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分子纳米技术在生物医药学领域的应用 总被引:29,自引:0,他引:29
综述了分子纳米技术近几年来在生物学、医学和药学领域的应用研究概况,并展望了有关发展前景。 相似文献
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本文针对传统方法在变电站复杂关系和场景下故障诊断存在的不足,提出了一种基于知识图谱的变电站设备智能故障诊断方法,该方法建立了故障数据治理、领域词典构建、知识图谱构建、分布式向量表示和故障关系推理五个阶段构成的故障诊断框架。方法从变电站告警信息中提取知识构建故障诊断知识三元组,面向故障诊断问题设计评价函数对三元组的实体和关系进行分布式向量表示,以知识图谱关系推理的方式来实现故障诊断。通过在领域数据集上对方法进行试验,成功验证了方法的有效性。 相似文献
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生物力学已被证实是骨组织生长、重建及成形当中一个十分重要的因素. 骨组织的损
伤修复过程本质上是细胞的生物学过程和应力作用下的生长过程. 这虽然肯定了生物力学在
骨组织生长、重建过程中的重要地位, 但是, 人们对生物力学因素如何诱导骨生长、
重建的力学生物学机制仍不甚了解. 而骨组织工程需要更为科学完善的细胞生物学机制来研究和探
索骨组织的构建过程. 本文概述了国内外生物力学与骨组织生长重建的宏微观理论, 主要讨
论了骨组织结构及功能形成过程中的力学生物学相关问题. 相似文献
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知识约简是机器学习,模式识别,信号处理等领域的主要问题之一。本文介绍了基于单调包含度的模糊决策信息系统的知识约简。证明了模糊决策信息系统的约简即是其对应信息系统的约简,从而为该种模糊决策信息系统的知识约简提供了简单直接的方法。 相似文献
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由于自然条件下拍摄的花卉图像背景复杂,而且其存在类内差异性大和类间相似性高的问题,现有主流方法仅依靠卷积模块提取花卉的局部特征难以实现准确的细粒度分类。针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-ResMLP),通过结合Transformer模块和残差MLP(multi-layer perceptron)模块实现对花卉图像的全局特征提取,并在Transformer模块中加入卷积计算使得模型仍保留提取局部特征的能力;同时,为了进一步将花卉分类模型部署到边缘设备中,本研究基于知识蒸馏技术实现对模型的压缩与优化。实验结果表明,本文所提出的方法在Oxford 17、Oxford 102和自制的Flowers 32数据集上的准确率分别达98.62%、97.61%和98.40%;知识蒸馏后本文的轻量化模型的大小约为原来的1/18,而准确率仅下降2%左右。因此,本研究能较好地提升边缘设备下花卉细粒度分类的效率,对促进花卉培育的自动化发展具有切实意义。 相似文献
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摔倒检测大都依靠传感器设备,此类方法受设备自身和环境因素影响较大,常常无法发挥该有的作用,同时,基于视觉的方法往往实时性较差,鲁棒性不强。针对上述问题,本文提出了一种鲁棒性强、能有效部署在嵌入式设备上的轻量化摔倒检测算法。以YOLOv5为基准模型,首先,融合轻量级注意力机制模块,使网络更关注要识别的目标区域,增强网络的识别精度。其次,使用模型压缩方法对模型进行剪枝,减小模型体积和计算量,使模型轻量化,以提高推理速度和便于部署在嵌入式设备中。最后,对剪枝后的模型进行知识蒸馏,在不提升模型复杂度的前提下提升模型的检测精度。实验结果表明:本文模型相较于基准模型,mAP增加了1.7%,召回率提高了1.2%,模型体积减小了79.1%,浮点运算量降低了70.9%。将本文模型部署在嵌入式设备Jetson Nano上,检测速率达到13.2 frame/s,基本满足实时性摔倒检测的要求。 相似文献
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