G蛋白偶联受体的共同激活机制

G蛋白偶联受体(G protein-coupled receptor, GPCR)构成人体中最庞大的膜蛋白家族，也是最重要的一类药物靶 标。随着GPCR结构解析技术的突破，目前已破解八十余个受体的400多个结构，揭示出GPCR复杂多样的配体结合模式和 跨膜信号转导机制。近年来，残基相互作用计算已实现对GPCR构象变化的精细描述，揭示出A家族GPCR存在共同的激活 机制。文章简要回顾GPCR激活机制研究的方法和创新点，并对A家族GPCR共同激活机制如何推动功能研究和药物研发进行展望。     

矩形张量的S-型奇异值包含集

利用矩形张量A的指标集的一个划分——非空真子集S及其补集、分类讨论思想和三角不等式,研究了A的奇异值定位问题,得到了A的S-型奇异值包含集.     

三角代数上Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射

设U是一个 2-无挠的三角代数,D ={d_n}_n∈N是U上一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射。证明了三角代数U上的每一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射都是高阶导子。作为结论的应用,得到套代数或 2-无挠的上三角分块矩阵代数上的每一个Lie积为平方零元的非线性Jordan高阶可导映射都是高阶导子。     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

新型城镇化背景下绿色交通的发展对策

 通过分析绿色交通当前的发展态势，结合国内外发展的实际情况以及新型城镇化发展的要求，从宏观、中观、微观3个层面分析了绿色交通发展面临的挑战。提出绿色交通的发展应该关注各城市、各地区的差异化特征，并需要在不断应对新技术挑战的基础上，全面提升交通与用地布局的协调性，同时应全力优化交通结构，关注细节，建立"公共交通+慢行"主导的交通模式。     

空间用四轴陀螺组合浪涌防护及数据填补方法

针对空间用四轴陀螺组合换轴及光源切换时产生浪涌以及数据丢失的问题, 提出了一种浪涌防护及数据填补方法。首先，采用双光源方案, 设计了浪涌防护电路, 降低了上电过程中瞬时大电流对元器件的影响。然后，建立了数据填补机制, 用来弥补切换过程中丢失的数据。最后，进行了地面数据填补实验, 角速率分别设为0.174 5 rad/s和1.745 rad/s, 预测的角速率与实际的角速率分别相差不超过0.003 rad/s和0.008 rad/s, 相对残差分别为0.003 9和0.001 2, 验证了所提方法的有效性。     

三角代数上Lie积为平方零元的非线性双可导映射

设U是一个三角代数，Ω是U上平方零元的集合，φ：U×U→U是U上的一个映射(在每个变量上都没可加假设).若对任意的x，y，z∈U且[x，y]，[y，z]∈Ω分别有φ(xy，z)＝φ(x，z)y＋xφ(y，z)和φ(x，yz)＝φ(x，y)z＋yφ(x，z)，则φ是U上的一个双导子.