9、埃博拉病毒与HIV感染的深度解析

埃博拉病毒与HIV感染的深度解析

埃博拉病毒感染

埃博拉病毒(EBOV)是一种对人类极具致病性的病毒,如今已成为全球最致命的病原体之一。埃博拉患者的死亡主要与病毒血症失控以及缺乏有效的免疫反应有关,比如抗体水平较低,感染部位没有细胞浸润。

在埃博拉病毒感染的研究中,数学模型发挥了重要作用。Nguyen等人的模型聚焦于埃博拉病毒与宿主细胞(绿猴的上皮细胞)之间的相互作用。非人类灵长类动物(NHPs)的实验数据对理解人类的病毒感染动态有很大帮助,因为可以在可控和已知的条件下进行所需的实验。

疫苗接种的时间窗口

研究发现,疫苗接种的时间对预防埃博拉病毒感染至关重要。当接种疫苗的NHPs在第113天(约四个月)再次受到攻击时,它们全部存活;而在第234天(约八个月)再次受到攻击时,它们全部死亡。在人类中,抗体的持久性研究结果并不一致,有些研究显示抗体滴度在两到六个月后急剧下降,而另一些研究则表明抗体滴度在360天内保持不变。这种抗体的持久存在有望延长疫苗接种的时间窗口左侧,为埃博拉的预防提供更乐观的机会。

接种时间 结果
第113天(约四个月) 接种疫苗的NHPs全部存活
第234天(约八个月) 接种疫苗的NHPs全部死亡
抗体反应

抗体反应是埃博拉病毒感染

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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