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技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性)開發(fā)了新穎的深度學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確識(shí)別患病部位，準(zhǔn)備診斷患病類型，可以顯著提高臨床效益。自主獨(dú)立開發(fā)。已經(jīng)在兩家大型三甲醫(yī)院做測(cè)試，算法和程序代碼完整，

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 開發(fā)了新穎的深度學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確識(shí)別患病部位，準(zhǔn)備診斷患病類型，可以顯著提高臨床效益。自主獨(dú)立開發(fā)。

申請(qǐng)人自2002年8月開始在醫(yī)學(xué)低劑量CT圖像成像、處理等方向開展學(xué)習(xí)和研究工作，從理論探索和應(yīng)用拓展兩個(gè)方面同時(shí)開展科學(xué)研究，先后提出了“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”，“基于大尺度平均的低劑量CT圖像后處理”，“基于深度學(xué)習(xí)的低劑量CT成像”等一系列創(chuàng)新算法，其中“基于區(qū)別性稀疏表示的低劑量CT成像”算法已通過專利形式轉(zhuǎn)讓到國(guó)內(nèi)龍頭大型醫(yī)療設(shè)備商上海聯(lián)影醫(yī)療設(shè)備有限公司，目前已經(jīng)在其即將推出的最新的U780 CT機(jī)上得到了應(yīng)用。

機(jī)器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識(shí)別災(zāi)后環(huán)境、無法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測(cè)、定位井下生命體等問題。 一、項(xiàng)目進(jìn)展 創(chuàng)意計(jì)劃階段 二、負(fù)責(zé)人及成員 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 入學(xué)/畢業(yè)時(shí)間 柳佳樂 自動(dòng)化18-2 2018-2022 劉浩峰 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)18-7 2018-2022 石少勇 測(cè)控技術(shù)與儀器18-2 2018-2022 欒廣鑫 電氣工程及其自動(dòng)化18-5 2018-2022 李明晶 測(cè)控技術(shù)與儀器18-1 2018-2022 三、指導(dǎo)教師 姓名 學(xué)院/所學(xué)專業(yè) 職務(wù)/職稱 研究方向 楊洪濤 機(jī)械工程學(xué)院 教授 精密測(cè)試技術(shù)、儀器精度理論及應(yīng)用、自動(dòng)化測(cè)控系統(tǒng) 凌六一 電氣與信息工程學(xué)院 教授 智能信息處理、光電檢測(cè)及環(huán)境光譜探測(cè)技術(shù) 蘇樹智 計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 副教授 人工智能、模式識(shí)別、機(jī)器視覺、信息融合、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域 四、項(xiàng)目簡(jiǎn)介 目前，機(jī)器人在煤礦救援領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用，但仍存在無法精確識(shí)別災(zāi)后環(huán)境、無法適應(yīng)井下復(fù)雜地形以及難以檢測(cè)、定位井下生命體等問題。為此，本團(tuán)隊(duì)充分利用六足機(jī)器人高穩(wěn)定性和多地形適應(yīng)性的優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用激光雷達(dá)、深度相機(jī)和其他輔助傳感器，設(shè)計(jì)仿生六足煤礦救援機(jī)器人，結(jié)合SLAM、A*、ROS等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)礦井災(zāi)后局部復(fù)雜環(huán)境的三維地圖構(gòu)建、地形障礙物識(shí)別以及機(jī)器人自主路徑規(guī)劃。機(jī)器人所獲信息實(shí)時(shí)無線傳輸至上位機(jī)，幫助救援人員快速制定科學(xué)有效的救援方案。

針對(duì)大規(guī)模的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，在理論上研究網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間協(xié)同規(guī)則，研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與系統(tǒng)性能之間的關(guān)系，構(gòu)建實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)最優(yōu)化的分布式算法。其應(yīng)用主要包括大規(guī)模移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中信道資源的最優(yōu)分配問題、通信基站的最優(yōu)覆蓋問題等。

本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場(chǎng)景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、成果簡(jiǎn)介 切割問題和裝填問題在學(xué)術(shù)界屬于一類經(jīng)典的NP 難問題，它們有著眾多的變種，例如：一維的背包問題，二維的矩形切割問題，三維的裝箱問題等。其中以二維的場(chǎng)景應(yīng)用最為廣泛，相關(guān)求解算法可以作為玻璃、板材、管材、服裝切割套料智能制造的算法內(nèi)核。 本軟件的主要用途是針對(duì)玻璃切割的場(chǎng)景提出求解多約束的矩形切割問題的分層智能搜索算法，為玻璃切割方案提供全局優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)原料利用率的最大化，在節(jié)約資源的同時(shí)提高產(chǎn)量。 對(duì)于玻璃切割問題約束復(fù)雜的特點(diǎn)，本軟件有針對(duì)性的提出了一種局部解的表示方法，它使算法的分布式部署成為可能，并且大大減少了程序運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存開銷。為了提高算法的效率，軟件采用了貪心隨機(jī)的基本搜索框架，并結(jié)合問題特點(diǎn)，將搜索過程分為多層嵌套進(jìn)行，以提高搜索的靈活性和精確性。

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在該研究中，收集了公共數(shù)據(jù)集（大量RNA-seq和單細(xì)胞RNA-seq）發(fā)現(xiàn)ACE2在胰腺（外分泌腺和胰島中）的表達(dá)和分布。而且，包括輕度和重度COVID-19患者在內(nèi)的臨床數(shù)據(jù)表明存在輕度胰腺炎。在這67例嚴(yán)重病例中，有11例（16.41％）的患者的淀粉酶和脂肪酶水平升高，有5例（7.46％）的患者顯示胰腺影像學(xué)改變。在54例輕度病例中，只有一名患者（1.85％）顯示淀粉酶和脂肪酶水平升高，而沒有影像學(xué)改變。該研究揭示了COVID-19患者輕度胰腺損傷的現(xiàn)象和可能的原因。這表明SARS-CoV-2感染后的胰腺炎也應(yīng)在臨床工作中予以重視。