摘要：筛查乳腺癌易感基因2(BRCA2)基因突变对于乳腺癌患病风险评估、发病检测、早期诊断及基因治疗均具有重要临床意义。现有乳腺癌基因传感检测方法大多需要复杂的处理过程,成本较高且对单碱基突变识别能力较弱。为简化基因传感器制备过程,提高其应用可能性,文章通过DNA分子发夹结构设计,一步实现了BRCA2的检测。其中分子发夹茎部含BRCA2互补序列,茎与环连接处标记四甲基罗丹明荧光基团(TAMRA),环部5个G碱基通过光诱导电子转移猝灭部分荧光信号,降低背景荧光信号;待测BRCA2序列与发夹茎部序列竞争结合,发夹结构被打开,荧光信号上升,测量上升的荧光信号强度即可实现一步法定量检测靶基因。优化实验结果表明,分子发夹浓度不同时,传感器检测范围不同。当分子发夹浓度为150 nmol·L^(-1)时,对BRCA2的线性检测区间为1~50 nmol·L^(-1);浓度为300和600 nmol·L^(-1)时,线性检测区间分别为1~100和1~200 nmol·L^(-1)。三种浓度传感器检出限分别为0.54、0.72和1.81 nmol·L^(-1)。此外,传感器对BRCA2的特异性检测较为突出,尤其对单碱基突变的识别能力较强。该方法制备与检测过程简单且特异性突出,不仅可用于乳腺癌高危人群的早期筛查,还可拓展应用于其他种类的基因检测,为基因传感器的推广应用提供一种制备简单、操作便捷的新方法。

摘要：随着微博、抖音、贴吧等新兴网络社交媒体的发展,大量用户开始喜欢使用这些平台进行发布和获取信息,因此累积了大量舆情数据。为了能够及时监测网络舆论动向,更好地维护互联网的安全运营和网络安全,针对实时微博数据,研究设计了一种基于SnowNLP的微博网络舆情分析系统。该系统由舆情数据采集、舆情数据分析和舆情数据可视化组成,能够实现微博数据文本挖掘、网络舆情数据情感分析、舆情数据与关键词匹配结果统计等功能,并能够对微博内容情感分析结果、用户等级、内容分词结果等进行可视化展示。实验测试结果表明:该系统功能运行正常,同时验证了设计方案的可行性和有效性。系统在网络舆情监测领域具有重要的应用价值。

摘要：传统的医疗模式很难及时获取人的健康数据,不能实现对老年人健康及姿态信息的实时监控。文中以STM32F103单片机为核心控制器,采用心率血氧传感器、姿态传感器等采集身体健康数据,通过MQTT物联网协议将其上传至阿里云平台,并应用云端数据分析处理平台对身体健康数据进行实时分析和预警。系统经过测试,当用户跌倒或心率血压异常时,设备会发出警报声,提醒周围人进行救护,同时监护人手机会收到异常预警。

摘要：基于图像信息的辅助,提高从非结构化文本中识别命名实体的准确率,可以有效缓解社交媒体场景中因短文本语义信息不全而产生歧义,图片多却不能发挥作用的问题.尽管现有的研究通常采用跨模态注意力机制合并文本和图像的语义表示,但是大多不能建立一个一致的表示来融合两种模态之间的语义信息,且图像中的冗余信息往往会影响多模态实体识别(Multimodal Name Entity Recognition,MNER)的性能.为了解决这些问题,本文提出了一种基于异构图模型的MNER方法,可以有效利用文本和图像之间的交互信息.具体地,首先,构建了一个基于BERT-BiLSTM-CRF的实体识别模型,识别出文本中可能存在的实体;其次,以文本中可能存在的实体作为两个模态之间的桥梁,设计了一个由Token、实体和视觉对象组成的异构图网络,并定义了两种边来表示相互间的语义关系;最后,基于文本和图像组成的异构图,设计了一种多模态融合模型(MHGT),从而减轻了图像噪声的负面影响.在两个通用的MNER数据集上的实验结果表明,本文提出的多模态实体识别方法在Twitter2015和Twitter2017上分别获得了75.26%和86.51%的F1值,优于基线模型的性能.

摘要：为了解决图像卡通化没有突出表达图像中的重要特征信息及边缘处理不足的问题,提出融合注意力机制和结构线提取的图像卡通化方法.构建融合注意力机制的生成器网络,通过空间和通道融合特征间的联系,从不同的特征中提取更加重要和丰富的图像信息.为了更好地实现对卡通纹理的学习,设计与全局并行的线提取区域处理模块(LERM),以便对卡通纹理的边缘区域进行对抗性训练.该方法不仅在重要区域和细节方面生成了高感知质量的卡通化图像,而且避免了内容和颜色的损失.大量的实验结果表明,利用该方法取得了更好的卡通风格化效果,验证了该方法的有效性,.

摘要：为提高在线实验教学平台应用的便捷性和实验考核的智能性，构建基于云存储的在线实验教学平台。该平台基于MVVM架构开发，分为视图层、通信层、业务层、数据持久化层以及数据库层，应用HTTPS协议、CDN云存储、RBAC访问控制等技术，很好地实现了在线实验教学平台的核心功能。试用结果表明，系统能够有效地支撑实验教学活动的线上开展，提高了实验教学效率，具有很好的应用推广价值。

摘要：【目的】常见膜式结构和悬浮式结构的MEMS气体传感器在垂直方向上存在寄生电场,会对气体传感器的检测信号造成一定影响。为了降低寄生电场对气体传感器性能的影响,提出了一种共面结构的MEMS气体传感器,并对其微热板进行了建模仿真及优化。【方法】利用SolidWorks对共面式MEMS气体传感器进行建模,并通过有限元分析方法从热稳定性、机械稳定性等方面对微热板进行了仿真。【结果】仿真结果表明:共面结构的微热板可以在整个气体传感器的测量区域内提供稳定、均匀的热分布,并且可以避免高温工作时微热板加热电极和气体传感器测量电极之间相互连通,为MEMS气体传感器提供优异的测量环境。【结论】共面式MEMS气体传感器不仅可以有效降低垂直方向上的寄生电场对传感器性能的影响,而且可以简化气体传感器的工艺流程。仿真结果也证明了共面结构的可行性,为实际MEMS气体传感器的设计和制备提供参考依据。

摘要：为适应物联网岗位对较强专业技能和项目实践能力的专业人才需求,基于新工科和工程教育认证标准对“物联网企业项目实习”进行课程建设。以学生专业技能的综合运用能力、自主学习能力、应用创新能力和项目管理能力培养为目标,制定了支撑对应毕业要求观测点的课程目标,并围绕企业项目选定、课程教学设计、课程组织、课程考核和评价等方面进行了有益探索。

摘要：突发公共卫生事件下,疫情传播风险可以理解为人群流动过程中人员与人员之间直接/间接接触引起的关联人员之间的疫情传播风险.针对现有基于人群流动的疫情传播风险推演方法简化了人员内部流动对疫情扩散的影响,难以直接用于城市精细化管控方案制定的问题,提出一种群组仿真驱动的疫情传播风险推演方法.首先将人群流动造成的疫情传播风险抽象为人群流动和飞沫扩散运动综合作用造成的疫情传播风险;然后采用融合人群运动建模、车流运动建模的群组仿真方法以及飞沫扩散行为建模方法,实现疫情传播风险的仿真推演;最后采用分层级可视化方法对地理环境、飞沫传播、个体人群流动以及疫情传播风险态势等进行三维可视呈现及交互式管控推演.园区级单位版和城市级政府版的新冠疫情防控平台应用实例结果表明,所提方法可以为决策者制定精细化管控方案提供科学指导.

摘要：服装的风格设计对提升服装整体美感与客户满意度具有重要作用。以青花瓷图像、敦煌壁画以及杨柳青年画为风格图,以服装图像为内容图,利用VG G-19网络模型提取内容图像和风格图像的特征,并引入像素均值损失函数,在内容图像的亮度通道上进行风格迁移;在图像分割模型YOLACT中引入ResNe t-B、ResNe t-C以及ResNe t-D变体,将激活函数ReLU替换为Swish,引入基于Sof t-NMS的候选框筛选算法;通过基于全向梯度的风格化边缘提取算法增强服装的边缘效果,利用去噪卷积神经网络对风格化图像去噪。实验结果显示:所生成的风格化图像达到了全局色彩信息更为协调的观感,图像分割精度得到提升,图像的边缘信息得到增强,噪点消除明显,清晰度依然维持,所提出的一系列方法可以辅助服装风格设计,拓宽了风格迁移的应用范围。