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Research on Linux Network Device Driver
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作者 刘天华 朱宏峰 +3 位作者 赵麟 陈枭 常桂然 周传生 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2006年第2期151-156,共6页
By analyzing the working principle of Linux network device driver,discussing the Linux network driver structure and its key technologies,the general network driver structure and its design methodologies in Linux syste... By analyzing the working principle of Linux network device driver,discussing the Linux network driver structure and its key technologies,the general network driver structure and its design methodologies in Linux system are summarized. Through modifying the network device driver of Linux device driver 3rd version snull.c and improving the COW technology,the Zero-Copy technology in Linux (kernel version 2.6.11) is implemented. In the end,the success test tells us that the thorough analysis of network device driver is the foundation of many applications,and it also provides a certain improvement to a lot of real applications,even to military application development. 展开更多
关键词 UNIX操作系统 网络装置 驱动程序 数据处理 网络操作系统
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基于功能性脑网络和图卷积网络的驾驶疲劳检测
2
作者 徐军莉 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期226-233,共8页
为了解决在疲劳检测中构建功能性脑网络(FBN)时,设置阈值标准较为模糊的问题,该文提出设置固定阈值,采用图卷积网络(GCN)来优化学习脑网络图特征。文中在构建FBN时设置阈值为0.5,提取脑网络的度和聚类系数特征,并输入GCN模型,模型对图... 为了解决在疲劳检测中构建功能性脑网络(FBN)时,设置阈值标准较为模糊的问题,该文提出设置固定阈值,采用图卷积网络(GCN)来优化学习脑网络图特征。文中在构建FBN时设置阈值为0.5,提取脑网络的度和聚类系数特征,并输入GCN模型,模型对图特征进行学习优化,实现检测分类。结果表明:该模型检测的准确率可以达到88.90%;利用度中心性发现脑网络中的14个重要电极,其中基于7个重要电极构建的GCN模型检测的准确率为87.2%,检测速度更快,综合性能优于基于30导的检测模型。 展开更多
关键词 图卷积网络(GCN) 功能性脑网络(FBN) 简化通道 驾驶疲劳
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基于姿态辅助的轻量化驾驶行为检测网络
3
作者 蓝章礼 范亮 +3 位作者 张洪 唐若瀚 徐元通 黄大荣 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期75-82,共8页
分心驾驶是交通事故的主要诱因之一,为提高分心驾驶行为检测的速度和精度,提出一种基于姿态辅助的轻量化驾驶行为检测网络。针对特征提取质量不佳的问题,设计了一种高效的大核自注意力机制,增强捕捉局部和全局特征的能力,以提取丰富的... 分心驾驶是交通事故的主要诱因之一,为提高分心驾驶行为检测的速度和精度,提出一种基于姿态辅助的轻量化驾驶行为检测网络。针对特征提取质量不佳的问题,设计了一种高效的大核自注意力机制,增强捕捉局部和全局特征的能力,以提取丰富的低层特征。同时,将分组卷积与胶囊网络结合,以提取驾驶行为的语义特征,在保证高精度的条件下,减少模型参数量。此外,引入姿态估计作为辅助,进一步提升了网络在复杂背景下的检测准确性。实验结果表明:笔者方法在SFD和AUC两个基准数据集上分别取得了99.71%和95.38%的准确率,与当前的先进模型相比,在保持相同准确率的情况下,参数量仅为0.29 M(减少了61.8%),在吞吐量为801张图像每秒的服务器中推理速度约为2.57 ms;提出的基于姿态辅助的轻量化驾驶行为检测网络能够取得较高的准确率,且参数量满足嵌入式设备要求,能为安全行车提供支持。 展开更多
关键词 交通运输工程 姿态辅助 驾驶行为检测 轻量化 胶囊网络
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Z源谐振型单开关双通道LED驱动器
4
作者 张杰 邹晨 +3 位作者 杨淋 肖辞 刘林 高迎飞 《电源学报》 北大核心 2025年第2期205-212,共8页
提出1种新型双通道发光二极管LED(light emitting diode)驱动器,并详细分析了其工作原理和特点。所提驱动器使用1种新型Z源谐振网络和1个与电源共地的有源开关结构,并利用平衡电容自动实现电流均衡,因此其电流控制非常简单。同时由于利... 提出1种新型双通道发光二极管LED(light emitting diode)驱动器,并详细分析了其工作原理和特点。所提驱动器使用1种新型Z源谐振网络和1个与电源共地的有源开关结构,并利用平衡电容自动实现电流均衡,因此其电流控制非常简单。同时由于利用Z源谐振网络传递能量,该驱动器具有软开关、效率高、体积小、电压应力较低等优势。为验证所提驱动器的有效性,研制了1台80 W的实验样机进行测试。 展开更多
关键词 LED驱动器 Z源谐振网络 电容电荷平衡
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IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统设计 被引量:2
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作者 王庆刚 顾峰 +1 位作者 陈华春 张林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期115-119,共5页
为在IPv6网络协议环境下对无线网络中的入侵行为进行准确监控和记录,以收集、保存无线网络入侵相关的证据,设计IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统。该系统通过无线网卡连接IPv6环境下以太网,使用数据包捕获模块获取无线网络数据包... 为在IPv6网络协议环境下对无线网络中的入侵行为进行准确监控和记录,以收集、保存无线网络入侵相关的证据,设计IPv6环境下无线网络入侵行为动态取证系统。该系统通过无线网卡连接IPv6环境下以太网,使用数据包捕获模块获取无线网络数据包后,将其输入到IPv6协议解析模块内,通过该模块对无线网络数据包实施解析处理,得到无线网络数据属性值参数。再将无线网络数据属性值参数输入到入侵行为取证模块内,该模块对无线网络数据属性值参数进行量化后,运用Clameleon聚类算法对量化后的无线网络数据属性值参数进行聚类处理,得到无线网络数据属性值参数中的入侵行为参数,实现无线网络入侵行为动态取证。实验结果表明,该系统具备较强的无线网络数据包捕获能力和无线网卡驱动能力,并可有效对不同类型的网络入侵行为进行动态取证,应用效果较佳。 展开更多
关键词 IPV6环境 无线网络 入侵行为 动态取证 Clameleon聚类 网卡驱动 数据解析 数据量化
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融合深度残差网络与注意力机制的驾驶人行为检测方法研究
6
作者 陈运星 崔军华 +2 位作者 吴钊 吴华伟 袁星宇 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第3期34-42,共9页
为提高驾驶人行为检测的准确性及模型的可解释性,提出了一种融合深度残差网络与注意力机制的驾驶人行为检测模型。利用深度残差网络提取特征模块的优势,对比不同层数的网络模型结果,选取合适的网络模型作为基础网络;为剔除无用信息对驾... 为提高驾驶人行为检测的准确性及模型的可解释性,提出了一种融合深度残差网络与注意力机制的驾驶人行为检测模型。利用深度残差网络提取特征模块的优势,对比不同层数的网络模型结果,选取合适的网络模型作为基础网络;为剔除无用信息对驾驶行为的干扰,引入SE Block注意力机制并对图像进行特征提取和分类预测;通过与其他模型的对比试验、消融试验和特征可视化试验验证所提出模型的性能。结果表明:与其他检测模型相比,所提出模型的平均分类准确率为99.89%,其展现出更优的性能;采用Grad-CAM可视化方法解释模型的关注区域,所提出模型更精准地关注对驾驶行为判定的关键特征,进一步增强了本模型的可解释性,提高了人们对驾驶行为检测模型的信任性。 展开更多
关键词 深度学习 驾驶人行为检测 深度残差网络 注意力机制 神经网络可视化
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基于SVN的EPC项目价值共创行为网络分析及驱动路径研究 被引量:1
7
作者 梁晓琴 宋洁茹 《土木工程学报》 北大核心 2025年第1期126-136,共11页
EPC项目的实施涉及多方主体,从全过程和多元主体角度对建筑领域EPC项目各方主体的关系及其价值共创行为(VCCB)进行研究探索,是实现项目价值、充分发挥EPC模式优势的一种有效路径。由此,基于价值共创理论和利益相关者价值网络(SVN)分析方... EPC项目的实施涉及多方主体,从全过程和多元主体角度对建筑领域EPC项目各方主体的关系及其价值共创行为(VCCB)进行研究探索,是实现项目价值、充分发挥EPC模式优势的一种有效路径。由此,基于价值共创理论和利益相关者价值网络(SVN)分析方法,以采用设计单位牵头的设计施工联合体模式的EPC项目作为研究对象,分析价值共创行为在利益相关者之间的价值传递与交换情况,构建了包含五类价值共创行为、六类利益相关者和70条价值流的VCCB-SVN定性模型,基于此进一步对模型量化,从而确定了关键行为、关键价值路径以及各类价值共创行为的执行效果。根据模型分析结果提出EPC项目价值共创行为的驱动路径及相应对策建议,为实现建筑领域EPC项目的价值共创提供新的视角。 展开更多
关键词 EPC项目 价值共创行为 利益相关者价值网络 驱动路径
原文传递
基于USB接口的5G数据转接卡设计与实现
8
作者 李鹏宇 郑春雷 《自动化仪表》 2025年第1期104-108,115,共6页
为了解决5G模块在工业控制和物联网领域接口应用复杂性的问题,对5G通信模块接口的硬件设计和基于Linux操作系统的通用串行总线(USB)协议进行了深入研究。设计了基于USB接口的5G数据转接卡方案。为应对5G模块高速、大数据的通信特点,采... 为了解决5G模块在工业控制和物联网领域接口应用复杂性的问题,对5G通信模块接口的硬件设计和基于Linux操作系统的通用串行总线(USB)协议进行了深入研究。设计了基于USB接口的5G数据转接卡方案。为应对5G模块高速、大数据的通信特点,采用高性能ARM-CortexA7系列芯片和国产自主知识产权的5G通信模块进行硬件设计。为解决应用软件接口的兼容性问题,采用基于Linux操作系统的远程网络驱动接口规范(RNDIS)通信协议进行软件设计。测试结果表明,转接卡可以通过USB接口适配其他物联网设备,上、下行速率满足工业控制对数据传输的要求。该方案验证了USB通信接口与5G模块数据转接的可行性,为5G数据转接卡设计提供参考。该方案有助于推动5G通信在工业控制和物联网领域的应用。 展开更多
关键词 通用串行总线 5G 远程网络驱动接口规范 LINUX 数据转接卡 通信协议
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基于心率变异性的噪声烦恼识别模型构建
9
作者 代盛仪 刘海玥 +5 位作者 孙志强 李丹 王桐 左小红 徐芳 蒋朝哲 《西南医科大学学报》 2025年第1期74-80,共7页
目的探究心率变异性(heart rate variability,HRV)对噪声烦恼的预测效果,构建一种对噪声烦恼进行识别评估的模型。方法以在职地铁司机群体为被试者,基于地铁模拟器设计了列车司机驾驶实验,采集了40名在职地铁司机在不同噪声环境下的Wein... 目的探究心率变异性(heart rate variability,HRV)对噪声烦恼的预测效果,构建一种对噪声烦恼进行识别评估的模型。方法以在职地铁司机群体为被试者,基于地铁模拟器设计了列车司机驾驶实验,采集了40名在职地铁司机在不同噪声环境下的Weinstein噪声敏感性量表与主观噪声烦恼问卷以及心电数据,对HRV特征进行提取并采用Z-Score标准化将数据转化为标准正态分布。特征选择采用随机森林(random forest,RF)对特征值进行重要度排序依次输入挑选最重要特征,建立了多种基于心率变异性特征的司机噪声烦恼识别模型进行比较,并讨论个体噪声敏感性对准确性的影响。结果多种HRV特征与噪声烦恼相关。经特征选择发现,个体噪声敏感性对识别和检测噪声烦恼有显著作用。对比多种分类模型,使用卷积神经网络模型(convolutional neural network,CNN)对烦恼水平进行识别效果最好,准确率为90.03%。结论基于心率变异性的深度学习模型具有良好的识别效果,为实时识别职业噪声烦恼提供了方法和理论支撑。 展开更多
关键词 心率变异性 噪声烦恼 地铁司机 卷积神经网络
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融合路段与视野信息的小客车速度分布模型
10
作者 高健强 陈雨人 +2 位作者 余博 任蔚溪 陈修和 《中国公路学报》 北大核心 2025年第9期377-390,共14页
为确保复杂线形组合路段车辆行驶安全,针对当前公路线形信息量化表达不足,以及路段几何线形与驾驶人视觉线形对小客车行驶速度耦合影响考虑不充分的问题,提出基于数据驱动的高速公路小客车行驶速度分布预测模型。基于八自由度驾驶模拟... 为确保复杂线形组合路段车辆行驶安全,针对当前公路线形信息量化表达不足,以及路段几何线形与驾驶人视觉线形对小客车行驶速度耦合影响考虑不充分的问题,提出基于数据驱动的高速公路小客车行驶速度分布预测模型。基于八自由度驾驶模拟器和高精度眼动仪开展试验,采集38名驾驶人在106个山区高速公路典型路段的小客车行驶速度和视觉感知数据。从“路段-视野”双重视角出发提取路段几何线形特征,采用变分自编码器进行驾驶人视觉线形重构,提出“路段-视野”图结构以融合和量化不同视角的线形信息,基于时空图注意力神经网络构建小客车行驶速度分布预测模型。结果表明:模型预测性能优异,行驶速度均值和标准差的预测准确度分别达到96.3%和98.1%,均方根误差分别为4.6、1.2km·h^(-1),平均绝对误差分别为3.8、0.8km·h^(-1)。此外,消融试验和对比试验结果进一步验证了模型在不同典型路段的有效性和实用性。通过自注意力机制发现,路段几何线形对小客车行驶速度分布在时间上具有持续的引导作用,而驾驶人视觉线形在空间上对其进行动态调节和反馈。研究结果可为智能化的公路安全性评价和几何设计方法提供理论基础,并有助于精细化的智能交通系统速度管理。 展开更多
关键词 交通工程 行驶速度分布 时空图注意力神经网络 路段几何线形 驾驶人视觉线形 驾驶模拟试验
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青年货车驾驶人危险驾驶行为影响因素分析
11
作者 陈红 刘洋 +2 位作者 梁子君 肖赟 李琛 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期65-73,共9页
探析青年货车驾驶人危险驾驶行为的影响机制对于提高道路运输行车安全性具有重要意义,基于计划行为理论构建因果图模型,通过问卷调查收集312份职业货车驾驶人数据,综合结构方程模型与贝叶斯网络两种因果推断方法分析心理影响机制。结果... 探析青年货车驾驶人危险驾驶行为的影响机制对于提高道路运输行车安全性具有重要意义,基于计划行为理论构建因果图模型,通过问卷调查收集312份职业货车驾驶人数据,综合结构方程模型与贝叶斯网络两种因果推断方法分析心理影响机制。结果表明:不同性别、驾驶时长、违规频率及交通事故经历的青年货车驾驶人的危险驾驶行为频率存在显著差异;扩展计划行为理论模型具有良好的解释力;行为意向、知觉行为控制和风险感知对危险驾驶行为有显著影响,其中行为意向影响效应最大,风险感知为负向影响;17.1%的青年货车驾驶人具有高水平危险驾驶行为;当知觉行为控制和行为意向分别由低状态变为高状态,高水平危险驾驶行为的可能性分别增加了16.1%和32.1%的概率。 展开更多
关键词 交通运输工程 危险驾驶行为 青年货车驾驶人 计划行为理论 结构方程模型 贝叶斯网络
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基于Android平台的RPA财务机器人自动化监测系统
12
作者 李星宇 《电子设计工程》 2025年第13期59-62,共4页
为实现跨设备通信,提升系统运行稳定性,设计基于Android平台的RPA财务机器人自动化监测系统。系统通过Linux内核层提供硬件支持,并利用无线网络驱动确保RPA财务机器人信息的稳定传输。Lib库文件层调用内核层硬件,结合轻量级数据库存储... 为实现跨设备通信,提升系统运行稳定性,设计基于Android平台的RPA财务机器人自动化监测系统。系统通过Linux内核层提供硬件支持,并利用无线网络驱动确保RPA财务机器人信息的稳定传输。Lib库文件层调用内核层硬件,结合轻量级数据库存储机器人日志与性能数据。应用程序框架层处理客户请求,调用库文件层信息。应用程序层的监测模块采用广义二型径向基函数模糊神经网络,结合框架层信息输出监测结果。实验结果表明,该系统节省的传输时间与原传输时间的比率较高,证明该系统可有效自动化监测RPA财务机器人的运行状况、资源利用情况、网络性能。 展开更多
关键词 ANDROID平台 RPA财务机器人 自动化监测 无线网络驱动 径向基函数 模糊神经网络
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基于时钟同步算法TTE仿真卡的设计与实现
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作者 张涵 张赫 +2 位作者 傅海威 王宽 何雪非 《工业控制计算机》 2025年第2期36-37,40,共3页
为了提高网络中每个接入点的时间同步性能,将时间触发以太网协议集成到以太网协议中,形成应用于航空网络的时间触发以太网(TTE),可以提高航空设备在实时管理系统中的应用能力。基于SAEAS 6802同步协议和底层时钟同步算法技术,以创建和... 为了提高网络中每个接入点的时间同步性能,将时间触发以太网协议集成到以太网协议中,形成应用于航空网络的时间触发以太网(TTE),可以提高航空设备在实时管理系统中的应用能力。基于SAEAS 6802同步协议和底层时钟同步算法技术,以创建和维护全球统一的航空电子系统,为航空电子系统提供确定性的网络通信。基于时间触发以太网协议,开发了一款带PCIe接口的TTE仿真板,并独立搭建了TTE网络仿真板的通信环境,用于模拟真实的TTE网络环境,模拟真实系统中不同数据流的通信,为网络通信提供参考。 展开更多
关键词 航电网络 TTE 时钟同步算法 软件驱动
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基于深度学习的驾驶员行为识别方法研究
14
作者 张静铭 徐国栋 《自动化应用》 2025年第10期59-62,68,共5页
作为智能交通与安全领域的重要组成部分,驾驶员行为识别技术不仅能有效提升道路行驶安全性,还能辅助智能驾驶系统作出更加精准的决策,具有显著的现实意义。但现有利用交通摄像头数据进行驾驶员行为识别的算法在实时性、准确性以及鲁棒... 作为智能交通与安全领域的重要组成部分,驾驶员行为识别技术不仅能有效提升道路行驶安全性,还能辅助智能驾驶系统作出更加精准的决策,具有显著的现实意义。但现有利用交通摄像头数据进行驾驶员行为识别的算法在实时性、准确性以及鲁棒性方面仍有待提升,特别是在复杂驾驶环境和多变光照条件下的表现尤为关键。为了弥补这些不足,基于深度学习的YOLOv11被提出。YOLOv11通过优化网络结构、增强特征提取能力、提升检测速度与精度等方式,显著提高了目标检测和分类的效能。鉴于此,提出了一种基于YOLOv11的驾驶员行为识别方法。该方法利用YOLOv11算法强大的目标检测能力,对视频中的驾驶员行为进行精准识别,包括打电话、操作中控台、回头说话等关键违规行为。通过大量数据的训练与优化,该方法在保证实时性的同时,显著提高了识别的准确率和鲁棒性,能在复杂多变的驾驶环境中实现稳定可靠的驾驶员行为监测。实验结果表明,YOLOv11算法拥有良好的预测精度,指标mAP@95%能达到90%以上。 展开更多
关键词 驾驶员行为识别 YOLOv11 神经网络
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基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计 被引量:2
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作者 张凌峰 丁晓宇 潘慕绚 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期160-168,共9页
压力信号是表征航空发动机工作性能的重要物理量。本文针对压力信号的高精度测量需求,提出了一种基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计方案。选取微电子机械系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)压阻式传感器作为信号感知... 压力信号是表征航空发动机工作性能的重要物理量。本文针对压力信号的高精度测量需求,提出了一种基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计方案。选取微电子机械系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)压阻式传感器作为信号感知端,通过模块化思想设计智能压力传感器的硬件和软件构架。针对压力传感器敏感元件因温度漂移造成的精度偏差问题,提出了一种基于PSO-BP神经网络的嵌入式温度补偿算法以提升测量精度。集成智能传感器软硬件功能,为验证智能传感器在全工况范围内的精度,进行多种压力、温度下的压力测量实验。结果表明,本文设计的智能压力传感器经补偿后满量程误差最大值为0.44%(量程范围为0~4 MPa),相比于传统插值法、多项式拟合法等温度补偿算法,精度提升至少20%,且算法单次仅耗时2μs,具有工程应用价值。 展开更多
关键词 航空发动机 MEMS压阻式智能压力传感器 模数转换驱动 温度补偿 PSO-BP神经网络
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基于多板交通标牌的驾驶人综合认知体系模型
16
作者 邓超 曾颖瑄 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期93-101,共9页
驾驶人在高速公路阅读交通标牌的反应时间是决定高速公路设置交通标牌数量及信息容量的关键因素。基于排队网络-理性思维自适应控制理论(QN-ACTR),构建了认知计算模型,通过量化预测单/多交通标牌的阅读反应时间,解析了驾驶经验对响应性... 驾驶人在高速公路阅读交通标牌的反应时间是决定高速公路设置交通标牌数量及信息容量的关键因素。基于排队网络-理性思维自适应控制理论(QN-ACTR),构建了认知计算模型,通过量化预测单/多交通标牌的阅读反应时间,解析了驾驶经验对响应性能的调节机制;建立融合交通标牌筛选规则的产生式系统,搭建QN-ACTR模型与TORCS驾驶模拟器联合实验平台,提出并验证了3种驾驶人视觉搜索与响应策略假设,采用并行双任务实验数据验证了该模型的有效性。研究结果表明:该模型能精确预测不同交通标牌数量及路名信息量下的反应时间变化,平均绝对百分比误差(E MAP)为2.47%,均方根误差(E RMS)为0.06 s。 展开更多
关键词 交通工程 驾驶行为建模 认知体系架构 排队网络 人为因素
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基于网络邻近度算法识别地肤子皂苷Ic的抗胰腺导管腺癌活性
17
作者 鲁金元 梁蔚珊 +2 位作者 郭城杨 张卫东 田赛赛 《中草药》 北大核心 2025年第7期2427-2440,共14页
目的通过算法识别与实验验证相结合,高效识别抗胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)中药活性成分,并评价其抗肿瘤活性。方法利用公共数据库的PDAC表达谱数据及检索国内外相关文献,通过单样本基因集富集分析(single sam... 目的通过算法识别与实验验证相结合,高效识别抗胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)中药活性成分,并评价其抗肿瘤活性。方法利用公共数据库的PDAC表达谱数据及检索国内外相关文献,通过单样本基因集富集分析(single sample gene set enrichment analysis,ssGSEA)方法验证其驱动基因,计算驱动基因之间的最大连通分量(largest connected component,LCC)并构建疾病网络,运用网络邻近度算法量化中药活性成分靶点与疾病网络在全人类蛋白质-蛋白质相互作用网络中的距离预测其治疗潜力,并对候选中药活性成分进行实验验证。结果ssGSEA分析显示,PDAC驱动基因在肿瘤组的富集得分显著高于正常组(P≤0.001)。LCC分析表明,驱动基因形成了高度紧密的相互作用模块(P=0.021)。运用网络邻近度算法对中药活性成分进行快速筛选,识别出地肤子皂苷Ic为潜在的抗PDAC候选药物。进一步实验验证表明,在人胰腺癌PANC-1和人胰腺导管癌MIA PaCa-2细胞中,地肤子皂苷Ic在8.5~9.5μmol/L浓度下显著抑制肿瘤细胞的增殖、迁移和集落形成(P<0.05),并诱导细胞凋亡。GSEA富集分析显示,缺氧反应因子-1(hypoxia-inducible factor-1,HIF-1)信号通路活性显著下调(normalized enrichment score,NES=-0.83),生存分析揭示HIF1A的高表达与生存期呈负相关。KEGG富集分析显示地肤子皂苷Ic主要富集于丝裂原活化蛋白激酶(mitogen-activated protein kinase,MAPK)、磷脂酰肌醇-3-羟激酶(phosphatidylinositol-3-hydroxykinase,PI3K)-蛋白激酶B(protein kinase B,Akt)及血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)等信号通路。结论基于网络邻近度算法,提出了一种中药活性成分高效识别策略,成功识别出地肤子皂苷Ic为PDAC潜在治疗药物,为中药新药开发提供了新思路。 展开更多
关键词 网络医学 网络邻近度 地肤子皂苷Ic 胰腺导管腺癌 驱动基因
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音频驱动人脸图像生成综述
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作者 胡原平 阎红灿 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第17期33-46,共14页
音频驱动的人脸图像生成技术旨在通过输入音频和静态图像(或视频)生成对应的动态说话视频,在虚拟角色交互、数字媒体创作、游戏开发等多个领域展现出显著的应用潜力,具有广阔的研究前景和重要的研究价值。在分类分析常用的音频特征提取... 音频驱动的人脸图像生成技术旨在通过输入音频和静态图像(或视频)生成对应的动态说话视频,在虚拟角色交互、数字媒体创作、游戏开发等多个领域展现出显著的应用潜力,具有广阔的研究前景和重要的研究价值。在分类分析常用的音频特征提取方法、中间表示方法和特征融合方法的基础上,对基于生成对抗网络、神经辐射场和扩散模型的音频驱动人脸解决方案做总结概述,通过分析各方案的关键技术、对比部分方案的生成效果,归纳出各方案在生成图像质量、唇形同步性以及实时性等方面的优势与不足。辨析常用的数据集和评价指标,指出目前音频驱动人脸图像生成存在的挑战,并对未来可能的研究方向作出展望。 展开更多
关键词 音频驱动 人脸图像生成 多模态 神经网络 数字人
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Effect of seismic retrofit of bridges on transportation networks 被引量:12
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作者 Masanobu Shinozuka Yuko Murachi Michal J.Orlikowski 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 SCIE EI CSCD 2003年第2期169-179,共11页
The objective of this research is to determine the effect earthquakes have on the performance of transportation network systems.To do this,bridge fragility curves,expressed as a function of peak ground acceleration(PG... The objective of this research is to determine the effect earthquakes have on the performance of transportation network systems.To do this,bridge fragility curves,expressed as a function of peak ground acceleration(PGA)and peak ground velocity(PGV),were developed.Network damage was evaluated under the 1994 Northridge earthquake and scenario earthquakes.A probabilistic model was developed to determine the effect of repair of bridge damage on the improvement of the network performance as days passed after the event.As an example,the system performance degradation measured in terms of an index,'Drivers Delay,'is calculated for the Los Angeles area transportation system,and losses due to Drivers Delay with and without retrofit were estimated. 展开更多
关键词 fragility curves seismic retrofit probabilistic model BRIDGES transportation networks drivers delay performance index Northridge earthquake.
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基于脑电信号多特征融合的驾驶员精神疲劳状态多分类研究
20
作者 王雨生 杨聚芬 刘志钢 《汽车工程学报》 2025年第3期340-352,共13页
面向目前最普遍的L2级智能驾驶场景下,驾驶员的疲劳状态检测预警的安全需求问题,基于多通道的无线脑电帽采集的脑电极数据实现驾驶员的状态4分类识别。研究采用卷积循环神经网络的同时集成频域、时域和非线性特征的不同组合训练模型,发... 面向目前最普遍的L2级智能驾驶场景下,驾驶员的疲劳状态检测预警的安全需求问题,基于多通道的无线脑电帽采集的脑电极数据实现驾驶员的状态4分类识别。研究采用卷积循环神经网络的同时集成频域、时域和非线性特征的不同组合训练模型,发现将非线性特征微分熵以及时域特征平均绝对值组合在一起时识别性能最好,提出了3种集成策略来集成不同输入特征组合下的基分类器模型,该方法能以经济的成本以及便捷的方式来满足驾驶员疲劳状态的精确多分类,推动可穿戴式设备应用于驾驶场景,提高驾驶安全。 展开更多
关键词 驾驶员疲劳检测 脑电信号 卷积循环神经网络 可穿戴式设备 驾驶安全
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