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基于多特征信息的双层睡眠分期模型

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 64-69页

作者：张虹淼王梓廖肖剑李伟达苏州大学机电工程学院江苏省先进机器人技术重点实验室江苏苏州215021

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类... 详细信息

针对睡眠相关疾病的诊断和治疗过程中睡眠分期的问题,使用ADASYN算法对睡眠样本进行类平衡,有效利用复合多尺度排列熵、样本熵和不同频段的能量值等一系列能够反映不同睡眠阶段信息的特征进行训练.为了提高分类中易混淆睡眠阶段的分类识别性能,构建了一种双层分类模型,使睡眠分期的五分类问题转化为两个三分类问题.将所提出的方法在Sleep-EDF数据集上进行验证,结果表明:所提出的模型对健康受试者的准确率可达到88.3%,较以往模型提高1%~3%,其中N1阶段的分类准确率可达69.5%,较以往模型提高约10%,证明本双层分类模型优于传统的睡眠分类模型.

关键词：睡眠分期脑电信号特征提取复合多尺度排列熵双层分类模型

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Y省乡村产业振兴政策落实跟踪审计研究

Y省乡村产业振兴政策落实跟踪审计研究

作者：屈淼重庆理工大学

学位级别：硕士

在第十九届全国人民代表大会上,我国首次将乡村振兴战略作为解决“三农”问题的重要举措,并依据国家、乡村的发展状况,因地制宜地制定乡村振兴政策。乡村振兴主要包括五个方面,分别是产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴、组织振兴... 详细信息

在第十九届全国人民代表大会上,我国首次将乡村振兴战略作为解决“三农”问题的重要举措,并依据国家、乡村的发展状况,因地制宜地制定乡村振兴政策。乡村振兴主要包括五个方面,分别是产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴、组织振兴。此战略具有增加农民收入、推动乡村经济发展的重要意义。其中,作为乡村振兴政策中重要的部分,乡村产业振兴政策的落实对乡村经济的发展非常重要。因此,乡村产业振兴政策落实跟踪审计能够推动政策高效落实,从而有效预防政策风险。目前,乡村产业振兴政策落实跟踪审计的发展时间不长,所以进行乡村产业振兴政策落实跟踪审计案例研究是非常有必要的,有利于增加现有的理论知识,增强实践功能,促进乡村产业振兴发展。本文基于公共受托责任理论、公共政策理论、国家治理理论三种理论知识,运用文献阅读法、案例分析法、总结归纳法,结合审计工作报告和审计结果公告,对Y省乡村产业发展情况进行分析,然后对Y省乡村产业振兴政策文件出台情况进行详细介绍,研究分析Y省乡村产业振兴政策落实具体情况,并将Y省近年的乡村产业振兴政策落实跟踪审计实施情况进行总结归纳。接着,对Y省2023年乡村产业振兴政策落实跟踪审计过程进行研究分析,对审计准备、实施、报告、整改四个阶段进行研究。经过研究得以发现,在实际的审计工作中,Y省乡村产业振兴政策落实跟踪审计有以下难题:一是审计未实现全覆盖,分别是乡村产业振兴政策落实跟踪审计介入时间滞后、审计内容不充分;二是审计公告披露透明度不高,包括审计公告内容不全面、审计结果披露形式单一;三是审计人员综合能力不足,存在审计人员对乡村产业振兴政策理解不到位、在乡村产业振兴领域的专业胜任能力不足的问题;四是审计信息化程度不高,分别是乡村产业振兴领域信息数据处理困难、安全性不高;五是审计整改不彻底,包括整改机制不完善、问责力度不够两个方面。最后,基于上述问题,本文从持续推进审计全覆盖、提高审计公告披露透明度、强化审计队伍人才建设、加强审计对大数据技术的利用、强化审计整改五个方面提出对策。在持续推进审计全覆盖方面,可以通过合理确定乡村产业振兴政策落实跟踪审计的介入时间、扩展乡村产业振兴政策落实跟踪审计内容来改进。在提高审计公告披露透明度方面,可以通过丰富乡村产业振兴领域的审计公告内容、拓宽乡村产业振兴政策落实跟踪审计结果公开渠道来改善。在强化审计队伍人才建设方面,可以通过提高审计人员对乡村产业振兴政策的研究理解能力、适当引入乡村产业振兴领域专家来进行改善。在加强审计对大数据技术的利用方面,可以建立乡村产业振兴政策落实跟踪审计信息化平台、加强云审计安全风险控制。在强化审计整改方面,可以推动建立长效审计整改追踪机制。同时,进一步加强乡村产业振兴政策落实跟踪审计整改问责力度。通过对Y省乡村产业振兴政策落实跟踪审计进行分析,保证相关政策有效落地,促进乡村经济发展,促使乡村产业振兴政策落实跟踪审计迅速发展,提供一定的参考价值。

关键词：乡村产业振兴政策落实跟踪审计乡村产业振兴政策落实跟踪审计

化学靶向DNA损伤修复新通路ATR-RB轴抗三阴性乳腺癌的活性评价及机制研究

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化学靶向DNA损伤修复新通路ATR-RB轴抗三阴性乳腺癌的活性评价及...

作者：胡月淼烟台大学

学位级别：硕士

背景与目的:三阴性乳腺癌(Triple-Negative Breast Cancer,TNBC)是一种恶性程度高、预后最差的乳腺癌亚型,约占乳腺癌病理类型的15～20%;因分子靶标匮乏,TNBC的临床治疗仍以放化疗为主。DNA损伤修复包括DNA损伤的应答(DNA Damage Respon... 详细信息

背景与目的:三阴性乳腺癌(Triple-Negative Breast Cancer,TNBC)是一种恶性程度高、预后最差的乳腺癌亚型,约占乳腺癌病理类型的15～20%;因分子靶标匮乏,TNBC的临床治疗仍以放化疗为主。DNA损伤修复包括DNA损伤的应答(DNA Damage Response,DDR)及修复,其间涉及多种修复蛋白的参与及重要核酸中间体的形成,是应对各类DNA损伤维持基因组稳定的重要系统。由于肿瘤细胞增殖迅速、复制压力大并普遍存在DNA修复缺陷,靶向DNA损伤修复是一种极具潜力的抗肿瘤新策略。共济失调毛细血管扩张突变基因和Rad3相关激酶(Ataxia Telangiectasia Mutated and Rad-3 Related Kinase,ATR)蛋白是DNA损伤修复中重要的功能蛋白,针对该蛋白开展化学干预研究具有广阔应用前景,但靶向其抗肿瘤的分子机制及精准治疗策略仍不明确,严重制约小分子抑制剂的开发与临床使用。本研究评价并总结了ATR抑制剂抗TNBC活性与肿瘤分型的关系,发现了视网膜母细胞瘤蛋白(Retinoblastoma,RB)表达高低对ATR抑制剂疗效的影响,阐明了DNA损伤修复新通路ATR-DNAPKcs-RB轴调控TNBC细胞周期的分子机制。据此,本研究提出了靶向ATR-DNAPKcs-RB轴杀伤RB高表达TNBC的抑瘤新策略,也讨论了其在RB低表达TNBC中的应用,为TNBC的精准治疗提供新思路、新策略。方法与结果:***抑制剂抗TNBC活性与肿瘤细胞内RB蛋白的表达呈正相关本研究利用MTT、细胞周期检测、WB等实验验证ATR抑制剂对不同TNBC细胞的毒性以及对其细胞周期进程的影响有明显的选择性。并且,体内实验结果表明ATR抑制剂对不同TNBC细胞的体内抗肿瘤活性也有明显的选择性,并且这种选择性是由于TNBC细胞中RB蛋白表达量的不同,ATR抑制剂对RB阳性细胞增殖抑制作用优于RB阴性TNBC细胞。2.化学靶向ATR能通过调控hn RNPK蛋白抑制DNAPKcs-RB轴功能,驱动RB阳性细胞由细胞周期G1期向S期转变本研究利用MTT、WB、RT-q PCR、双荧光素酶报告基因检测、Pull down和质谱分析、RIP等实验探索并验证靶向ATR对不同TNBC毒性和周期进程影响选择性的原因,结果表明,靶向ATR对RB阳性的TNBC细胞毒性强,是由于靶向ATR可以阻断核不均一核糖蛋白K(Heterogeneous Nuclear Ribonucleoprotein K,hn RNPK)蛋白在DNA依赖性蛋白激酶催化亚基(DNA Dependent Protein Kinase Catalytic Subunit,DNAPKcs)非转录区域的招募而下调后者的表达,抑制RB蛋白的表达并激活转录因子E2F1,加速细胞周期由G1期向S期转变。3.在RB阳性TNBC细胞中靶向ATR-RB轴与HJ可引起致死性损伤本研究利用WB、生物膜干涉技术(Biolayer Interferometry,BLI)、凝胶迁移阻滞(Electrophoretic Mobility Shift Assay,EMSA)等实验,发现部分ATR抑制剂有组装HJ的能力,且对HJ有高结合亲和力,这部分ATR抑制剂对RB阳性TNBC细胞的毒性和DNA损伤程度更大,结果表明,由于细胞内HJ的稳定和ATR抑制的相加效应,使ATR抑制剂引起高细胞毒性和致命的DNA损伤。4.在RB阴性TNBC中靶向ATR治疗效果有限,但联合HRR抑制剂可加剧细胞对HJ的敏感性RB阴性TNBC细胞中,由于ATR-RB信号轴失活,细胞对ATR抑制和HJ不敏感。通过转录组测序(RNA Sequencing,RNA-seq)、MTT等实验,发现RB阴性TNBC细胞中同源重组修复(Homologous Recombination Repair,HRR)相关基因不受ATR抑制和未修复的HJ的影响。并且探究并验证联合靶向HJ和HRR相关蛋白可以为治疗RB缺陷的TNBC提供一种新的方向。研究结论:本研究发现了ATR蛋白在细胞周期调控中的新机制,提出了靶向ATR可以增加肿瘤对化疗敏感的新机制,并提出了精准靶向RB阳性TNBC细胞的治疗新策略,同时,为精准靶向RB阴性TNBC细胞的治疗提供了新思路。

关键词： DNA损伤修复 ATR蛋白视网膜母细胞瘤蛋白(RB) 三阴性乳腺癌(TNBC)

电针联合LITUS对TBI大鼠脑功能恢复作用研究

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电针联合LITUS对TBI大鼠脑功能恢复作用研究

作者：高思淼承德医学院

学位级别：硕士

劳动力成本上涨与企业短债长投 ——基于最低工资视角

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劳动力成本上涨与企业短债长投 ——基于最低工资视角

作者：张记淼山东财经大学

学位级别：硕士

我国实体企业“短债长投”问题突出,缓解这一现象,保持实体企业健康可持续发展是我国现阶段“稳金融”所需要完成的任务之一。本文以最低工资视角为切入点,系统考察最低工资如何影响企业资金期限错配问题。研究结果显示,最低工资标准对... 详细信息

我国实体企业“短债长投”问题突出,缓解这一现象,保持实体企业健康可持续发展是我国现阶段“稳金融”所需要完成的任务之一。本文以最低工资视角为切入点,系统考察最低工资如何影响企业资金期限错配问题。研究结果显示,最低工资标准对企业债务期限错配的影响显著为正,即最低工资标准的提升加剧了上市公司的短债长投程度。此外本文从地理区域、劳动密集程度、企业所有制形式和规模大小,对所选样本企业进行划分。进一步分样本估计结果发现,最低工资标准对短债长投的加剧作用在西、中、东三个地区呈现增强趋势,表明该效应与地区经济发达程度存在正相关关系。同时,伴随着最低工资标准的提升,国有企业和外资企业的短债长投程度所受影响相对较弱,但民营企业和其他企业存在显著影响。为了进一步考察劳动力成本上升加剧企业过度负债并提高短债长投程度的具体作用机理,通过中介效应模型,回归结果表明最低工资上涨导致企业融资约束程度加深,进而致使企业做出使用短期借款维持公司的长期投资活动这一激进决策,证明了融资约束加剧是最低工资标准上涨加剧短债长投的中介因子。此外,本文通过替换解释变量、剔除债券融资数据、排除疫情影响、对被解释变量滞后一期处理等方法,回归结果均为显著,通过了稳健性检验。最后本文还进一步分析了最低工资上涨对企业实体投资率的影响,第二年的回归结果显著为负,说明企业短债长投后没有足够的现金支撑实体投资,进而大大降低企业的实体投资率。综上所述,最低工资上涨增加了金融机构与企业之间的信息不对称程度,降低了银行等金融机构对企业提供长期贷款的意愿,使得企业的债务期限结构与资金需求不一致,造成长期投资资金的缺口,进而加剧了企业“短贷长投”行为。本文从企业投融资的视角讲述了最低工资上涨如何影响企业的短债长投行为,对企业调节投融资决策,合理运用信贷资金具有一定的启示作用。

关键词：最低工资标准短债长投融资约束代理成本

非规模自由资源重构实现企业高端化战略变革的机理与路径

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科研管理 2024年第2期45卷 117-126页

作者：林海芬海淼大连理工大学经济管理学院辽宁大连116024 大连理工大学平台治理研究院辽宁大连116024

高质量发展战略下,优秀的中国企业试图通过高端化战略变革突破低端锁定。但面对内部资源困境嵌套、外部合法性不足的“逆境”,高端化战略变革尚未找到有效资源调整方式同时塑造内部非规模和外部规模自由资源优势。对此,本研究展开对飞... 详细信息

高质量发展战略下,优秀的中国企业试图通过高端化战略变革突破低端锁定。但面对内部资源困境嵌套、外部合法性不足的“逆境”,高端化战略变革尚未找到有效资源调整方式同时塑造内部非规模和外部规模自由资源优势。对此,本研究展开对飞鹤、竹叶青、雅迪高端化变革实践的多案例研究,探索企业通过非规模自由资源重构突破逆境实现高端化战略变革的过程机理。研究发现:(1)中国企业高端化变革先后经历“合法性创建”“合法性提升”阶段,相应的,非规模自由资源重构机制也由“补偿重构”向“差异重构”演变;(2)其中,两种重构机制均突破单一重构模式并创新性融合混合、内部重构模式,从而共同塑造非规模和规模自由资源优势;(3)进一步,两种重构机制在实践过程中创新性借助组合型资源杠杆调整内外部资源,并通过杠杆应用降低资源获取、调整的时间和费用从而整体降低重构成本,但不同企业对相同杠杆的使用略有差异。本研究结论为中国企业突破逆境实现高端化战略变革提供可参考的资源重构路径。

关键词：高端化战略变革非规模自由资源重构资源杠杆纵向多案例研究

二语声调词汇加工研究 ——以韩语母语者为例

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二语声调词汇加工研究 ——以韩语母语者为例

作者：杨珺淼上海师范大学

学位级别：硕士

基于信息-动机-行为技巧模型综合干预在初产妇分娩恐惧中的应用效果研究

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基于信息-动机-行为技巧模型综合干预在初产妇分娩恐惧中的应用效...

作者：褚淼延安大学

学位级别：硕士

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基于深度神经网络的癫痫脑电分析与处理

基于深度神经网络的癫痫脑电分析与处理

作者：高广淼山东师范大学

学位级别：硕士

癫痫是一种会发生在各个年龄段的神经生物学疾病,发作时具有急性、反复性的特点。癫痫一直是医学上极难治疗的疾病,传统的癫痫脑电信号分析是医护人员通过视觉监测脑电图来完成的,但是这一过程会掺杂较多的主观因素,易造成检测结果的不... 详细信息

癫痫是一种会发生在各个年龄段的神经生物学疾病,发作时具有急性、反复性的特点。癫痫一直是医学上极难治疗的疾病,传统的癫痫脑电信号分析是医护人员通过视觉监测脑电图来完成的,但是这一过程会掺杂较多的主观因素,易造成检测结果的不准确。同时,人工检测耗时,这会给医护人员带来一定的工作负担从而造成较低的工作效率。因此为了解决上述问题,本文分别针对新生儿癫痫发作自动检测和致痫区脑电识别提出了两种深度学习模型。由于新生儿癫痫发作时没有外在身体表现,只体现在重复的脑电图活动中,因此,通过对脑电信号的处理与分类,来自动检测新生儿的癫痫发作尤为重要。本文将稀疏表示与深度学习相结合,构建了一种深度稀疏表示分类(Deep Sparse Representation Classification,DSRC)模型来检测新生儿连续长程脑电记录中的癫痫发作。首先,对脑电信号进行预处理与特征提取,之后将脑电特征送入DSRC模型进行训练和分类。DSRC模型由卷积自编码器与稀疏表示分类器组成。卷积自编码器即自编码器与卷积神经网络结合用来实现多层次的特征提取,稀疏表示分类器位于编码器与解码器之间用来实现对癫痫脑电信号的分类。本文所提出的DSRC模型对Helsinki数据库中的36名新生儿患者进行了性能评估与测试,得到的平均准确率为91.24%、平均灵敏度为89.37%,平均特异性为93.11%。针对致痫区脑电识别,本文将多项式混沌展开(Polynomial Chaos Expansions,PCE)与深度人工神经网络(Deep Artificial Neural Network,DANN)结合,构建了一种深度任意多项式混沌神经网络(Deep Arbitrary Polynomial Chaos Neural Network,DAPCNN)分类模型。首先,对脑电信号进行预处理与特征提取,然后将脑电特征送入DAPCNN分类模型。在本文中,从PCE的齐次混沌理论的角度来分析DANN中的神经信号处理。采用PCE理论的数据驱动泛化,即任意多项式混沌,在DANN的每个神经节点上构建相应的多变量正交表示,通过自适应构建数据驱动的每一层多变量正交基来分解穿越多层结构的神经信号。DAPCNN与传统的DANN训练过程一致,并且所有训练的权重都会自动确定相应的多变量数据驱动的标准正交基。本文所提出的DAPCNN分类模型在Bern-Barcelona数据库上进行了性能评估与测试,得到的准确率为86.05%,灵敏度为85.87%,特异性为86.22%,实验结果表明了该方法的有效性,并且与其他已发表的致痫区脑电信号自动识别方法对比进一步证明了本文方法的优势。本文所提出的两种深度学习模型分别在新生儿癫痫发作检测和致痫区脑电识别上都达到了令人满意的效果,从而表明了本文所提出方法的良好性能。在未来的工作中,将通过与医院的合作,进一步完善和测试本文所提出的方法。

关键词：脑电信号深度学习神经网络稀疏表示多项式混沌展开