功能化金纳米星作为药物载体用于乳腺癌光热和化疗的协同治疗研究

采用一步合成法将氯金酸(HAuCl_4)与pH=7.4的4-羟乙基哌嗪乙磺酸(HEPES)缓冲溶液合成尺寸约为25 nm的星形金纳米颗粒(金纳米星),其吸收峰位于750 nm。通过Au-S键将16-巯基十六烷基酸(C_(16)H_(32)O_2S)修饰于金纳米星表面,然后负载抗肿瘤药物盐酸阿霉素(DOX),所得材料的吸收峰红移至800 nm,同时在480 nm处出现DOX特征吸收峰。用牛血清白蛋白(BSA)对其进行包覆,以增加其稳定性和生物相容性,材料的吸收峰红移至806 nm,粒径也显著增大,说明BSA被成功包覆于载药纳米材料表面。将上述载药纳米复合材料与乳腺癌细胞(MCF-7)孵育,考察其光热治疗与化疗的协同治疗效果。细胞活力实验结果表明,单纯的激光照射对细胞存活率基本没有影响;加入未负载DOX的金纳米复合物,并经过激光照射后,相对于对照组细胞存活率为85%;只加入同浓度的DOX并经过激光照射后,细胞的相对存活率为70%;加入负载DOX的金纳米复合材料并经过激光照射后,细胞存活率仅为对照组的25%。上述结果表明,所合成的载药纳米复合材料可对乳腺癌进行光热治疗与化疗的协同治疗,提高对乳腺癌的治疗效率。     

随机不确定性下Kriging辅助的谐波减速器柔轮疲劳寿命预测

柔轮作为谐波减速器核心传动件,在循环交变载荷作用下容易发生疲劳失效,其疲劳寿命直接影响谐波减速器的工作寿命。为揭示随机不确定性因素对谐波减速器柔轮疲劳寿命的影响规律,本文考虑材料属性和载荷等不确定因素对谐波减速器柔轮开展疲劳寿命预测研究,以期实现更客观地评估柔轮疲劳寿命。首先,建立柔轮的三维模型和有限元模型,通过有限元分析及寿命计算获得确定性条件下的柔轮寿命。然后,将材料属性及载荷考虑为随机变量,采用拉丁超立方抽样方法对柔轮进行试验设计。最后,基于主动学习Kriging模型和柔轮材料P-S-N曲线,通过逐一加点的方式对柔轮进行疲劳寿命分析,获得疲劳寿命统计结果,并与确定性条件下的柔轮疲劳寿命结果进行对比。结果表明,随机不确定因素影响下柔轮疲劳寿命预测结果与确定性条件下相比有所降低,对柔轮抗疲劳设计具有一定指导意义。     

Cryo-EM Data Statistics and Theoretical Analysis of KaiC Hexamer

Cryo-electron microscopy(cryo-EM) provides a powerful tool to resolve the structure of biological macromolecules in natural state. One advantage of cryo-EM technology is that different conformation states of a protein complex structure can be simultaneously built, and the distribution of different states can be measured. This provides a tool to push cryo-EM technology beyond just to resolve protein structures, but to obtain the thermodynamic properties of protein machines. Here, we used a deep m...     

一种新的减基法中的采样方法及误差估计

针对减基法中求解精度受减基空间完备性影响的问题,提出了一种基于向量空间逼近原理的采样方法及相应的误差估计。该方法使每一步采样得到的特征向量与之前已得到的特征向量所张成的向量空间角度最大,从而保证了每步采样所对应的特征向量都具有最弱相关性,进而使最终得到的特征向量基空间更具完备性。并且由该方法产生了一种先验特征值误差界,...     

基于凸模型的复杂多学科系统可靠性设计研究

复杂工程系统通常涉及到多个相互耦合的学科,而且其中往往存在不确定性因素。本文采用凸模型描述不确定性变量,将序列优化和可靠性评价方法应用于多学科可靠性优化之中,提出了一种新的多学科系统可靠性设计方法。在该方法中,可靠性分析采用功能度量法,多学科优化方法采用多学科可行方法或者二级系统一体化合成优化方法。数值算例和工程算例说明,该方法求解效率较常规嵌套求解方法效率高,为复杂工程系统的可靠性设计提供了一种新型求解算法。     

一种随机裂纹结构的裂纹扩展路径分析方法

裂纹结构中存在大量不确定性因素,如裂纹长度、材料性质、外部载荷等,裂纹扩展路径的不确定性分析对研究随机裂纹结构损伤和断裂的力学特性并预测其性能及可靠性具有重要意义。本文提出了一种适应于混合载荷模式下随机裂纹结构的裂纹扩展路径分析方法。该方法考虑了裂纹长度、材料性质和外部载荷等的随机性,并通过蒙特卡洛方法对随机参数空间进行采样。采用比例边界有限元方法计算结构应力强度因子,进而模拟单次裂纹扩展路径。在此基础上,通过概率分析方法获得随机裂纹结构中裂纹扩展路径的统计特性。最后给出了两个数值算例验证了本文方法的有效性。     

微小型多通道径向平板阵列CO_2激光器失调特性分析

针对一种微小型多通道径向平板阵列CO2激光器的失调特性进行了研究。利用矩阵理论,采用稳定腔结构的多通道径向平板阵列射频激励CO2激光器,确定了这种失调后的光束传输情况。取得的数据表明,小角度失调对模型的输出光强影响不大,光强仍具有高斯分布。该方案对调整精度要求较低,实用价值高。     

水下垂向运动目标的海底多基站声定位方法及精度分析

针对水下垂向运动目标具有瞬变运动特性、难以对其轨迹进行高精度和高帧率测量的问题,提出一种有水声信标的海底多基站声定位模型,基于高斯-牛顿法给出求解算法,证明了算法满足局部线性收敛条件。数值仿真和精度分析表明,基站站址误差、声速误差和信号时延估计误差通过测量斜距传播到目标位置参数,误差传播过程受接收基阵几何构型、目标相对位置及水声学约束条件等因素影响。在多个海底基站共面条件下,补充海面基站可改进垂向测量能力。利用该方法对全区域进行精度估计,获取了定位性能在空间分布上的细节特征。以水平范围1 km×1 km、水深60 m的海区计算,对于由13个海底基站和1个海面基站构成的14元测量阵,目标运动深度范围为35~60 m,在x,y,z三个方向的均方根误差(RMSE)平均值分别为0.30 m,1.47 m,0.34 m。本文工作为水下垂向运动目标定位提供了一种技术途径,可为测量系统的论证设计提供参考。      

一种基于深度学习的古彝文识别方法

作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。     

一种基于深度学习的古彝文识别方法

作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。