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Luteolin prevents uric acid-induced pancreatic β-cell dysfunction

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The Journal of Biomedical Research 2014年第4期28卷 292-298页

作者： Ying Ding xuhui Shi xuanyu Shuai yuemei xu Yun Liu Xiubin Liang Dong Wei Dongming Su Center of Metabolic Disease Research Nanjing Medical University Department of Endocrinology the Second People's Hospital of Chengdu Center of Cellular Therapy the Second Affiliated Hospital of Nanjing Medical University

Elevated uric acid causes direct injury to pancreatic β-cells. In this study, we examined the effects of luteolin, an important antioxidant, on uric acid-induced β-cell dysfunction. We first evaluated the effect of luteolin on nitric oxide （NO） formation in uric acid-stimulated Min6 cells using the Griess method. Next, we performed transient transfection and reporter assays to measure transcriptional activity of nuclear factor （NF）-κB. Western blotting assays were also performed to assess the effect of luteolin on the expression of MafA and inducible NO synthase （iNOS） in uric acid-treated cells. Finally, we evaluated the effect of luteolin on uric acidinduced inhibition of glucose-stimulated insulin secretion （GSIS） in Min6 cells and freshly isolated mouse pancreatic islets. We found that luteolin significantly inhibited uric acid-induced NO production, which was well correlated with reduced expression of iNOS mRNA and protein. Furthermore, decreased activity of NF-κB was implicated in inhibition by luteolin of increased iNOS expression induced by uric acid. Besides, luteolin significantly increased MafA expression in Min6 cells exposed to uric acid, which was reversed by overexpression of iNOS. Moreover, luteolin prevented uric acidinduced inhibition of GSIS in both Min6 cells and mouse islets. In conclusion, luteolin protects pancreatic β-cells from uric acid-induced dysfunction and may confer benefit on the protection of pancreatic β-cells in hyperuricemiaassociated diabetes.

关键词： luteolin uric acid nitric oxide nuclear factor (NF)-κB MafA

A Steam Detection Method for Liquor Distillation in the Process of Feeding

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A Steam Detection Method for Liquor Distillation in the Proc...

第32届中国控制与决策会议

作者： yuemei xu Mingxing Jia Yifan Yang Shuai Ding College of Information Science and Engineering Northeastern University North Automatic Control Technology Institute

Chinese liquor culture has a long *** traditional liquor-making technology belongs to the labor-intensive industry with the characteristics of high labor intensity and low production *** in the process of feeding for liquor distillation,factitious material filling method is laborious and ***,an intelligent control system is helpful for the process of material *** accuracy of steam detection result is the key factor determining the precision of adding material to the *** to the characteristics of the moving robot arm and the light color and easy diffusion of the detected target steam in the process of adding material to the caldron,a steam detection method for adding material process is proposed in this *** the steam detection method,Firstly,suspected steam areas are detected by extracting motion characteristics,then,a feature fusion based BP neural network model is proposed to detect the steam in the suspected *** proposed method is applied to the material filling process and the effectiveness is demonstrated.

关键词： liquor-making steam detection method steam characteristics BP neural network

来源： cnki会议评论

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新工科工程力学云教材建设的研究与实践

力学与实践 2020年第3期42卷 368-371页

作者：许月梅北京石油化工学院机械工程学院北京102607

新工科的人才培养目标使混合式教学模式成为高校教学改革的重要趋势。云教材是与混合式教学模式相契合的教学资源。工程力学云教材的建设贯彻以成果为导向的教育理念,明确学习目标,集成富媒体数字出版、云服务和移动学习三大领域的前沿... 详细信息

新工科的人才培养目标使混合式教学模式成为高校教学改革的重要趋势。云教材是与混合式教学模式相契合的教学资源。工程力学云教材的建设贯彻以成果为导向的教育理念,明确学习目标,集成富媒体数字出版、云服务和移动学习三大领域的前沿技术,为工程力学混合式教学提供配套的教学资源。实践应用表明,工程力学云教材提高了学生的学习兴趣和自主学习能力,助力新工科的建设。

关键词：新工科混合式教学模式工程力学云教材建设实践应用

基于标签嵌入注意力机制的多任务文本分类模型

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数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 105-116页

作者：徐月梅樊祖薇曹晗北京外国语大学信息科学技术学院北京100089 中国科学院信息工程研究所北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

【目的】将文本分类算法根据不同分类任务的特征进行动态调整,使文本分类算法的性能与任务特征紧密相关。【方法】提出一种基于标签的注意力权重学习,通过标签嵌入的方法同时对文本语义的词向量和文本的TF-IDF分类矩阵进行学习,为文本... 详细信息

【目的】将文本分类算法根据不同分类任务的特征进行动态调整,使文本分类算法的性能与任务特征紧密相关。【方法】提出一种基于标签的注意力权重学习,通过标签嵌入的方法同时对文本语义的词向量和文本的TF-IDF分类矩阵进行学习,为文本中的单词赋予不同的权重提取与分类任务更相关的特征,改进文本的注意力权重学习。【结果】所提方法相比现有的LSTMAtt、LEAM和SelfAtt方法在准确率上平均提高了3.78%、5.43%和11.78%,并通过可视化结果分析验证所提方法的文本分类性能。【局限】未比较不同词向量表示对文本分类任务的性能影响。【结论】为多任务文本分类算法的设计提出了有效的改进和优化方案。

关键词：文本分类标签嵌入注意力机制多任务

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跨语言情感分析研究综述

数据分析与知识发现 2023年第1期7卷 1-21页

作者：徐月梅曹晗王文清杜宛泽徐承炀北京外国语大学信息科学技术学院北京100089

【目的】对跨语言情感分析的研究脉络进行梳理总结。【文献范围】以Web of Science数据库为检索平台,以TS=cross lingual sentiment OR cross lingual word embedding为检索式,筛选90篇文献进行述评。【方法】根据跨语言情感分析所采用... 详细信息

【目的】对跨语言情感分析的研究脉络进行梳理总结。【文献范围】以Web of Science数据库为检索平台,以TS=cross lingual sentiment OR cross lingual word embedding为检索式,筛选90篇文献进行述评。【方法】根据跨语言情感分析所采用的技术进行分类概述,包括基于机器翻译及其改进、基于平行语料库、基于双语情感词典三种早期的主要方法,再到引入Word2Vec和GolVe等词向量模型后,基于跨语言词向量模型的方法,最后到2019年以来基于Multi-BERT等预训练模型的方法。【结果】总结跨语言情感分析相关研究的主要思路、方法模型、不足之处等,分析现有研究覆盖的语言、数据集及其性能。发现虽然Multi-BERT等预训练模型在零样本的跨语言情感分析上取得较好性能,但是仍然存在语言敏感性问题。早期的跨语言情感分析方法对现有研究仍有一定指导和参考价值。【局限】部分跨语言情感分析模型属于混合模型,分类时仅按照主要方法进行归纳。【结论】展望跨语言情感分析的未来发展和亟待解决的问题。随着预训练模型对多语言语义的深层次挖掘,适用于更多更广泛语种的跨语言情感分析模型将是未来发展方向。

关键词：跨语言多语言情感分析双语词嵌入

基于深度融合特征的政务微博转发规模预测模型

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数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 18-28页

作者：徐月梅刘韫文蔡连侨北京外国语大学信息科学技术学院北京100089

【目的】预测政务微博的转发规模,研究及评估影响政府微博传播规模的重要特征,把握政务微博的信息舆论走向。【方法】针对政务微博的特点,提出一种深度融合特征的政务微博转发预测方案,引入卷积神经网络(CNN)和梯度提升决策树(GBDT)将... 详细信息

【目的】预测政务微博的转发规模,研究及评估影响政府微博传播规模的重要特征,把握政务微博的信息舆论走向。【方法】针对政务微博的特点,提出一种深度融合特征的政务微博转发预测方案,引入卷积神经网络(CNN)和梯度提升决策树(GBDT)将发布者特征、时间特征及内容特征深度融合,预测政务微博的转发规模并对影响转发规模的特征进行重要性排序,找出影响政务微博转发规模的最重要特征。【结果】引入文本语义特征显著提升了转发规模的预测准确率,所提模型将政务微博转发规模的预测准确率提升至0.933。特征重要性实验结果表明,文本语义特征在影响政务微博转发规模的所有特征中最为重要。【局限】未考虑间接转发对整体转发规模的影响。【结论】深度融合发布者特征、时间特征及内容特征的CNN+GBDT模型能够显著提高政务微博转发规模预测的准确率。

关键词：政务微博转发规模预测卷积神经网络文本分类

一种基于CNN-BiLSTM多特征融合的股票走势预测模型

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数据分析与知识发现 2021年第7期5卷 126-137页

作者：徐月梅王子厚吴子歆北京外国语大学信息科学与技术学院北京100089 国家计算机网络应急技术处理协调中心北京100029

【目的】在传统基于股市数值分析的基础上,研究新闻对股票市场的影响,提高股票走势预测的准确率。【方法】引入卷积神经网络和双向长短时记忆模型挖掘财经新闻中的新闻事件类型和新闻情感倾向,提出一种深度融合股市财务数据、新闻事件... 详细信息

【目的】在传统基于股市数值分析的基础上,研究新闻对股票市场的影响,提高股票走势预测的准确率。【方法】引入卷积神经网络和双向长短时记忆模型挖掘财经新闻中的新闻事件类型和新闻情感倾向,提出一种深度融合股市财务数据、新闻事件特征及新闻情感特征的股票预测模型。为了验证所提模型对不同行业个股走势的可行性,分别选取家用电器行业和通信行业的两只股票作为实验对象。【结果】引入新闻事件和情感特征后,模型的预测准确率进一步提升,家用电器行业准确率提高了11.6%,通信行业准确率提高了25.6%。【局限】模型未考虑不同预测周期对股票预测的影响。【结论】引入新闻事件类型和情感倾向能够提高股票走势预测的性能。本文评估影响股票走势的因素,并对影响股票走势预测的特征重要性进行排序。

关键词：深度学习特征融合情感倾向股票走势

经导管主动脉瓣置换术后患者早期运动康复及效果评价

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介入放射学杂志 2022年第10期31卷 1011-1014页

作者：王静应如徐月美南昌大学第一附属医院心内科护理部 330066 南昌大学第一附属医院心内科 330066 南昌大学第一附属医院心脏病监护治疗病房 330066

目的探讨经导管主动脉瓣置换术(TAVR)患者实施早期运动康复及效果评价。方法选取2019年12月至2021年11月30例TAVR患者,经过专家函询构建运动康复干预方案,分为术前预康复、心脏病监护治疗病房康复、普通病房康复及居家/院前康复等4个... 详细信息

目的探讨经导管主动脉瓣置换术(TAVR)患者实施早期运动康复及效果评价。方法选取2019年12月至2021年11月30例TAVR患者,经过专家函询构建运动康复干预方案,分为术前预康复、心脏病监护治疗病房康复、普通病房康复及居家/院前康复等4个阶段,匹配相应运动锻炼内涵。干预4周后观察运动康复干预前后患者抑郁量表评分、营养量表评分、运动锻炼依从性评分、药物依从性评分、压力性损伤风险(Braden)评分、日常生活自理能力(Barthel)评分、Morse跌倒风险评分以及患者满意度评分。结果与运动康复干预前比较,干预后患者抑郁量表评分降低,营养量表评分、运动锻炼依从性评分、药物依从性评分、Braden评分、Barthel评分增高,Morse评分降低,患者满意度评分增高,差异有统计学意义(均P<0.01)。结论 TAVR术后早期运动康复安全有效,可促进患者长期健康行为依从性,提高患者生活质量,减少疾病相关危险因素。

关键词：经导管主动脉瓣置换术运动康复效果

基于“双师课堂”的人工智能跨学科项目化教学模式构建及应用

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数字教育 2023年第6期9卷 80-86页

作者：许月媚广州市南武中学广东广州510220

从人类教师和虚拟数字人教师协同授课的“双师课堂”视角,赋予人工智能跨学科项目化教学模式新框架,帮助学生更好地适应教育数字化的发展,对国家创新人才培养具有较大的促进作用。人工智能课程涉及多学科知识,没有成熟的教学模式可供借... 详细信息

从人类教师和虚拟数字人教师协同授课的“双师课堂”视角,赋予人工智能跨学科项目化教学模式新框架,帮助学生更好地适应教育数字化的发展,对国家创新人才培养具有较大的促进作用。人工智能课程涉及多学科知识,没有成熟的教学模式可供借鉴,给开展人工智能课程教学带来了诸多难题。本研究在梳理人工智能课程、跨学科学习、项目化学习内涵的基础上,依托普通高中信息技术课程标准、义务教育信息科技课程标准和知识建构理论,引入虚拟数字人教师,构建了基于“双师课堂”的人工智能跨学科项目化教学模式,其内涵包括真实项目活动设计、学生自主参与知识建构、“双师课堂”协同教学、学生跨学科能力培养、跨学科学习效果评价等。同时,应用该模式在中学人工智能课程中组织教学并形成系列教学案例,以期为研究者和教师开展人工智能课程教学提供借鉴。

关键词：人工智能 “双师课堂” 跨学科学习项目化学习模式构建