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角速率陀螺在碟形飞行器中的应用

机电一体化 2004年第2期10卷 34-36页

作者：彭军桥陈慧宝吴安德上海大学机械电子与自动化学院上海200072

该文主要介绍了角速率陀螺在碟形飞行器中的应用。分析了碟形飞行器对飞行控制系统的要求,角速率陀螺的工作原理,以及角速率陀螺在碟形飞行器中的软硬件设计。

关键词：角速率陀螺碟形飞行器旋翼机控制系统

5-脂氧合酶及其相关产物与心脑血管损伤的研究进展

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中国药理学通报 2024年

作者：黄林露彭军中南大学湘雅药学院药理学系

5-脂氧合酶(5-lipoxygenase,5-LOX)是生成重要炎性介质白三烯和促炎症消退介质的关键酶。既往研究表明,5-LOX的异常激活和白三烯的过量产生与心肌缺血/再灌注损伤、缺血性脑损伤和动脉粥样硬化等损伤相关性心脑血管疾病的发生与发展密... 详细信息

5-脂氧合酶(5-lipoxygenase,5-LOX)是生成重要炎性介质白三烯和促炎症消退介质的关键酶。既往研究表明,5-LOX的异常激活和白三烯的过量产生与心肌缺血/再灌注损伤、缺血性脑损伤和动脉粥样硬化等损伤相关性心脑血管疾病的发生与发展密切相关。靶向抑制5-LOX及其相关产物级联反应中的酶和受体能够对心脑血管损伤起到保护作用,表明5-LOX及其相关产物可能是治疗心脑血管疾病潜在的靶点。已有的相关抑制剂包括5-LOX/5-LOX激活蛋白抑制剂、白三烯A4水解酶/白三烯C4合成酶抑制剂、白三烯受体拮抗剂,这些抑制剂通过不同的机制减轻炎症,抑制促炎介质白三烯的产生,促进抗炎脂质介质的形成,在心肌缺血/再灌注损伤和动脉粥样硬化的治疗中显示出了潜在的价值。该文综述了5-LOX及其相关产物在心脑血管疾病中的作用,同时总结了相关抑制剂在心脑血管应用中的研究进展。

关键词： 5-脂氧合酶心肌缺血/再灌注心肌梗死缺血性脑损伤动脉粥样硬化 5-脂氧合酶抑制剂

交联型聚芳醚腈低介电复合材料的制备及性能研究

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交联型聚芳醚腈低介电复合材料的制备及性能研究

作者：彭军电子科技大学

学位级别：硕士

SLC500^(TM)PLC模拟量输入输出模块的配置及调试

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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上海大学学报（自然科学版） 2003年第2期9卷 145-147页

作者：崔维峰陈慧宝彭军桥上海大学机械电子工程与自动化学院上海200072

可编程控制器作为实现工业自动化的重要手段之一,在工业现场主要是用来处理各种开关量.但随着技术的发展,各种高性能输入、输出模块的出现,大大增强了可编程控制器对模拟量的响应能力.该文主要介绍了笔者在实际工程中如何组态可编程控... 详细信息

可编程控制器作为实现工业自动化的重要手段之一,在工业现场主要是用来处理各种开关量.但随着技术的发展,各种高性能输入、输出模块的出现,大大增强了可编程控制器对模拟量的响应能力.该文主要介绍了笔者在实际工程中如何组态可编程控制器的模拟量输入模块,以及如何把模拟量参数整定为工程需要的工程量.

关键词：可编程控制器开关量模拟量参数整定工程量 PLC 输入模块输出模块模块配置

高等教育赋能全民终身学习:从国际趋势到制度实践——2023年UIL关于高等教育终身学习的系列报告解读

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成人教育 2024年第7期44卷 8-15页

作者：彭军许之民安徽师范大学教育科学学院安徽芜湖241000

近十年,联合国教科文组织发布终身学习系列报告,大力倡导终身学习应贯穿个人和社会整个教育过程,高等教育机构如何赋能终身学习受到普遍关注。联合国教科文组织终身学习研究所与上海开放大学自2020至2022年间面向全球90个国家399所大学... 详细信息

近十年,联合国教科文组织发布终身学习系列报告,大力倡导终身学习应贯穿个人和社会整个教育过程,高等教育机构如何赋能终身学习受到普遍关注。联合国教科文组织终身学习研究所与上海开放大学自2020至2022年间面向全球90个国家399所大学开展高等教育机构对终身学习贡献的调查研究,并于2023年6月5日发布《高等教育终身学习的国际趋势》与《高等教育实施终身学习的制度实践》两篇报告。报告分别从有利于高等教育终身学习发展的政策环境、机构治理与实施、通过多样性和灵活性手段扩大高等教育终身学习途径三大方面概述当前的国际趋势,同时结合具体的案例研究,荟萃了终身学习在高等教育背景下的制度实践及经验。我国终身学习体系和学习型社会的构建已经成为必然发展趋势,解读该报告,对我国高等教育未来布局终身学习、赋能全民终身学习具有重要意义。

关键词：终身学习高等教育国际趋势制度实践

受体结合苏氨酸/丝氨酸蛋白激酶3及其抑制剂的研究进展

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中国药理学通报 2024年第3期40卷 401-405页

作者：陈迪罗秀菊彭军中南大学湘雅药学院药理学系湖南长沙410078 中南大学湘雅三医院检验科湖南长沙410013

受体结合苏氨酸/丝氨酸蛋白激酶3(receptor-interacting serine/threonine-protein kinase 3,RIPK3)是RIP激酶家族的成员之一,在细胞死亡,特别是在坏死样凋亡中发挥着重要的作用。此外,RIPK3还参与细胞凋亡和焦亡的发生,提示RIPK3可能... 详细信息

受体结合苏氨酸/丝氨酸蛋白激酶3(receptor-interacting serine/threonine-protein kinase 3,RIPK3)是RIP激酶家族的成员之一,在细胞死亡,特别是在坏死样凋亡中发挥着重要的作用。此外,RIPK3还参与细胞凋亡和焦亡的发生,提示RIPK3可能是多种细胞死亡方式的交汇点,有可能成为精准调控细胞死亡方式的靶点。根据激酶结合模式,目前RIPK3抑制剂可分为Ⅰ型、Ⅱ型和其它类型。该文总结了RIPK3在细胞死亡中的作用及其抑制剂开发的研究进展,对寻找治疗损伤相关性疾病的药物具有重要意义。

关键词： RIPK3 细胞死亡坏死样凋亡细胞凋亡细胞焦亡抑制剂

新型冠状病毒感染口服治疗药物的研究进展(英文)

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Journal of Chinese Pharmaceutical Sciences 2024年

作者：王立芮萌彭军凌云河北燕达医院呼吸与危重症医学科河北燕达医院药学部

2019年疫情爆发以来，新冠病毒(Severe acute respiratory symptom coronavirus 2， SARS-CoV-2)从从原始株依次经历了阿尔法(Alpha， α)、贝塔(Beta， β)、伽马(Gamma，γ)、德尔塔(Delta，δ)和奥密克戎(Omicron， ο)的5次大变异，其传播力和致病性发生了很大的变化。目前的Omicron变异株传染性变强，毒力变弱，几乎不侵害肺部，重症率和病死率比大大下降，目前SARS-CoV-2已经变异为一种常见的呼吸道病毒，新冠病毒感染演变为一个常见的呼吸道传染病，所以口服治疗药物的使用就显得尤为重要。口服小分子抗新冠病毒药不仅可以使轻中症患者不发展成重症，而且可以减低重症患者的死亡率，已经成为临床治疗新冠病毒感染的主力军。目前已有8款新冠口服药批准上市，其中5款为3CL蛋白酶抑制剂，分别为奈玛特韦/利托那韦片、先诺特韦/利托那韦片、阿泰特韦/利托那韦片、恩赛特韦片和来瑞特韦片; 另外3款为RNA聚合酶抑制剂，分别为莫诺拉韦胶囊、阿兹夫定片和氘瑞米德韦片。目前上市的口服治疗新冠病毒感染药物主要是3CL蛋白酶抑制剂和RNA聚合酶抑制剂，临床的药品供应得到了充分的保障。随着感染后群体免疫屏障的建立，加上口服小分子抗新冠病毒药的使用，全球的COVID-19疫情对人类社会已构不成严重威胁。

关键词：新冠病毒感染奥密克戎变异株口服治疗药物研究进展

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基于一致引导的不完全多视图聚类

计算机应用与软件 2024年第5期41卷 254-263页

作者：安萍彭军龙自然资源陕西省卫星应用技术中心陕西西安710119 长沙理工大学交通工程学院湖南长沙410114

为了解决传统聚类方法存在的效果差、泛化能力弱等问题,提出一种基于一致引导的不完全多视图聚类方法。将图学习和一致性表示学习集成到一个联合框架中,从而充分利用多视图数据信息。引入的自适应学习权值向量可以平衡不同视图的影响,... 详细信息

为了解决传统聚类方法存在的效果差、泛化能力弱等问题,提出一种基于一致引导的不完全多视图聚类方法。将图学习和一致性表示学习集成到一个联合框架中,从而充分利用多视图数据信息。引入的自适应学习权值向量可以平衡不同视图的影响,联合正则化表示学习策略则为一致表示学习提供了更大的自由度。提出交替迭代优化算法对聚类进行优化。在七个数据集上的实验结果表明,提出的方法能够有效提升不完全多视图聚类的效果。

关键词：多视图聚类一致引导图学习正则化自适应

主动学习联合聚类分组网络的高光谱遥感图像分类

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光学精密工程 2024年第9期32卷 1395-1407页

作者：刘敬李银桥刘逸西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行... 详细信息

基于卷积神经网络的高光谱图像(Hyperspectral Image,HSI)分类面临网络参数量大,带类标样本少的现状,针对这些问题,提出了基于主动学习和聚类分组网络的高光谱图像分类方法(AL-CGNet)。AL-CGNet采用主动学习和聚类联合卷积神经网络进行HSI的特征提取与分类,设计了基于分组卷积的轻量化网络模型以降低网络参数量。对线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维后的高光谱图像采用小批量K均值聚类算法划分成不同的簇,并用簇中心的光谱特征代表不同的簇,以利用无类标样本的信息。在分组网络中将生成的特征图沿光谱维划分成一系列小组,每组通过多个残差块依次提取空间-光谱特征,这种分组策略可以充分利用波段的冗余性和差异性,降低网络参数,并实现轻量化。最后,采用主动学习选取信息量大的样本作为训练样本集,以解决带类标样本少的问题。实验结果表明,AL-CGNet在使用相同比例的6%训练样本的情况下,在Indian Pines,Botswana,Houston 3个数据集下的分类结果明显高于ClusterCNN,SSRN和HybridSN等方法,其OA分别为99.57%,99.23%,98.82%,甚至在训练样本更少5%的小样本情况下也是有效的。该方法不仅大大提高了HSI的分类效率,在获得高精度的同时还能高效率地提取特征。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络分组卷积聚类轻量化