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DAPK1调控癫痫发作诱导的AD样病变

中国药理学通报 2024年

作者：邹玉莲陈洲甘陈灵福建医科大学免疫治疗研究院福建医科大学药学院

目的探讨死亡相关蛋白激酶1（death-associated protein kinase 1，DAPK1）对小鼠癫痫发作诱导阿尔茨海默病（Alzheimer's disease，AD）样病变的调控。方法 C57BL/6小鼠经腹腔注射25 mg·kg-1海人藻酸（kainic acid，KA），建立颞叶... 详细信息

目的探讨死亡相关蛋白激酶1（death-associated protein kinase 1，DAPK1）对小鼠癫痫发作诱导阿尔茨海默病（Alzheimer's disease，AD）样病变的调控。方法 C57BL/6小鼠经腹腔注射25 mg·kg-1海人藻酸（kainic acid，KA），建立颞叶癫痫（temporal lobe epilepsy，TLE）模型，对照小鼠注射等量生理盐水，检测小鼠海马体中淀粉样代谢通路中关键蛋白的表达，可溶性β淀粉样蛋白（amyloid β-protein， Aβ）的分泌，tau的高度磷酸化及DAPK1通路的活化；WT小鼠和Dapk1 KO小鼠经腹腔注射KA，考察DAPK1对KA诱导的AD样病变的影响。结果 TLE小鼠海马体中可溶性Aβ的分泌、淀粉样代谢通路中关键蛋白的表达、tau的磷酸化水平，以及DAPK1的表达和活性均高于对照小鼠。相比WT小鼠，Dapk1 KO小鼠海马体中KA诱导的Aβ的分泌和tau的磷酸化水平均明显下降。结论 TLE诱导了小鼠AD样病变，而DAPK1敲除可缓解小鼠脑老化的特征。

关键词：癫痫海人藻酸死亡相关蛋白激酶1 β淀粉样蛋白 tau 阿尔茨海默病

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四川动漫产业与区域经济协同发展研究

商展经济 2024年第15期 65-68页

作者：窦锦秀成都锦城学院金融学院四川成都611731

区域经济与动漫产业发展之间有着相互依赖、相互成就的关系,四川省作为国产动漫创作头部梯队,动漫产业与区域经济协调发展是四川省经济稳固增长的重要因素。本文选取了四川省2010—2020年动漫产业与区域经济数据,运用耦合协调度模型对... 详细信息

区域经济与动漫产业发展之间有着相互依赖、相互成就的关系,四川省作为国产动漫创作头部梯队,动漫产业与区域经济协调发展是四川省经济稳固增长的重要因素。本文选取了四川省2010—2020年动漫产业与区域经济数据,运用耦合协调度模型对四川动漫产业与区域经济协同发展进行实证分析,结果表明,四川省动漫产业与区域经济在2010—2015年处于失调状态,在2017年前后协调度迅速提升,达到优质协调。据此,本文提出立足地区产业优势,增强人才吸引力;培养产业创新意识,丰富产品原创力;强化产业营商环境,加强政策支持力等对策建议,以供参考。

关键词：动漫产业区域经济协同发展耦合协调度营销策略创新能力增涨效应

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高中地理真实情境教学的设计与实践

高中地理真实情境教学的设计与实践

作者：甘叙青海师范大学

学位级别：硕士

摆线尾缘式叶片对离心泵内流特性和振动特性研究

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摆线尾缘式叶片对离心泵内流特性和振动特性研究

作者：甘光华天津理工大学

学位级别：硕士

基于AHP-模糊综合评价分析的数据安全风险评估模型的构建与应用

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基于AHP-模糊综合评价分析的数据安全风险评估模型的构建与应用

作者：甘毓南昌大学

学位级别：硕士

支气管扩张症合并慢性阻塞性肺疾病的临床特征及中医证型分布研究

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支气管扩张症合并慢性阻塞性肺疾病的临床特征及中医证型分布研究

作者：姜甘中国中医科学院

学位级别：硕士

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文博行业深入开展重大事故隐患专项排查整治

文博行业深入开展重大事故隐患专项排查整治

基于嵌入式部署的声音事件分类方法研究与实现

大同日报

作者：锦秀

本报讯（记者锦秀）为进一步落实文物安全责任，坚决防范和遏制重大火灾事故发生，市文物局在前期文博行业隐患专项排查整治行动的基础上，持续深入开展重大事故隐患专项排查整治行动，将各项工作举措落实到文博行业安全生产中，以... 详细信息

本报讯（记者锦秀）为进一步落实文物安全责任，坚决防范和遏制重大火灾事故发生，市文物局在前期文博行业隐患专项排查整治行动的基础上，持续深入开展重大事故隐患专项排查整治行动，将各项工作举措落实到文博行业安全生产中，以确保全市文物和人员安全。据悉，此次排查......

关键词：文博行业事故隐患

来源： cnki报纸评论

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基于嵌入式部署的声音事件分类方法研究与实现

作者：甘杨港北方工业大学

学位级别：硕士

随着深度学习和信号处理技术的发展,声音事件分类技术在安全防控、居家监测、设备异常检测和智能家居等多个领域得到应用。声音事件分类是指识别特定场景中可能出现的多个事件的类别,并提供声音事件的时间定位。目前,基于神经网络的方... 详细信息

随着深度学习和信号处理技术的发展,声音事件分类技术在安全防控、居家监测、设备异常检测和智能家居等多个领域得到应用。声音事件分类是指识别特定场景中可能出现的多个事件的类别,并提供声音事件的时间定位。目前,基于神经网络的方法在声音事件分类领域占据了主导地位并得到广泛应用。然而,在声音事件分类领域中,带有时间戳信息的帧级别强标签数据集数量稀缺,神经网络的性能受到了数据集的限制。针对上述问题,本文对弱监督和半监督声音事件分类算法展开研究,并在嵌入式平台完成算法的部署,具体内容如下:(1)提出了一种基于拼图类激活映射(Puzzle CAM)的弱监督声音事件定位方法,该方法从由弱标签训练的声音事件分类网络中获取声音事件的时间戳信息。本文将预训练的CNN14迁移到居家环境下的十分类任务中,并设计了Puzzle CAM算法强制模型捕捉声音事件的更完整区域。CAM突出了模型决策过程中在时间帧上的特征捕获,根据特征所在帧的位置来确定声音事件的发生时间,以实现弱监督声音事件的时间定位。在DCASE2022Task4数据集上的实验表明,与基线系统相比,提出的方法在声音事件检测任务中表现出优越的性能。具体而言,单个系统的CAM实现的PSDS2值为0.732。此外,当使用多个系统的CAM集成时,PSDS2值提高到0.751,其表现均优于基线系统。(2)搭建了一个基于频率自适应机制的卷积循环神经网络提取深层的高级音频特征。通过Mean Teacher架构,使用强标签、弱标签和无标签数据共同训练神经网络,并在训练过程中对输入频谱特征进行随机施加数据增强,以优化Mean Teacher的训练过程,增强模型的泛化能力。在DCASE2022Task4数据集上的实验表明,提出的半监督声音事件分类算法实现了0.404的PSDS1值,0.602的PSDS2值,相比于基线系统分别提高了0.068、0.084。CRNN与CAM集成的声音事件分类系统的PSDS1值达到0.406,PSDS2值达到0.701。相比于基线系统分别提高了0.07、0.165。(3)在瑞芯微平台RK3588S上进行声音事件分类模型的部署。搭建了软硬件开发环境,并进行系统程序的开发设计。针对平台的计算特性,从两个方面进行了模型推理的优化:一是将模型部署在NPU上运行,以加速模型推理。二是将模型量化为INT8模型,降低计算复杂度,提高计算效率。在DCASE测试集上进行了模型推理性能的验证,在F1值相差约0.5%的情况下,量化后的INT8模型将推理延迟降低了70.01ms。最后,完成了实际场景中的实时音频采集及模型推理。

关键词：深度学习声音事件分类类激活映射弱监督学习半监督学习嵌入式部署

面向水轮机故障声学的卷积混合盲源分离算法研究

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面向水轮机故障声学的卷积混合盲源分离算法研究

作者：甘金波电子科技大学

学位级别：硕士