关键词： 强直性脊柱炎   银屑病   富集分析   机器学习   人工神经网络   交叉验证   列线图   免疫细胞浸润   孟德尔随机化   药物预测  

摘要： 背景：强直性脊柱炎和银屑病的发生及发展密切相关，但其关键基因及调控机制尚不明确。目的：建立基于GEO数据库的强直性脊柱炎和银屑病共有基因的人工神经网络模型并评价其效果，同时使用孟德尔随机化确定关键基因表达与两病有无因果关系。方法：从GEO数据库中下载数据集GSE25101(强直性脊柱炎样本和健康对照样本各816例)、GSE30999(银屑病样本和健康对照样本各85例)、GSE73754(52例强直性脊柱炎样本和20例健康对照样本)和GSE14905(33例银屑病样本和49例健康对照样本)，以GSE25101和GSE30999分别作为强直性脊柱炎和银屑病的训练数据集，通过差异分析鉴定出各自的差异表达基因从而获得两病共有驱动基因，利用随机森林和支持向量机递归特征消除术两种机器学习方法进一步筛选出关键核心基因，基于关键核心基因构建人工神经网络模型并在外部数据集GSE73754和GSE14905中进行验证，接下来构建相应的列线图以预测疾病的发病率。同时，对强直性脊柱炎和银屑病的免疫浸润结果展开分析。最后，使用孟德尔随机化评估关键基因与疾病之间的因果关系，使用Dgidb数据库分析药物-基因相互作用，从而预测药物靶点。结果与结论：(1)在强直性脊柱炎中共获得差异基因61个，在银屑病中共获得差异基因4 309个，取交集后得到8个共有差异基因，进一步通过机器学习筛选得到5个关键基因(DNMT1,GNG11,CDC25B,S100A8及S100A12)，并利用关键基因分别构建强直性脊柱炎和银屑病的人工神经网络模型，在训练集GSE25101和GSE30999中AUC值分别为0.979及0.989，在外部验证数据集GSE73754和GSE14905中AUC值分别为0.818及0.874。(2)基于5个关键基因构建了列线图，校准曲线显示列线图模型的预测概率与理想模型几乎一致。免疫细胞浸润显示，关键基因与活化B细胞、自然杀伤细胞、γδT细胞、滤泡辅助性T细胞、单核细胞、浆细胞样树突状细胞、中性粒细胞等相关。孟德尔随机化结果显示，S100A8是强直性脊柱炎与银屑病发病的危险因素。最后，利用DGIdb筛选得到81种靶向药物，其中，只有甲氨蝶呤(Methotrexate)、阿托吉泮(Atogepant)、乌布吉泮(Ubrogepant)、瑞美吉泮(Rimegepant)、艾普奈珠单抗(Eptinezumab)、阿扎胞苷(Azacitidine)、硒片(Selenium)、羟基脲(Hydroxyurea)、异环磷酰胺(Ifosfamide)、氟尿苷(Floxuridine)、姜黄素(Curcumin)、米托蒽醌(Mitoxantrone)、顺铂(Cisplatin)、三氧化二砷(Arsenic Trioxide)、己烯雌酚(Diethylstilbestrol)及地西他宾(Decitabine)16种药物获得了美国食品药品监督管理局的批准。(3)国际数据库、欧洲群体的研究成果和数据分析，尤其在基因组学和疾病表型研究方面，已经积累了大量成功的案例，这些经验为中国疾病的流行病学特征、基因多样性及其对环境和生活方式的反应提供了有价值的参考。(4)文章构建了强直性脊柱炎和银屑病共同驱动基因的人工神经网络模型并得到验证，发现了关键基因与两病发病的因果关系，预测出潜在治疗的靶向药物，希望能为探索其发病机制和治疗方向提供一个新的视角。

关键词： 增程式汽车   多岛遗传算法   燃油经济性   能量管理   发动机工作点  

摘要： 为了提高增程式汽车燃油经济性,提出一种基于多岛遗传算法优化增程器工作点的方法。首先,对整车进行动力参数匹配,为仿真提供基础;其次,搭建了发动机五点控制策略和制动能量回收策略,并验证所搭建模型和参数匹配的合理性;最后,采用多岛遗传算法对增程器的启停阈值进行优化,以提升整车燃油经济性。仿真结果表明:优化后,在保证动力性能的前提下,整车燃油经济性在WLTC、CLTC工况下分别提高了51.6%,60.1%,进一步提升了整车对能量的有效利用率。

关键词： Artificial neural network   Gyrotactic microorganisms   Magnetohydrodynamics   Natural convection   Square enclosure  

摘要： This study numerically investigates inclined magneto-hydrodynamic natural convection in a porous cavity filled with nanofluid containing gyrotactic microorganisms. The governing equations are nondimensionalized and solved using the finite volume method. The simulations examine the impact of key parameters such as heat source length and position, Peclet number, porosity, and heat generation/absorption on flow patterns, temperature distribution, concentration profiles, and microorganism rotation. Results indicate that extending the heat source length enhances convective currents and heat transfer efficiency, while optimizing the heat source position reduces entropy generation. Higher Peclet numbers amplify convective currents and microorganism distribution complexity. Variations in porosity and heat generation/absorption significantly influence flow dynamics. Additionally, the artificial neural network model reliably predicts the mean Nusselt and Sherwood numbers (Nu\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$\overline{Nu}$$\end{document} & Sh\documentclass[12pt]{minimal} \usepackage{amsmath} \usepackage{wasysym} \usepackage{amsfonts} \usepackage{amssymb} \usepackage{amsbsy} \usepackage{mathrsfs} \usepackage{upgreek} \setlength{\oddsidemargin}{-69pt} \begin{document}$$\overline{Sh}$$\end{document}), demonstrating its effectiveness for such analyses. The simulation results reveal that increasing the heat source length significantly enhances heat transfer, as evidenced by a 15% increase in the mean Nusselt number. (sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic)(sic). (sic)(sic)(sic)(

关键词： 拖轮安全   YOLOv5s   嵌入式   推理均衡器   射线法   区域检测  

摘要： 文中介绍了基于边缘计算的拖轮智能安全预警系统设计原理与实施方案。通过边缘计算实时获取部署在拖轮上的摄像头数据,经视频取流解码后通过神经网络进行检测,实现驾驶员离岗预警、人员进入危险区域预警和人员定时巡查预警等。针对神经网络检测可能出现的误检问题,设计了一套推理均衡器算法和感兴趣区域检测算法,有效减少了因误检导致的系统误报问题。所设计的系统最终在福州港务集团的拖轮上得到实际部署、测试和验证。结果表明,设计的系统和算法运行可靠,可以有效实现拖轮智能安全预警功能。

关键词： PLC控制   计算机信息技术   智能制造   系统集成  

摘要： 本文围绕可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)与计算机信息技术的融合,构建了智能制造系统的整体架构,涵盖设备控制、数据采集、信息处理与人机交互等核心环节。系统采用西门子S7-1200PLC与WinCC平台,实现了各模块间的高效协同与稳定运行。通过性能测试,系统在响应速度、数据完整性和故障恢复方面表现良好,具备较强的实用性与扩展性,可为智能制造系统的设计与部署提供参考。

关键词： 农业智能化   边缘计算   云计算   智能温室   物联网技术   智能决策技术  

摘要： 近年来,随着物联网、5G和人工智能技术的快速发展,对实时性和数据隐私的需求日益增长,催生了边缘计算的概念。边缘计算技术逐渐在物联网领域中得到广泛应用,对推动社会发展、改善人们生活以及促进工业和农业数字化转型起到了重要作用。在农业领域,针对温室种植的智能化需求,传统的智能温室系统多采用集中式数据处理方式,这种方式存在数据处理能力有限、数据传输延时长、数据隐私性差等缺点。为解决这些问题,提出将边缘计算技术引入智能温室系统,利用边缘计算技术的去中心化和分布式结构,改进传统智能温室系统的数据传输方式。通过在边缘设备上进行实时数据处理,避免了数据传输过程中造成的资源浪费和安全性低等问题,从而实现了智能温室系统的进一步优化,为产业结构的优化升级提供了有力支持。

关键词： 人工智能   计算机   信息安全   防护  

摘要： 在现代科学技术快速发展的背景下,人类社会已经迈入了人工智能的新时代,人工智能技术的广泛应用正在深刻地改变着人们的生活方式、工作模式以及思维方式,但是在享受人工智能带来的便捷与高效的同时,必须正视计算机信息安全问题。计算机信息安全,作为维护社会稳定、保障个人隐私、促进经济发展的基石,其重要性在人工智能时代愈发凸显。因此,本文将对人工智能时代计算机信息安全与防护进行深入探究,以期能够对相关领域有所帮助。

关键词： 沙柳   平茬圆锯片   减磨优化   PSO-BP神经网络   遗传算法  

摘要： 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。

关键词： 5G网络   边缘计算   智能家居   实时数据处理   低延迟   隐私保护  

摘要： 5G网络的普及为智能家居领域带来了新的机遇和挑战。本研究探讨了边缘计算技术在5G环境下智能家居实时数据处理中的应用。实验结果表明,边缘计算与5G网络的结合显著降低了系统延迟,提高了数据处理效率,优化了用户体验。通过分析具体应用场景,提出了一种基于边缘计算的智能家居数据处理架构,并探讨了相关的数据安全和隐私保护策略。性能评估验证了该方法的有效性,同时指出了未来发展方向和潜在的研究领域。这项研究为5G时代智能家居系统的优化提供了新的技术路径。