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人工智能在抗癌肽研发中的应用与挑战

中国药科大学学报 2024年第3期55卷 347-356页

作者：张志星邓华唐贇华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验室上海200237

抗癌肽(anticancer peptides,ACPs)因其高效低毒和高选择性优势成为研究焦点,而基于人工智能的ACPs识别和设计方法较传统实验方法成本低廉、成功率高且能够探索更广阔的序列空间。本文重点介绍了人工智能技术在ACPs生成和识别过程中的应... 详细信息

抗癌肽(anticancer peptides,ACPs)因其高效低毒和高选择性优势成为研究焦点,而基于人工智能的ACPs识别和设计方法较传统实验方法成本低廉、成功率高且能够探索更广阔的序列空间。本文重点介绍了人工智能技术在ACPs生成和识别过程中的应用,包括深度生成模型探索新型ACPs设计以及基于机器学习和深度学习的ACPs识别方法。此外,文章还讨论了当前研究中存在的模型可复现性和可解释性不足、缺乏经过实验验证的阴性数据等挑战,并对未来研究方向提出展望,以期为ACPs的研发提供新思路。

关键词：抗癌肽人工智能机器学习深度学习

损益情境中思维方式和具体情绪对跨期决策的影响

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损益情境中思维方式和具体情绪对跨期决策的影响

作者：邓华梅闽南师范大学

学位级别：硕士

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基于B站用户感知价值的新闻参与意愿研究

基于B站用户感知价值的新闻参与意愿研究

作者：邓华雯广州体育学院

学位级别：硕士

“青年是标志时代的最灵敏的晴雨表”,他们不仅是信息的接收者,更是塑造时代潮流的推动者,理解和满足青年在新闻传播领域的信息需求,具有至关重要的意义。B站作为中国年轻一代高度聚集的综合性在线视频社区,庞大的青少年用户群体使其在... 详细信息

“青年是标志时代的最灵敏的晴雨表”,他们不仅是信息的接收者,更是塑造时代潮流的推动者,理解和满足青年在新闻传播领域的信息需求,具有至关重要的意义。B站作为中国年轻一代高度聚集的综合性在线视频社区,庞大的青少年用户群体使其在各类在线视频媒体平台中独具一格。本研究从B站用户对新闻内容及新闻参与过程的感知体验出发,尝试探析用户感知与新闻参与意愿之间的影响机制,以回答B站用户的感知价值结构维度有哪些;用户感知价值是否影响用户新闻参与意愿,内在的解释机制是什么;如何吸引更多的青年用户参与到新闻议题中等核心问题。本研究采用半结构化访谈法、问卷调查法、统计分析法三个研究方法来完成研究工作。首先依据B站用户及平台特征,采用半结构访谈法对用户进行访谈,整理、编码访谈资料,综合分析感知价值内涵,确定B站用户感知价值的五个维度,即感知信息价值、感知社会价值、感知情感价值、感知利他价值和感知实用价值,并做出理论假设。然后以这些维度为基础结合信息系统持续使用模型,构建基于B站用户感知的新闻参与意愿模型。接着以“线上+线下”结合的方式发放网络调查问卷收集相关数据,并使用SPSS26.0及Amos21.0软件对数据进行分析。最后采用结构方程模型验证假设,检验结果如下:(1)期望确认显著正向影响用户满意度、感知信息价值、感知情感价值、感知社会价值、感知利他价值、感知实用价值;(2)感知信息价值、感知情感价值、感知利他价值、感知实用价值对用户满意度具有显著正向影响,但感知社会价值对用户满意度的影响不显著;(3)用户满意度、感知信息价值、感知利他价值、感知实用价值对参与意愿具有显著正向影响,但感知情感价值、感知社会价值对参与意愿的影响不显著;(4)用户满意度在感知信息价值、感知情感价值、感知社会价值、感知利他价值、感知实用价值与参与意愿之间起到正向中介作用。研究表明:(1)B站用户对新闻内容的感知价值包含五个维度,分别为感知信息价值、感知社会价值、感知情感价值、感知利他价值、感知实用价值;(2)B站用户对新闻内容的感知价值会影响新闻参与意愿,影响作用程度按大小排序依次为感知实用价值、感知信息价值、感知利他价值、感知情感价值;(3)B站用户感知价值可以通过用户满意度的中介作用间接影响新闻参与意愿;(4)吸引青年用户参与新闻议题的建议:新闻媒体应贴合用户感知价值,制作真实、及时、有品质、有创意的新闻内容;改变传播姿态以适配平台内容传播方式;平台应加大新闻内容推送力度,增加用户偶遇新闻概率。本研究的研究创新点在于将感知价值理论引入在线视频媒体新闻传播领域,以B站用户为调查对象,深入研究用户感知价值与新闻参与意愿之间的关系。相较于传统产品或服务的价值理解,本研究更关注虚拟互联网环境下用户感知价值的维度与内涵,有利于丰富感知价值研究。且为更准确地捕捉和衡量B站用户对新闻内容及参与过程的感知价值维度,对现有的感知价值成熟量表进行改编和优化,以确保其适用于在线视频媒体环境下的新闻传播场景。

关键词：感知价值参与意愿新闻参与 B站

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基于深度学习的风速时序图像识别研究

基于深度学习的风速时序图像识别研究

作者：许邓华广州大学

学位级别：硕士

强风是土木工程所面临的一种主要自然灾害,在该领域中开展强风分类识别研究对于确保工程结构的安全性至关重要。针对强风的分类研究通常基于一维的风速时间序列,但传统方法提高其分类精度存在困难,近年来深度学习算法已经成为数据研究... 详细信息

强风是土木工程所面临的一种主要自然灾害,在该领域中开展强风分类识别研究对于确保工程结构的安全性至关重要。针对强风的分类研究通常基于一维的风速时间序列,但传统方法提高其分类精度存在困难,近年来深度学习算法已经成为数据研究中的重要工具。本文将基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)、Transformer与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)等算法,开展强风的分类识别研究。主要研究内容及结果如下:一、基于实测的风速数据,利用4个一维的深度学习算法,直接对多个类型的一维的风速数据进行分类识别研究。实验结果表明:在LSTM、Transformer、时间卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)和循环扩张卷积神经网络(Circular Dilated Convolutional Neural Network,CDIL-CNN)中,CDIL-CNN在二分类数据集和四分类数据集中的表现都是最优,测试准确率分别达到了94.08%和91.36%。二、提取风速时间序列中的特征并转换成二维图像,是利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行强风分类的关键之一。本文提出一种强风分类方法,该方法利用Shapelet Transform(ST)算法提取风速数据中的Shapelets,编码为改进的Gramian Angular Summation Field-Gramian Angular Difference Field(GASF-GADF)图像,结合EfficientNetV2-S进行分类识别。具体步骤如下:(1)利用格拉姆差场(Gramian Angular Difference Field,GADF)和格拉姆和场(Gramian Angular Summation Field,GASF)构造时序图像,将其分别输入5个主流CNNs中,包括:ResNet-50、ShuffleNet0.5×、DenseNet-121、EfficientNet-B2和EfficientNetV2-S,比较它们的分类识别效果;(2)利用EfficientNetV2-S对风速数据的GADF、GASF、Markov Transition Field(MTF)和改进的GASF-GADF图像,进行分类识别并比较各类方法的性能表现;(3)利用ST算法提取风速数据的Shapelets,基于改进的GASF-GADF构造时序图像,使用EfficientNetV2-S进行分类识别,并研究CNNs在基于Shapelets与改进的GASF-GADF图像的分类任务中的性能效果,最后与一维的深度学习算法结果对比。研究结果表明:(1)在主流的CNNs中,EfficientNetV2-S在GADF和GASF时序图像上最高的测试准确率为94.50%。(2)在4种时序图像中,EfficientNetV2-S在改进的GASF-GADF图像上最高测试准确率为96.00%。(3)EfficientNetV2-S在基于Shapelets与改进的GASF-GADF图像分类中的测试准确率最高达到了97.50%,与原始序列的相比,高了1.50%,与CDIL-CNN的结果相比,高了3.42%。在主流的CNNs中,将Shapelets与改进的GASF-GADF图像相结合后,DenseNet-121和EfficientNet-B2的测试准确率分别达到了95.50%和97.00%,与原始序列的相比均高了3.00%。三、CNN在基于时序图像分类任务中容易受到噪声的影响,针对该问题,本文提出一种基于融合变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的图形差分图像(Motif Difference Field,MDF)并结合RegNet进行分类的强风分类方法。具体步骤如下:(1)利用MDF基于风速数据构造时序图像,将其与RegNetY-6.4GF结合实现混合风气候下的强风分类识别研究。(2)利用VMD算法提取风速数据中的关键特征并进行特征融合后,编码为MDF图像结合RegNetY-6.4GF进行分类,研究引入VMD算法后RegNet在MDF图像分类任务中的性能提升效果,并与一维的深度学习算法结果对比。(3)探究VMD算法在的RegNetY-200MF上的性能效果,并与RegNetY-6.4GF的结果进行比较。实验结果表明:(1)在三种MDF图像中,RegNetY-6.4GF的测试准确率最高达到了88.20%。(2)利用VMD算法提取风速数据中的关键特征并进行特征融合,编码为MDF图像结合RegNetY-6.4GF进行分类时的测试准确

关键词：深度学习强风格拉姆角场变模态分解分类识别

地方善治能力:概念、框架与逻辑——以湖北省Y市市域治理创新为例

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求实 2024年第4期 38-50,M0004页

作者：张大维邓华华中师范大学中国农村研究院湖北武汉430079

地方善治能力是国家善治能力的重要组成部分,有助于推动地方共建共治共享,从而助力构建社会治理共同体。在特定地方行政辖区内,为了满足人民群众对美好生活的需要,党领导多元主体进行有效治理。基于“价值—资源—行动”的能力建设框架... 详细信息

地方善治能力是国家善治能力的重要组成部分,有助于推动地方共建共治共享,从而助力构建社会治理共同体。在特定地方行政辖区内,为了满足人民群众对美好生活的需要,党领导多元主体进行有效治理。基于“价值—资源—行动”的能力建设框架,对市域治理创新案例进行分析发现,地方善治能力是在共同价值目标牵引下,政府将强大的治理资源落到社区这一微观场域中并充分激发多元主体参与而形成的,其核心逻辑是党的政治引领、组织整合和激励动员机制。着眼于提升地方善治能力,要在党建引领下,进一步统筹推进地方政府纵向贯通连接社会和社区、横向整合多元主体工作。

关键词：地方治理市域治理地方善治能力社会治理共同体政治引领机制组织整合机制激励动员机制

利用Triton X-100提升巴氏芽孢杆菌脲酶活性的效果

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材料导报 2024年第1期38卷 205-211页

作者：肖瑶邓华锋李建林熊雨程雷三峡库区地质灾害教育部重点实验室(三峡大学) 湖北宜昌443002

微生物诱导碳酸盐沉积(MICP)技术是近年来发展起来的一种新型绿色加固技术,如何提升MICP技术的加固效能一直是学者关注的热点,本工作重点结合巴氏芽孢杆菌产脲酶原理和非离子表面活性剂的特点,设计采用非离子表面活性剂Triton X-100提升... 详细信息

微生物诱导碳酸盐沉积(MICP)技术是近年来发展起来的一种新型绿色加固技术,如何提升MICP技术的加固效能一直是学者关注的热点,本工作重点结合巴氏芽孢杆菌产脲酶原理和非离子表面活性剂的特点,设计采用非离子表面活性剂Triton X-100提升MICP效能的试验研究。结果表明:(1)在单因素试验结果的基础上,通过响应面试验分析确定了活性剂的最优处理条件,即掺量1.37%、处理时间5.02 h、处理温度34.28℃、菌胶比1∶2.11;(2)采用最优条件处理的巴氏芽孢杆菌对钙质砂进行加固后,钙质砂固化体碳酸钙含量和无侧限抗压强度分别提升了25.48%和22.83%;(3)非离子表面活性剂Triton X-100增大了巴氏芽孢杆菌的细胞膜通透性,一方面使得更多的胞内脲酶释放到细胞外,同时更多的尿素分子进入到细胞内,促进了尿素水解,提升了碳酸钙的生成速率;另一方面使得以细菌为核点生成的碳酸钙胶凝体的结构更为致密,在这两方面作用下,MICP效能得到有效提升。相关思路和研究结果可为MICP加固效果的提升提供新的参考和思路。

关键词：微生物诱导碳酸盐沉积脲酶非离子表面活性剂细胞膜通透性响应面法