基于“CDIO”的“1+2”新教学模式研究

“CDIO”教学是将工程思维训练融合在教学各个环节当中,本文采用“CDIO”与“案例教学、启发教学”进行融合,组合成为一个新的“1+2”教学模式,以医学信息工程学院课程作为应用载体,将传统教学升华到工程思维教学、团队教学上,转变教师授课形式,激励和引导学生自主学习,为学生提供思维的空间和意境,帮助学生在学习时发现问题,发现、解决值得解决的问题,掌握计算在问题解决过程中发挥的作用,获得构建自身学科知识体系,终身自我学习的能力,滋生创新能力,达到学科知识与工程思维能力互相促进,共同提高的目的。     

基于FPGA的深度卷积神经网络优化压缩算法研究

针对现有海量数字图像信息落后,提出了新型的压缩算法,设计出基于FPGA的视频图像采集系统.应用深度卷积神经网络优化视频图像编码算法和聚类算法实现数据特征提取,将图像与距离信息作为深度卷积神经网络的输入与输出,并利用其特征提取能力学习图像特征的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,通过迭代调整确定图像编码,完成图像压缩.应用测试结果显示,该算法具有较高效率优势,且图像压缩解码后质量较好.     

基于蚁群算法的能耗均衡的安全路由

针对无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)路由能耗及安全问题,提出基于蚁群算法的能耗均衡的安全路由(Ant Colony based Energy Balancing Secure,ACES).ACES路由利用蚁群算法搜索从源节点至汇聚节点的路径,并利用节点的剩余能量,离汇聚节点距离以及节点信任值对蚁群算法的信息素启发函数,状态转移函数和信息素的更新函数进行优化,使寻径蚂蚁能够快速建立从源节点至汇聚节点的路径,提高数据包传递率,均衡节点能耗.仿真结果表明,提出的ACES路由有效地延长了网络寿命,并提高了数据包传递率.     

基于BP-GamysBoost的乳腺癌诊断模型

针对乳腺癌数据存在的不平衡性问题,对标准的Adaboost算法进行改进,即首先引入BP神经网络,然后融合模拟退火遗传算法（SA-GA）较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,最后通过权重的合理分配,提出BP-GamysBoost算法。同时为验证所提出的新算法BP-GamysBoost的合理性,从UCI机器学习知识库中获取WBCD数据库,比较BP-GamysBoost算法模型与BP模型、BP-GA模型、BP-Adaboost模型的稳定性、准确率、漏诊率、灵敏度等性能指标。最终结果表明,BP-GamysBoost模型在乳腺癌数据库中运行良好,并优于其他3种算法模型。     

解剖特征引导软式内镜机器人自主介入策略研究

以上消化道介入为例,在前期研制的YunSRobot内镜机器人平台上开展软式内镜自主介入策略研究.基于Faster-RCNN算法和数学形态学图像处理方法从镜下图像中提取消化道解剖特征,并设计自主化镜体操控和弯曲定向策略实现内镜在上消化道中的自主介入.在高仿真度的上消化道模型中开展了对照实验,结果表明本文方法的介入成功率为100％.与非专业人员主从介入相比,平均耗时从262.01 s降低到197 s,介入力的最大值从11.8 N降到9.6 N.与专业人员主从介入相比,介入力最大值基本一致,仅多耗时34.33 s.本文提出的自主化介入策略可以拓展到呼吸道、尿道等其他腔道的软式内镜介入.     

Protein interaction networks: centrality,modularity, dynamics,and applications

In the post-genomic era, proteomics has achieved significant theoretical and practical advances with the development of high-throughput technologies. Especially the rapid accumulation of protein-protein interactions (PPIs) provides a foundation for constructing protein interaction networks (PINs), which can furnish a new perspective for understanding cellular organizations, processes, and functions at network level. In this paper, we present a comprehensive survey on three main characteristics of PINs: centrality, modularity, and dynamics. 1) Different centrality measures, which are used to calculate the importance of proteins, are summarized based on the structural characteristics of PINs or on the basis of its integrated biological information; 2) Different modularity definitions and various clustering algorithms for predicting protein complexes or identifying functional modules are introduced; 3) The dynamics of proteins, PPIs and sub-networks are discussed, respectively. Finally, the main applications of PINs in the complex diseases are reviewed, and the challenges and future research directions are also discussed.     

顶部定常吸气对高层建筑模型气动力的影响

为减少高层建筑受到的风荷载,提高高层建筑抗风性能,提出一种顶部吸气的主动控制方法。在一高宽比为H/d=5的正方形截面柱体的高层建筑模型上,通过在其顶部前边缘开设狭缝进行吸气来实现流动控制。通过风洞试验研究了顶部吸气对气动力与顶部分离流的影响.利用流动可视化与流场测试结果揭示了顶部狭缝吸气的控制机理.实验对比了不同吸气系数Q(=U/U_∞,U为狭缝吸气速度)对气动力控制效果的影响,并对Q=0,1和3的三种工况下风压分布与顶部剪切流进行了详细对比.研究发现狭缝吸气改变了顶部分离流特性,并对模型所有高度上的气动力均有显著影响.Q=1时控制效果最佳,脉动阻力与脉动升力分别减小17.8%和45.5%.此时顶面分离流被削弱并伴随有再附现象且湍流强度较大,最有利于顶部剪切流与尾流间的动量交换,从而削弱柱体展向涡脱落与脉动气动力.     

PPNCast：一种基于对等交换的应用层组播方法*

针对高码率和实时性要求不高的大规模媒体分发应用,提出一种新的应用层组播PPNCast。PPNCast基于对等交换的思想对应用层组播系统进行了优化,可以支持多种片的分发模型。通过仿真实验与Yoid、NICE应用层组播协议对比,结果显示PPNCast可以明显改善系统的链路压力均衡度和节点公平度。     

对变压器真实油温的智能化监测

本文中作者通过FLUENT温度场解析和变压器实物温升试验,找出了变压器油温最热的真实位置,从而提出智能化监测的解决方案,为真实反映油温升提供可靠的依据.     

熟料烧结过程中氧化铁反应行为的热力学分析

通过对Fe2O3与碳酸钠、氧化钙以及硅酸钙反应的热力学分析,明确Fe2O3在铝土矿炉料烧结过程中的热力学反应规律。热力学计算、分析结果表明:Fe2O3在正常烧结温度范围内能与Na2CO3或CaO发生反应,但更易与CaO反应形成2CaO.Fe2O3或CaO.Fe2O3,Fe2O3和Na2O.Fe2O3能使2CaO.SiO2和3CaO.2SiO2转变为CaO.SiO2,CaO.SiO2进一步与Na2O.Al2O3或Na2O.Fe2O3反应生成不溶的三元化合物而造成烧结法生产氧化铝过程中Na2O和Al2O3的损失。4CaO.Al2O3.Fe2O3不能由铁酸钙和铝酸钠相互反应产生,而可能是CaO、Al2O3和Fe2O3三者直接反应的产物,且在烧结条件下Na2O.Fe2O3可分解4CaO.Al2O3.Fe2O3。