35例恶性肿瘤患者淋巴细胞Ag-NORs检测分析

目的细胞核仁形成区(NORs)由核糖体RNA基因组成,位于此区调控rRNA转录的酸性非组蛋白可被硝酸银染色(Ag-NOR),肿瘤细胞中Ag-NOR数目、分布和强度可作为肿瘤诊断、细胞分型和分化分级的重要指标。由于肿瘤细胞相关分子等的毒性作用,患者淋巴细胞NORs区的酸性非组蛋白得以表达。有别于非恶性疾病,并以此进行肿瘤诊断和病情监测。方法北京健尔康医疗设备有限公司提供的KL型肿瘤免疫图像分析系统,5%硝酸银及相应的银染试剂,RPMI1640培养液,普通细胞银染技术对患者外周血淋巴细胞染色。选择35例恶性肿瘤患者及35例健康对照者,经培养、制片、银染、图像分析四个步骤,计算T淋巴细胞核银染面积与细胞面积比值(即I.S%值)。结果对70例正常者和各种肿瘤患者的淋巴细胞酸性非组蛋白表达活性进行了对比研究,发现恶性疾病与正常者之间有明显差异。35例肿瘤患者中有28例阳性结果,有统计学意义,说明I.S%阳性结果与肿瘤有较密切联系,但并无特异性,这与有关文献报道相符。结论外周血T淋巴细胞Ag-NORs检测,可作为恶性肿瘤诊断及病情监测的重要参考指标。     

甚高频ACARS通信系统物理层信号处理单元设计

通过对民航ACARS数据链通信系统物理层的深入研究,采用通用信号处理开发平台,设计 开发了DSB-AM/MSK调制解调器,引入CSMA忙闲检测及信道质量检测机制,结合实际 工程应用,实现了与国际民航电台的可靠互通,为民航ACARS通信系统的自主工程研制奠定 了基础。     

改进的基于长时谱能量差异和基音比例的语音检测方法

语音检测是语音信号处理的前端,利用长时谱能量差异特征的语音检测无法区分突 发噪声和语音,掺杂着突发噪声的语音信号会对语音处理系统带来不良影响。提出了一 种基于长时谱能量差异特征和基音比例特征相结合的语音检测方法,该方法的优点是,在利 用长时谱能量差异特征基础上引入基音比例特征,从而有效减少了将信号中突发噪声误判为 语音的错误。实验显示,该算法能够在多种信噪比环境下取得很好的检测结果。     

基于奇异值分解的多卫星信号盲检测

针对非合作低信噪比环境下的卫星通信信号检测问题,在信号子空间维数估计的基 础上,提出了一种基于奇异值分解的多卫星信号盲检测方法。该方法充分利用奇异值与特征 值之间的关系,设计检测统计量将多个信号能量集中起来进行考虑,以适应更低的信噪比, 并从理论上对检测性能进行了推导分析。仿真结果表明,该方法简单高效,针对不同的卫星 信号,在虚警概率小于1%、信噪比为-11 dB时,盲检测概率均可达90%以上;同时能够 在低信噪比环境下适应多信号环境,且其计算量相对特征值方法减少了一个数量级,更适合 应用在星载设备上。     

地籍宗地时空数据库中的变化检测

研究目的：针对地籍时空数据库中不同时期的宗地数据无法判断其变化类型的问题,探索研究一种能够准确检测出不同时期宗地发生的变化信息并进一步进行数据挖掘的方法。研究方法：对地籍时空数据库中的宗地数据采用增量信息提取算法提取出不同时期宗地数据之间的增量信息,并通过模式识别分析出其各种变化类型;通过ArcGIS二次开发设计一个变化检测系统,自动完成其检测过程。研究结果：通过该变化检测系统检测出的两个时期之间的宗地变化信息准确无误。研究结论：通过ArcGIS二次开发地籍数据库变化检测系统,能够准确提取宗地数据的变化数据,通过分析宗地的变化信息并进一步进行数据挖掘,对地理国情监测与土地利用决策有着重要意义。     

弱暂态正弦信号的检测

将Duffing振子用于弱暂态正弦信号的检测,发现可被检测的暂态正弦信号的持续时间下限为12个周期,对相位随机分布并淹没在噪声中的弱暂态正弦信号可以用一组(16个)Duffing方程检测到,对到达时间的定位可以精确到一个周期。     

基于并行粒子群算法的解相关多用户检测

将“联姻”策略应用在粒子群算法中。提出一种并行粒子群算法（PPSO）。该算法可以有效地加强种群之间的联系，保证单个种群中的粒子在进化过程中的多样性，从而可获得更高效的搜索性能。分析了将并行粒子群算法应用于直接扩频CDMA解相关多用户检测的理论依据和实际性能。仿真结果证明该算法能够减小计算的复杂度，在抗多址干扰能力上比传统的匹配接收机和解相关接收机有显著的提高，与解相关接收机的抗远近能力相当，且比基于遗传算法的接收机具有更快的收敛速度。     

DS-CDMA系统的一种进化规划多用户检测算法

针对码分多址接入（CDMA）系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题，结合CDMA通信的实际特点，利用进化规划免去了交叉操作因而计算复杂度小的特点，提出了一种基于进化规划的多用户检测问题的优化处理方法。实验结果表明本方法可获得接近最佳检测的性能，但计算复杂度降低。     

校园网中入侵检测与防火墙的结合应用

文章提出将入侵检测与防火墙结合起来互动应用在校园网中,从而达到提高校园网络系统的安全防护水平。     

Do Sentiments Matter in Fraud Detection? Estimating Semantic Orientation of Annual Reports

We present a novel approach for analysing the qualitative content of annual reports. Using natural language processing techniques we determine if sentiment expressed in the text matters in fraud detection. We focus on the Management Discussion and Analysis (MD&A) section of annual reports because of the nonfactual content present in this section, unlike other components of the annual reports. We measure the sentiment expressed in the text on the dimensions of polarity, subjectivity, and intensity and investigate in depth whether truthful and fraudulent MD&As differ in terms of sentiment polarity, sentiment subjectivity and sentiment intensity. Our results show that fraudulent MD&As on average contain three times more positive sentiment and four times more negative sentiment compared with truthful MD&As. This suggests that use of both positive and negative sentiment is more pronounced in fraudulent MD&As. We further find that, compared with truthful MD&As, fraudulent MD&As contain a greater proportion of subjective content than objective content. This suggests that the use of subjectivity clues such as presence of too many adjectives and adverbs could be an indicator of fraud. Clear cases of fraud show a higher intensity of sentiment exhibited by more use of adverbs in the “adverb modifying adjective” pattern. Based on the results of this study, frequent use of intensifiers, particularly in this pattern, could be another indicator of fraud. Moreover, the dimensions of subjectivity and intensity help in accurately classifying borderline examples of MD&As (that are equal in sentiment polarity) into fraudulent and truthful categories. When taken together, these findings suggest that fraudulent MD&As in contrast to truthful MD&As contain higher sentiment content. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.