【摘 要】
：
真皮成纤维细胞（dermal fibroblasts, DFs）是真皮的主要细胞类型，负责细胞外基质（extracellular matrix, ECM）的合成和重构。不同解剖层次、不同发育和演变阶段、不同物理环境的成纤维细胞对创面损伤的反应和功能不同，它们以自己的方式重塑细胞外基质，并在不同的程度上演变为肌成纤维细胞参与创面愈合和皮肤再生。现就成纤维细胞的异质性及不同的成纤维细胞参与创面修复的不
论文部分内容阅读
真皮成纤维细胞（dermal fibroblasts, DFs）是真皮的主要细胞类型，负责细胞外基质（extracellular matrix, ECM）的合成和重构。不同解剖层次、不同发育和演变阶段、不同物理环境的成纤维细胞对创面损伤的反应和功能不同，它们以自己的方式重塑细胞外基质，并在不同的程度上演变为肌成纤维细胞参与创面愈合和皮肤再生。现就成纤维细胞的异质性及不同的成纤维细胞参与创面修复的不同方式作一综述。
其他文献
人工智能与计算机硬件技术的快速发展,推动了计算机视觉相关任务的热潮。通过单张图片重建的人体模型在人们的日常生活中得到了广泛的应用。本文综合考虑了基于单张图片的人体姿态和体型三维重建过程中存在的时间开销、重建精度等问题,利用深度学习和人体关键点检测的相关理论与技术,并结合人体参数化模型,实现对人体姿态和体型的三维重建。最后,实现了一套非接触式人体体型测量系统。本文主要研究内容如下:（1）针对现有基于
随着社交媒体和短视频平台的爆炸式增长,越来越多的人们通过拍摄视频记录分享日常或者发表自己对于某些事物的观点和看法,由此产生了海量的多模态数据。多模态情感分析任务则是利用这些多模态数据中提取和整合的语义信息来识别其中所表达的情感和情绪。多模态数据一般包含三种模态的信息,分别是文本信息,音频信息,视觉信息。每个模态的信息都具有各自独立的情感特征,而不同模态的信息之间又存在着相互影响和联系,能够为最终的
近年来,工业物联网（IIo T）推动各种智能应用迅速崛起,在制造业、医疗保健和智能交通系统等多个领域受到了极大的关注,并成功地融入了人们生活和工作。为了节约本地服务器的存储空间和更加便于数据共享,大量工业设备将业务中产生的实时感知数据和用户的敏感信息存储到云端,这为数据的储存和计算提供了高质量的按需服务。但在数据上传、网络访问和数据共享过程中,数据泄露事件频繁发生,隐私保护问题面临严峻考验。服务器
在高光谱遥感图像的采集技术发展中,新型的高光谱传感器能够实现对光谱和空间特性连续的采集。由于高光谱图像地物特征丰富,在农业、军事和环境监测以及城市的改建规划等方面有着广阔的应用前景。降低光谱数据之间的冗余、减少数据参数量和提取高光谱图像中的空间光谱联合特征是目前高光谱图像分类研究的重要内容。近年来,深度卷积神经网络在高光谱图像分类领域成为研究的热点,但是深度卷积网络模型的构建中仍然存在对高光谱图像
联邦学习可以让数据在不出本地的情况下参与模型训练,从而得到更好的模型并保护了数据和隐私安全。在《数据安全法》等旨在保护数据和隐私安全的法律法规不断出台的大背景下,联邦学习日益受到重视和广泛应用。但是联邦学习在应用过程中也容易遭到攻击,特别是后门攻击。研究联邦学习中的后门攻击方式,可以促进对于联邦学习自身安全的重视,促进联邦学习更加安全的发展。本文首先提出一种高效的正反向分裂迭代算法。本文提出的基于
随着我国现代化进程的不断增速，人们的生活水平及生活质量日益提高。美丽新农村建设、乡村振兴逐渐成为我国高质量发展的关注点。为加快改善传统农村的生活现状及人居环境，近年来，钢结构装配式农房已经成为现代化城镇建设的主要技术手段。本文旨在我国钢结构装配式建筑的大发展背景之下，充分利用装配式建筑的优点及其特性，应用BIM技术完成对户型及空间布局的优化设计，实现装配式钢结构建筑体系和新型绿色围护建材产品的完美
高光谱图像是通过高光谱遥感传感器或者成像光谱仪获得的,含有二维空间信息,第三维中包含丰富的光谱信息。因此高光谱数据被广泛地应用到地质矿产业、农林业、环境保护、综合考察和食品分析等实际应用中,已成为国内外科研、经济和国防建设的高科技技术,但是高光谱图像本身存在维度高、标记样本少、波段间相关性高、光谱空间特征提取不充分等问题,给高光谱图像地识别和分类带来了很大的困难。目前,利用卷积神经网络（Convo
微信、抖音、微博等社交媒体已渗透入人类生活与社交的方方面面,频繁地使用社交媒体成为现代人的常态,使得网络中的交互变得复杂与多元。网络通常呈现复杂的结构,且网络结构会随时间,或随人类社会活动而动态变化。信息化迅速发展的今天,在线社交网络中亿万规模的用户群体于信息传播活动中扮演着不可或缺的角色,且为学者们提供了海量的研究数据。社交网络作为信息传播最重要的载体,对其结构的研究便显得尤为重要。因此,本文重
随着深度学习在音乐与计算机技术领域的广泛应用,音乐自动生成研究作为艺术与科技的结合逐渐成为研究热点,它利用神经网络学习音乐样本中的音乐特征与风格,生成符合乐理规则的新音乐。该任务可以不依赖专业音乐人,快速高效的定制音乐,生成的可以用于抖音、快手等平台短视频的背景音乐,游戏场景音效、音乐治疗等众多场景。本文针对流行音乐的两类音乐进行生成:多轨道音乐生成和吉他和弦生成,主要研究内容如下:（1）在多轨道