免疫应答的遗传调控 分子水平的免疫调节 细胞水平的调节 整体水平的调节 第一节 免疫应答的遗传控制 1. TCR、BCR编码基因 2. MHC编码基因 第二节 分子水平的免疫调节 一．抗原的调节 二．特异性抗体的反馈调节 三．补体活化片段的调节 四．免疫细胞表面分子与相应受体的调节 第三节 细胞水平的调节 一．T细胞的免疫调节作用 二．B细胞的免疫调节作用 三．抗原活化诱导的细胞死亡(AICD) 第四节 整体水平的调节 神经-内分泌-免疫系统的网络调节 – 神经-内分泌对免疫的调节 – 免疫对神经-内分泌的调节

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

愈是现代化的政府体系，信息的流动过程在政府过程中的地位就愈益重要。正因为如此，发挥着政治沟通作用的信息传输网络，被一些政治学家称之为“政府的神经”。 第一节 80年代中期之前：单通道的信息传输与反馈体制 第二节 80年代以来：“五位一体”的混合型信息传输体制 第三节 中国政府的政务信息工作

(1） 产生的背景 (a) 更好的映射非线性函数 (b) 模拟人类神经系统,分工合作 (c) 在控制中,克服“时间交叉” (Temporal Crosstalk) 现象

模块（组合）网络 （1） 产生的背景 （a) 更好的映射非线性函数 （b) 模拟人类神经系统,分工合作 （c) 在控制中,克服“时间交叉”(Temporal Crosstalk) 现象

通信自动化系统( c ommunication automat ion System,CAS)是智能大厦的“中枢神经”系统,满足 办公自动化、大厦内外通信的需要,提供最有效的信息 服务。 智能大厦的通信网络是以数字程控交换机为核心, 以话音信号为主,并兼有数据信号、传真、图像资料传、输的通信网络

在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于小波网络的集成的混沌时间序列判定一预测算法

准确预测机场航班延误情况,对于全面协调空管、机场、航空公司的运行至关重要。目前,长短期记忆(LSTM)神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在预测方面,精度明显高于传统的机器学习预测方法

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性