对驾驶员行为进行分类的能力为更高级的驾驶员辅助系统奠定了基础。 本研究旨在研究驱动程序模式和分类特征。 北京的225位非专业驾驶员通过标准驾驶员行为问卷（DBQ）进行了驾驶员行为自我报告调查。 通过统计分析验证了问卷的信度。 验证性因素分析（CFA）用于分析潜在的因素结构。 从问卷调查结果中提取速度优势，空间占用，竞争权和竞争空间优势，以量化驾驶员特征。 基于模糊C均值（FCM）算法，以四个因素为模式特征，讨论了驾驶员分类分布的数量。 然后通过统计指标确定驾驶员分类的数量。 将分类结果与调查驾驶员是否在五年内发生交通事故的调查结果进行比较，可以看出分类结果与实际驾驶条件相同。 最后，分析了驾驶行为的人口统计特征和类型之间的相关性。 女性比男性更有可能进行谨慎驾驶，驾驶员年龄越大，驾驶经验越少，驾驶行为就越谨慎和适度。

Fc受体介导的针对癌细胞的巨噬细胞吞噬作用是癌症免疫治疗中的重要机制。 关于巨噬细胞吞噬作用的传统研究是基于光学显微镜，由于200 nm的分辨率极限，无法揭示详细信息。 仍缺乏在微米和纳米水平上定量研究巨噬细胞吞噬作用的研究。 原子力显微镜（AFM）的出现为在自然条件下以单细胞和单分子水平定量研究生物学过程提供了一种出色的分析工具。 在这项工作中，我们结合了原子力显微镜和荧光显微镜，以可视化和量化在Fc受体介导的巨噬细胞对癌细胞的吞噬过程中细胞形态和机械特性的详细变化。 通过荧光染色可辨别淋巴瘤细胞。 然后，通过延时光学显微镜观察吞噬作用的动态过程。 接下来，在荧光识别的指导下，应用原子力显微镜研究巨噬细胞吞噬过程中的详细细胞行为。 原子力显微镜成像揭示了巨噬细胞吞噬作用的不同步骤在细胞超微结构中的独特特征。 AFM细胞的机械性能测量表明，癌细胞与巨噬细胞的结合可能会使巨噬细胞变硬。 实验结果提供了新的见解，以了解Fc受体介导的巨噬细胞吞噬作用。

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具混合时滞和Markov参数切换的模糊细胞神经网络模态依赖随机稳定性条件

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