针对认知无线电网络中出现的两种自私行为问题,结合分簇式认知无线电网络体系结构,提出两种相应的安全解决方案.对路由发现阶段,由信道协商过程产生的隐藏可用信道信息的自私行为,首先通过可信簇头发现自私节点,然后由簇头向目的节点发送转发节点的可用数据信道信息来避免自私行为.对拒绝转发数据包的自私行为,通过节点监视机制确定自私节点,从而避免在路由过程中将自私节点作为转发节点.为了便于检验两种安全解决方案的有效性和可行性,设计了一种分布式认知无线电网络按需路由协议.理论分析和仿真实验表明,这两种自私行为问题可严重降低网络通信性能,相应的安全解决方案是有效和可行的,可分别显著提高合作节点的平均吞吐量和网络吞吐率

一、免疫的概念 是机体免疫系统识别自身与异己抗原,并通过免疫应答排除抗原性异物, 以维持机体生理平衡的功能

病毒对机体宿主细胞的损伤作用有哪些? 病毒对宿主细胞的直接损伤:杀细胞效 应、包涵体形成、细胞膜改变、细胞转化、 细胞凋亡、免疫抑制。 病毒对宿主细胞的间接损伤:体液免疫 损伤作用、细胞免疫损伤作用、免疫耐受 性

分式规划在管理模型中时常遇到,而且在一般情况下变量个数很多。Gilmore和Gomory提出一种算法[1],将分式规划用变形的单纯形法来求解。本文论述了Gilmore—Gomory算法在迭代过程中有可能产生死循环,从而造成计算失败。为克服这个缺陷,本文给出了一种避免死循环的迭代规则,使该算法臻于完善

学习本门课程的总体要求 1.熟悉免疫组织化学和原位PCR的技术特点及其原理 2.掌握免疫组织化学染色的操作流程 3熟悉免疫化学反应相关术语及其所用免疫试剂的来源和质量控制 4.了解多克隆抗体制备程序与操作要求 5.了解单克隆抗体制备原理和步骤

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

长期以来,各种传统的特殊染色技术、免疫组 织化学、原位杂交等研究方法均建立在常规病理组 织切片基础上,一张玻片上只能载有限的组织做 种测试,仅用于日常临床病理诊断尚可胜任,但要 从事大规模、多样本的科研则费时、费力。自1998 年由 Kononen等叫构建了第一个组织微阵列后,组 织芯片技术得到极大发展,其无疑给病理学研究开 辟了新天地。目前已有大量应用这一技术进行肿瘤 病理学研究的报道,短短数年国内关于运用组 图1b单个组织芯(乳腺浸润性导管癌)HE染色。 织芯片的文章已达126篇之多(截止2004年12 月)9其主要集中于免疫组织化学和原位杂交技 术在组织芯片上对各种不同肿瘤的研究,并充分体 现了该技术高通量( high-throughput)、快速、省时 用途广等优点,同时运用该技术也发现了一些肿瘤 特异性基因产物和与肿瘤生物学行为有关的免疫 标志物。当然在运用该技术时也发现了一些问题

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