摘要:为研究脉冲调制射频电磁场对小鼠运动水平及不同脑区内神经递质浓度的影响，该文将野生型 C57BL/6J 小鼠随机分为干预组(n＝9)和对照组(n＝6)。干预组给予脉冲调制射频电磁场刺激，对照组不给予刺激，每天 30 min，持续 5 d。利用摄像装置记录小鼠运动轨迹，通过高性能液相色谱-质谱联用法检测小鼠脑内神经递质的浓度。测试结果表明，干预组小鼠的运动水平较干预前每天均有下降(P＜0.05)，皮层内 γ-氨基丁酸、多巴胺、乙酰胆碱等神经递质以及色氨酸的浓度有显著变化(P＜0.05)，5-羟色胺浓度有下降趋势，谷氨酸浓度未有显著变化。对照组小鼠的运动水平、脑内神经递质以及色氨酸和苯丙氨酸的浓度则均未有显著变化。5 d 的持续干预后，小鼠的焦虑水平和自主运动未有显著变化。由实验可知，脉冲调制射频电磁场可即时降低小鼠的运动水平，小鼠皮层内 γ-氨基丁酸浓度升高可能是引起该现象的部分原因。此外，脉冲调制射频电磁场对小鼠不同脑区内多种神经递质浓度也有不同程度的影响。

摘要:光照缺血模型是常用的脑卒中永久性缺血模型，其原理是：光敏感染料在光照射下被激活并产生活性氧自由基，生成的活性氧自由基会引起血管内皮损伤，导致血小板的黏附和聚集，并形成血栓。由于光照缺血模型产生的缺血半影带较小，同临床病理差异较大，限制了对于缺血半影带的研究，因此，该研究基于光化学法构建了一种改良的中动脉近端栓塞模型。具体地，向小鼠体内注射光敏感染料孟加拉红后，用激光照射中动脉近端 3 min，以诱导血管栓塞，并通过氯化三苯基四氮唑染色、免疫荧光以及流式细胞术对模型进行评估。氯化三苯基四氮唑染色和免疫荧光结果显示，与传统的光照缺血模型相比，该模型能在纹状区和皮质区产生较大且稳定的梗死区域(9%~15%)，且能通过流式细胞术分离出梗死组织中的驻留小胶质细胞、浸润髓系细胞和淋巴细胞。上述实验结果表明，改良的中动脉近端光化学栓塞模型能够应用于缺血性脑卒中损伤后病理和免疫反应机制的研究。

摘要:神经电刺激通过影响中枢或外周神经系统，进而治疗某疾病。在实际应用中，神经电刺激响应强度的不稳定性较为棘手，一般认为是由于电刺激扰动了神经轴突的膜电位，造成了神经电刺激强度的不稳定性。然而，由于神经电刺激缺乏宏观可计算模型，其膜电位扰动在电刺激中具体产生何种影响，长期以来未得到有效结论。该研究基于电路-概率理论，对神经电刺激不稳定性进行定性分析，有效地分析了膜电位的扰动对电刺激的影响。实验结果表明，在体实验数据和定性仿真的电流幅值-不稳定性曲线具有高度一致性，说明电路-概率理论可能对电刺激产生的膜电位扰动有较为准确的解释。该研究对神经电刺激的实际应用具有指导性意义。

摘要:血压是人体的生理指标，连续测量患者每个心动周期的动脉血压数据，是医护人员对患者实时诊断的重要依据。现有的无袖带连续血压测量方法，大多基于脉搏波和心电图两路信号获取特征并进行预测建模，无法涵盖影响血压的多种因素，模型存在一定误差。该文对 55 位志愿者进行实验，在传统脉搏波和心电信号的基础上，引入心阻抗图等体征信息，探索影响血压测量精度的因素。实验结果表明，基于多参数特征融合的随机森林模型的性能优于基于单个特征的线性模型，其对于收缩压和舒张压预测的平均绝对误差分别为 2.56 mmHg、1.91 mmHg。该实验证明了基于多特征融合的无袖带血压预测模型可提高血压预测的精度。

摘要:由于水体对电磁波的吸收与散射，水下光学成像存在“看不远”和“看不清”的问题，而水下激光距离选通成像技术可以提高水下光学成像距离和图像对比度。该文介绍了以水下激光距离选通成像技术为基础的水下远距离目标智能识别系统研究。实验结果显示，成像距离超过 7 倍衰减长度。该研究结合深度学习算法，在功率受限的硬件条件下，实现了目标的准实时检测，检测速度达 0.8 f/s。水下激光距离选通成像技术与深度学习算法的结合，有望实现水下光学成像“看得远”和“看得清”的同时，实现“看得快”和“看得准”。

摘要:孪生网络预训练语言模型(Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks，SBERT)在文本匹配的表示层面上存在两个缺点：(1)两个文本查询经 BERT Encoder 得到向量表示后，直接进行简单计算；(2)该计算不能考虑到文本查询之间更细粒度表示的问题，易产生语义上的偏离，难以衡量单个词在上下文中的重要性。该文结合交互方法，提出一种结合多头注意力对齐机制的 SBERT 改进模型。该模型首先获取经 SBERT 预训练的两个文本查询的隐藏层向量；然后，计算两文本之间的相似度矩阵，并利用注意力机制分别对两个文本中的 token 再次编码，从而获得交互特征；最后进行池化，并整合全连接层进行预测。该方法引入了多头注意力对齐机制，完善了交互型文本匹配算法，加强了相似文本之间的关联度，提高了文本匹配效果。在 ATEC 2018 NLP 数据集及 CCKS 2018 微众银行客户问句匹配数据集上，对该方法进行验证，实验结果表明，与当前流行的 5 种文本相似度匹配模型 ESIM、ConSERT、BERT-whitening、SimCSE 以及 baseline 模型 SBERT 相比，本文模型在 F1 评价指标上分别达到了 84.7% 和90.4%，比 Baseline 分别提高了 18.6% 和 8.7%，在准确率以及召回率方面也表现出了较好的效果，且具备一定的鲁棒性。

摘要:摩擦纳米发电机具有结构简单、适用性广的优点，近年来是热门的研究内容。但在实际应用中，摩擦纳米发电机仍面临诸多技术难题：传统摩擦纳米发电机的能量来自摩擦产生的电荷，但摩擦过程中产生的热量会转换成内能，这极大程度降低了能量转换效率，且容易损耗摩擦层材料，进而影响摩擦发电机的耐久性；由于物理接触的摩擦力存在，其机械结构需要较大的外界驱动力，当外界只有较为轻微的机械晃动(如人走路)时，难以有效驱动相应的机械结构，无法实现高频操作；由于摩擦力和器件输出能力均与器件的摩擦面积成正比，因此多层堆叠的器件会随着有效面积的增大而难以驱动。该文基于可编程摩擦纳米发电机的原理，提出了一种晃动式脉冲发生器，通过摇晃小尺寸的器件可实现百伏级的脉冲电压输出。即使器件的摩擦层材料相同，如聚四氟乙烯薄膜，仍能实现较高的电压输出，且摩擦层不需要接触式摩擦，可将器件的摩擦能量损耗最小化，降低驱动器件所需的能量阈值，提高能量转化效率。