面向癌症个体生存分析的多任务带状回归模型

个体癌症生存分析对于探索个人在罹患癌病后生存状态具有重要意义。针对目前多任务线性回归方法依赖于线性转换而不能体现个人癌症病程风险累积的问题,提出了一种多任务带状回归模型,用于拟合以癌症为代表的病性慢、病程长的生存分析。引入带状校验方式建立了回归器和带状转换结合的多任务回归模型,数学推导并验证了带状检验转换矩阵的有效性和良态性。给出了多任务带状矩阵的两个特殊矩阵。在真实的癌症急病和生存分析数据集上验证了提出的模型对个人生存分析风险预测的有效性。在95%置信区间中,所提模型相比于现行主流通用神经网络生存分析模型,在METABRIC数据集中获取的一致性系数提升约0.05。     

基于QT/C++的红外探测器多区域性能分析系统

针对不同类型红外探测器对测试数据分析筛选需求的差异性问题,提出了一种基于QT/C++的红外探测器多区域性能分析系统。该系统以传统红外探测器测试系统为基础,使用QT软件及C++语言扩展开发性能分析软件。所开发的软件嵌入OpenCV插件库,具备区域划分、盲元筛选、指标计算和盲元簇识别等功能。使用640×512甚长波碲镉汞探测器测试数据验证所开发软件的性能分析功能。结果表明,所开发的软件具备高效数据处理及准确性能分析的能力,并能够提供盲元位置及盲元簇图。与现有测试系统相比,所提出的分析系统可提高针对全阵列尺寸和不同材料探测器的性能分析能力及测试效率。     

H2O2/Fe2(MoO4)3体系中H2O2吸附分解及NO氧化行为的DFT研究

为阐明H₂O₂/Fe₂(MoO₄)₃体系脱硝过程中H₂O₂吸附分解及NO氧化行为,基于DFT方法首次计算了H₂O₂和NO分子单独及二者同时在Fe₂(MoO₄)₃表面的吸附构型,并通过考察吸附能、Mulliken电荷及氧化路径等特性揭示H₂O₂催化分解和NO氧化的微观机制。结果表明：H₂O₂在Fe₂(MoO₄)₃表面易分解为活性自由基,而NO则以分子形式吸附;H₂O₂和NO共吸附时,H₂O₂优先吸附于催化剂表面并随后分解,NO则分别被H₂O₂分解产...     

面向数据压缩的NOMA-MEC系统能耗最小化研究

该文研究基于数据压缩的非正交多址-移动边缘计算(NOMA-MEC)系统中系统能耗最小化问题。考虑到部分压缩与卸载方案和基站端计算能力有限等条件,通过联合优化各用户的任务压缩和卸载比例、发射功率以及任务压缩时间等变量,建立一个系统能耗最小化优化问题。为了求解该问题,首先推导出各用户最佳发射功率的闭式表达式。接着利用连续凸逼近(SCA)方法对原问题的非凸约束进行近似,然后提出一个基于SCA的高效迭代算法来求解原问题,从而得到该系统的最佳资源分配方案。最后借助于计算机仿真对所提出方案的性能优势进行验证,仿真结果表明相比于其他基准方案,该文所提方案能有效降低系统能耗。     

基于深度学习的变电站电力设备漏油检测

随着用电需求日益增加,电力系统设备变得更加庞大且复杂,导致传统人工巡检方式受到挑战.针对这一现象,本文旨在研究如何通过目标检测技术有效监测电力设备运行状态,特别是漏油问题.为此,本文采用性能稳定的YOLOv5卷积神经网络作为基础,通过减少检测头数量和一次特征金字塔下采样,有效降低了模型的计算复杂度和资源消耗.研究结果表明,与原始YOLOv5网络相比,改进后的模型在保证监测性能的同时,显著减少了模型推理时间、模型参数量和模型大小.这一轻量化改进为电力设备的安全稳定运行提供了有效的技术保障,也为未来电力设备故障检测技术的发展提供了新的思路.     

微反应技术在含能材料连续安全合成中的应用与发展

含能材料广泛应用于兵器工业、航空航天及民用建设等领域.其合成过程复杂、危险性高,传统釜式反应工艺难以满足产品质量和过程安全控制的要求.微反应技术具有热质传递速率高和安全性好等优点,在含能材料领域具有广阔的发展前景.为此,本文从微反应技术基本原理、含能化合物合成、含能颗粒材料制备和超声微反应器四方面展开综述,基于化学工程视角,阐释微化工技术在含能材料领域的应用特点.同时,总结并展望了技术领域的研究难点与未来发展方向,包括反应动力学/热力学、高黏/含固流体混合强化、反应放大与智能系统、三废处理及如何与人工智能等新兴学科结合等问题.     

多分支的降水量概率预测模型研究

降水量大小对水资源调度决策、防汛防旱预警等方面有着决定性作用。目前已有大量降水量预测模型被提出,但其由于缺乏对降水过程非线性性态的考虑,因此预测准确度不高。另外,单独的预测值难以对决策判断形成有效支持,使预测结果的应用性不好。针对上述问题,基于降水量的平稳性及周期性,构建了同比分支及环比分支预测模型,进而提出了一种多分支的降水量概率预测模型MBPPFM。该模型采用十字交叉选择算法,精细化筛选同比、环比分支预测结果,提高了预测准确性,并能避免异常预测。同时,预测结果包括区间概率和结果置信度,能有效支持决策形成。     

基于图优化的SLAM后端优化研究与发展

同时定位与地图构建(SLAM)是当前机器人定位导航的研究热点。从优化模型、优化算法及对结果的评估阐述了基于图优化的SLAM后端优化。在建模方面,分析了动态贝叶斯网络建模、因子图建模和马尔可夫图建模;讨论了后端优化的四种方法,即最小二乘优化方法、松弛优化方法、随机梯度下降优化方法和流形优化四种方法。在结果评估方面,阐述了χ2误差和MSE误差对结果的评估方法。最后,结合当前研究热点对SLAM的发展作出了展望。     

高静压处理对绿芦笋生理特性及贮藏品质的影响

为深入了解高静压（high hydrostatic pressure,HHP）对绿芦笋的保鲜效果,以绿芦笋为原料,探讨了HHP处理对绿芦笋采后生理及贮藏品质的影响。经20、50、100 MPa各保压2 min处理的样品置于相对湿度90%、温度4 ℃的冷库中贮藏15 d。贮藏期间定期测定绿芦笋的呼吸强度、丙二醛含量、细胞膜渗透率、叶绿素变化、嫩茎硬度、总酚含量和质量损失率以及色泽的变化。结果表明：与对照组相比,HHP处理可以有效降低贮藏期间绿芦笋呼吸强度,延缓嫩茎中叶绿素降解,较好保持了绿芦笋的硬度和色泽。研究结果为HHP用于嫩茎蔬菜的保鲜贮藏提供了依据。     

大学生参与学生管理工作的实践意义

随着教育体制和高校管理改革的不断深入,大学生参与高校学生管理工作已经成为现代高等学校管理发展的必然。大学生参与学生管理工作对于学校的人才培养、学校的管理工作、学生的主体意识和学生的实践能力都有着十分重要的意义。