以图像为主的多模态感知与多源融合技术发展及应用综述

不同模态的表现方式不同,描述目标的角度也会不同。多模态感知与多源融合技术是将两种或两种以上的模态组合起来,融合不同传感器、不同平台收集到的数据、特征信息,兼顾不同图像的优势,在遥感监测、军事安防、自动驾驶等领域有着广泛的运用。介绍了热成像、高光谱成像、偏振成像、合成孔径雷达(SAR)、激光雷达(LiDAR)等多模态感知技术,总结了不同成像方式的特点与联系,简述了多源融合相关概念及其技术发展历程,重点分析了不同模态下图像融合案例,在此基础上归纳多模态感知和多源融合技术的发展趋势,最后基于融合算法、系统整体性、评价指标总结出进一步发展方向。     

基于Hadoop环境下蛋白质与配体分子对接模拟实验研究

蛋白质种类和小分子的数量过多,对于药物的模拟开发运算量巨大。而分子对接是研究新药的重要手段,因此提高分子对接实验系统的工作效率十分重要。分子对接主要目的是研究蛋白质受体和配体小分子之间的作用与联系。本文通过模拟实验,搭建了一个Hadoop平台,并利用Hadoop强大的并行计算能力对蛋白质(1ppe与1uy6)与多组数量不同的配体小分子进行对接,最后对工作过程进行了相应的比较与优化。实验结果表明,该系统可以有效提高对接效率,并且具有较好的稳定性和便利性。     

CAPRI第32～37轮竞赛中蛋白质复合物结构的预测和评估

为了探究蛋白质复合物的结构与相互作用,建立了蛋白质的分子对接方法,从2014年起参加蛋白质复合物结构预测竞赛的预测和打分竞赛.该方法首先采用结构模建方法预测单体蛋白质分子的结构,通过快速傅里叶变换进行全空间构象搜索.然后,优化蛋白质复合物构象,并采用全原子统计势函数进行评价.总结第32~37轮CAPRI竞赛结果发现,该方法在T104、T105、T111和T118比赛中挑选出了L_(RMSD)小于2.0×10~(-10)m的近天然结构.通过对比其他国际优秀课题组的方法,分析预测和打分比赛中取得的成绩和不足之处,并为后续的研究提出了改进方案与建议.     

基于CPU和GPU异构的蛋白质分子半柔性对接算法优化

分子对接是预测蛋白质复合物的有效手段。对于分子对接算法的优化旨在加速分子对接效率,降低计算成本,以及充分发挥计算资源的利用率。本文主要采用3个方案对半柔性对接算法进行优化：（1）方案一在CPU端进行优化;（2）方案二在方案一的基础上,利用CUFFT的移植工具CUFFTW为方案一提供部分GPU并行接口;（3）方案三利用GPU并行架构,通过CPU和GPU的协同处理,利用纯并行计算接口进行优化。3种方案对PDB code分别为1PEE,1B6C,4HX3和2SNI的测试蛋白进行结合态和自由态的对接,求得的最小均方根偏差L_RMSD小于5 Å,满足了复合物结构预测竞赛要求的中等精度结构标准,验证了对接结果的正确性。最后在保证结果正确性的前提下,测试了不同蛋白在不同方案下的运行速率;在保证不同蛋白对接效率相同的前提下,以1PPE为例,比较了不同方案下的对接速率。实验结果表明在同等旋转步长并保证程序运行结果正确性的前提下,最终的优化效果可提速近10倍,有效改进了半柔性对接算法的运行速率。     

计算机模拟技术在SARS-CoV-2病毒分子机制研究中的应用

由新型冠状病毒（SARS-CoV-2）引发的严重急性呼吸系统综合症到目前为止仍然是影响人类健康的重要问题，病毒突变体的不断出现给药物治疗以及疫苗设计带来了严重的挑战。因此，对于新冠病毒生命周期的分子机制及其突变逃逸机制的研究十分重要。包括分子动力学模拟在内的计算机模拟方法在病毒机制研究方面得到了广泛的应用，故对近年来模拟技术在SARS-CoV-2病毒研究方面的发展状况进行调查，特别探究了分子动力学模拟在刺突蛋白（S蛋白）及其突变体和ACE2以及中和抗体的结合中的应用。     

基于深度学习的癫痫脑电信号分类

有效地分析处理癫痫脑电信号并对其准确分类可以进一步完善癫痫检测问题。因此,各种深度学习方法逐渐应用到该问题中,如使用BiLSTM模型对癫痫脑电的一维时间序列数据进行处理。为进一步提高癫痫脑电分类的准确率,本文将癫痫脑电的一维时间序列数据转换为二维图像,使用EfficientNetV2模型来实现癫痫检测的二分类。同时,引入梯度加权类激活映射（Gradient-weighted class activation mapping, Grad-CAM）对二维图像分类进行可视化分析。对德国伯恩大学脑电癫痫脑电信号数据集的预处理版本进行分类实验,EfficientNetV2模型的准确率达到了98.69％,优于BiLSTM模型。结果表明,EfficientNetV2模型可以有效通过二维脑电图像实现癫痫脑电分类,而且分类准确率更高。     

K-均值聚类算法在网络商城促销中的应用

随着市场竞争的日益激烈,促销技术对于网络商城提升销售额至关重要。在对网络商城的访问日志和客户交易的历史数据分析基础上,采用K-均值聚类算法设计实现基于用户兴趣、基于用户消费偏好、基于用户价值的三种类型的促销策略,为企业提供可行的个性化促销决策支持模型。     

教育学理论在C语言程序设计教学中的应用

C语言程序设计是非计算机专业的一门重要的公共课程。文章从C语言程序设计课程的特点出发,提出运用知识迁移、案例教学、课堂互动和差异教学等教育学理论对课程的教学方法进行改进。实践证明,在实际教学中应用教育学理论,很大程度上增强了学生对程序设计课程的兴趣,提高了学生采用程序语言解决实际问题的综合能力,取得了显著的教学成效。     

数据库＂Access＂实验教学改革与实践

针对数据库课程＂Access＂传统教学中存在的弊端,在该课程的实验教学中引入了基于WebQuest的网络教学模式,开展任务驱动的探究式学习和合作学习,前测—后测模型用来调查教学效果。实践表明,基于WebQuest的教学模式有利于激发学生的学习兴趣,锻炼、提高学生的自主学习能力以及动手能力。     

绿茶汤色分析

采用色差分析和感官审评的方法对10种绿茶汤色进行分析,结果显示,品茶师间对绿茶评分与评价呈现较高度一致,差异性较小。色差分析绿茶汤色各组间明亮度(L)、茶汤绿度(a)和茶汤黄度(b)均具有较好的一致性,亦存在差异;但绿茶汤色各组间色差衍生指标a/b具有高度一致性。统计分析显示:品茶师茶汤评分与茶汤明亮度(L)和茶汤黄度(b)相关性较小,与茶汤绿度(a)相关性较大;而与色差衍生指标a/b达极显著相关。应用逐步回归对色差的衍生指标色相(a/b)进行绿茶汤色感官评分表征,相关性均达极显著,其决定系数均可达80%以上。应用二次多项式逐步回归对色差亮度(L值)和色差的衍生指标色相(a/b)进行绿茶汤色感官评分表征,相关性均达显著以上,其决定系数均可达95%以上。文中还对绿茶汤色的表述进行了讨论。