摘要：目的基于三维(3D)U-net深度学习模型,建立预测CT引导下宫颈癌近距离治疗计划的3D空间剂量分布。方法2021年4-9月收集114例宫颈癌患者三维近距离放疗计划(处方剂量6 Gy)组成数据集,按84∶11∶19划分为训练集、验证集、测试集。利用3D U-net模型进行500次(epoch)训练,分别评估测试集病例体素级的平均剂量偏差(MDD)与绝对剂量偏差(MADD)、等剂量面包围体积的戴斯系数(DSC)、处方剂量适形度指数(CI)、高危临床靶区(HRCTV)的D_(90)和平均剂量D_(mean)、膀胱、直肠、小肠、结肠的D_(1 cm^(3))与D_(2 cm^(3))剂量学参数。结果测试集中19例患者的3D剂量矩阵MDD与MADD分别为-0.01±0.03和(0.04±0.01)Gy。50%到150%处方剂量的DSC在0.89到0.94之间,处方剂量CI为0.70±0.04。HRCTV的D90的平均偏差为2.22%,D_(mean)的偏差为-4.30%。膀胱、直肠、小肠、结肠的D_(1 cm^(3))与D_(2 cm^(3))最大偏差分别为2.46%和2.58%。模型预测平均耗时2.5 s。结论本研究实现了一种基于3D U-net的预测宫颈癌3D剂量分布的深度学习模型,为宫颈癌近距离治疗自动化设计奠定基础。

摘要：雷公藤甲素(TL)是从卫矛科雷公藤中提取的环氧二萜内酯,具有显著的抗炎和免疫抑制活性,但TL本身毒性较大、水溶性差、治疗窗窄,极大地限制其在临床上的应用。以炎症部位过度表达的诱导型一氧化氮合酶(iNOS)为靶点,在TL结构中引入iNOS底物及其类似物设计合成系列雷公藤甲素氨基酸前药,提高其水溶性和靶向性。雷公藤甲素氨基酸前药的化学合成以TL为原料,首先与琥珀酸酐缩合得到雷公藤甲素琥珀酸酯(TR),然后在HATU/DIPEA缩合体系下与未保护ω-NH 2的氨基酸一锅法合成9个目标化合物(TR-1~TR-9),其结构经^1H-NMR,^13C-NMR和HRMS(ESI)确证。雷公藤甲素氨基酸前药的HPLC归一化含量和稳定性均满足后续的生物活性实验要求,有利于该类新药筛选的顺利实施。

摘要：【目的】针对大豆玉米气吸式精量播种机在作业过程中出现的漏播现象,设计一种实时的自动补种系统,并通过台架试验验证系统工作性能、确定补种系统的最优参数组合,以减少播种作业中的漏播指数。【方法】利用对射式光电传感器对播种情况进行检测,当检测到漏播时由步进电机驱动补种装置进行补种。【结果】以玉米种子为研究对象,通过多因素试验和响应曲面法分析,补种装置在真空度为4.3 kPa,补种盘转速为27 r/min、吸种孔直径为5 mm时补种效果最优。台架试验表明,当补种系统的参数为最优时,播种合格指数为93.68%、漏播指数为2.38%,合格指数较原排种装置上升2.34%,漏播指数较原排种装置下降3.09%。【结论】研究设计的补种系统能实现实时补种、提高播种合格指数、降低漏播指数。

摘要：针对爬壁机器人难以在储罐外壁实现全遍历检测的问题,提出了一种基于滚动窗口的优先级启发式路径规划算法。在滚动的可视窗口内基于栅格地图进行环境建模,利用优先级启发式算法在滚动的规划窗口内实现对遍历路径的搜索;针对环境中存在U型障碍物的情况,进行了U型障碍物识别和U型障碍物区域直接填充;当机器人陷入死区时,采用死区逃离算法使机器人顺利逃离死区。仿真结果表明,该路径规划方法能指导爬壁机器人在未知储罐外壁环境的情况下实现高效全遍历。研究结果对提高爬壁机器人在储罐外壁的遍历效率具有一定的理论和工程意义。

摘要：空间众包技术在现实物理世界中有着丰富的应用场景,得到学术界和工业界的广泛关注.任务分配是空间众包的主要研究问题之一,即把工人分配给合适的任务.但是现有的任务分配方法大多假设众包工人和空间任务出现的位置和时间是已知的,忽略了真实的众包平台中众包工人和空间任务的动态变化,由于空间众包平台的强时效性,这种情况下设计的分配方式只能得到局部最优分配结果.提出最大价值最小成本任务分配的新问题,目标是对当前和未来的工人进行分配,使用最小的移动成本获得最大的分配价值.为解决这一问题,提出了基于轨迹的任务分布预测方法及基于核密度估计的工人分布预测方法,设计基于位置预测的任务分配算法来计算众包工人和空间任务的相对最优分配策略.所提位置预测方法利用图卷积神经网络和ConvLSTM模型进行预测,相较传统基于网格的位置分布预测更加精确和稳定.基于位置预测的启发式分配算法可以在线性时间内结合预测得到的位置信息完成任务分配,更加契合空间众包平台的强时效性.在真实数据集上进行大量实验来证明所提方法的有效性,相比于基于网格的预测方法,任务/工人位置预测准确率分别提高了15.7%和18.8%.

摘要：不平衡数据是机器学习中普遍存在的问题并得到广泛研究,即少数类的样本数量远远小于多数类样本的数量.传统基于最小化错误率方法的不足在于:分类结果会倾向于多数类,造成少数类的精度降低,通常还存在时间复杂度较高的问题.为解决上述问题,提出一种基于样本空间分布的数据采样方法,伪负样本采样方法.伪负样本指被标记为负样本(多数类)但与正样本(少数类)有很大相关性的样本.算法主要包括3个关键步骤:1)计算正样本的空间分布中心并得到每个正样本到空间中心的平均距离;2)以同样的距离计算方法计算每个负样本到空间分布中心的距离,并与平均距离进行比较,将其距离小于平均距离的负样本标记为伪负样本;3)将伪负样本从负样本集中删除并加入到正样本集中.算法的优势在于不改变原始数据集的数量,因此不会引入噪声样本或导致潜在信息丢失;在不降低整体分类精度的情况下,提高少数类的精确度.此外,其时间复杂度较低.经过13个数据进行多角度实验,表明伪负样本采样方法具有较高的预测准确性.

摘要：电视弹幕广告作为弹幕技术在电视媒介中的拓展应用,实现了从小众走向大众的渐成规模式发展。弹幕广告的形态经历了由最初单纯的自发弹幕行为到实时互动的弹幕形态,进而再到与电视等传统媒介结合形成新形态的嬗变,提升了电视媒介广告的娱乐性、互动性和观众黏性。本文在简要阐述电视弹幕广告的基本内涵及特征上,结合弹幕广告的发展对电视弹幕广告的形态嬗变进行分析,最后对电视弹幕广告所蕴含的创意蕴意予以揭示。

摘要：随着当前物联网边缘计算技术的发展,使得物联网数据安全访问的问题日益严峻,传统的基于用户权限的数据访问控制策略不能很好解决相关数据安全访问控制问题。为此,从用户身份认证和数据访问控制等方面研究物联网数据安全共享问题的解决方案。以物联网农田环境数据安全共享系统为应用背景,提出了一种基于用户属性和用户行为的数据安全访问控制模型,该模型以用户行为构建信任机制,并结合用户属性的设置与判定共同实现系统的数据安全访问控制。给出了模型的规则定义与构建、具体结构设计、数据处理控制流程以及用户信任度评价体系设计的详细过程及实例分析。通过分析结果表明,该模型设计具有较好的动态性和扩展性,能够实现物联网中用户对农田环境数据的安全访问,从而解决物联网数据安全共享问题。

摘要：适体酶是一种常用的人工核糖开关,被广泛用于基因表达调控,目前报道最多且更加成熟的仍是抑制类型(OFF)的适体酶,激活类型(ON)的适体酶报道较少且效率不高,为获得更多激活类型的适体酶,设计并验证可响应卡那霉素调节的激活型适体酶.通过理性设计适体酶linker部分,使用适体酶控制表达卡那霉素抗性基因和荧光蛋白,在大肠杆菌中进行验证及评估.设计了7个不同linker的适体酶结构,在通过大肠杆菌平台进行验证时,其中4个无法在卡那霉素抗性平板上正常生长,3个结构能够正常生长,引入荧光蛋白评估这3个结构发现,这3个结构都能够响应卡那霉素的调节,其调控效率分别为1.93倍、2.99倍和1.43倍.本研究成功实现了在大肠杆菌中对抗生素类型适体酶的验证和评估,并且通过这一策略获得了3个激活类型,响应卡那霉素调节的适体酶结构.

摘要：针对超声波检测的储罐缺陷的面积量化问题,提出一种改进的储罐腐蚀缺陷面积量化模型。该模型利用XGBoost的特征重要度对人工神经网络(ANN)的参数进行先验初始化实现ANN模型的改进。该模型可以更快的收敛,并且提高准确率。按照国家标准设计实验平台,获取实验信号,并提取信号的统计特征得到特征数据集,利用数据集训练和测试改进的模型,并与传统模型进行对比。通过实验验证得出,改进的ANN模型能够更快的收敛,并且准确量化缺陷面积,相比于ANN量化模型,在训练集上准确率提高了17.9%,达到了98.3%,在测试集上提高了16.6%,达到了92.2%。