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本發(fā)明公開了一種基于圖像分割的數(shù)字體積相關(guān)算法中邊界處理方法，該方法首先區(qū)分感興趣區(qū)域和背景區(qū)域，然后對要進行DVC計算的其中一套三維圖像進行圖像分割，分割為感興趣區(qū)域(VOI)和背景(BG)兩部分，在進行DVC計算時只計算VOI內(nèi)的計算點的位移和應(yīng)變；計算位移時，子體塊間的相關(guān)性匹配僅僅針對VOI部分，計算應(yīng)變時，只利用VOI內(nèi)的位移點來求解應(yīng)變。此外，本發(fā)明通過區(qū)分子體塊還有應(yīng)變計算窗口內(nèi)的連通域個數(shù)，只利用子體塊或者應(yīng)變計算窗口內(nèi)的主連通域去計算位移和應(yīng)變，進一步提高了處理復(fù)雜輪廓或者邊界時計

本發(fā)明公開一種基于格子復(fù)雜性算法的無線動態(tài)麻醉深度檢測方法。該發(fā)明方法是基于以下麻醉深度監(jiān)測裝置，該裝置包括采集模塊、無線傳輸模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、中央處理模塊、顯示模塊；采集模塊采集腦電信號對該模擬腦電信號進行放大，并將該將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字腦電信號。無線傳輸模塊通過WiFi無線網(wǎng)絡(luò)，將采集模塊輸出的數(shù)字腦電信號數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)處理模塊進行預(yù)處理；預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入中央處理模塊進行分析處理，分別計算格子復(fù)雜度、邊緣頻率、爆發(fā)抑制比，并利用決策樹算法擬合得到麻醉深度指數(shù)并顯示。由于使用了無線傳輸模塊和格子復(fù)雜性算法，使得該發(fā)明方法省去傳統(tǒng)檢測裝置的導(dǎo)線所帶來的不便，且算法簡單，實時性強。

本發(fā)明公開了一種基于改進麻雀優(yōu)化算法的光伏電池模型參數(shù)辨識方法，具體步驟如下：1)獲取光伏電池的實測電流和實測電壓；2)建立光伏電池模型，并將模型估計輸出與實際輸出的均方根誤差作為目標函數(shù)；3)將levy飛行和螺旋搜索機制融入到標準的麻雀優(yōu)化算法中，形成改進的麻雀優(yōu)化算法；4)使用改進的麻雀優(yōu)化算法最小化目標函數(shù)，對光伏電池模型的未知參數(shù)進行辨識，獲取最佳參數(shù)并建立數(shù)學(xué)模型；5)基于獲取的最佳參數(shù)及模型進行外電路i?v特性預(yù)測；本發(fā)明具有快速收斂、能夠有效避免陷入局部最優(yōu)解以及較高搜索精度的特點，能夠顯著提高對光伏電池模型參數(shù)辨識的準確性。

深圳技術(shù)大學(xué)機器視覺研究所古樂野教授團隊自主研發(fā)的紅外熱像測溫儀，實現(xiàn)非接觸式測溫，與額溫槍相比，測溫距離更遠、速度更快。首批設(shè)備已在校園內(nèi)安裝啟用。 體溫測量是防控疫情的關(guān)鍵步驟和重要手段之一。古樂野團隊研制的紅外熱像測溫儀，無需工作人員操作，無需被測人員駐留，通過速度快。對體溫異常者、未戴口罩者，該測溫儀會進行語音報警，后臺保存頭像。此外，紅外熱像測溫儀安裝簡便，軟件可升級拓展，后期可增加考勤簽到等功能。

項目背景：近年來，我國自動售貨機蓬勃發(fā)展的最佳時 期已經(jīng)到來，從零售行業(yè)的視角來看，隨著線上流量紅利的 衰退，線下流量的價值越來越突出，但線下門店業(yè)態(tài)也面臨 著高昂的人力成本和租金成本壓力。而智能化升級引入自動 售貨機，通過網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)移動支付功能以及貨物管理功能，使 得自動售貨機運營效率得以提升，業(yè)務(wù)模式上也有了無限的 想象空間。隨著移動支付的興起，國內(nèi)自動售貨機市場近幾 年可謂遍地開花，發(fā)展迅猛。近些年自動售貨機行業(yè)一直朝 著低成本、多功能、更便利、售貨廣的方向發(fā)現(xiàn)。所以一款 造價低、性能穩(wěn)定，運營簡單，購物便利，售賣商品范圍廣 闊的機器越來越受到運營商的青睞。目前智能視覺柜采用靜 態(tài)識別系統(tǒng)將非常好的滿足上述條件，將來的發(fā)展?jié)摿?大。目前消費者掃碼后開門，取走商品后，關(guān)門，通過錄制 取走商品的視頻進行解析消費者取走的什么商品，從后進行 自動結(jié)算流程。核心技術(shù)是視覺識別，能通過人工智能 AI 進行識別商品類別及數(shù)量。 所需技術(shù)需求簡要描述：掃碼開門，采集視頻或圖片， 關(guān)門后通過算法自動識別消費者購買的商品明細，目前算法 準確度只有 90%，尚需突破。希望能基于視頻、圖像等媒體 資源，針對工廠質(zhì)檢、智能識別商品明細、智能補貨統(tǒng)計等 場景，提供整體 AI 算法解決方案，全面提升智能售貨機開 門取貨自動識別商品的準確率達到 100%，帶來更便捷的購物體驗。  對技術(shù)提供方的要求:1.具有成功的自動化控制實施案 例，承擔(dān)過國家重點研發(fā)計劃項目。2.熟悉產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計， 熟悉產(chǎn)品信息化、自動化設(shè)計。3.具有工學(xué)博士學(xué)位或高級 工程師職稱，技術(shù)方案成熟可靠穩(wěn)定有創(chuàng)新思維，不涉及知 識產(chǎn)權(quán)侵犯。 

2020年1月31日，蘭州大學(xué)第一醫(yī)院2019-nCoV研究團隊在國際放射學(xué)首位期刊Radiology（IF 7.608）發(fā)布了學(xué)術(shù)成果：2019-nCoV確診病例的CT特征；同步推送全球放射醫(yī)師，關(guān)注新型冠狀病毒肺炎的CT影像學(xué)表現(xiàn)。2019-nCoV科研攻關(guān)專家組組長、蘭州大學(xué)第一醫(yī)院院長李汛教授正在帶領(lǐng)科研團隊，緊密圍繞2019-nCoV流行病學(xué)特點、快速診斷技術(shù)、診療模式、中藥防殺與治療、防控體系構(gòu)建與感控指南建立、消毒與廢物處理六個方面進行全方位研究。醫(yī)院第1例病例確診后，雷軍強教授作為第一作者將其典型的影像學(xué)特征在國際頂級放射期刊報道，助力抗擊新冠病毒肺炎工作的進行。 蘭州大學(xué)第一醫(yī)院院長助理祁小龍教授、雷軍強教授及其放射科團隊將圍繞“基于智能影像技術(shù)的重大公共衛(wèi)生事件防控體系構(gòu)建”開展科研攻關(guān)，緊密配合一線醫(yī)護團隊開展2019-nCoV疫情的早篩、早隔、早診和早治。

癌癥已成為公眾健康的重大殺手，每年因癌癥死亡的人數(shù)接近1000萬，傳統(tǒng)的放療、化療由于過高的毒副作用，外科手術(shù)部位有限而難以有效治療，靶向藥物的發(fā)展極大推動了腫瘤治療，然而也存在易產(chǎn)生耐藥性等問題。免疫療法作為新興的腫瘤治療策略，具有精準打擊、低毒副作用、不易產(chǎn)生耐藥等優(yōu)點逐步受到關(guān)注，其中溶瘤病毒能夠選擇性在腫瘤細胞中復(fù)制而不破壞正常細胞，因而具有很大的應(yīng)用前景（詳細內(nèi)容見前期推送科普系列——溶瘤病毒腫瘤治療）。目前許多溶瘤病毒以實體瘤為治療靶標，而應(yīng)用于血液腫瘤的成功案例卻很少。近日，吉林大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院于湘暉課題組在國內(nèi)主辦的SCI雜志Signal Transduction and Targeted Therapy上在線發(fā)文，題為“Enhancing the antitumor activity of an engineered TRAIL-coated oncolytic adenovirus for treating acute myeloid leukemia”，該研究構(gòu)建了表達TRAIL融合蛋白的溶瘤腺病毒，與人參皂苷Rh2聯(lián)用，實現(xiàn)選擇性殺傷血液腫瘤，為白血病的治療提供了新思路。急性髓系白血病（AML）是髓系造血干細胞或祖細胞的惡性病變，原始細胞異常增生、分化。盡管一線治療、鞏固化療的方案能夠完全緩解許多患者病癥，但是仍有部分患者無明顯療效，還有一些患者存在復(fù)發(fā)情況，亟需新的治療方式。之前的研究中，研究者曾構(gòu)建了表面展示腫瘤壞死因子相關(guān)凋亡誘導(dǎo)配體（TRAIL）的腺病毒，能夠結(jié)合腫瘤表面死亡受體DR4和DR5，誘導(dǎo)細胞凋亡，減弱病毒肝臟趨向性。為了更好評估病毒載體的感染與復(fù)制造成的影響，研究者通過流式細胞儀分析了病灶內(nèi)分離的AML細胞上的TRAIL受體（死亡受體DR4/5、誘餌受體DcR1/2）和腺病毒受體（CAR、整合素 αvβ3 和整合素αvβ5），發(fā)現(xiàn)多數(shù)表達中等水平TRAIL受體，培養(yǎng)細胞系也有類似現(xiàn)象，而正常粒細胞、T細胞這兩類受體表達很低，因此選擇TRAIL表面展示腺病毒能夠較好進行靶向治療。研究者為構(gòu)建溶瘤腺病毒，通過將腺病毒A3衣殼蛋白IX插入“拉鏈結(jié)構(gòu)”，使得TRAIL能夠與“拉鏈結(jié)構(gòu)”偶聯(lián)展示在衣殼蛋白表面。由于只有約17%的衣殼蛋白連接上了TRAIL，研究者試圖采用新的策略：在大腸桿菌中表達可溶性TRAIL-“拉鏈結(jié)構(gòu)”融合蛋白，再將可溶性的蛋白與病毒粒子孵育，離心后分離表面覆蓋可溶性TRAIL的腺病毒粒子。通過變性凝膠電泳、高效液相色譜、斑點雜交等證實了改造的腺病毒zA4載有活性更高的TRAIL。細胞實驗也證明zA4相較于原來的版本A3、A4侵染能力、特異性顯著提高。細胞結(jié)合試驗用于評估侵染活性，證明了攜帶TRAIL顯著促進了腺病毒的內(nèi)吞；定量PCR試驗用于評估病毒復(fù)制能力，zA4在癌細胞中復(fù)制顯著強于其他載體。為有效評估zA4載體抗白血病活性，在不同感染復(fù)數(shù)下以不同載體侵染培養(yǎng)AML細胞系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)zA4顯著誘導(dǎo)培養(yǎng)細胞的凋亡。對臨床分離原代AML細胞深入探究，zA4顯著抑制了大部分AML細胞的增殖，然而值得注意的是，少部分不表達死亡受體的細胞無明顯變化。溶瘤病毒能否在體內(nèi)發(fā)揮作用直接決定了其是否具有臨床價值，基于之前的細胞實驗，研究者對皮下移植造模小鼠注射了腺病毒載體，發(fā)光成像和病毒基因組分析均證實了載體腫瘤組織靶向性。zA4處理小鼠顯著抑制腫瘤生長，正常器官組織形態(tài)學(xué)、生化特征均未變化，因此未產(chǎn)生肝損傷。同時還觀察到凋亡重要因子caspase-3水平顯著上調(diào)。在更加真實的小鼠白血病模型中，也觀察到相似的結(jié)果，病毒在腫瘤消失后也并不會長時間存在。然而總有一些原代AML細胞TRAIL表達量很低，影響zA4的效果。聯(lián)系之前的研究，人參皂苷Rh2能夠誘導(dǎo)白血病細胞死亡受體表達和細胞毒性，研究者就試圖通過Rh2增強TRAIL誘導(dǎo)的細胞死亡。通過IC50測定、信號通路分析證實了存在協(xié)同效應(yīng)，在細胞、小鼠水平上都得到了證實，兩者聯(lián)合使用促進白血病腫瘤的凋亡。該研究通過優(yōu)化載體結(jié)構(gòu)、聯(lián)合用藥等方式增強了溶瘤腺病毒的活性，拓寬了溶瘤病毒的潛在適應(yīng)癥范圍，后續(xù)深入的分子機制探究以及療效的評估將有助于為白血病治療開辟新的道路。

本發(fā)明公開了一種基于改進的 SVD-Krylov 算法的數(shù)控機床進給 系統(tǒng)建模方法，該算法包括如下步驟：基于動力學(xué)方程建立數(shù)控機床 進給系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程模型；獲得原始系統(tǒng)狀態(tài)空間矩陣，原始系 統(tǒng)和傳遞函數(shù)模型；設(shè)定降階系統(tǒng)階次，啟動多點矩匹配 SVD-Krylov·112·算法進行降階；輸出降階系統(tǒng)狀態(tài)空間矩陣，降階系統(tǒng)及相應(yīng)降階傳 遞函數(shù)模型；采用正交實驗方法和時間響應(yīng)法進行降階算法仿真驗證。 提出的降階建模算法降階后的模型能夠保證漸近穩(wěn)定，計算效率高， 同時采用迭代

本項目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測與預(yù)測中的關(guān)鍵痛點，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測、SOC/SOH估計不準、電池剩余時間不準確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測模型，擬實現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項目基于實地檢測磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級線性回歸模型及改進型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測精度。同時，設(shè)計適用于邊緣計算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺實時運行，降低對計算資源的依賴。 在競爭優(yōu)勢方面，項目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測準確度高、兼容性強等特點，特別適用于電力儲能、電動汽車等對安全性和可靠性要求高的場景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準估算SOC/SOH，降低維護成本。 目前項目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部儲能設(shè)備中開展應(yīng)用測試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測準確度提升40%左右，電池健康度準確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時，具備較高實用性和推廣價值。專家評審一致認為，該項目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強的創(chuàng)新性和實際應(yīng)用前景。