27、2,3,7,8 - 四氯二苯并 - p - 二噁英的剂量反应建模及基准剂量法

2,3,7,8 - 四氯二苯并 - p - 二噁英的剂量反应建模及基准剂量法

1. 2,3,7,8 - 四氯二苯并 - p - 二噁英(TCDD)的相关研究

1.1 模型研究

在对TCDD的研究中,不同模型对数据的拟合和风险外推存在差异。Andersen等人(1993)修改了Leung等人(1990)的模型,以稳态模型预测CYP1A2,将CYP1A1作为时间依赖过程进行预测,还将肿瘤促进与CYP1A1的诱导相关联,并研究了低剂量的非线性情况。Kohn等人(1993)提出了一个包含上述所有酶和受体浓度的TCDD生物化学综合模型,用于描述TCDD在生理和细胞水平上对生物体的影响。

1.2 实验动物反应

多项慢性研究表明,TCDD在多种物种的多个部位对雌雄两性均具有致癌性。在大鼠中,观察到的TCDD最低不良影响是肝腺瘤的发生,它还会导致雄性大鼠甲状腺肿瘤。最敏感的非致癌效应包括子宫内膜异位症、发育性神经行为(认知)效应、发育性生殖效应(精子数量、雌性泌尿生殖系统畸形)和免疫毒性效应。最敏感的生化效应是CYP1A1和CYP1A2的诱导、表皮生长因子受体(EGFR)下调和氧化应激。

TCDD不会与DNA发生共价结合,也未观察到直接的DNA损伤(即遗传毒性)效应,这支持了TCDD不是致癌起始剂的假设。启动 - 促进实验将TCDD归类为促进剂,小鼠皮肤研究也支持TCDD缺乏起始活性但具有促进先前启动病变生长的能力,这与芳烃受体(AhR)作为毒性效应介质的作用一致。TCDD增强局灶性肝病变细胞增殖并抑制凋亡过程的能力进一步支持了其间接致癌机制。

不同学者使用了不同模型来研究TCDD的致癌作用:
- Thorslund(

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算的核心架构包含策略网络与价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算在复杂环境中的决策精度。 为提升算稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索与利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性与环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值与理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值