基于流行排序的前景背景显著性检测算法

为准确提取图像显著区域,提出基于流行排序的前景背景显著性检测算法。首先,采用SLIC(simple linear iterative clustering)方法对经平滑处理的图像进行超像素分割。然后以超像素作为图中节点,采用自适应参数计算节点之间的权重以解决因采用固定值导致的图像效果不理想的问题。其次,在计算背景查询节点时,通过阈值剔除边界超像素中不属于背景的像素,以保留合适的查询节点,避免因显著目标位于图像边界而错把非背景像素标记为背景查询节点的问题。最后,因前景优先方法可以有效抑制背景噪声,而背景优先方法对背景噪声抑制不足,但可均匀突出前景目标。因此,采用相乘或者取平均的方式融合前景背景显著图以得到最终的显著图。在公开数据集MSRA、SED2及ECSSD上与其他算法进行实验对比,实验结果证明了算法的有效性。     

大鼠前庭脊核经脑桥核接替向旁绒球的间接投射

探讨大鼠前庭脊核经脑桥核接替后向小脑旁绒球投射的间接通路,为揭示眼平稳跟踪运动的调控机制提供形态学基础.应用顺、逆行追踪结合偏离垂直轴旋转刺激激发脑内相关神经元Fos表达的方法,观察前庭脊核向脑桥核投射的顺行标记纤维与脑桥核内向小脑旁绒球投射的神经元是否有重叠.在脑桥外侧核发现前庭脊核投射来的纤维及终末与Fos/荧光金双重标记细胞有重叠.大鼠脑内存在前庭脊核经脑桥外侧核中继后投射至小脑旁绒球的间接通路.该通路有传递直线变速运动信号的作用,可能是眼平稳跟踪运动的调控途径之一.     

基于空间差分算法的相干信号二维DOA估计

针对传统解相干算法对阵列孔径利用率不高的问题,提出了一种改进的空间差分算法,通过重构子阵之间的协方差矩阵,将阵列接收信号协方差矩阵的所有自相干信息和互相关信息充分利用,再通过建立差分矩阵,利用空间差分算法去除噪声的影响。最后采用传播算子（PM）算法完成二维波达方向（DOA）估计。仿真结果表明,该算法相比传统解相干算法,解相干效果较好,角度估计精度有较大的提高。     

用于行星原位分析的微型微焦斑X射线激发源

基于微型X射线闭管的X射线荧光谱仪是深空探测新一代元素就位分析技术,研制了一款微型微焦斑X射线闭管作为X射线荧光分析的激发源。设计了一种新型的单极静电聚焦透镜,仿真模拟了电子聚焦光学结构尺寸对电子束运动轨迹的影响,并对静电聚焦结构的形状和尺寸进行了优化。完成了微型一体化X射线源的加工和装调,搭建了X射线源性能测试装置。微型一体化X射线源工作电压2～50 kV、X射线强度不稳定性为0.3%、高压不稳定性为0.21%。在高压50 kV、电子电流50μA的情况下,微型一体化X射线源的总功耗5 W,焦斑尺寸177μm×451μm,可以满足深空探测行星表面物质成分原位分析需求。     

用发光法测定DnaJ类分子伴侣MRJ对虫荧光素酶体外重折叠的促进作用

蛋白质的折叠使新翻译合成的多肽变成有生物功能的空间结构，因此蛋白质折叠是后基因组时代的重要工作。而在由白质折叠过程中，必须依靠分子伴侣的相互作用，才能保证蛋白质折叠向正确的方向进行。MBJ是一类新发现的DnaJ类分子伴侣，已证实它有调节ATP酶活性和阻止多聚谷氨酰胺凝聚的作用。我们用胍变性的虫荧光素酶作为蛋白质恢复功能活性的分子模型，用生物发光法研究了MRJ对蛋白质重新折叠的作用，发现MRJ确实有促进变性虫荧光素酶重新折叠并恢复其催化活力的功能。而且这种过程需要另一类Hsp60和Hsp70的协助，而这三种分子伴侣组合在一起，功效最好。实验中还发现，MRJ对虫荧光素酶恢复的促进作用是与ATP密切相关的。发光分析是研究分子伴侣促进蛋白质折叠过程的一种灵敏、精确和快速的技术手段。     

首届全国生物化学发光学术会议在无锡举行

首届全国生物化学发光学术会议在无锡举行近年来发光分析技术在生物医学、环境和农牧业等领域进展神速，越来越多的学者认识到了这种技术的广阔前景．我国生物学，化学和物理学界的工作者已在各自领域中进行了多年努力探索，都认为有必要联合攻关、互相取长补短．１９９４...     

刨削中小模数直齿锥齿轮的齿形误差分析研究

本文对中小模数直齿锥齿轮刨削的齿形误差产生的原因及规律进行了理论的分析研究,针对各种齿形误差导出相应的公式,使其便于计算调整,并通过实例得到验证。     

平面阵列的半实值MUSIC波达方向估计算法

针对二维波达方向(DOA)估计算法运算量大的问题,基于平面阵列提出一种优化后的半实值MUSIC算法,将问题转化为对目标与x轴、y轴的2个夹角的估计,首先提取接收信号协方差矩阵的实部,并对其特征值分解得到噪声子空间;利用Kronecker积降维得到搜索区域减半的MUSIC谱,估计入射方向与x轴夹角;接着利用最小二乘法得到目标与y轴夹角的估计值;最后根据角度的对应关系方程求得二维DOA的估计值。仿真结果表明,该算法在保证精度的同时显著减小了运算量,且算法估计性能与常规MUSIC算法相当。     

推荐系统中的带辅助信息的变分自编码器

变分自编码器是一种非常简洁有效的非监督学习方法,应用在推荐系统领域也能取得极佳的性能。推荐系统的主要工作之一是对缺失的数据进行估计并补全,变分自编码器通过对已有数据的学习和抽象能够挖掘出数据间隐式的关联因子,并基于此完成对缺失数据的预测。该文将额外的辅助信息加入到变分自编码器中以提高预测的准确度,并通过在包括高考成绩及电影评分等在内的实际数据集测试中验证了辅助信息的有效性,当辅助信息充足时在高考成绩数据集上最多可以降低31%的均方根误差。