基于电子病历的乳腺癌群组与治疗方案可视分析

乳腺癌是当前最常见的恶性肿瘤之一，其电子病历数据可用于挖掘隐含规律，对治疗与预后分析有重要意义。通过与乳腺科医生合作，选择合适的预测模型和可视化方法，搭建了一个基于电子病历的乳腺癌群组和治疗方案可视分析系统。首先，对具有高维属性的病人进行降维和聚类处理，形成病人群组，并采用南丁格尔图、词云和时间轴可视化方法，直观展示病人群组间特征的差异；然后，用支持向量机（support vector machine，SVM）模型预测治疗方案，用平行坐标、矩阵热力图和分类图分别展示属性相关性、训练后的特征权重和预测结果；最后，用真实案例验证了系统在群组分析、治疗方案及病人属性关联分析中的有效性，从而较好地帮助医生选择合适的治疗方案。     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题，提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性，提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search，NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法，在预设的搜索空间中搜索最优网络结构，进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先，将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构，并参数化表示结构单元内节点的连接，预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间；其次，在完成一个批次的数据集训练后，依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率；最后，重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上，大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑，本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果，在隐藏图像时，对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验，对比发现，本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著；在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著，特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

紫色球杆菌视紫红质光谱特性的机器学习研究

近年来，机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程，其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下，将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合，基于序列-活性关系（innovative sequence-activity relationship，ISAR）算法，将蛋白质氨基酸序列数字化，用快速傅里叶变换（fast four transform，FFT）进行预处理，再进行偏最小二乘回归建模，可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质（gloeobacter violaceus rhodopsin，GR）的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模，获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R² 为0.944，均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理，其R² 虽也约为0.944，但E大于11.64，不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题，在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。     

Vacuum‐driven fluid manipulation by a piezoelectric diaphragm micropump for microfluidic droplet generation with a rapid system response time

Recently, we developed a convenient microfluidic droplet generation device based on vacuum‐driven fluid manipulation with a piezoelectric diaphragm micropump. In the present study built on our previous work, we investigate the influence of settings applied to the piezoelectric pump, such as peak‐to‐peak drive voltage (V_p‐p) and wave frequency, on droplet generation characteristics. Stepwise adjustments to the drive voltage in ±10‐V_p‐p increments over the range of 200?250 V_p‐p during droplet creation revealed that the droplet generation rate could be reproducibly controlled at a specific drive voltage. The droplet generation rate switched within <0.5 s after the input of a new voltage. Although the droplet generation rate depended on the drive voltage, this setting had almost no influence on droplet size. The frequency over the selected range (50?60 Hz) did not markedly influence the droplet generation rate or droplet size. We show that the current fluid manipulation system can be conveniently used for both droplet generation and for rapid droplet reading, which is required in many microfluidic‐based applications.     

基于CARS技术的超燃冲压发动机点火过程温度测量

相干anti-Stokes Raman散射（coherent anti-Stokes Raman scattering，CARS）技术作为一种非接触测量手段，已广泛应用于多种发动机模型燃烧室温度测量及地面试验.然而，目前的工作主要集中在稳态燃烧场温度的测量，缺乏用高分辨率的单脉冲来测量瞬变的燃烧火焰温度及组分浓度的研究.基于CARS理论，结合多参数拟合算法，开发了基于MATLAB的CARS光谱计算和拟合程序CARSCF；利用McKenna平面火焰炉在不同工况下进行了温度测量，并与DLR测量结果进行对比，结果显示开发的CARSCF具有较高的测量重复性和准确性；最后将CARS技术应用于测量超燃冲压发动机点火过程中的温度测量，获取了点火过程中的温度.结果显示，在来流Mach数为3的条件下，H₂/air点火过程中温度呈现急剧上升然后缓慢下降，而CARS信号则呈现急剧上升然后急剧下降随后又缓慢上升的趋势，并且在点火过程中最高温度为1 511 K.      

微波瑞利散射法测定空气电火花激波等离子体射流的时变电子密度

大气压空气电火花激波等离子体射流的电子密度在亚微秒时间尺度上瞬变,其电子密度的测定很难.基于微波瑞利散射原理,本文测量了空气电火花冲击波流注放电等离子体射流的时变电子密度.实验结果表明:测量系统的标定参数A为1.04 × 105 V·Ω·m–2;空气流注放电等离子体射流的电子密度与等离子体射流的半径和长度有关,结合高速放电影像展示的等离子体射流的等效半径和等效长度,测定的电子密度在1020 m–3的量级,且随时间先快速增长至峰值再成指数衰减.此外,本文还探讨了等离子体射流的不同等效尺度对测定结果的影响;分析结果表明,采用时变等效半径和时变等效长度的计算结果最有效,且第1个快速波峰是由光电离的电离波导致的.     

基于Retinex理论与概率非局部均值的红外图像增强方法

针对传统红外图像增强算法中细节模糊及过度增强的问题,提出了一种基于Retinex理论与概率非局部均值相结合的红外图像增强方法.首先通过单尺度Retinex方法调整图像中过暗与过亮部分的灰度级;然后利用概率非局部均值对图像进行分解处理得到基本层与细节层,对基本层采用直方图均衡化拉伸对比度,对细节层采用非线性函数进行增强;最后,将不同层次的结果融合得到对比度与细节增强的红外图像.用该方法对多组不同场景的红外图像进行仿真实验,并将其与多种增强方法进行主、客观对比分析,结果表明所提方法在红外图像的细节及对比度增强方面都获得了更好的效果.     

砂岩方梁断裂过程区范围的实验确定方法

裂纹前端的断裂过程区是引起岩石非线性断裂及尺寸效应的主要原因。利用数字图像相关技术对砂岩开展了三点弯曲梁实验,获得观测区域高精度的全场位移和应变数据,根据断裂韧带区域水平位移和水平应变的分布特征,结合裂尖岩石颗粒变化的微观分析,提出采用裂纹尖端水平位移波动性和水平应变突变性所得到的波动系数和水平应变突变值,确定断裂过程区形状和临界尺寸的方法。结果表明:砂岩断裂过程区的形状为不规则的狭长带状区域,断裂过程区的临界长度为11~13mm,临界宽度为1.58~2.36mm。断裂过程区区域内形变在趋向裂尖时呈指数增加,但其单位区域内的形变增量呈波动状态。该方法能够更加准确判断岩石断裂过程区的范围,有助于分析岩石的非线性断裂特性。     

Measurement Uncertainty and Its Connection to Quantum Coherence in an Inertial Unruh–DeWitt Detector

The dynamic characteristics of measured uncertainty and quantum coherence are explored for an inertial Unruh–DeWitt detector model in an expanding de Sitter space. Using the entropic uncertainty relation, the uncertainty of interest is correlated with the evolving time t, the energy level spacing δ, and the Hubble parameter H. The investigation shows that, for short time, a strong energy level spacing and small Hubble parameter can result in a relatively small uncertainty. The evolution of quantum coherence versus the evolving time and Hubble parameter, which varies almost inversely to that of the uncertainty, is then discussed, and the relationship between uncertainty and the coherence is explicitly derived. With respect to the l₁ norm of coherence, it is found that the environment for the quantum system considered possesses a strong non-Markovian property. The dynamic behavior of coherence non-monotonously decreases with the growth of evolving time. The dynamic features of uncertainty and coherence in the expanding space with those in flat space are also compared. Furthermore, quantum weak measurement is utilized to effectively reduce the magnitude of uncertainty, which offers realistic and important support for quantum precision measurements during the undertaking of quantum tasks.