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Alterations in expression and localization of POMGNT1 in the APP/PS1 mouse model of Alzheimer’s disease

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Genes & Diseases 2024年第5期11卷 55-58页

作者： hanxiao jiang Yuxue Feng Xia Hao Guiqiong He Xiaofeng Li Department of Neurology The Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical UniversityChongqing 401336China Chongqing Key Laboratory of Neurobiology Chongqing Medical UniversityChongqing 400016China Department of Anatomy Chongqing Medical UniversityChongqing 400016China Department of Neurology The Fifth People’s Hospital of ChongqingChongqing 400062China

Alzheimer’s disease(AD)is a complex and progressive neurodegenerative disorder that causes dementia in the aging *** of the characteristic pathologic hallmarks of AD is the senile plaques,composed of the accumulation of *** b-amyloid results from the cleavage of transmembrane b-amyloid precursor protein(APP)by b-secretases and g-secretases,sequentially.O-mannosylation was found essential for the normal function of APP in Saccharomyces cerevisiae.1 Protein Olinked mannose b1,2-N-acetyl-glucosaminyltransferase 1(POMGNT1)is a glycosyltransferase crucial for the elongation of O-mannosyl glycans and catalyzes the transfer of Nacetylglucosamine from uridine 50-diphosphate-N-acetylglucosamine to O-mannose of glycoproteins.

关键词： APP/PS1 Alzheimer amyloid

Wave‑Shaped Piezoelectric Nanofber Membrane Nanogenerator for Acoustic Detection and Recognition

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Advanced Fiber Materials 2021年第6期3卷 368-380页

作者： Fan Xu jiang Yang Ruizhi Dong hanxiao jiang Conghuan Wang Weilin Liu Zaixiu jiang Xiaoqing Zhang Guodong Zhu Department of Materials Science Fudan UniversityShanghai 200433China Institute of Acoustics School of Physics Science and EngineeringTongji UniversityShanghai 200092China Shanghai Key Laboratory of Special Artifcial Microstructure Materials and Technology School of Physics Science and EngineeringTongji UniversityShanghai 200092China

With the rapid development of internet of things and wearable electronics,how to conveniently power uncountable sensors remains a huge *** harvesting strategy is suggested to collect and convert environmental energies into electrical ***,piezoelectric polymers are utilized as fexible harvesters to convert mechanical *** latter widely distributes in both our daily life and industrial *** piezoelectric property further drives piezoelectric polymers to construct fexible self-powered strain ***,relatively low piezoelectric performance restricts their application in detection and conversion of weak mechanical ***,wave-shaped 3D piezoelectric device was fabricated by embossing electrospun polyvinylidene fuoride *** 3D structured device presents better longitudinal and transverse piezoelectric performance than usual fat-type *** wave-shaped piezoelectric device was developed for acoustic detection and recognition with a frequency resolution better than 0.1 *** wave-shaped device was capable of frequency spectrum analyses of various sound sources from human and animals and well presents its potential for future wearable acoustic sensors and transducers.

关键词： Piezoelectric polymer PVDF Wave-shaped device Acoustic detection

人才管理视角下的员工留任意愿研究——基于吉林、黑龙江、辽宁、海南四省企业的调研

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经济纵横 2023年第9期 120-128页

作者：苗宏慧杨铭姜涵笑吉林大学商学与管理学院吉林长春130023 吉林省标准研究院吉林长春130022

如何持续激发员工承诺并留住人才,是企业管理者面临的重要组织问题。本文基于社会交换理论和计划行为理论,通过对吉林、黑龙江、辽宁、海南四省的496份有效问卷调查,研究组织承诺对人才管理实践与员工留任意愿的影响,分析工作与家庭冲... 详细信息

如何持续激发员工承诺并留住人才,是企业管理者面临的重要组织问题。本文基于社会交换理论和计划行为理论,通过对吉林、黑龙江、辽宁、海南四省的496份有效问卷调查,研究组织承诺对人才管理实践与员工留任意愿的影响,分析工作与家庭冲突在组织承诺与留任意愿之间的权变作用。结果表明:人才管理正向作用于员工的留任意愿,员工的情感承诺、持续承诺和规范承诺在人才管理与留任意愿间的关系中起部分中介作用;工作冲突家庭在情感承诺对留任意愿的影响中起负向调节作用,在持续承诺与留任意愿的影响中起正向调节作用,家庭冲突工作在情感承诺对留任意愿的影响中起负向调节作用;工作冲突家庭或家庭冲突工作越强,组织承诺与员工留任意愿的关系越弱,经由组织承诺传导的人才管理对留任意愿的正向影响也会趋弱。企业为了留得住人才,应健全人才管理政策,制定人才发展方案,为员工提供个性化的人才发展计划。

关键词：人才管理留任意愿组织承诺工作家庭冲突

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主体的建构:库切小说中的女性身体政治

常州工学院学报（社会科学版） 2021年第6期39卷 62-67页

作者：姜含笑马莉大连理工大学外国语学院辽宁大连116024

2003年诺奖得主J.M.库切在作品中塑造了一系列饱受迫害与摧残的女性身体形象,借以审视南非殖民统治、父权体制对女性身体的压迫与规训。面对权力机制加诸女性身体的种种规训,库切小说中的女性以身体为僭越工具,通过沉默的身体、疯癫的... 详细信息

2003年诺奖得主J.M.库切在作品中塑造了一系列饱受迫害与摧残的女性身体形象,借以审视南非殖民统治、父权体制对女性身体的压迫与规训。面对权力机制加诸女性身体的种种规训,库切小说中的女性以身体为僭越工具,通过沉默的身体、疯癫的身体、拒绝凝视的身体和张扬欲望的身体等身体反抗策略,冲破种族、性别的藩篱,开启寻求自我主体的建构之旅。

关键词：库切身体政治女性主体

中超球队主教练变更影响因素及效果分析——基于事件史分析方法

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上海体育学院学报 2023年第10期47卷 49-58页

作者：付磊江寒骁石昊东陈丛刊西南财经大学体育与经济管理中心四川成都611130

主教练变更是职业足球俱乐部运营中的重大决策问题。针对中超球队主教练频繁变更现象,采集2010—2019赛季中超球队数据,以事件史分析方法刻画中超球队主教练的生存规律及变更的主要影响因素。结果显示:中超球队主教练变更周期较短,一般... 详细信息

主教练变更是职业足球俱乐部运营中的重大决策问题。针对中超球队主教练频繁变更现象,采集2010—2019赛季中超球队数据,以事件史分析方法刻画中超球队主教练的生存规律及变更的主要影响因素。结果显示:中超球队主教练变更周期较短,一般在上任后1~2年存在一个高风险离职期,执教超过3~4年离职的概率极低;主教练变更的影响因素主要有球队表现、权力结构和球队期望值等,其中,变更与球队长期表现呈U型关系,与球队短期表现关系并不显著;主教练权力越大变更可能性越小,而球队期望值越高主教练越容易离职。

关键词：中超主教练变更球队表现事件史分析

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基于Fisher特征选择的微表情识别

计算机应用与软件 2020年第9期37卷 68-74页

作者：张延良卢冰蒋涵笑洪晓鹏赵国英张伟涛河南理工大学物理与电子信息学院河南焦作454150 西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049 奥卢大学机器视觉和信号分析研究中心芬兰奥卢FI-90014 西安电子科技大学电子工程学院陕西西安710071

微表情时空特征描述子提取到的特征向量维数高,导致分类算法运算复杂度高,运行时间长,识别准确率较低。为此提出基于Fisher特征选择的方法,挑选鉴别力强的特征分量,对特征向量进行降维。采用“留一交叉验证”法,在CASMEII和SMIC两个数... 详细信息

微表情时空特征描述子提取到的特征向量维数高,导致分类算法运算复杂度高,运行时间长,识别准确率较低。为此提出基于Fisher特征选择的方法,挑选鉴别力强的特征分量,对特征向量进行降维。采用“留一交叉验证”法,在CASMEII和SMIC两个数据集下分类实验表明,经Fisher特征选择后微表情的识别率可以达到75.71%和75%,分别较原特征向量识别率提高了61.22%和46.43%,而维数仅为原特征向量维数的4.18%和4.71%,分类所需时间是原方法的4.27%和1.61%。

关键词：微表情识别特征描述子 Fisher特征选择识别准确率

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亚临床圆锥角膜的诊断标准

国际眼科纵览 2023年第2期47卷 97-103页

作者：蒋晗笑许叶圣郑利斌姚玉峰浙江大学医学院附属第四医院眼科浙江义乌322000 浙江大学医学院附属邵逸夫医院眼科浙江省角膜病研究重点实验室杭州310018

目的确定已发表文章中亚临床圆锥角膜的诊断标准。方法对PubMed、Cochrane图书馆、Embase数据库、中国知网、万方数据库和维普中文科技期刊全文数据库2000年1月至2022年3月的所有使用关键词“亚临床圆锥角膜(subclinical keratoconus)... 详细信息

目的确定已发表文章中亚临床圆锥角膜的诊断标准。方法对PubMed、Cochrane图书馆、Embase数据库、中国知网、万方数据库和维普中文科技期刊全文数据库2000年1月至2022年3月的所有使用关键词“亚临床圆锥角膜(subclinical keratoconus)”的研究进行系统性综述。2位研究者分别对纳入的文献进行数据分析。文章纳入标准是分析的亚临床圆锥角膜样本量>20眼;包含亚临床圆锥角膜的诊断标准;采用纽卡斯尔-渥太华量表评估文献质量。对所选文献的诊断标准和使用的检查仪器进行分析。结果初步搜索共收集263项研究,其中207项研究被排除在外。最常使用的亚临床圆锥角膜的诊断标准:对侧眼确诊圆锥角膜(66.07%,37/56);在裂隙灯显微镜下缺乏任何圆锥角膜相关的发现/体征(35.71%,20/56);在裂隙灯显微镜、角膜测量学、视网膜检影镜和直接检眼镜检查中显示正常的角膜(33.93%,19/56)。结论目前缺乏统一的标准来定义亚临床圆锥角膜。最常用的亚临床圆锥角膜诊断标准组合为对侧眼确诊圆锥角膜+裂隙灯显微镜检查显示为正常的角膜。

关键词：亚临床圆锥角膜诊断标准系统性综述

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微表情类别与区域间关联度的分析方法研究

计算机工程与应用 2020年第19期56卷 146-151页

作者：张延良卢冰蒋涵笑洪晓鹏赵国英张伟涛河南理工大学物理与电子信息学院河南焦作454000 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 奥卢大学机器视觉和信号分析研究中心芬兰奥卢FI-900144 西安电子科技大学电子工程学院西安710071

为了揭示微表情类别与面部各区域之间的关联度,提出一种局部区域划分和分析方法。该方法首先根据各类微表情对应动作单元所在的位置确定出人脸中最为关键的7个局部区域,然后采用面部形变鉴别模型自动检测出面部49个关键点坐标,再根据这... 详细信息

为了揭示微表情类别与面部各区域之间的关联度,提出一种局部区域划分和分析方法。该方法首先根据各类微表情对应动作单元所在的位置确定出人脸中最为关键的7个局部区域,然后采用面部形变鉴别模型自动检测出面部49个关键点坐标,再根据这些点确定上述局部区域的4个边界。最后,分别提取各区域的时空模式特征并进行微表情分类,通过各区域对各类微表情的分类准确率来分析两者之间的关联度。实验结果表明,局部区域划分方案科学合理,微表情"惊奇"及"厌恶"与眼睛区域、微表情"高兴"与嘴巴区域、微表情"压抑"与下巴区域有较高的关联度。

关键词：微表情识别局部区域动作单元面部形变鉴别模型分类准确率

Image Super-Resolution Based on Generative Adversarial Networks: A Brief Review

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Computers, Materials & Continua 2020年第9期64卷 1977-1997页

作者： Kui Fu Jiansheng Peng hanxiao Zhang Xiaoliang Wang Frank jiang School of Physics and Mechanical and Electronic Engineering Hechi UniversityYizhou546300China School of Electrical and Information Engineering Guangxi University of Science and TechnologyLiuzhou545006China School of Computer Science and Engineering Hunan University of Science and TechnologyXiangtan411100China School of Information Technology Deakin UniversityGeelongVIC 3220Australia

Single image super resolution(SISR)is an important research content in the field of computer vision and image *** the rapid development of deep neural networks,different image super-resolution models have *** to some traditional SISR methods,deep learning-based methods can complete the super-resolution tasks through a single *** addition,compared with the SISR methods using traditional convolutional neural networks,SISR based on generative adversarial networks(GAN)has achieved the most advanced visual *** this review,we first explore the challenges faced by SISR and introduce some common datasets and evaluation ***,we review the improved network structures and loss functions of GAN-based perceptual ***,the advantages and disadvantages of different networks are analyzed by multiple comparative ***,we summarize the paper and look forward to the future development trends of GAN-based perceptual SISR.

关键词： Single image super-resolution generative adversarial networks deep learning computer vision