检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

广西数字档案馆建设赋能增效情况调研

中国档案 2024年第7期 14-15页

作者：黎富文广西壮族自治区档案馆

为了探究数字档案馆建设在赋能业务工作、提升服务效能、优化体制机制等方面发挥的实际作用和存在的难点堵点,广西壮族自治区档案馆面向全区各级档案部门及立档单位,深入各个业务端口,以实地查看、走访座谈、问卷调查等形式开展调查研究... 详细信息

为了探究数字档案馆建设在赋能业务工作、提升服务效能、优化体制机制等方面发挥的实际作用和存在的难点堵点,广西壮族自治区档案馆面向全区各级档案部门及立档单位,深入各个业务端口,以实地查看、走访座谈、问卷调查等形式开展调查研究,对表《中华人民共和国档案法》《中华人民共和国档案法实施条例》以及国家档案局组织出台的具体标准和相关要求,对标更早建成“全国示范数字档案馆”单位的先进做法,归纳经验、剖析问题、提出对策,为下一步向智能档案馆、智慧档案馆迈进做好准备。

关键词：数字档案馆建设立档单位智慧档案馆国家档案局全国示范服务效能情况调研提出对策

铜绿假单胞菌噬菌体宿主范围的生物信息学分析及人工改造

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

铜绿假单胞菌噬菌体宿主范围的生物信息学分析及人工改造

作者：陈青黎北京化工大学

学位级别：硕士

铜绿假单胞菌是一种院内感染菌,面对全球日益严峻的铜绿耐药菌威胁及抗生素的失效,噬菌体疗法再次引起人们的关注。本研究旨在研究人工改造噬菌体宿主范围,提高其针对铜绿假单胞菌的适应性和效果。本研究工作如下:(1)基于BERT+BiLSTM+CR... 详细信息

铜绿假单胞菌是一种院内感染菌,面对全球日益严峻的铜绿耐药菌威胁及抗生素的失效,噬菌体疗法再次引起人们的关注。本研究旨在研究人工改造噬菌体宿主范围,提高其针对铜绿假单胞菌的适应性和效果。本研究工作如下:(1)基于BERT+BiLSTM+CRF模型从生物医学文献中抽取噬菌体-受体-宿主的多元关系,并利用受体结合蛋白序列通过机器学习预测噬菌体的宿主范围有效地辅助判断噬菌体的宿主范围,提高其针对耐药性铜绿假单胞菌的治疗潜力。(2)建立了一套定制化广谱噬菌体的生物信息学分析流程,利用NCBI Virus、Vi PR等多个病毒数据库和Bowtie2工具针对大肠杆菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯菌、金黄色葡萄球菌等关键宿主和噬菌体进行高效过滤和分析。此外通过计算机模拟不同铜绿假单胞菌应激环境来研究噬菌体如何通过适应性变化—包括竞争关系和资源利用—来演化其适应性。(3)利用TADR靶向突变系统大幅提升了突变多样性及数量,通过构建和优化TADR系统,最终在铜绿假单胞菌中成功开发了三种不同版本的TADR系统:双质粒TADR＿PA系统、单质粒TADR＿PA系统和基因组TADR＿PA系统,实现了在铜绿假单胞菌中的精确基因编辑,进而为改变噬菌体的宿主范围建立了一套遗传操作系统。本研究在人工改造铜绿假单胞菌噬菌体宿主范围方面取得了初步进展,展示了人工修改噬菌体宿主范围以对抗耐抗生素的铜绿假单胞菌的巨大潜力,为解决耐抗生素超级细菌问题提供了新策略,也为未来噬菌体治疗的发展奠定了坚实的基础。

关键词：铜绿假单胞菌噬菌体疗法宿主范围 TADR系统基因编辑机器学习生物信息学定制化噬菌体

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向音乐情感的脑电信号识别研究

面向音乐情感的脑电信号识别研究

作者：黎瑾广州大学

学位级别：硕士

情感与人脑之间存在着密切的关系,是人类大脑活动的重要组成部分之一。当前,在认知神经科学的研究领域,运用技术手段精确识别情感已然成为研究热点。脑电信号(Electroencephalogram,EEG)由于拥有高时序分辨率、成本效益高、灵敏性高和... 详细信息

情感与人脑之间存在着密切的关系,是人类大脑活动的重要组成部分之一。当前,在认知神经科学的研究领域,运用技术手段精确识别情感已然成为研究热点。脑电信号(Electroencephalogram,EEG)由于拥有高时序分辨率、成本效益高、灵敏性高和适用于实时应用等特点,这使得其成为研究和应用情感加工的重要工具之一。音乐与情感之间存在着紧密的内在联系,是激发情绪的重要源泉。在音乐情绪感知的脑电研究中,研究者们以音乐作为情感的触发器,通过深入分析脑电数据来探索情绪产生的脑机制。而音乐情感脑机接口目前仍处于研究发展的初级阶段,因此充满了无限的可能性和探索空间。为了研究如何设计音乐实验范式能更好的诱导被试者产生情绪,本文设计了顺序音乐实验范式和随机音乐实验范式两种基于音乐情感的脑电实验范式,并用这两种实验范式来诱发积极、中性和消极三种情绪。基于这两种范式,本文对采集的脑电信号进行了处理,包括数据的特征提取以及分类。本文研究主要内容可分为以下几点:(1)本文提出了音乐情感的两种实验范式。实验中使用的刺激材料包括9首1分钟的音乐,其中包括3首积极音乐、3首中性音乐和3首消极音乐。随机音乐实验范式中随机播放9首音乐,而顺序音乐实验范式则按照3首积极、3首中性和3首消极音乐的顺序播放。针对这两种实验范式,本文分别对10位被试进行实验并采集EEG信号,并通过对EEG信号的时域、频域和空域分析对比,最终得出顺序音乐实验范式在诱导情绪方面的有效性。(2)本文针对音乐情感实验范式,提出了特征融合识别模型。选择所有通道中积极情绪和消极情绪的功率谱密度差异最显著的通道作为参考通道,计算参考通道与其他通道之间的Pearson相关系数,根据系数选择出最优通道组合。此外,提出了微分熵(DE)和小波包能量(WPE)特征组合,然后采用主成分分析进行特征融合,最后再进行SVM分类。对10位被试的EEG信号进行DE-WPE特征融合模型识别的平均分类准确率为85.28%。同时,积极-消极、积极-中性和中性-消极情绪的DE特征二分类结果分别为79.15%、73.13%和72.19%。证明情绪差异越大,分类准确率越高。(3)本文使用多核学习算法(MKL)在音乐情感脑机数据上进行了研究。由于积极和消极情绪差异最明显,因此以二分类为例作为研究。首先将DASM、RASM组合成空间域特征,SE、AE组合成非线性域特征,DE、WPE组合成时频域特征,DASM、RASM、SE、AE、DE和WPE组合成多域特征。其次,本文对空间域、非线性域、时频域和多域特征融合进行了比较。结果表明,通过多域特征融合与MKL-SVM算法的结合,所实现的二分类准确率超过了单域单核和单域多核模型,达到了88.26%。这证明了MKL-SVM在情感识别中具有一定的价值。综上所述,本文以面向音乐情感的脑电信号研究对象,研究了情感脑电信号的特征提取及分类算法,为音乐情绪治疗等应用打下了基础。

关键词：脑电信号音乐情感特征融合多核学习分类

基于EEGNet与FBCSP结合的多类运动想象脑电信号分类研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于EEGNet与FBCSP结合的多类运动想象脑电信号分类研究

作者：黎烜南昌大学

学位级别：硕士

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)代替人的肢体或语言器官实现人与外界的交流以及对外部环境的控制,从而极大改变了人机交互方式。然而,BCI技术在广泛实际应用中面临着挑战,其中主要的挑战是个体差异以及训练集样本较少导致模型... 详细信息

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)代替人的肢体或语言器官实现人与外界的交流以及对外部环境的控制,从而极大改变了人机交互方式。然而,BCI技术在广泛实际应用中面临着挑战,其中主要的挑战是个体差异以及训练集样本较少导致模型的泛化能力不足,从而限制了其实用性。深度学习擅长直接从原始脑电信号中高效学习复杂的时空特征,而传统的机器学习能够提取任务相关的特征。这两类特征信号是互补的,结合它们有望改进BCI系统的分类性能。基于以上分析,本文提出了一种新的BCI信号解码方法,即基于紧凑型卷积神经网络(A Compact Convolutional Neural Network for EEG-based BCIs,EEGNet)与滤波器组共空间模式(Filter Bank Common Spatial Pattern,FBCSP)结合的方法,用于多类运动想象(Motor Imagery,MI)任务的分类。对于EEG,本文利用迁移学习方法对其进行两阶段训练。首先利用一个数据集所有受试者的训练数据训练一个EEGNet模型,获得受试者通用的权重与偏置,然后将通用的权重和偏置初始化单个受试者的EEGNet模型,并使用其训练数据对模型进行重新训练,使用微调的模型对其测试数据进行分类,获得测试实验对所有MI任务(即类别)的分类得分Net模型;对于FBCSP算法,本文使用一对一策略对其进行训练。对每个子带的每一对任务使用CSP算法进行空域滤波和特征提取,并将每对任务所有子带的特征连接在一起,采用三种分类器对测试信号进行分类,获得每对任务的两个分类得分,然后将每个任务的所有分类得分相加,获得单次测试实验对所有任务的分类得分矢量。最后,将EEGNet和FBCSP的分类得分矢量分别进行标准化后相加,并将得分最大值对应的任务判决为单次测试实验的任务标签。本文使用两个多类MI数据集,对该算法的性能进行了验证,并与其他四种先进的算法进行了性能比较。实验结果表明,在使用不同数据长度的情况下,所提出的算法都要优于其他四种算法,尤其在3秒时间窗口下表现更佳。在BCI竞赛IV2a数据集和高伽马数据集上,所提算法分别取得了76.43%和89.16%的平均准确率,远高于SCSP(57%和72.75%)、FBCSP(68.48%和84.24%)、EEGNet(68.65%和85.27%)以及EEGNet+SCSP(70.39%和86.25%)。因此,所提出的算法框架为多类MI-BCI的信号解码提供了一种新的思路,能够促进BCI的实际应用。

关键词：脑机接口运动想象解码 EEGNet FBCSP 模型结合

基于机器学习构建鼻咽癌放射敏感性多基因预测模型

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器学习构建鼻咽癌放射敏感性多基因预测模型

作者：黎开来南方医科大学

学位级别：硕士

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

腓骨肌萎缩症的诊治

中华神经科杂志 2024年第3期57卷 290-297页

作者：姚晓黎何若洁中山大学附属第一医院神经科(广东省重大神经疾病诊治研究重点实验室、国家临床重点专科和国家重点学科) 广州510080

腓骨肌萎缩症是最常见的一组遗传性周围神经病,临床特点包括对称性远端为主的肌无力伴萎缩、感觉减退以及弓形足、脊柱侧凸等骨骼畸形。临床上根据神经电生理、病理学和遗传学特点可分为多种亚型,基因检测手段有助于明确其致病基因。康... 详细信息

腓骨肌萎缩症是最常见的一组遗传性周围神经病,临床特点包括对称性远端为主的肌无力伴萎缩、感觉减退以及弓形足、脊柱侧凸等骨骼畸形。临床上根据神经电生理、病理学和遗传学特点可分为多种亚型,基因检测手段有助于明确其致病基因。康复治疗、外科矫形手术治疗和改善症状的药物治疗有助于缓解疾病症状,减轻骨骼畸形。部分针对病因和发病机制的特异性治疗药物已进入临床试验阶段,其疗效和安全性有待进一步明确。

关键词：夏科-马里-图斯病诊断治疗