驴初乳与常乳乳脂球膜蛋白质组的对比分析

为阐明驴初乳与常乳中乳脂球膜蛋白的差异,利用蛋白质组学技术对二者进行蛋白质组差异分析。在驴初乳和驴常乳中分别鉴定到216 种和215 种乳脂球膜蛋白,并在其中筛选出40 种差异蛋白,包括15 种差异表达蛋白和25 种特异表达蛋白。将驴初乳与常乳中的差异蛋白进行生物信息学分析发现,差异蛋白主要参与的细胞组成为细胞外泌体、胞外囊泡、胞外细胞器等;主要参与的生物过程为对外部刺激的反应过程、细胞增殖过程、血管形态生成过程等;主要参与的分子功能为金属离子结合、阳离子结合、钙离子结合等。此外,这些差异蛋白主要参与补体和凝血级联,为生成IgA而形成的肠道免疫网络等代谢通路。利用蛋白质网络互作分析发现,差异蛋白中存在具有高连接度的关键乳脂球膜蛋白因子。本研究有助了解驴乳脂球膜蛋白的生物学特性,并为驴乳中乳脂球膜蛋白的营养学研究及相关配方乳粉的研发提供理论基础。     

高氯酸盐对高脂膳食小鼠脂质代谢的影响

目的 探究高氯酸盐对高脂膳食小鼠脂质代谢的影响。方法 将C57BL/6J小鼠分为4组,分别为对照组(CG)、高氯酸盐低剂量组(LG,0.1 mg/kg bw/d)、中剂量组(MG,1.0 mg/kg bw/d)和高剂量组(HG,10.0 mg/kg bw/d),连续暴露12周,通过对肝脏油红O染色、血生化指标检测、脂代谢调控酶测定和脂肪酸组成及含量测定进行高氯酸盐对高脂膳食小鼠脂质代谢的评估。结果 高于1.0 mg/kg bw/d的暴露剂量可在小鼠肝脏内形成脂滴累积,总胆固醇、甘油三酯和高密度脂蛋白胆固醇含量均显著性升高(P<0.05),并且HG组脂质代谢关键调控酶乙酰辅酶A羧化酶(acetyl-CoA carboxylase,ACC)和脂肪酸合成酶(fatty acid synthase,FAS)含量显著性升高(P<0.05),表明高氯酸盐可能会促进脂肪的合成。随着高氯酸盐暴露浓度的增加,棕榈酸(C16:0)、珍珠酸(C17:0)、硬脂酸(C18:0)、花生四烯酸(C20:4)和二十二碳六烯酸(C22:6)体内水平显著下降,而棕榈亚酸(C16:1)、油酸(C18:1)和亚油酸(C18:2)体内水平显著上升,饱和脂肪酸显著下降,不饱和脂肪酸显著上升。结论 高氯酸盐可能会造成小鼠肝脏损伤和脂代谢紊乱,且随着暴露剂量的升高肝脏损伤越显著。本研究为高氯酸盐体内毒性损伤和健康效应的研究提供了理论基础。     

基于加权合成核与三重Markov场的极化SAR图像分类方法

马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)广泛用于处理遥感图像的分类问题,然而MRF在构建极化合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像模型时未考虑其非平稳特性且对初始分类较为敏感,为此本文提出了一种基于加权合成核与三重马尔可夫随机场(Triplet Markov Field,TMF)的极化SAR图像分类方法.该方法依据训练样本在特征空间上的距离,提出了加权合成核函数权重系数的自适应确定方法以提高初始分类的精度和普适性;为充分考虑极化SAR图像的非平稳统计特性,利用TMF对极化SAR图像进行统计建模以实现贝叶斯分类.实验结果表明,与基于MRF的极化SAR图像分类方法相比,本文所提方法可获得更高的分类精度和更平滑的同质区域分类结果,而且本文方法能更好地保持图像边缘信息.     

基于ICA的空时分组码盲检测算法研究

提出了一种基于ICA技术的STBC盲信号检测方案,建立了适用于ICA的特定STBC系统模型,分析比较了几种典型的ICA算法的分离性能及收敛速度.理论分析表明,ICA盲接收技术的应用可以在一定程度上替代基于信道估计的传统方法,增强系统对信道估计错误的稳健性.结合具体的STBC系统,仿真比较了基于ICA算法的不同方案的分离性能,对其中表现较差的等变化自适应分离(EASI)算法作出改进,并仿真验证了改进方案的正确性.     

燃气表检定误差临界值的处理

对于燃气表检定中碰到基本误差处于允许差临界值的处理办法.     

基于SwinT-YOLOX模型的自动扶梯行人安全检测算法

自动扶梯被广泛应用在公共场合,乘客摔倒事故如果不能被及时发现并处理,会造成严重的人身伤害,因此实现自动扶梯智能化监控管理势在必行。受自动扶梯运行环境复杂、行人多以及局部遮挡情况的影响,传统的人体姿态特征摔倒检测模型效果不佳且检测速度减慢。融合Swin Transformer和YOLOX目标检测算法的优秀策略,提出一种基于SwinT-YOLOX网络模型的自动扶梯行人摔倒检测算法。采用Swin Transformer模型作为骨干网络,颈部网络使用添加注意力机制的YOLOX模型,进一步提升特征图的多样性和表达能力。此外,利用漏斗修正线性单元视觉激活函数构建CBF模块,改进颈部网络和Head网络结构,从而获得更优的特征检测性能。实验结果表明,针对自建扶梯行人摔倒数据库和网络采集实际扶梯行人摔倒事故,与AlphaPose、OpenPose、YOLOv5等算法相比,该算法检测性能明显提高,行人摔倒平均检测精度可以达到95.92%,检测帧率为24.08帧/s,能够快速、精准地检测到乘客摔倒事故发生,监控管理平台立刻采取安全急停措施以保证乘客安全。     

基于改进SAC的倒立摆控制算法研究

针对倒立摆系统控制过程中易受外界干扰和自然不稳定的特点,以及深度强化学习SAC算法采样数据利用率较低和随机离线策略网络收敛较慢的问题,提出了一种结合近端经验采样和优化策略网络结构的改进算法PRER＿SAC。构建神经网络拟合函数,策略网络使用性能更优的Mish函数作为激活函数,设置自调节温度系数以增强智能体的探索能力;设计远、近两个经验池,及一种改变数据存放频率的训练策略,提高数据样本的利用率。通过仿真实验对比,所提方法在同等训练次数下所得回报值和算法收敛速度优于DDPG和SAC算法,同传统控制方法PID和LQR相比,有更好的控制效果。最后,对训练好的智能体加入角度扰动,可在2 s内被消除抑制,证明提出的算法具有较强的适用性。     

牛初乳与牛常乳乳脂肪球膜中丰度差异蛋白的表征与分析

为阐明不同泌乳期间牛乳乳脂肪球膜蛋白的差异,选定牛初乳和牛常乳中的乳脂肪球膜蛋白作为研究对象,利用定量蛋白质组学技术对其中的蛋白质进行表征,并对两组间的丰度差异蛋白进行筛选及生物信息学分析。本研究共鉴定到763 种蛋白,其中197 种为两组共有蛋白,进一步从其中筛选出80 种丰度差异蛋白,包括41 种上调蛋白和39 种下调蛋白（牛初乳/牛常乳）。对上述丰度差异蛋白进行生物信息学分析发现,这些蛋白参与的主要细胞组分为细胞外泌体、细胞外空间、细胞外区域等,参与的主要代谢通路为代谢途径、嘌呤代谢、苯丙氨酸代谢、酪氨酸代谢、丙酮酸代谢、糖酵解/糖异生等,并进一步筛选出31 种与其他蛋白存在相互作用的关键蛋白,包括结合珠蛋白、2-磷酸-D-甘油酸水解酶等。研究结果将有助于了解泌乳期间乳蛋白成分的差异及其功能性,为牛乳制品的精深加工奠定基础。     

一种面向城市战的无人机路径规划群智能算法

针对传统路径规划算法用于解决无人机战术路径规划问题时存在局部最优、慢收敛等问题，提出一种改进的群智能算法，以改变初始种群的更新方式，提升灰狼算法的全局寻优能力并加快其收敛速度。引入莱维飞行随机策略以及共生生物搜索算法，借助莱维飞行策略更新种群个体，利用共生生物搜索算法偏利共生阶段的交互性避免陷入局部最优问题。威胁建模是UAV路径规划的重要前提，对威胁物进行等效预处理，结合适应度函数检验算法。设计一种虚实映射仿真验证平台，通过以实映虚的手段验证算法的有效性。实验结果表明，改进后的算法改善了传统路径规划算法的局部最优和慢收敛等路径规划问题，对UAV作战能力的提升具有一定参考价值。     

基于结构纹理分解的矿井图像增强方法

矿井下存在低照度、多灰尘现象,导致监控视频采集的图像具有光照不均、模糊及细节丢失的问题,影响后续智能图像识别,现有矿井图像增强方法普遍存在图像纹理细节不清晰、视觉效果差的问题。提出了一种基于结构纹理分解的图像增强方法。首先,利用maxRGB算法对原始图像提取初始光照分量,接着构建优化目标函数,依次优化求解初始光照分量中的结构分量、纹理分量及噪声分量：先对初始光照分量进行加权引导滤波,作为先验约束,迭代获得边缘清晰的结构分量;再结合最大邻域差方法和加权平均局部变分构建局部变化偏差函数,作为约束权重,迭代得到细节丰富的纹理分量。然后,将原始图像转换到HSV颜色空间,提取出原始图像的亮度分量,并结合结构分量、纹理分量及噪声分量,利用Retinex理论进行重构,得到增强后的初始亮度分量。为避免亮度过增强,引入带有截断因子的自适应伽马校正（AGCWD）处理图像初始亮度信息,以获得最终的亮度分量。最后,将图像转换到RGB颜色空间,得到增强图像。实验结果表明：(1)基于结构纹理分解的图像增强算法能保证图像边缘纹理细节更加清晰,减少了图像增强过程中的光晕伪影,且增强后的图像灰度直方图更均衡。(2)与结...