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。     

基于深度学习的离轴菲涅耳数字全息非线性重构

针对离轴菲涅耳数字全息图,提出基于深度学习的单幅数字全息非线性重构方法 .采用经典的菲涅耳衍射积分模拟数字全息成像以供给网络训练所需样本,利用深度卷积残差神经网络通过学习数字全息图与相关物像之间的非线性数学映射关系实现全息图的物像重构.数值模拟表明,与传统的频率滤波和四步相移技术实现菲涅耳数字全息重构相比,本文提出的方法可直接消除零级像及孪生像,无需条纹物项抽取预处理步骤,且重构的物像具有较高的质量,针对相同记录参考光下不同衍射距离所生成的测试集亦具有较强的稳健性.     

基于锥面衍射实现高效率双光栅光谱合成

分析了基于锥面衍射的双光栅光谱合成系统的可行性,设计了激光入射角为Littrow角附近的双多层介质膜(MLD)光栅光谱合成系统,开展了两路合成实验。当入射极角等于自准直入射角,入射方位角为6°时,光栅衍射效率近似等于光束自准直入射时的衍射效率。基于锥面衍射原理,对中心波长为1050.24 nm和1064.33 nm的两束光纤激光子束进行合成,入射极角为43.99°,测得合成效率为92.9%,较基于非锥面衍射的双光栅光谱合成系统的合成效率提高了8.8%;测得合成光斑光束质量Mx 2=1.204,My 2=1.467,与基于非锥面衍射的双光栅光谱合成系统输出光斑光束质量基本一致。     

减压扩散高阻密栅技术应用研究

本文对减压扩散机理及高阻密栅技术作了详细的分析,并就设备及工艺方面的关键技术进行了阐述,最后对减压扩散高方阻工艺及密栅匹配技术电池效率进行了对比分析,有以下结论:(1)减压扩散在工艺优化后,方阻均匀性得到大幅改善,达到3;以内.(2)减压扩散电池效率完全可达到常规产线的水平,且在高阻密栅方面更有优势,可有效提升太阳电池效率.     

UJ24型电位差计的检修与调节

UJ24型电位差计使用时出现的故障,可以利用数字万用表排查故障,提出排查方案,进行维修与调节,使它尽快恢复到最佳工作状态,这样既节省厂家的维修时间又节省学校的维修费用。     

欢迎订阅《影像科学与光化学》

《影像科学与光化学》于1983年创刊,原名《感光科学与光化学》,双月刊。主要领域为:影像材料与技术、生物与医学成像、数字成像与器件、印刷技术、柔性电子、图像信息处理、遥感图像、信息材料、光学材料与器件、光谱学、辐射固化、光化学、光电化学、光生物、光医学等。     

DSA、CTA联合MR影像评估AIS患者脑支循环及预后性关系

探讨数字减影血管成像(DSA)、计算机断层扫描血管成像(CTA)联合磁共振(MR)影像评估急性缺血性卒中(AIS)患者脑支循环及预后性关系。选取60例大脑中动脉M1段急性闭塞所致AIS患者为研究对象,根据DSA、CTA与MR影像对其脑侧支循环评估,比较患者基线资料、结局指标等,并分析预后性。结果发现:基于DSA、CTA与MR影像对AIS患者脑侧支循环评估结果一致性良好;3种影像模式下脑侧支循环良好组与不良组结局资料差异显著(P<0.05);多因素分析显示,FVH-ASPECTS评分、rLMC评分、ASITN/SIR分级量表均为AIS患者神经功能预后的独立影响因素。总之,DSA、CTA、MR影像对AIS患者脑侧支循环评估具有一致性,且FVH-ASPECTS评分、rLMC评分、ASITN/SIR分级量表均为AIS患者神经功能预后的独立影响因素。     

珠心算训练提高儿童数字加工效率:来自数字Stroop范式下的ERP证据

本研究的研究目的是考察长期的珠心算(AMC)训练是否能提高儿童的数字处理效率,以及探究效率提升发生在什么阶段。33名儿童参加了本研究,他们在小学入学时随机分为两组,在年龄、性别和智商上进行匹配。所有的孩子参加相同的课程,珠心算组每周接受2小时的珠心算培训。经过为期两年的训练,我们让这些儿童完成一个数字Stroop任务(NSP)。用脑电图(EEG)和事件相关电位(ERP)记录技术监测任务期间的大脑活动情况。要求儿童判断同时呈现的两个数字的数值大小(NC任务)或物理大小(PC任务)。在NC任务中,珠心算组比控制组的反应时更快,但正确率相似。在PC任务中,两组的速度和准确性无差别。珠心算组在数字信息加工效率上得分更高。ERP的结果显示,珠心算组在N1、N2和LPC成分中都出现一致性效应,而对照组仅在LPC成分中出现一致性效应。在左顶叶,珠心算组的LPC幅度大于对照组,且LPC波幅的个体差异与NC一致和中性条件下的反应时值呈正相关,控制N2振幅后,相关性变得显著。我们的研究结果表明,珠心算训练可以强化符号表征和数量之间的内在联结,使珠心算儿童的数字信息处理变得更快,更加自动化。     

基于H型芴基小分子的双极性有机场效应晶体管存储器

从空间位阻角度出发,设计并合成了H型芴基小分子材料3Ph-TrH,并通过溶液加工方法制备了将其作为电荷捕获层的浮栅型有机场效应晶体管(OFET)存储器.结果表明,该器件的空穴和电子存储窗口分别为31.2和11.6V,实现了基于单个小分子材料的双极性电荷存储.为了提高器件的稳定性,进一步制备了基于3Ph-TrH与聚苯乙烯(PS)掺杂薄膜的浮栅型OFET存储器.测试结果显示,该器件比基于3Ph-TrH作为单组分电荷捕获层的器件具有更高的稳定性和耐受性,在10000s的维持时间测试后,该器件的电流开关比还能维持在1.1×10³.该工作为制备新型双极性电荷存储的OFET存储器提供了一条思路.