基于改进3D UNet的前列腺MR图像分割

针对前列腺磁共振 (magnetic resonance, MR)图像边缘模糊、对比度较低,灰度值分布不均衡而导致分割精度较差的问题,提出了一种结合双路径注意力(dual path attention,DPA) 和多尺度特征聚合(multi-scale feature aggregation,MFA) 模块的改进3D UNet网络模型。首先,对数据集进行重采样和裁剪处理以适应模型输入。然后,在3D UNet网络的编码器各层引入DPA 并添加残差连接,加强特征的 编码能力。同时,在网络解码器中加入MFA模块,以充分利用空间上下文信息,增强语义信息。最后,在公开数据集PROMISE12上进行验证,所提出的模型的Dice系数为89.90%,Hausdorff 距离为9.37 mm。相比较于其他模型,所提出模型的分割结果更优,且参数量和运算量更少。     

共轴变焦激光诱导击穿光谱定量分析EI北大核心CSCD

在诸如火星探测等极端环境原位检测应用中,共轴变焦距激光诱导击穿光谱技术发挥了重要作用。为了充分发挥变焦系统的应用效能,距离校正必不可少。现有距离校正方法多为针对单一场景的经验算法,适用范围有限。因此,提出一种基于等离子体物理的参考脉冲诊断法,无需标定设备响应即可诊断等离子体温度,进而实现变焦距定量分析。对比了所提出算法与Saha-Boltzmann法的诊断结果,最大相对误差小于8%。采用13块铝基标准样品进行了变焦距定量实验,9块于2 m处建立定量模型,4块分别于1.5、2、2.4、2.7、3 m处进行检测。反演结果中含量超过1%的元素,11号样品中Si的相对误差最大,为16%,其余大部分小于8%;含量低于1%的元素,大部分相对误差在10%~30%之间,验证了所提出的方法能够实现变焦距激光诱导击穿光谱定量分析。     

声光复合的激光清洗飞机蒙皮实时监测(特邀)

飞机蒙皮的老化油漆去除是飞机保养维修的重要步骤。较传统的化学清洗方法,采用激光进行清洗具有效率高,污染小等优势,但较高能量的激光存在过度清洗导致基底损伤的问题,所以对清洗过程的实时监控以便及时对激光器做出反馈非常重要。针对此问题提出了基于声光复合法的实时监测方式,在清洗过程中分别对光和声信号进行采集分析。其中对于光谱检测法,采用了激光诱导击穿光谱对不同漆层的差异元素的不同特征峰进行标定,实现不同漆层的反演;声信号检测法是通过对比分析激光烧蚀不同漆层所产生声信号的强度和频率,进行对应漆层的确定,再通过两种方法的结合对比反推回漆层的清洗情况与去除效果,研究表明声光复合法可以实现激光除漆过程的准确实时监控。     

太赫兹网络中基于中继协作转发的高效双信道MAC协议

针对现有多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)太赫兹通信网络双信道MAC协议存在波束重叠干扰和冗余控制开销等问题,提出了一种太赫兹网络中基于中继协作转发的双信道MAC协议(High Efficiency Dual channel MAC Protocol Based on Relay Cooperative Forwarding in Terahertz Networks, HE-RCFMAC)。HE-RCFMAC协议包含动态帧聚合、基于位置信息自适应协作转发和精简RTS(Request To Send)/CTS(Clear To Send)帧三种机制。经三种机制处理后,可有效提升信道利用率,同时减小控制开销,提高数据传输成功率和整体网络吞吐量。仿真结果表明,所提协议与现有的MIMO太赫兹双信道MAC协议相比,MAC层吞吐量、数据传输成功率和信道利用率分别提升了12.82%、12.28%和8.73%,证明了所提协议的有效性。     

基于激光雷达的道路不平度及可行驶区域检测

为了提高室外场景中车载激光雷达道路不平度信息检测的精度, 采用随机降采样和局部特征聚合的网络结构对道路环境信息进行提取分割。在分割过程中加入随机降采样的方法, 从而提高点云信息的计算效率, 为解决道路环境信息分割过程中关键特征丢失的问题, 加入局部特征聚合器来增加每个3维点云的接受域来保留几何细节。结果表明, 所提出的算法可以准确识别道路环境信息, 对于凸包、凹坑、道路可行驶区域的识别精度分别达到71.87%, 82.71%, 93.01%, 与传统卷积神经网络相比有显著提升。该研究可高效提取道路不平度及道路可行驶区域信息, 从而提高了车辆的主动安全性与平顺性。     

高效可证明安全的无证书有序聚合签名方案

针对目前的方案多采用后一个签名者对前一个签名者的签名进行验证后,再将签名传递给下一个签名者,导致整体签名时间过长的效率问题,基于双线性对构造了一种无证书有序聚合签名方案。多个用户按照一定的顺序对文件进行签名和认证生成聚合签名,验证者只需验证最终一个签名就可以确认签名顺序的正确性以及多个用户签名的合法性。所提方案有效降低了验证多用户顺序签名的复杂性,实现了当用户处于离线状态或者处于节点缓存能力与网络资源受限的容迟网络时,对签名合法性的离线验证。在随机预言机模型下,仿真实验证明了所提方案在敌手适应性选择消息下是存在性不可伪造的。     

光聚合微纳3D打印技术的发展现状与趋势

光聚合微纳3D打印作为一种微纳尺度的增材制造技术,在高精度、复杂三维微纳结构的制造方面具有显著优势,已被广泛应用于微机电系统、微纳光子器件、微流体器件、生物工程领域。本文首先介绍了光聚合微纳3D打印技术的光物理/光化学原理,重点对所涉及的各种类型的打印工艺及其应用领域进行综述;然后讨论了一些前沿性的微纳3D打印方法,通过回顾和比较这些最新的技术,阐明了打印分辨率与打印效率之间的关系,以及串行扫描、并行扫描、面投影和体投影的打印模式对微纳3D打印性能的影响;最后对微纳3D打印技术进行全面总结与概述,并对其未来的发展趋势和应用前景予以展望。     

基于注意力机制和特征聚合的车道线检测

车道线检测的可靠性和稳定性对智能驾驶系统来说至关重要.由于车道线容易受到光线、遮挡、老化等复杂情况的干扰,导致传统的语义分割网络无法准确的学习到车道线的细节特征.为解决该问题,本文首先在编码网络部分引入CA坐标注意力机制,进一步增强网络对车道线提取能力,然后,在特征聚合网络引入金字塔空洞卷积模块与RESA模块并联来增强模型的感受野,以丰富和提取全局的空间特征信息,最后经过解码网络将融合后的特征图上采样到原图大小,并预测每个车道的位置和概率分布.实验证明,文中提出的算法在CULane数据集上有较高准确率,多路面综合准确率达到76.2%,并通过实车测试表明,该算法检测帧率为30 fps,可以在复杂交通场景下进行实时检测,具有较高的泛化性和鲁棒性.     

基于结构诱导人工表面等离激元的宽带低耦合电路北大核心CSCD

实现超宽带传输和超高集成度设计是微波和太赫兹电路发展的终极目标。针对以上目标,本文提出了结构诱导人工表面等离激元的概念。基于此设计并验证了具有超高局附性和超小传输常数的结构诱导人工表面等离激元电路结构,打破了传统人工表面等离激元电路对传输常数和衰减常数的限制。理论分析和数值验证表明,相较于经典人工表面等离激元,具备优异的场局附性和传输特性的结构诱导人工表面等离激元具有明显的弱色散和低耦合特性,在电路设计中可以有效减少宽带信号传输的色散失真,同时提高布线密度。