12、分布式、无政府状态的免疫组织:半自主“魔像”的运作

分布式、无政府状态的免疫组织:半自主“魔像”的运作

软连接与硬连接系统

免疫系统能否完成保障个体生存、抵御内外侵害的必要工作呢?人们常将神经系统和免疫系统进行类比,但实际上免疫系统的输入更多样,输出能力也更强。我们可能认为免疫系统应是高度有序、遵循可靠规则运行的,然而事实并非如此。以抗体和T细胞受体的基因重排为例,这一过程似乎充满随机性,且每个个体的组合都是独特的。

免疫系统在很大程度上以分布式、模块化的方式运行,模块间的协作是软连接的,具有很大的随机性。与之相对的是硬连接系统,如汽车及其装配线。汽车由底盘等基本框架组件,加上发动机、转向系统等独立组件,每个组件又包含活塞等子组件构成。最终产品各部件同步运行,驾驶员可间接控制。在硬连接系统中,操作员无需了解子组件的协作情况,且系统有调节组件来调整输出。

而免疫系统的超级组件产物需具备多种可变特性,同时又要能稳定发挥作用。这些特性的异质性主要有两类:一是不同淋巴细胞亚群的受体库元素,需适应周围配体的多样性;二是效应结构的多样性稍低,它们协作完成免疫系统的必要功能。此外,抗原、激素、细胞因子等内外环境信号因子也会影响免疫反应结果,使其难以预测。不过,免疫系统中也存在调节机制,如调节性T细胞和细胞死亡途径成员等。

接下来,我们将从抗原加工的不确定性、免疫优势的本质以及细胞间调节的结果这三个方面,探讨免疫系统的可预测性问题。

魔像的本质
魔像的特征

在犹太神秘民间传说中,魔像是由尘土和泥土按照复杂的拉比规定创造的类人生物。最著名的是布拉格魔像“约瑟夫”,由拉比洛伊(约1520 - 1609)创造,用于保护犹太人免受邪恶和迫害。魔像强大但推理能力有限,常

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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