改进的Libra区域卷积神经网络的脑动脉狭窄影像学检测算法

针对断层面上血管的多形性和检测过程中出现的采样不均衡的问题,提出一种改进的Libra区域卷积神经网络（R-CNN）的脑动脉狭窄影像学检测算法,用于检测计算机断层扫描血管造影（CTA）图像的颈内动脉和椎动脉狭窄。首先,在目标检测网络Libra R-CNN中以ResNet50为骨干网络,并分别在骨干网络的3、4、5阶段引入可变卷积网络（DCN）,通过学习偏移量提取血管在不同断层面的形态特征;然后,将从骨干网络中提取的特征图输入至引入非局部神经网络（Non-local NN）的平衡特征金字塔（BFP）中进行更深度的特征融合;最后,将融合后的特征图输入至级联检测器,并通过提高交并比（IoU）阈值优化最终检测结果。实验结果表明,改进的Libra R-CNN检测算法相比Libra R-CNN算法,在脑动脉CTA数据集中平均准确率（AP）、AP₅₀、AP₇₅和AP_S分别提升了4.3、1.3、6.9和4.0个百分点;在公开的结肠息肉CT数据集中,AP、AP₅₀、AP₇₅和AP_S分别提升了6.6、3.6、13.0和6.4个百分点。通过在Libra R-CNN的骨干网络中加入DCN、Non-local NN和级联检测器,进一步融合特征从而学习脑动脉血管结构的语义信息,使得狭窄区域检测结果更精确,且改进算法在不同的检测任务中具有泛化能力。     

Sharp Fano resonance in 2D photonic crystal and the applications

Fano resonance is realized theoretically in a photonic crystal. The structure is composed of a cavity side coupled to a partially transmitting waveguide. By optimizing the structure parameters, asymmetric sharp Fano resonance transmittance spectrum is achieved with quality factor of 2 213, extinction ratio of 57 dB and peak loss of 0.2 dB. The sharp spectrum can be used in sensor applications. Such as pressure sensor, the pressure sensitivity is about 9.15 nm/GPa. and for refractive index sensing application, the sensitivity is about 800 nm/RIU, and the maximum of figure of merit can reach 1 000. Besides, this sharp Fano resonance based on photonic crystal has potential applications in optical switches, filters etc. And it can be integrated into optical communications and optical integration circuits.     

叙事学视域下草根网红"流浪大师"爆火现象的多元解析

"流浪大师"沈巍自身形象与表达的反差迎合了受众的不同心理诉求,近期成为众人追捧的草根网红.本文以"流浪大师"为例,从叙事学的视角对沈巍事件的叙事模式、爆火原因和叙事反思进行解读,以期能为研究草根网红现象提供一种新的解析模式.     

打造产业互联网新模式 重构印刷包装供应链

<正>云印技术（深圳）有限公司（以下简称云印）成立于2013年,是一家专注于服务印刷包装产业的技术服务型企业。凭借强大的技术实力与丰富的行业探索经验,云印致力于发挥自身作为包装产业数字化供应链服务平台的优势,不仅帮助单一印刷包装企业改善生产经营效率,更能够通过对多家企业的串联,实现对行业供应链的重构,     

旋子彩画元素在家居软装设计中的应用方法

在文化自信的大背景下,随着“轻装修,重装饰”理念的流行,越来越多的设计师致力于将中国传统元素在家居软装设计中进行新的意蕴表达,传统建筑彩画也成为一种新的家居软装设计元素。文章旨在探讨旋子彩画元素在家居软装设计中的应用。通过分析旋子彩画的装饰特征及其应用现状,探究其在家居软装设计中的应用方法。最后得出结论：旋子彩画元素在家居软装设计中的应用有助于提升整体空间的艺术气息,赋予空间更多的文化内涵。通过家居软装新载体的呈现,扩大了旋子彩画的应用范围,使旋子彩画元素以新的形式延续,同时为家居软装提供新的设计思路与方法。     

酶解法制备罗非鱼油工艺研究

采用酶解法提取冷冻罗非鱼头中的鱼油。以鱼油提取率为评价指标,利用单因素实验结合响应面分析法对酶解提鱼油工艺进行优化。确定的酶解最佳工艺条件为:酶解时间2.5 h、复合蛋白酶添加量1.25%、料液比1∶1、酶解温度56℃,在此条件下得到的鱼油提取率为81.3%,经小试实验鱼油提取率达到80.4%。粗鱼油经过活性白土脱色和过滤除杂,得到的精制鱼油理化指标除碘值外均符合SC/T 3502—2000精制鱼油一级标准。采用气相色谱法测定精制鱼油的脂肪酸组成,结果表明,鱼油以不饱和脂肪酸为主(72.15%),其中单不饱和脂肪酸占36.04%,主要为油酸;多不饱和脂肪酸占36.11%,主要为亚油酸。     

无刷直流电机自适应控制系统的研究与仿真

为了提高无刷直流电机控制性能,提出了一种基于改进的全面学习粒子群(CLPSO)算法自整定PID参数的控制方法,实现了无刷直流电机调速系统的自适应控制。该方法利用改进的CLPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快及收敛精度高等优点,对无刷直流电机控制系统的PID参数进行寻优。MATLAB/Simulink仿真实验表明,在电机启动和突加负载过程中,该方法控制电机的转速和转矩响应速度快、波动小,比传统PID控制方法具有更好的动静态特性和鲁棒性。     

基于独立成分分析的优选N200和P300特征通道算法

针对脑电信号存在个体差异性并易受噪声、伪迹干扰的特点,提出一种基于独立成分分析ICA的优选特征通道算法。采用ICA将通道的数据分解为N200、P300、眼电伪迹以及其他生理信号,根据这些信号对每个通道的影响程度,判定各通道是否适合进行特征提取。分别采用本方法和三种常用方法对12个被试的脑电数据进行特征通道选择,并进行N200和P300电位的辨识,经比对发现,本文方法取得了93.10%的平均分类准确率,比其他三种方法下的准确率分别高出7.27%、1.07%和75.96%。为预测任意被试的最优通道,采用最小二乘法对ICA权值和通道选择阈值之间的关系进行拟合,对三个新被试进行最优通道预测和电位的辨识,得到较高的分类准确率,说明此预测方法具有一定普适性。