二苯醚类原卟啉原氧化酶抑制剂的构效关系研究

通过比较具有抑制原卟啉原氧化酶活性的二苯醚类化合物空间结构上的相似性,确定了该灯化合活性构象和重叠规则。利用比较分子力场分析（ＣoＭＦＡ）方法进行了三维定量构 效关系研究,得到敢具有较高预测能力的ＱＳＡＲ模型;发现二苯醚类化合物两个苯环的才相对取向对其生物活性有重要影响,此研究结果对进一步设计、合成具有高活性的新型抑制剂具有重要的指导意义。     

原卟啉原氧化酶抑制剂的三维药效团研究

在靶酶三维结构未知的条件下，采用限制性系统搜索方法（Constrained Systematic Search），对5类典型的原卟啉原氧化酶（Protox）抑制剂的三维药效团进行了研究，发现这些抑制剂共同的活性部位可能是2个心水中心和一个氢键接受体，得到的药效团模型对在分子和原子水平探讨不同结构类型的原卟啉原氧化酶抑制剂与靶酶相互作用的共同机制，指导新型抑制剂的设计与合成等方面具有重要的理论指导意义和潜在的实际应用价值。     

利用原卟啉原氧化酶抑制剂药效团模型进行数据库搜索

为了设计与合成新型原卟啉原氧化酶抑制剂，利用所建立的药效团模型为基础，建立提问结构，将药效团模型中的生物结构信息输入到多种小分子三维结构数据库中(NCI-3D和ACD-3D数据库)，借助分子三维结构搜索软件(3DFS和ISIS／3D软件)和多种搜索方法(POWELL方法和遗传算法)分别搜寻出一百多个符合特征结构信息的全新结构候选化合物。     

人尿酸氧化酶结构的同源模建和生物信息学分析

以微生物来源的尿酸氧化酶晶体结构为模板,根据推测的人尿酸氧化酶序列,利用同源模建技术预测人尿酸氧化酶的三维结构。人尿酸氧化酶结构具有两个相同的T-fold结构域。叠合不同来源的尿酸氧化酶结构证实,人尿酸氧化酶与其他来源尿酸氧化酶的活性中心的结构高度保守。另外找到一些不利于人尿酸氧化酶聚合的因素,这些因素可能是使人尿酸氧化酶基因在进化中失活的部分原因。     

基于多模块方法的拟南芥功能结构模拟研究

花卉植物生长模拟中,构建反映植物形态和生理特征的功能结构模型是目前虚拟植物的研究热点。对植物形态结构的表达方法和碳汇生物量在植物组织器官间的分配方法进行了研究,基于多模块方法实现了功能结构相统一的虚拟花卉植物生长模拟。利用自定义的光反应曲线模拟碳汇生物量,基于源汇理论实现了碳生物量在器官间分配,利用L+C 多模块方法实现了植物叶片和节间的动态生长。通过对拟南芥植物的生长模拟,证明了方法的实用性和有效性。     

分子模拟在黑土胡敏酸三维结构模型构建中的应用

选取吉林省公主岭市黑土胡敏酸为研究对象,使用元素分析,红外光谱分析,~(13)C核磁共振分析3种化学分析手段对胡敏酸样品进行结构解析,利用ChemBioOffice软件搭建了土壤胡敏酸分子二维结构单体,通过将模拟光谱与实际光谱比较验证了构建的二维结构有很大的可适性,同时借助Hyperchem软件,在MM+、AMBER、OPLS,3种力场下对三维单体结构进行分子力学结构优化,优化前后键能、键角能、二面角能、范德华能、静电能及总势能皆发生变化,变化的大小及趋势没有固定规律;同时进行分子动力学模拟,黑土胡敏酸的三维结构单体在AMBER力场下的生成热最小,等于-358.72Kcal/mol,所以其构象最为稳定。     

基于碳动力学模型的虚拟拟南芥植物生长模拟

具有植物生理特征的花卉植物功能结构模拟是目前虚拟植物的研究热点。基于反映植物生长机理的碳动力学模型和L-systems的形态结构表达,提出了一种功能结构相统一的高度真实的虚拟植物生长模拟算法。利用L-systems的形态构造方法对拟南芥植物组织器官的动态生长规则进行了表达;植物生长基元（茎节间、叶、花）的分枝生长考虑了碳汇生物量在基元的传输和分配,并定义生长曲线函数描述叶片和节间在不同生长发育阶段的动态生长演替过程。实例证明该算法能较准确地模拟拟南芥的动态生长过程,模拟生长曲线跟实际生长曲线相吻合,验证了算法有效性。     

3DS MAX中通过NURBS曲线实现方格织物的三维结构模拟

在软件应用中,织物的结构和外观模拟多采用VC＋＋编程环境下结合OpenGL图形函数库来实现。对于OpenGL在建模上的不足,在3DS MAX中采用NUBRS曲线建模,通过对调整NUBRS曲线控制点的三维坐标,绘制出经纬纱的空间交织状态。     

虚拟情景实训环境三维模拟

应用计算机技术当中的虚拟模拟技术,对于当前各领域实现虚拟情景三维模拟训练已成为可能。本文研究当前技术环境下,利用Unity3D模拟平台构造虚拟情景训练系统的开发与设计。从三维模拟训练系统的关键技术研究入手,以三维场景优化、物理碰撞逻辑检测、动态加载场景以及网络通信作为开发的重点,设计出较为先进和逼真的虚拟情境下三维模拟训练系统。并以消防部门作为系统应用的检测部门,检测结果表示此系统可以很好的表现出现场场景的模拟程度以及逻辑,对于加强消防部门的训练技术和应用效果有很大优势。     

非对称结构相变存储单元的三维模拟与分析

文章提出一种具有非对称结构的新型相变存储器单元结构,并通过有限元方法对该非对称结构相变存储单元进行了三维电热模拟.模拟结果表明,在相同的特征尺寸下,非对称结构相变存储单元的操作电流明显小于传统的对称型T型结构相变存储单元.     

一种简易的拟南芥幼苗微量DNA提取方法

报道了一种简易的拟南芥幼苗微量DNA提取方法。陔方法可在常温下进行DNA提取，而且样品用量少，仅需10mg左右，用100μL重蒸水回溶DNA沉淀所获得的粗提液可直接用于PCR检测。结果表明：应用该法提取的DNA完整性好，PCR效果佳，适用于拟南芥转基因植株鉴定。     

三维表面模型的快速切割算法

讨论了一个三维表面模型的快速切割算法.由改进的MC(marching cubes)方法抽取、构成了连续曲面的分组信息以及构成曲面的三角面片的层次包围盒信息，并利用记录了上述信息的B+树模型,完成了三维表面模型的快速切割算法.讨论的算法通过充分发掘和利用MC算法中所隐含的三角面片的包围盒信息和物体各部分间的三维相关信息，在对三维表面模型进行切割计算时,可以快速定位交点，并且根据交点信息，不必遍历模型的所有三角面片，而直接完成对整个被切割模型的分割.研究背景是髋关节整型手术中平面手术刀及球面手术刀对髋关节的切     

产品三维数据模型轻量化表示实现

提出一种能快速浏览的产品三维模型轻量化文件格式,文件中包含零件显示信息和几何信息·显示信息记录面的三角化模型和边的多边形模型,以加快模型的浏览速度,且按装配、零件、面、线、点层次关系进行组织;几何数据附加在显示信息上,提供几何数据的精确查询·文件大小通过数据压缩大幅度地减小,便于在网上发布·以此为基础开发了三维产品浏览系统和用于生成轻量化文件的接口程序·     

Camera Calibration for 3D Color Scanning System Using Virtual 3D Model

Instead of traditionally using a 3D physical model with many control points on it, a calibration plate with printed chess grid and movable along its normal direction is implemented to provide large area 3D control points with variable Z values. Experiments show that the approach presented is effective for reconstructing 3D color objects in computer vision system.     

A learning-based visual saliency prediction model for stereoscopic 3D video (LBVS-3D)

Saliency prediction models provide a probabilistic map of relative likelihood of an image or video region to attract the attention of the human visual system. Over the past decade, many computational saliency prediction models have been proposed for 2D images and videos. Considering that the human visual system has evolved in a natural 3D environment, it is only natural to want to design visual attention models for 3D content. Existing monocular saliency models are not able to accurately predict the attentive regions when applied to 3D image/video content, as they do not incorporate depth information. This paper explores stereoscopic video saliency prediction by exploiting both low-level attributes such as brightness, color, texture, orientation, motion, and depth, as well as high-level cues such as face, person, vehicle, animal, text, and horizon. Our model starts with a rough segmentation and quantifies several intuitive observations such as the effects of visual discomfort level, depth abruptness, motion acceleration, elements of surprise, size and compactness of the salient regions, and emphasizing only a few salient objects in a scene. A new fovea-based model of spatial distance between the image regions is adopted for considering local and global feature calculations. To efficiently fuse the conspicuity maps generated by our method to one single saliency map that is highly correlated with the eye-fixation data, a random forest based algorithm is utilized. The performance of the proposed saliency model is evaluated against the results of an eye-tracking experiment, which involved 24 subjects and an in-house database of 61 captured stereoscopic videos. Our stereo video database as well as the eye-tracking data are publicly available along with this paper. Experiment results show that the proposed saliency prediction method achieves competitive performance compared to the state-of-the-art approaches.

     

三维服装物理-几何实时混合模拟

为了获得服装模拟的实时性和真实感效果,提出一种融合几何变形方法和物理变形方法的服装模拟混合计算模型.通过分析服装-人体动态间隙量和服装局部细节复杂度,构造服装区域划分因子;根据区域划分因子将三维服装模型划分为紧身层、浮贴层和宽松层,其中紧身层和浮贴层的变形计算分别采用蒙皮模型和近刚性模型来保证服装模拟的实时计算效率,宽松层采用具备较好服装动态模拟效果的物理模型;最后对不同的计算模型分别实施相应的碰撞处理方法.实验结果表明,文中方法能够获得较为真实高效的三维服装实时模拟结果.     

基于3D曲面模型的数字水印算法

本文给出了一种NURBS曲面模型的三维数字水印算法.该算法不直接将水印信息嵌入到NURBS曲面的参数中,而是对原始NURBS曲面模型进行修改,通过映射成虚拟2D图像,利用已有的DCT域图像水印嵌入算法将信息嵌入到2D图像中,再对2D图像进行提取产生新的NURBS曲面水印模型.该算法对于控制顶点、节点向量的改变以及模型表面的近似等操作具有鲁棒性.     

Facial landmark automatic identification from three dimensional (3D) data by using Hidden Markov Model (HMM)

Landmark identification is one of the fundamental aspects and a necessary step of Three Dimensional (3D) data process. Numerous methods for landmark identification have been proposed, but none with high efficiency, good robustness and strong adaptability has been found yet. In this study, a novel method was developed and applied on a 120 subject's database to automatically identify facial landmarks from 3D facial scanned data. Spin Image (SI) is used to extract local feature and Hidden Markov Model (HMM) is adopted to implement the landmark identification procedure. Eleven HMMs were trained to identify different facial landmarks, respectively. We developed a three-hierarchy experiment to test the validity and reliability of the algorithm. Results show that SI is highly efficient and robust to extract facial feature. The maximum landmark recognition rate reached 95.9%. The influence of parameters in SI on the validity and reliability of landmark identification was also investigated. It was found that Bin Size of SI can improve or reduce Identification Accuracy Rate (IAR) by Bin Size value variation. The mean value of IAR increases with the Bin Size until Bin Size reaches 10, when IAR acquires its maximum value 100% and remains constant before Bin Size reaches 65. After that, IAR dropped with the increase of Bin Size, and the velocity of the drop keeps increasing until it reaches the minimum value. In contrast, Support Angle of SI influences IAR positively. Support Angle starts to function at the value of 10°. Then, IAR increases with it until Support Angle reaches the degree of 90, when IAR acquired and maintained a constant maximum value of 100%. At last, a comparison was made to address the superiority of HMM over Artificial Neural Network (ANN) on facial landmark identification and we figured out the direction of future work as well. Besides the parameters of SI as discussed in this study, we can investigate the influence of the point sampling granularity on the identification accuracy as well in the future.Relevance to industryProcessing the 3D anthropometric data in order to make it useful for the design of products and facilities is still a challenging problem. One of the typical difficulties is that there is no valid human anatomical landmarks identification method. The improvement of reliability and accuracy of the automatic 3D landmarks identification algorithm for various human body shapes will reduce the time and cost for performing manual landmark palpating and dimension extraction. This work is expected to bring benefits to human-dimension-related ergonomic design and improvement.     

面向三维模型多样化分类的深度集成学习

基于深度学习的三维模型分类方法大都面向特定的具体任务,在面向三维模型多样化分类任务时表现不佳,泛用性不足。为此,提出了一种通用的端到端的深度集成学习模型E2E-DEL(end-to-end deep ensemble learning),由多个初级学习器和一个集成学习器组成,可以自动学习复杂三维模型的复合特征信息;并使用层次迭代式学习策略,综合考量不同层次网络的特征学习能力,合理平衡各个初级学习器的子特征学习和集成学习器的集成特征学习效果,自适应于三维模型多样化分类任务。基于此,设计了一种面向多视图的深度集成学习网络MV-DEL(multi-view deep ensemble learning),应用于一般性、细粒度、零样本三种不同类型的三维模型分类任务中。在多个公开数据集上的实验验证了该方法具有良好的泛化性与普适性。