摘要：背景与目的:目前,肝细胞癌(HCC)的治疗仍面临复发和转移的严峻挑战,而肿瘤免疫逃逸是导致这些问题的关键机制之一。信号转导与转录激活因子3(STAT3)作为重要的转录因子,在多种恶性肿瘤中呈现过度激活状态,不仅参与肿瘤的发生与进展,还与肿瘤免疫逃逸密切相关。程序性死亡配体1(PD-L1)是关键的免疫检查点,其表达上调能够帮助肿瘤细胞逃避免疫监视,从而抑制抗肿瘤免疫。研究显示,STAT3可能通过与蛋白激酶DNA激活催化多肽(PRKDC)的相互作用激活骨髓细胞瘤病毒癌基因(MYC)信号通路,进而促进PD-L1的表达并诱导免疫逃逸。然而,STAT3/PRKDC/MYC轴在HCC中的具体作用机制尚不明确。本研究旨在揭示STAT3通过PRKDC/MYC信号通路调控PD-L1表达并可能诱导HCC免疫逃逸的分子机制,以期为HCC免疫治疗提供潜在靶点。方法:用qRT-PCR和Western blot检测人正常肝细胞(HL-7702)与人HCC细胞(HuH-7、HepG2)中STAT3的表达。构建敲低STAT3(si-STAT3)和过表达PRKDC(oe-PRKDC)质粒,以及各自的阴性对照(si-NC、oe-NC)质粒,按实验设计分别转染至HCC细胞(HuH-7)中,以无处理的HuH-7细胞为空白对照。采用Western blot分析各组细胞STAT3、PRKDC、PD-L1和MYC通路相关蛋白的表达。采用CCK-8、Transwell、划痕试验和流式细胞术评估HCC细胞的增殖、侵袭、迁移和凋亡。将HuH-7细胞与人外周血单个核细胞(hPBMC)共培养后,采用ELISA法检测免疫调节因子干扰素γ(IFN-γ)的含量。采用免疫共沉淀和免疫荧光共定位验证STAT3与PRKDC蛋白之间的相互作用。结果:qRT-PCR和Western blot结果显示,HCC细胞中STAT3的mRNA和蛋白表达水平均明显升高(均P<0.05)。功能实验结果显示,si-STAT3组HCC细胞的增殖、迁移和侵袭能力明显减弱,细胞凋亡明显升高;PD-L1和MYC通路相关蛋白的表达水平明显下调;与h PBMC共培养后IFN-γ的分泌水平明显升高(均P<0.05)。与oe-PRKDC质粒共培养后,STAT3敲低对HCC细胞的以上影响均被明显逆转(均P<0.05)。Scansite 4.0数据库分析结果显示,STAT3与PRKDC存在结合位点,免疫共沉淀与免疫荧光共定位实验表明STAT3与PRKDC蛋白的相互作用。结论:STAT3在HCC细胞中高表达,并可通过与PRKDC相互作用促进HCC细胞增殖、迁移和侵袭以及免疫逃逸,抑制细胞凋亡,并激活MYC通路,增加PD-L1表达,STAT3/PRKDC/MYC轴可能是HCC免疫治疗的潜在靶点。

摘要：江苏共建园区是江苏省委省政府意图通过资源要素跨区域传导,实现苏北发展与苏南转型“共赢”的创造性战略举措。在区域一体化和区域经济高质量发展的新时期,文章分析了江苏共建园区的政策制度,总结了江苏共建园区“嵌入式”发展特征,以及新时期面临的主要问题,并就新时期共建园区高质量发展的转型路径进行了探讨,为江苏共建园区高质量发展及实现区域一体化协同发展提供参考。

摘要：党的十八大以来,生态文明理念已全面融入社会生产生活的各个方面,绿色生态发展也已成为城市规划领域重要的发展趋势之一,青藏高原作为地球上具有特殊生态环境的地区,在城市建设规划中守护好“世界最后一方净土”对于推动其可持续性发展具有重大意义。东部城区作为拉萨市中心城区“一心两翼”格局中的“东翼”,位于拉萨市城市主导风的上风向和拉萨河的上游,但东部城区的生态环境存在着自我恢复能力弱、地貌复杂等瓶颈,文章通过对拉萨市东部城区的典型个案进行分析,探讨生态文明背景下高原地区城市新区规划应对策略,开发建设要善于利用高原环境的特殊性,在充分保证和尊重生态的前提下,整合区域内的山水资源、文化资源、农业资源,以绿色健康为主题,推动区域融合发展,推进形成绿色发展方式和生活方式,打造产城融合的高原慢城,实现城市建设从“保护良好生态”到“共建美好家园”的转变。

摘要：由深度生成模型生成的虚假图像越发逼真,这些图像已经超越了人眼的识别能力.这种模型已成为编造谎言、制造舆论等非法活动的新工具.虽然当前研究者已经提出了很多检测方法检测伪造图像,但泛化能力普遍不高,因此,提出了一种基于ConvNeXt的伪造人脸检测方法.首先在ConvNeXt的第2个和第3个下采样模块后添加极化自注意(polarization self-attention,PSA)模块,使网络具有空间注意力和通道注意力的性能.其次在ConvNeXt的尾部设计一个信息富余模块(rich imformation block,RIB),以丰富网络学习到的信息,通过该模块对信息进行处理后再进行最终的分类.此外,网络训练使用的损失函数是交叉熵损失与KL(Kullback-Leibler)散度的结合.在当前主流的伪造人脸数据集上作了大量的实验,实验结果表明该方法在FF++高质量数据集上无论是准确率还是泛化性都超过所有对比方法.

摘要：Delta并联机器人具有速度快、结构简单、承载力强等优点,在钵苗移栽、产品分拣与包装中应用广泛。针对目前Delta并联机器人各结构参数对运动学性能的影响及系统性结构参数优化设计缺乏完整理论体系的问题,本文分析可达工作空间雅可比矩阵条件数分布规律、结构参数约束关系、运动学性能随结构参数的变化规律及相关性,获得条件数分布特性和失真约束条件,在此基础上得出动静平台半径差和主动臂长度增加和从动杆长度减小能够使得机构性能较优。给定设计工作空间,对原结构进行参数优化设计,通过建立包络惩罚函数,采用多元非线性拟合与线性加权组合法得到运动学性能评价函数,结合条件数分布特性和失真约束条件建立优化模型,利用遗传算法进行优化。相较于优化前,优化后可达工作空间体积减小14.26%,设计工作空间的全局条件数均值和全局条件数标准差分别减小31.20%和11.78%,且设计工作空间各截面条件数分布规律验证了条件数分布特性的可靠性。

摘要：锂金属电池由于极高的理论比容量而被认为是高能量密度电池的有利选择。然而界面不稳定性一直是锂金属电池商业化发展的最大挑战,热场演化机制是锂金属界面演化过程中影响电池循环寿命的关键因素。通过固体电解质界面(SEI)热分布演化模型揭示并量化了锂金属负极界面热量分布演化机制,3个影响因素是SEI与电解液扩散能力的比率、电解液性能和赋予SEI各向异性。结果表明,在适当的比例下界面处最大温度梯度相对较小;电解液浓度影响电解液的性能,进而影响锂金属负极界面的热量分布;赋予SEI各向异性可以诱导锂枝晶横向生长,有利于界面热量的均匀分布。这项工作可为锂金属电池的界面设计提供一定的理论指导。

摘要：针对直接对准型离轴式光纤旋转连接器中自聚焦透镜准直器出射光斑小、光纤耦合损耗大和有效对准时间短的问题,本文提出了一种由双合透镜和热扩芯光纤构成的大光斑光纤准直器。基于出射光斑在相对旋转过程中重叠面积的周期性变化规律,分析了准直器间存在径向误差和角向误差时的耦合损耗变化。根据转子圆环和出射光斑尺寸得到耦合损耗为3 dB时的理论有效对准时间。为此搭建了光纤耦合实验平台测试其耦合性能及有效对准时间。实验结果表明,光纤准直器采用的单模光纤模场直径越大耦合损耗越低,其中模场直径为28μm时耦合损耗低至0.22 dB。在转速为60 r/min时,通过光电转化和函数拟合得到四种模场直径光纤准直器的有效对准时间。模场直径为17μm时最大有效对准时间为7.05 ms,与理论值7.1672 ms基本一致。最后应用光纤布拉格光栅传感实现无接触式传输光信号。这种设计为大光斑离轴式光纤旋转连接器的研究及其在光纤传感领域的应用提供了理论和技术支撑。

摘要：外骨骼机器人作为一种新型的康复设备,在脊髓损伤患者的康复训练中具有广阔的应用前景。其中,人体步态相识别是实现外骨骼机器人穿戴者运动意图识别和准确控制的关键之一。首先,针对脊髓损伤患者康复训练中摆腿触地过程无法自主锁定膝关节的问题,设计了一款绳驱下肢外骨骼康复机器人。该款外骨骼机器人通过足底开关传感器和膝关节编码器来采集患者步态信息,并在一个步态周期内不同的步态相对膝关节进行锁定或放松。其次,通过对人体行走步态的研究和脊髓损伤患者康复训练中锁膝和松膝的需求分析,提出了一种基于足底与地面接触过程信息的步态相分类方法。由于脊髓损伤患者的足底接触过程不可控且不稳定,将膝关节摆角和摆动速度信息引入步态相识别中,提出了融合脚与地面接触信息、膝关节摆角及摆动速度信息的步态相识别方法。最后,基于采集到的志愿者步态数据,进行了步态相识别方法的实验验证。结果表明,所提方法的平均步态相识别率达到99.906%,并且当足底开关传感器发生故障或未正常触发时,锁膝相和松膝相的正确识别率仍然分别达到94.488%和91.853%,从而验证了所提方法的有效性和容错能力。

摘要：为了进一步提高机械密封动压槽槽深的加工精度,利用槽深计算模型,编写了动压槽激光加工工艺参数反演程序,同时还基于槽深误差和槽深相对误差的定义,构建了多次反演槽深加工误差的模型,开展了工艺参数单次反演及槽深加工精度多次反演的控制研究,并进行了实验验证。结果表明:在单次反演研究中,利用反演程序获得的16组工艺参数反演结果与实验结果均较为吻合,槽深的最大相对误差不超过17.00%;在多次反演研究中,分别以第1次反演实验槽深小于目标槽深(槽深相对误差为17.00%)和大于目标槽深(槽深相对误差为5.55%)为案例,通过不同的反演方法进行两次反演,最终将槽深相对误差均控制在5.00%以内,满足了设计控制目标要求,实现了对机械密封动压槽槽深的精确控制。

摘要：为了解决现阶段的印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)缺陷检测方法没有同时关注缺陷的细节信息以及全局信息,跨像素卷积或池化的降采样操作更是造成了PCB表面缺陷全局信息与细节信息的丢失。虽然部分方法使用注意力进行层内信息的关注,但是对普通卷积提取特征后造成的权重偏差问题缺乏关注的问题。本文提出了PCB表面缺陷检测网络(PCB defect detection Network,PCBNet),该方法通过设计膨胀挤压卷积(Dilation and extrusion Convolution,DeConv)提取PCB表面缺陷全局信息与细节信息,使用空间向通道集中卷积(Spatial to Passage Directed Focused Con⁃volution,SPD-Conv)进行降采样以减少信息丢失,设计细微特征增强模块(Subtle Feature Enhancement Module,SFEM)调节PCB表面缺陷特征的层内关系以及减少权重偏差的同时增强算法对细微特征的感知能力。在现场采集的PCB表面焊接缺陷数据集以及PCB Defect-Augmented数据集上与多种先进方法进行的对比的实验结果表明,PCBNet不仅在PCB表面焊接缺陷数据集上能够以每秒83帧的速度进行准确识别,还在PCB Defect-Augmented数据集上取得了COCO数据集评价指标mAP0.5的最佳精度。表明本文的方法拥有可部署在嵌入式设备上运行的潜力。