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BCAT1调控胚胎神经干细胞的增殖与上层神经元的分化

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BCAT1调控胚胎神经干细胞的增殖与上层神经元的分化

作者：张书魁烟台大学

学位级别：硕士

大脑皮层是哺乳动物大脑中最为复杂的区域之一,其神经元网络的形成和发育涉及到多种细胞因子、转录因子和环境因素的调控。在神经元的发育过程中,细胞增殖、迁移、定位、分化、成熟和连接等过程紧密相连,彼此相互影响。神经元发育的细... 详细信息

大脑皮层是哺乳动物大脑中最为复杂的区域之一,其神经元网络的形成和发育涉及到多种细胞因子、转录因子和环境因素的调控。在神经元的发育过程中,细胞增殖、迁移、定位、分化、成熟和连接等过程紧密相连,彼此相互影响。神经元发育的细节和机制受到多种因素的调控,包括基因调控、信号通路的调节、细胞外基质和胶质细胞的支持等。在神经元发育的不同阶段,神经元会表达不同的分子标记和形态特征,形成不同的神经元类型。神经元还可以根据其位置和功能在不同的脑区中被分类。神经递质是一种化学物质,它们在神经元之间传递信息,并在神经网络中调节神经元的活动。神经递质可以分为兴奋性神经递质和抑制性神经递质。兴奋性神经递质如谷氨酸和多巴胺可以刺激神经元产生兴奋作用,而抑制性神经递质如γ-氨基丁酸可以减少神经元的活动。神经递质的类型和数量的改变可以对神经网络的活动产生影响,这与许多神经系统疾病如帕金森病和抑郁症等有关。在大脑皮层不同层的神经元亚型中,谷氨酸是主要的神经递质。BCAT1是一个参与谷氨酸代谢的基因,在不同层神经元中的表达模式尚未完全了解。利用单细胞数据,我们确定了七种不同状态的神经干细胞(NSC),发现状态4与投射神经元的发育密切相关。通过从该状态的NSC亚群中推断不同神经元亚型的发育轨迹,我们发现BCAT1参与了NSC增殖和分化的调控,并在II/III层和IV层神经元中特异高表达。通过sh RNA抑制BCAT1导致NSC增殖减少和II/III层和IV层神经元的异常发育。这些发现提供了关于BCAT1在调控NSC行为和神经元发育中作用的新见解。

关键词： BCAT1 谷氨酸大脑皮层神经祖细胞上层神经元

基于因果正则化极限学习机的风电功率短期预测方法

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电力系统保护与控制 2024年第11期52卷 127-136页

作者：杨茂张书天王勃现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林吉林132012 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京100192

随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal reg... 详细信息

随着风电并网比例的逐年提高,电力系统对风电功率预测的准确性和稳定性提出了更高要求。对于同一风电场而言,为了避免不同特征选择方法所选择的风电场特征子集不同,从因果关系的角度出发,提出了一种基于因果正则化极限学习机(causal regularized extreme learning machine, CRELM)的风电功率短期预测方法。首先将极限学习机(extreme learning machine, ELM)建模为结构因果模型(structural causal model, SCM),在此基础上计算隐藏层神经元与输出层神经元之间的平均因果效应向量。然后将该平均因果效应向量与输出层权重相结合构成因果正则化项,在最小化训练误差的同时最大化网络的因果关系,以进一步提升模型的预测准确性和预测稳定性。最后,以国内蒙西某风电场数据为例,与采用特征选择或不采用特征选择的预测模型相对比,验证了所提方法的有效性和适用性。

关键词：特征选择因果正则化结构因果模型平均因果效应向量极限学习机

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基于BP神经网络模型优化Fe_(1-x)O基氨合成催化剂

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化工进展 2024年第3期43卷 1302-1308页

作者：张书铭刘化章浙江工业大学工业催化研究所浙江杭州310014

运用BP神经网络建立了助催化剂含量与催化剂活性之间的预测模型,对Fe_(1-x)O基氨合成催化剂的助催化剂进行优化。首先将前期实验数据整理归纳为含有3、4、5、6和7个助催化剂等5类催化剂,以助催化剂含量(体积分数)为输入变量,以425℃反... 详细信息

运用BP神经网络建立了助催化剂含量与催化剂活性之间的预测模型,对Fe_(1-x)O基氨合成催化剂的助催化剂进行优化。首先将前期实验数据整理归纳为含有3、4、5、6和7个助催化剂等5类催化剂,以助催化剂含量(体积分数)为输入变量,以425℃反应器出口氨浓度(活性)为输出变量,对助催化剂进行优化。结果表明,BP神经网络预测模型拟合值均方误差最高为0.2784,预测值均方误差最高为0.1592,构建的BP神经网络模型准确度较高。在该模型的基础上,运用多种群遗传算法进行极值寻优,求解最优的催化剂配方,并进行实验验证。结果表明,根据优化结果制备5个样品的实验测定值与预测值的相对误差最高为2.88%,优化结果较为准确;含有7个助催化剂的催化剂活性最高为18.83%,比原样本的统计平均活性值(17.52%)高1.31%,相对提高7.48%,助催化剂含量优化取得满意的结果。

关键词： Fe_(1-x)O 催化剂助催化剂神经网络遗传算法优化

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国土空间规划中的纵向协同：英国的经验启示

国际城市规划 2024年

作者：张书海王婧中国人民大学公共管理学院

规划权力在纵向政府体系中的合理配置，是我国国土空间规划体系理论探讨和实践领域的难点问题。本文采用政策分析、文献分析等方法，深入研究英国规划体系的权力在纵向政府层级维度的放和收、规则制度的设计、实施措施以及运行保障。发... 详细信息

规划权力在纵向政府体系中的合理配置，是我国国土空间规划体系理论探讨和实践领域的难点问题。本文采用政策分析、文献分析等方法，深入研究英国规划体系的权力在纵向政府层级维度的放和收、规则制度的设计、实施措施以及运行保障。发现其通过平衡规划权力的“收放”，在实现规划内容的简化和空间保障效率提升的同时，有效地传导了上位规划目标。结合当前我国国土空间规划改革，我们提出如下经验借鉴：首先，通过系统放权激发地方自主性，提升规划的治理效能；其次，聚焦于有限重点事务和领域收权，平衡上位政府干预的引导性和强制性；最后，充分发挥公私协作和公众监督的“稳定器”作用，破解权力收放中长期存在的二元矛盾。

关键词：国土空间规划纵向协同英国治理效能

液压泵和滚动轴承多种样本量的改进多任务故障诊断

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振动与冲击 2024年第4期43卷 270-278页

作者：郑直曾魁魁何玉灵李克王志军华北理工大学机械工程学院河北唐山063210 华北电力大学电机健康维护与故障预防河北省重点实验室河北保定071000

基于充足样本的多个设备元件导致多任务学习网络规模庞大,轻微和严重的跨元件零样本问题难度大。在多种样本量(充足样本和零样本)下,针对基于充足故障样本的多元件诊断网络规模过于庞大问题,引入MicroNet方法对多任务学习网络进行轻量... 详细信息

基于充足样本的多个设备元件导致多任务学习网络规模庞大,轻微和严重的跨元件零样本问题难度大。在多种样本量(充足样本和零样本)下,针对基于充足故障样本的多元件诊断网络规模过于庞大问题,引入MicroNet方法对多任务学习网络进行轻量化处理,然后利用热重启余弦退火算法优化上述网络,提出一种多任务轻量化学习网络模型,改善多任务学习网络的准确率和效率。针对更高难度的跨元件零样本问题,引入元学习方法进一步改进上述MT-MN-CA,进而提出一种改进多任务轻量化学习网络模型,解决轻微和严重的跨元件零样本问题。通过实测液压泵和滚动轴承故障验证所提两个网络模型的有效性和优越性,试验结果表明所提网络具有很高的实时性和准确率。

关键词：多任务学习轻量化元学习零样本故障诊断

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符号现象学视角下的博物馆陈列语言表现手法分析

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东南文化 2024年第3期 142-149页

作者：张书良上海大学文化遗产与信息管理学院

符号现象学提出了观察事物的“范畴”“属性”“类型”三重维度及对意识过程进行描述性分析的方法，为立足于展览媒介特性的陈列语言表现手法分析提供了框架与路径。范畴通过搭建事态和调度观众的视角与意向性得以表现，手法包括共现、... 详细信息

符号现象学提出了观察事物的“范畴”“属性”“类型”三重维度及对意识过程进行描述性分析的方法，为立足于展览媒介特性的陈列语言表现手法分析提供了框架与路径。范畴通过搭建事态和调度观众的视角与意向性得以表现，手法包括共现、展开、拆解、分离与标记；属性通过事物内外的相互作用得以表现，手法包括外驱、渲染、交互与内驱；类型通过文化资本的消费与生产得以表现，手法包括链结、抽离与组合。博物馆陈列语言的表现手法以事物为基本单位，以指示性为主要作用机制，体现出事物之间特定空间关系的情动维度。

关键词：博物馆展览陈列语言符号现象学指示性

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多模态协同对比学习的方面级情感分析模型

数据分析与知识发现 2024年

作者：余本功邢钰张书文合肥工业大学管理学院合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室

[目的]为了充分提取各模态特征，实现多模态特征的对齐与融合以及下游任务的设计，提出一种多模态协同对比学习的方面级情感分析模型(MCCL-ABSA)。[方法]首先在文本侧利用方面词与句子中方面词编码的相似性，在图像侧利用图像经过随机... 详细信息

[目的]为了充分提取各模态特征，实现多模态特征的对齐与融合以及下游任务的设计，提出一种多模态协同对比学习的方面级情感分析模型(MCCL-ABSA)。[方法]首先在文本侧利用方面词与句子中方面词编码的相似性，在图像侧利用图像经过随机裁剪后在不同顺序下编码的相似性，分别构造对比学习所需的正负样本；其次设计对比学习任务的损失函数，学习到更具区分度的特征表示；最后使文本特征和图像特征充分融合，进行多模态方面级情感分析，同时联合对比学习任务，动态微调编码器。[结果]在数据集TWITTER-2015上，较基线模型的最高值准确率和F1值分别提高0.82%和2.56%；在数据集TWITTER-2017上，较基线模型的最高值准确率和F1值分别提高0.82%和0.53%。[局限]未进一步验证模型在其他数据集上的泛化性。[结论]所提模型能够有效地改善特征提取的质量，且能以简洁高效的下游结构实现特征融合，提升多模态情感分类的效果。

关键词：多模态方面级情感分析对比学习

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历史虚无主义的表征、根源及防范化解研究

新疆师范大学学报(哲学社会科学版) 2024年

作者：赵军魁甘肃政法大学马克思主义学院甘肃政法大学思想政治教育研究中心

历史虚无主义以误导性的历史观和价值取向对历史理解和民族文化自信构成消解和威胁。文本坚持历史唯物主义和大历史观，深入探讨历史虚无主义的表征、起源及其对社会文化构成的危害，并提出相应的防范化解策略。要通过加强历史教育与研... 详细信息

历史虚无主义以误导性的历史观和价值取向对历史理解和民族文化自信构成消解和威胁。文本坚持历史唯物主义和大历史观，深入探讨历史虚无主义的表征、起源及其对社会文化构成的危害，并提出相应的防范化解策略。要通过加强历史教育与研究、坚持文化传承与创新、抓好媒体监管与引导、重视国际交流与合作等途径有效防范化解历史虚无主义，以正确的理论和舆论引领社会思潮，增强全国各族人民共同思想政治基础，增强道路自信、理论自信、制度自信和文化自信。

关键词：历史虚无主义表现形态根源与危害应对策略

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由电影到短视频:数字时代知觉后勤的重建

上海师范大学学报（哲学社会科学版） 2024年第2期53卷 86-92页

作者：张书端扬州大学新闻与传媒学院江苏扬州225009

法国哲学家保罗·维利里奥认为,进入现代社会以来,交通和通信速度的每一次跃迁都大幅压缩着人类时空,重构着人类感知模式,在此过程中,滋生于现代科技语境的电影、电视适时出现并成为调节人类时空经验的知觉后勤。在数字时代的光速传播... 详细信息

法国哲学家保罗·维利里奥认为,进入现代社会以来,交通和通信速度的每一次跃迁都大幅压缩着人类时空,重构着人类感知模式,在此过程中,滋生于现代科技语境的电影、电视适时出现并成为调节人类时空经验的知觉后勤。在数字时代的光速传播背景下,时空压缩更进一步迈向时空折叠的境地,而短视频则成长为数字媒介时代的新型知觉后勤,它将原本不可见的转换为可见,并以具身传播方式为观众带来临在化的知觉体验。当然,在大数据和算法的作用下,短视频可能沦为一种“统计型影像”,但算法的多样性和用户群体的主观能动性也为营造多元、生动的短视频文化景观提供了足够空间。

关键词：数字媒介短视频知觉后勤保罗·维利里奥

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