轻度认知功能障碍的干预研究进展和防治决策

轻度认知功能障碍是指一种临床认知功能减退的状态,主要表现为记忆力的损伤,其起病隐匿,且与痴呆有密切的关系,已受到人们密切的关注。研究此疾病的意义在于探索、发现有效的干预和防治措施,以期延迟或逆转痴呆的脑功能损害。本文结合国内外文献,简述了对该病的相关研究及防治决策,以期为同类研究提供参考。     

认知无线电网络中基于免疫优化的吞吐量调度（英文）

针对认知无线电网络中干扰温度下的吞吐量调度问题,基于问题的NP-hard特性,提出一种基于智能免疫优化的次优吞吐量调度算法.将吞吐量调度问题建模为一个最大化所有认知用户吞吐量的约束优化问题,给出了吞吐量调度问题和免疫算法的映射关系,设计了适合问题求解的二进制抗体编码方式、基于先验知识的抗体初始化方法、基于抗体亲和度的比例克隆方式及基于进化代数的变异算子.实验结果表明,所提算法可以得到大约95%的最优吞吐量,并且具有较低的线性复杂度.     

壳聚糖磷脂酰胆碱防治轻度认知功能障碍的N170研究

目的观察壳聚糖磷脂酰对轻度认知功能障碍（MCI）患者N170的影响。方法采用纵向研究配伍组设计方案,根据MCI的诊断标准选取20例MCI患者,给予壳聚糖磷脂酰胆碱（2g／d）2个月,采用事件相关电位（ERP）的分析技术,通过面孔和非面孔识别实验,分析其用药前后ERP N170成分的变化。结果①无论用药前还是用药后,MCI患者均产生了明显的颞．枕区分布的面孔特异性成分N170．②MCI患者用药后颞枕区N170的波幅明显比用药前增高．结论壳聚糖磷脂酰胆碱可以提高MCI患者的面孔识别能力.     

基于解析方法的离散障碍期权定价（英文）

在Black-Scholes市场假设下,研究了离散监督障碍期权的解析定价问题.首先,通过变量变换,给出了多维边际分布的平均向量和协方差矩阵.其次,通过使用条件概率和多维正态分布的特征,获得离散监督向上敲出欧式看涨期权和离散监督向下敲出欧式看跌期权的解析定价公式.最后,讨论和分析了离散监督障碍对障碍期权价格的影响.研究结果表明,随着上障碍的增大,离散监督向上敲出的欧式看涨期权价格变大;离散监督向下敲出欧式看跌期权价格随着下障碍的增加而变小.     

自然气味信息在嗅球中的时空编码模式研究（英文）

气味是评价食品新鲜度最重要的参数之一。当气味以其自然浓度存在时,会在嗅觉系统中引发不同的神经活动模式。本研究提出了一种通过检测食物气味进行食物检测与评价的在体生物传感系统。我们通过将多通道微电极植入在清醒大鼠嗅球的僧帽/丛状细胞层上,进而对神经信号进行实时检测。结果表明,不同的气味可以引起不同的神经振荡活动,每个僧帽/丛状细胞会表现出特定气味的锋电位发放模式。单个大鼠的少量细胞携带足够的信息,可以根据锋电位发放频率变化率的极坐标图来区分不同储存天数的食物。此外,研究表明气味刺激后,β振荡比γ振荡表现出更特异的气味响应模式,这表明β振荡在气味识别中起着更重要的作用。综上,本研究提出的在体神经接口为评估食品新鲜度提供了一种可行性方法。     

一种基于T型匹配网络的分布式功率放大器设计（英文）

基于T型匹配网络对分布式放大器的阻抗特性进行了分析,并设计了一个三级分布式功率放大器.设计中采用非均匀的T型匹配网络结构使得与栅极和漏极相连的人工传输线阻抗逐级渐变,实现阻抗匹配的同时提升了放大器的输出功率及效率.测试结果表明:该放大器在频带3~16.5 GHz带宽内平均增益为6d B,输入回波损耗小于-9.5 dB,输出回波损耗小于-8.5 dB;2~16 GHz频带内的1 dB增益压缩点处输出功率达到3.6~10.6 dBm,功率附加效率为2%~12.5%.电源电压为1.8 V时放大器功耗为81 mW,芯片面积为0.91 mm×0.45 mm.     

预测脓毒症患者心脏功能障碍和死亡率的多生物标记物策略（英文）

目的:评估联合应用多种生物标记物以预测脓毒症患者早期心脏功能障碍及28天死亡率的可行性。创新点:(1)通过净重分类改善(NRI)和综合辨别改善(IDI)指标,评估多种生物标志物策略相比单一生物标志物策略对脓毒症患者心脏功能障碍及28天死亡率的预测价值。(2)评估心脏型脂肪酸结合蛋白(h-FABP)、髓过氧化物酶(MPO)以及妊娠相关血浆蛋白A(PAPP-A)等新型生物标记物在脓毒症中的临床预测价值。方法:检测147例脓毒症患者在入院后6小时内血浆中脑钠肽(BNP)、心肌肌钙蛋白I(cTnI)、h-FABP、MPO及PAPP-A的水平。使用受试者工作特征(ROC)曲线来评估各种单一生物标志物在脓毒症患者心脏功能障碍诊断和28天死亡率预测中的最佳截止值。采用ROC曲线、NRI和IDI指标评估多种生物标志物策略相比单一生物标志物策略在预测脓毒症相关心脏功能障碍及28天死亡率中的价值。结论:MPO、cTnI和h-FABP联合应用显著提高了对脓毒症患者心脏功能障碍的预测能力,同时PAPP-A、MPO和h-FABP联合应用显著提高了预测脓毒症患者28天死亡率的能力。     

基于认知评估的多维耳语音情感识别（英文）

研究了基于认知评估原理的多维耳语音情感识别.首先,比较了耳语音情感数据库和数据采集方法,研究了耳语音情感表达的特点,特别是基本情感的表达特点.其次,分析了耳语音的情感特征,并通过近年来的文献总结相关阶特征在效价维和唤醒维上的特征.研究了效价维和唤醒维在区分耳语音情感中的作用.最后,研究情感识别算法和应用耳语音情感识别的高斯混合模型.认知能力的评估也融入到情感识别过程中,从而对耳语音情感识别的结果进行纠错.基于认知分数,可以提高情感识别的结果.实验结果表明,耳语音信号中共振峰特征与唤醒维度不显著相关,而短期能量特征与情感变化在唤醒维度相关.结合认知分数可以提高语音情感识别的结果.     

基于深度信念网络的入侵检测模型（英文）

研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络(DBN)的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机(RBM)网络和一层有监督的反向传播(BP)网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDD CUP 1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法.     

细菌和噬菌体间的防御与反防御机制（英文）

在后抗生素时代,因抗菌药过度使用产生的超级细菌引发了严峻的耐药形势。噬菌体能特异性地杀灭细菌,且不会破坏正常菌群,可以作为一种有前景的感染治疗途径,以补充甚至取代抗生素。细菌进化出多种复杂的抵抗噬菌体感染的方式,包括流产感染和CRISPR-Cas系统,噬菌体同样也进化出反防御的策略去继续感染细菌。对细菌防御和噬菌体反防御机制的深入探索将有助于噬菌体治疗策略的优化及增加我们对微生物世界认知。为此,本文对近年来细菌抵抗噬菌体的防御机制、噬菌体的反防御机制及病毒与宿主协同共赢系统等方面的研究进展进行了综述。     

基于语言评价的三支群决策（英文）

基于语言评价信息,提出了语言三支决策方法.该方法采用语言术语对被择选项进行评价,将其分为3个区域:接受域,拒绝域和不确定域.然后,基于三支决策方法,给出了语言三支群决策方法及其具体的决策步骤.先由专家给出不确定域的上下限,当目标选项的评价优于上限时,将被分配到接受域;当目标选项的评价劣于下限时,将被分配到拒绝域;其余选项被分配到不确定域.其中,针对不确定域中的选项,将语言评价术语转化为三角模糊数,然后加以集成分析.最后,通过一个推荐应用中的例子验证了该方法的有效性和实用性.     

基于振动传递的结构连接部非线性识别与表征（英文）

为了研究结构连接部的非线性振动特性,利用螺栓连接质量系统进行实验平台搭建,进行了动力学特性分析和响应预测,并讨论了非线性动力学参数识别问题.首先,通过不同的基础激励完成系统的正弦扫频实验及模态测试,以研究集中质量的刚体运动.然后,基于谐波平衡法原理,利用不同基础激励下的振动测试结果,对不同激励力下的连接部非线性进行识别.试验研究结果表明,连接部的非线性刚度和阻尼力可以通过多项式的形式表达和逼近.识别的非线性刚度和阻尼力可对螺栓结合面的振动响应进行预测,并可在一定范围内反映由于连接部接触引起的振动非线性,以及峰值频率偏移和阻尼硬化的现象.     

一项文化输入模式和社会教育模式的比较和对比研究（英文）

this paper deals with the main contents and characteristics of two foreign language learning models which is the Acculturation Model and the Socio-educational Model.Their similarities and differences are compared and analyzed.This paper tends to provide implications for further relative study.     

基于社会认知网络的翻转课堂教学模式研究

翻转课堂教学模式促进了教育范式的本质变革,解决了传统课堂存在的诸多问题。然而在泛在学习环境中,翻转课堂缺乏对学习连接和网络建构过程的关注。如何借助适合泛在学习环境的新型学习资源组织方式,来促进知识的内化和迁移运用、实现学习者群体智慧的共享和个体知识经验的进化,成为了文章研究的主要问题。为解决这些问题,文章基于学习元的社会认知网络,在中学学科中开展了个体、群体及双重认知网络所建构的翻转课堂教学模式研究,并将可进化的物化资源与人力资源结合在一起,实现了人与知识的深度互动,体现了学习者知识获取的新方向。     

基于层间阳离子水化的黑棉土黏土矿物膨胀研究（英文）

为了分析黑棉土的吸水膨胀特性,采用X射线荧光光谱(XRF)和X射线衍射(XRD),测试了黑棉土的化学成分和矿物组成,应用SPC/E位能模型、UFF力场、电荷平衡(QEq)算法和周期性边界,建立了蒙脱石晶胞模型,模拟了黏土矿物的层间阳离子水化.结果表明,黑棉土中的黏土矿物主要为蒙脱石(32.6%),以及少量的伊/蒙混层矿物(10.9%)、伊利石(2.3%)和高岭石(1.5%).黑棉土的高膨胀潜势来自于土壤中高镁离子含量和高钠离子含量的蒙脱石对水分子的强大吸附性能.黑棉土中的交换性钠离子含量仅有3.73%,但其提高了黏土对水分子的吸附能力,并加速了镁离子(47.1%)和钙离子(4.78%)的水化.差分自由膨胀率可以作为黑棉土胀缩潜势的分类指标.     

原发性开角型青光眼黄斑区视网膜内层结构和功能的关系（英文）

目的:探讨原发性开角型青光眼(POAG)患者黄斑区视网膜内层结构和功能的关系。创新点:POAG的潜在原因是视网膜神经节细胞(RGC)的丢失。虽然在传统上我们可以通过测量视网膜后极部约30°的结构和功能来评估青光眼性视神经损害,但是50%的RGC存在于黄斑区4.5 mm范围内。本研究关注黄斑区约10°范围视网膜结构和功能的关系,有助于更早地监测到青光眼性视神经损害。方法:本研究纳入了78例POAG患者及58例健康对照者,其中POAG分为早期青光眼(EG)和中晚期青光眼(AG)。所有受试者均进行了以下检测:分离格栅视觉诱发电位(icVEP)、标准自动视野计(SAP)及光学相干断层扫描(OCT)。ic VEP检测时给予8%、14%、22%及32%对比度刺激,采集相应的信躁比(SNR)。黄斑区视野敏感度(mMS)通过计算黄斑中心12点的敏感度平均值获得。OCT扫描包括视网膜神经节细胞层+内丛状层的平均厚度(GCL+IPLT)及视盘周围神经纤维层平均厚度(pRNFLT)。我们比较了各组间SNR、m MS、GCL+IPLT及p RNFLT值,并分析了结构性指标和功能性指标之间的相关性。结论:POAG组患者的SNR、m MS、GCL+IPLT及p RNFLT均较正常对照组显著下降(所有P值0.001)。在早期青光眼中,SNR及m MS均与视网膜内层厚度呈中度相关;而在中晚期青光眼中,m MS与视网膜内层厚度呈高度相关。     

一种支持网络功能虚拟化的移动辅助软件定义传感网络（英文）

基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)技术提出了一种灵活可控的移动节点辅助软件定义传感网络(MA-SDSN).首先,提出了3层网络架构来克服传统无线传感器网络(WSN)固有的分布式管理和网络僵化问题.然后,搭建了MA-SDSN网络研究开发平台,实现了哑结点、软件定义节点和移动辅助节点,设计了南向接口从而为控制器和传感器节点之间提供一系列通信帧,开发实现了北向接口,对网络控制器的具体功能(包括拓扑发现、动态组网、帧处理、移动性管理和虚拟化等)进行了详细阐述.在提出的MA-SDSN网络模型的基础上,设计了基于移动节点和节点权重的马尔可夫链重定位(MMWR)拓扑控制算法.仿真和分析表明,提出的MMWR算法降低了平均节点能耗从而有效扩展了网络生命期.     

基于复杂网络和依赖关系的机电系统零部件重要性度量（英文）

针对当前已有重要性度量研究的局限性,提出一种基于复杂网络和依赖关系的机电系统中零部件重要性度量方法,该方法结合了机电系统零部件在系统中的功能角色及其在复杂网络中的拓扑位置.首先,探索了机电系统中零部件之间的依赖关系的表示和计算方法.其次,将机电系统中的零部件建模为有向加权依赖复杂网络(FDN),其中,点权由零部件在系统中的功能角色及其在复杂网络中的拓扑位置共同确定,而边权由零部件之间的依赖强度表示.考虑到PageRank算法无法计算零部件之间的依赖强度,在PageRank算法的基础上提出一种IPIM算法,该方法结合复杂网络的点权和边权,并考虑了机电系统中邻居零部件的重要性.最后,通过实例验证了所提方法的准确性,该方法能够有效地确定机电系统中零部件的重要性.     

间充质干细胞治疗肝纤维化的现况和前景（英文）

许多慢性肝病发展到终末阶段形成肝纤维化进而转变成肝硬化,严重威胁人们的健康。目前临床治疗肝纤维化的有效方法是肝移植,但由于供体缺乏、免疫排斥和治疗费用昂贵等诸多缺陷,这种疗法并不是一种理想的治疗途径。近些年细胞治疗研究火热,间充质干细胞作为一种来源广泛、可定向迁移和多向分化的治疗载体,在肝纤维化治疗上具有广阔的应用前景。本文对间充质干细胞治疗肝纤维化的现状进行归纳,并对其可行性、局限性及应用前景进行分析。     

基于默认网络贝叶斯模型的轻微型肝性脑病的判别方法（英文）

为了将轻微型肝性脑病(MHE)患者从正常人中区分出来,首先使用独立分量分析(ICA)从静息态f M RI中提取默认网络(DM N),然后使用基于图像模型的多元分析方法(GAM M A),该算法为基于像素水平贝叶斯方法,用来探索默认网络中的功能整合异常现象和临床参数之间的关系.在没有先验知识的前提下,使用5种机器学习的方法(支持向量机,分类回归树,逻辑回归,贝叶斯网络及C4.5)来进行分类.研究发现DMN中功能整合出现异常,并对MHE有很高的预测能力,准确率达到98%.因此,认为基于GAMMA提取的DMN功能整合异常可作为一个简单、客观的神经影像学标志物来区分MHE,并可成为现有MHE诊断方法的有力补充.