经》选文。传统《诗经》选文教学主要采用精读与背诵的方式,通过对语言文字的翻译和联想去揣摩《诗经》内在意蕴,学生兴趣不够浓厚,学习效果不理想。现代科技飞速发展,多媒体、自媒体已进入人们的日常生活,信息通过声音、画面直接作用于人的感官,使用多媒体、自媒体技术手段学习古诗词已成为一种趋势和潮流。高中生处于学生角色到社会角色转换的准备期,不仅需要学习社会生活知识技能,还需进一步构建精神世界。以流传千年的《诗经》作为审美媒介,充分挖掘并运用其原始生命力与积极的人生观,助力学生塑造健康、向上的心境。“守正创新”是习近平总书记提出的传承传统文化的基本原则。如何在《诗经》教学中遵循这一原则,既保证《诗经》本味,又能赋予其新时代内涵是当前高中语文《诗经》选文教学急需解决的问题。跨媒介理论能为解决这一问题提供思路。将AI语音、虚拟投影、电影、音乐、舞蹈等多种媒介引入高中《诗经》教学;从语言、文化、思维三个方面对《诗经》的音乐、画、舞蹈、故事进行还原;挖掘《诗经》文本的情感、礼仪道德以及思辨价值。力图通过对统编版高中语文教材四篇《诗经》选文的重构,建立一个学生个人的“诗经世界”,形成不断衍生的“诗经学习”生态。

关键词：高中语文《诗经》教学跨媒介媒介素养

UiO-66衍生固体酸催化剂的制备及在1-辛烯异构化反应中应用研究

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UiO-66衍生固体酸催化剂的制备及在1-辛烯异构化反应中应用研究

作者：李杉杉烟台大学

学位级别：硕士

数字经济下互联网使用能否缓解过度教育的收入惩罚?

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中国人口科学 2024年第4期 52-66页

作者：李玉茹张杉杉首都经济贸易大学劳动经济学院

从互联网使用视角探究缓解过度教育的收入惩罚问题,是数字经济时代提高劳动力市场效率的新思路。文章使用2014~2018年中国家庭追踪调查数据,探讨互联网使用对劳动者的过度教育风险及其收入惩罚的缓解效应,并分析了其作用机制。研究发现... 详细信息

从互联网使用视角探究缓解过度教育的收入惩罚问题,是数字经济时代提高劳动力市场效率的新思路。文章使用2014~2018年中国家庭追踪调查数据,探讨互联网使用对劳动者的过度教育风险及其收入惩罚的缓解效应,并分析了其作用机制。研究发现,互联网使用有助于降低过度教育的发生风险(即“数量效应”),对过度教育者而言,互联网使用有助于增加其收入(即“收入效应”),由此缓解劳动者的过度教育风险及其收入惩罚。细分研究显示,使用互联网进行工作、学习和社交活动均有助于降低过度教育风险,并缓解过度教育者的收入惩罚。异质性分析表明,互联网使用显著降低了非垄断行业劳动者的过度教育风险,对女性和农村户口过度教育劳动者的收入惩罚缓解效应更大。据此,文章建议充分利用数字经济发展契机,通过互联网赋能提升劳动者数字技能,促进更高质量的充分就业。

关键词：互联网使用过度教育收入惩罚缓解作用

车联网POI查询中的位置隐私和查询隐私联合保护机制

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 155-164页

作者：赵国锋吴昊王杉杉徐川唐雯钰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中。但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联... 详细信息

在车联网中,基于位置的服务(LBS)的兴趣点(POI)查询被广泛用于车载应用中。但是,由于攻击者容易获取车辆位置、查询内容以及其它额外信息,单独对位置隐私或查询隐私进行保护很难保障车载用户的隐私安全,使得对位置隐私和查询隐私开展联合保护越发关键。为此,该文提出一种基于虚拟序列的位置隐私和查询隐私联合保护机制。首先根据POI查询的限制,分析位置隐私和查询隐私的相关性,运用欧几里得距离和关联规则算法对其建模描述,得到相关性判断模型;然后基于虚拟序列,根据影响隐私保护的因素和真实查询的相关性值,将联合保护转化为虚拟序列的选择问题,建立联合保护优化模型,得到匿名程度高且匿名区域大的匿名查询集,防止攻击者识别出真实查询。最后,实验结果表明,与现有方案相比,所提联合保护机制能抵御针对位置隐私和查询隐私的联合攻击(语义范围攻击、时间关联攻击和长期观察攻击),能更有效地保护用户的LBS隐私。

关键词：位置隐私基于位置的服务查询隐私联合保护虚拟序列

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基于计算叙事模型的虚假健康信息特征研究

情报杂志 2024年第2期43卷 152-161页

作者：孔杉杉张军冯立超山东理工大学管理学院淄博255000

[研究目的]面对海量健康信息,如何快速准确辨别信息真伪尤为重要。基于计算叙事模型对虚假健康信息的特征进行量化分析,为准确判别虚假健康信息提供方法支持。[研究方法]基于叙事学理论,构建社交媒体上虚假健康信息的计算叙事模型,从叙... 详细信息

[研究目的]面对海量健康信息,如何快速准确辨别信息真伪尤为重要。基于计算叙事模型对虚假健康信息的特征进行量化分析,为准确判别虚假健康信息提供方法支持。[研究方法]基于叙事学理论,构建社交媒体上虚假健康信息的计算叙事模型,从叙事内容、叙事逻辑和叙事链接三方面刻画虚假健康信息的特征,提出了基于语义角色标注的特征降维提取方法,从虚假健康信息文本中构建计算叙事网络,并通过网络结构分析比较不同类型虚假健康信息的特征差异。[研究结论]实证结果显示,叙事网络能刻画虚假健康信息的叙事策略和意图,并适用于不同类型虚假健康信息特征量化和分析。网络中的语义团块表示了叙事活动中的重要概念,叙事内容展示了不同健康领域中引人瞩目的问题。虚假健康信息的说服过程贯穿了行为诱导、夸张、心理认同等多种叙事逻辑,且多种逻辑之间通过结构洞和集聚型链接模式相辅相成。

关键词：虚假健康信息虚假信息特征叙事模型计算叙事叙事逻辑叙事链接模式叙事学理论

基于物理启发机器学习的属性散射中心提取方法

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电子与信息学报 2024年第5期46卷 2036-2047页

作者：岳子瑜徐丰复旦大学电磁波信息科学教育部重点实验室上海200433

基于参数化散射中心模型进行参数估计是实现合成孔径雷达高级信息获取(SAR AIR)技术的基本思路之一,传统的属性散射中心(ASC)参数估计算法往往具有计算速度慢、算法复杂度高、对参数初值要求高等问题。对此,该文提出一个新的基于无监督... 详细信息

基于参数化散射中心模型进行参数估计是实现合成孔径雷达高级信息获取(SAR AIR)技术的基本思路之一,传统的属性散射中心(ASC)参数估计算法往往具有计算速度慢、算法复杂度高、对参数初值要求高等问题。对此,该文提出一个新的基于无监督学习的端到端框架用于从SAR图像反演ASC参数。首先,利用自编码式网络结构有效提取目标图像特征,缓解由于优化空间复杂非凸导致的直接求解困难,解决初值敏感问题;其次,通过嵌入ASC模型作为物理解码器以将编码器输出约束为正确的ASC参数;最后,通过端到端的模型架构进行学习和推理,达到降低算法复杂度及提高估计速度的目的。通过在仿真和实测数据上进行测试,实验结果表明在0.15 m分辨率测试集SAR图像上取得低于0.1 m的估计误差,反演单个散射中心平均耗时0.06 s,验证了该文所提方法的有效性、高效性与鲁棒性。

关键词：属性散射中心模型参数估计基于物理知识的机器学习

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