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“门”里的身份政治:论福克纳作品中的阈境嬗变

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外国文学研究 2024年第1期46卷 116-127页

作者：谌晓明上海对外经贸大学

作为呈现故事情节和深化主题的重要手段,“门”这一阈限空间也是文学钟爱的人物身份建构途径,福克纳笔下形制各异的门在表征阈限人物的伦理、性别和阶级身份嬗变方面卓有成效。南方的大宅豪门既见证了巴耶德单挑仇敌的伦理侠义,也倾诉... 详细信息

作为呈现故事情节和深化主题的重要手段,“门”这一阈限空间也是文学钟爱的人物身份建构途径,福克纳笔下形制各异的门在表征阈限人物的伦理、性别和阶级身份嬗变方面卓有成效。南方的大宅豪门既见证了巴耶德单挑仇敌的伦理侠义,也倾诉着康普生兄妹的伦理沉沦;厨房之门既展现了迪尔西平凡真挚的女性关爱,也经历了乔的男性气概的覆灭;天真与经验之门既是成长与顿悟的必经之路,又造就了萨德本与沃许间难以弥合的阶级鸿沟。从前后之别到开合之分,门的伦理、性别和阶级本质主义让天真者遵从其秩序,让顿悟者思想跃迁,在个人身份嬗变中展现独特的阈限空间文化、政治和美学。

关键词：门身份政治福克纳阈境嬗变阈限期待

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一种履带机器人路径跟踪控制优化算法研究

控制工程 2024年

作者：谌昌强信阳农林学院信息工程学院

常规机器人路径跟踪控制方法多采用神经网络反步法，缺少对路径目标值的优化，使得机器人航向控制偏差较大。为此，提出基于动态分解多目标粒子群优化的履带机器人路径跟踪控制。根据履带机器人在运动过程中的动态特性，计算运动偏差值... 详细信息

常规机器人路径跟踪控制方法多采用神经网络反步法，缺少对路径目标值的优化，使得机器人航向控制偏差较大。为此，提出基于动态分解多目标粒子群优化的履带机器人路径跟踪控制。根据履带机器人在运动过程中的动态特性，计算运动偏差值，通过构建行驶方向矢量场，引入位置信息约束，求取路径跟踪目标值，基于此，采用动态分解多目标粒子群优化算法对路径目标值进行优化，以路径采样误差最小为原则，利用粒子预测控制策略实现对机器人路径跟踪的控制。仿真对比实验结果表明，所提方法控制的机器人在0.2s时到达预设路径，所提方法的控制偏差较小，对于机器人的航向误差始终控制在0.2以下，具有良好的路径跟踪控制效果。

关键词：动态分解多目标粒子群优化履带机器人路径跟踪控制偏差

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考虑输出约束的自动分拣机械臂分段控制方法

控制工程 2024年

作者：谌昌强信阳农林学院信息工程学院

常规分拣机械臂分段控制方法主要依托于神经网络算法，但此方法无法有效抑制机械臂抖振，使得控制误差较大。为此，提出考虑输出约束的自动分拣机械臂分段控制方法。采用矢量法对模型进行逆求解，获取机械臂的工作空间，并对其空间位姿... 详细信息

常规分拣机械臂分段控制方法主要依托于神经网络算法，但此方法无法有效抑制机械臂抖振，使得控制误差较大。为此，提出考虑输出约束的自动分拣机械臂分段控制方法。采用矢量法对模型进行逆求解，获取机械臂的工作空间，并对其空间位姿进行描述。根据分拣机械臂的工作环境，对影响其工作稳定性的因素进行分析，由此构建机械臂动力学模型。设置输出约束上下限，结合控制率，求取机械臂的最大输出力矩，从而抑制抖振，引入奖励机制引导机械臂进行阶段性运动，继而实现对机械臂的分段控制。仿真实验结果显示，设计的方法对于机械臂的分段控制性能更优，控制误差较小，工作效率高。

关键词：图像分割模糊均值聚类算法果蝇算法味道浓度

肺类器官在呼吸系统感染性疾病研究中的应用进展

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解放军医学杂志 2024年第5期49卷 602-607页

作者：谌琦郭军清华大学附属北京清华长庚医院老年医学科北京102218 清华大学临床医学院北京102218

类器官是细胞在体外悬浮培养条件下自发形成的具有自我更新能力及相关功能的细胞团,是强大的三维模型,可一定程度再现原始组织的细胞异质性、结构与功能。肺类器官(LOs)由人类多能干细胞或成体干(祖)细胞培养、构建而成,其与免疫细胞共... 详细信息

类器官是细胞在体外悬浮培养条件下自发形成的具有自我更新能力及相关功能的细胞团,是强大的三维模型,可一定程度再现原始组织的细胞异质性、结构与功能。肺类器官(LOs)由人类多能干细胞或成体干(祖)细胞培养、构建而成,其与免疫细胞共培养可更好地体现肺组织免疫反应及体内感染的全貌。本文对比分析LOs与其他肺部感染性疾病常用研究模型(包括动物模型、二维细胞培养、肺芯片和精确切割肺切片等)的特点,概述LOs的构建方法及其在病毒、细菌、分枝杆菌、隐孢子虫等引起的呼吸系统感染性疾病研究中的应用进展。

关键词：肺类器官呼吸系统感染性疾病干细胞三维培养

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基于生物网络的中医药学原理探索

科学通报 2024年第1期69卷 17-29页

作者：谌攀吴博文张鹏李梢清华大学自动化系清华大学北京市中医药交叉研究所北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

中医药生物学基础不清、方剂作用机制不明、缺乏符合中医药整体特点的研究方法学体系是中医药现代化研究面临的关键瓶颈.随着信息学与系统生物学等新兴学科的发展,以生物网络为切入点开展中医药学与人工智能、大数据、信息学等前沿科学... 详细信息

中医药生物学基础不清、方剂作用机制不明、缺乏符合中医药整体特点的研究方法学体系是中医药现代化研究面临的关键瓶颈.随着信息学与系统生物学等新兴学科的发展,以生物网络为切入点开展中医药学与人工智能、大数据、信息学等前沿科学技术的交叉研究,成为探索中医药科学原理、促进中医药现代化的重要途径.基于生物网络的“网络靶标”理论有望突破宏微观内在关联解析的鸿沟,实现还原论和整体论的有机融合,架起传统中医与现代医学研究桥梁,成为探索中医药学原理的突破口之一.“寒、热”等中医药核心诊疗概念、治未病等中医特色理论的科学内涵阐明是解读中医药学原理的重要组成部分.本文基于李梢课题组的研究,综述了基于生物网络的中医药研究理论与技术方法,及其应用于“寒、热”“治未病”等中医特色理论的病证结合科学原理探索所取得的进展,以期为利用现代科学技术解读中医药学原理,促进中医药现代化提供参考.

关键词：中医药学原理生物网络寒热证候治未病网络靶标

长链非编码RNA在原发性肝细胞癌脂质代谢重编程中的研究进展

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中华肝脏病杂志 2024年第2期32卷 180-185页

作者：于洲谌冬梅黄金兰福建医科大学附属第一医院检验科、福建省检验医学重点实验室、福建医科大学基因诊断研究中心福州350005

肝细胞癌(HCC)是最常见的肝脏恶性肿瘤,其发病机制复杂,预后差。代谢重编程已被认为是癌症的重要标志之一,而肝脏作为人体脂质代谢的重要器官,脂质代谢重编程在HCC发生、发展过程中发挥重要作用。越来越多的证据表明,长链非编码RNA(lncR... 详细信息

肝细胞癌(HCC)是最常见的肝脏恶性肿瘤,其发病机制复杂,预后差。代谢重编程已被认为是癌症的重要标志之一,而肝脏作为人体脂质代谢的重要器官,脂质代谢重编程在HCC发生、发展过程中发挥重要作用。越来越多的证据表明,长链非编码RNA(lncRNA)可以通过调控脂质代谢过程中关键的酶与转录因子影响HCC的脂质代谢,参与HCC的发生、发展。阐明lncRNA在HCC脂质代谢重编程中的作用机制有利于为HCC的诊疗提供新靶点和新策略,改善患者预后。现总结了lncRNA参与HCC脂质代谢重编程过程的最新研究进展。

关键词：肝细胞癌脂肪酸长链非编码RNA 脂质代谢重编程

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汉代四家诗《衡门》主旨解读、影响及其反思

广西大学学报(哲学社会科学版) 2024年 97-105页

作者：龙文玲广西大学文学院广西大学文学与文化研究中心

汉代四家诗对《诗经·陈风·衡门》主旨的解读各有不同。毛诗认为诱导陈僖公立志，韩诗认为表达安贫乐道之情，鲁诗认为表达隐居无求之志，齐诗认为表达士人失意。其中以毛诗、鲁诗对后世的影响最大。四家诗解读《衡门》的立场、角度不... 详细信息

汉代四家诗对《诗经·陈风·衡门》主旨的解读各有不同。毛诗认为诱导陈僖公立志，韩诗认为表达安贫乐道之情，鲁诗认为表达隐居无求之志，齐诗认为表达士人失意。其中以毛诗、鲁诗对后世的影响最大。四家诗解读《衡门》的立场、角度不同，对诗歌主旨的认识也不同。毛诗把诗比附具体的时代政治，三家诗以诗证明政治哲学观念，本质上都不顾诗本义。经论世知人，辨析《衡门》运用的艺术表现手法，得出结论：此诗主要表达诗人对时代政治的失望，决心安居陋室，展望了与志同道合的妻子相依相伴的美好生活。唯有把包括《衡门》在内的《诗经》当歌谣看，才能走进诗人的世界，真正地理解诗歌主旨，更好地继承这部文化经典。

关键词：四家诗《衡门》主旨反思

地区旅游统计数据质量提升路径:来自三亚的实践启示

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旅游学刊 2024年第2期39卷 14-16页

作者：李瑛文玲西北大学经济管理学院陕西西安710127 海南波罗密信息科技有限公司海南海口570216

目前,国内旅游统计数据的准确性受到学界、业界人士的质疑①。尽管我国旅游主管部门每两三年修订一次《旅游统计调查制度》(以下简称《制度》)为旅游统计工作提供支撑框架②,但地级行政区划单位(以下简称地市)旅游统计基础和对《制度》... 详细信息

目前,国内旅游统计数据的准确性受到学界、业界人士的质疑①。尽管我国旅游主管部门每两三年修订一次《旅游统计调查制度》(以下简称《制度》)为旅游统计工作提供支撑框架②,但地级行政区划单位(以下简称地市)旅游统计基础和对《制度》的理解与执行力的差异。

关键词：旅游主管部门《制度》统计调查制度支撑框架统计数据行政区划执行力实践启示

嵌入意图识别的医疗健康问答文本语义分类模型

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数据分析与知识发现 2024年

作者：谌文佳杨琳李金林北京信息科技大学经济管理学院北京理工大学管理与经济学院

[目的]基于意图识别构建更准确的语义相似度分类模型，为中文医疗健康查询服务提供更精准的答案匹配结果。[方法]融合Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks... 详细信息

[目的]基于意图识别构建更准确的语义相似度分类模型，为中文医疗健康查询服务提供更精准的答案匹配结果。[方法]融合Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）构建意图识别模型，然后将其作为模型嵌入层构建嵌入意图识别的孪生Bert（Intention-recognition Embedded Twin Bert， ITBert）语义分类模型。[结果]在CHIP-STS数据集上，相较于单一模型，融合模型在意图识别的Top-1结果准确率提高了8.2和1.5个百分点，达到了73.6%；Top-3结果准确率提高了7.6和3.2和个百分点，达到了91.2%，证明了融合模型对于意图识别效果的提升。对于语义相似度分类结果，相较于基准模型，ITBert模型AUC值提高了0.015-0.087，证明了意图知识的嵌入对医疗语义相似度分类效果的提升。[局限]人工标注的意图信息存在一定的偏差，可能会影响语义相似度的分类结果。[结论]融合模型可以提高医疗健康查询服务中的意图识别效果，嵌入识别的意图知识可以提高语义相似度分类模型的准确率，有利于提供更准确的医疗健康自动问答服务。

关键词：意图识别深度学习医疗问答语义相似度分类