A CRISPR/Cas9-Based System with Controllable Auto-Excision Feature Serving Cisgenic Plant Breeding and Beyond

Transgenic or genetically modified crops have great potential in modern agriculture but still suffer from heavy regulations worldwide due to biosafety concerns. As a promising alternative route, cisgenic crops have received higher public acceptance and better reviews by governing authorities. To serve the purpose of cisgenic plant breeding, we have developed a CRISPR/Cas9-based vector system, which is capable of delivering target gene-of-interest (GOI) into recipient plants while removing undesired genetic traces in the plants. The new system features a controllable auto-excision feature, which is realized by a core design of embedded multi-clonal sequence and the use of inducible promoters controlling the expression of Cas9 nuclease. In the current proof-of-concept study in Arabidopsis thaliana (L.) Heynh., we have successfully incorporated a GOI into the plant and removed the selection marker and CRISPR/Cas9 components from the final product. Following the designed workflow, we have demonstrated that novel cisgenic plant germplasms with desired traits could be developed within one to two generations. Further characterizations of the vector system have shown that heat treatment at 37 °C could significantly improve the editing efficiency (up to 100%), and no off-target mutations were identified in the Arabidopsis background. This novel vector system is the first CRISPR/Cas9-based genome editing tool for cisgenic plant breeding and should prove powerful for other similar applications in the bright future of precision molecular breeding.     

Pseudo-Stokes Vector Correlation From Complex Signal Representation of a Speckle Pattern and Its Applications to Micro-Displacement Measurement

Abstract:  As an improvement of the intensity correlation used widely in conventional electronic speckle photography, we propose a new technique for displacement measurement based on correlating Stokes-like parameters derivatives for transformed speckle patterns. The method is based on a Riesz transform of the intensity speckle pattern, which converts the original real-valued signal into a complex signal. In closest analogy to the polarisation of a vector wave, the Stokes-like vector constructed from the spatial derivative of the generated complex signal has been applied for correlation. Experimental results are presented that demonstrate the validity and advantage of the proposed pseudo-Stokes vector correlation technique over conventional intensity correlation technique.     

中厚板矫直过程中中性层偏移动态研究

研究中性层偏移对矫直力的影响,以提高矫直力精度。通过对矫直件三维弹塑性变形进行分析,提出中性层偏移理论,利用数值模拟和实验讨论中性层偏移的动态变化规律,说明中性层偏移是影响矫直力精度的重要因素之一,并验证了理论推导公式与数值计算结果之间的误差,为建立更为准确的矫直力模型提供理论基础和数据。     

EBPSK调制通信系统中非线性检测的研究

主要讨论扩展的二元相移键控（EBPSK）调制通信系统中的检测技术,以实现高频谱利用率的同时降低能耗。针对高效调制信号码元间差异性较小的特点,接收机利用特殊的冲击滤波器（SIF）将相位变化转化为寄生调幅,增加码元间的差异性,提高能量利用率。同时,引入了支持向量机（SVM）非线性检测方法,解决EBPSK系统中门限检测性能难以达到最优的问题,并给出了维数较少的统一特征向量选取方法。为了减少计算量,选择适用于EBPSK系统的SVM核函数并优化计算方法。仿真结果表明,SVM非线性检测在较少的特征向量维数和低采样率的条件下,可获得最多7 dB的信噪比增益。因而,在EBPSK调制通信系统中选择SVM方法不仅可以提升检测性能,而且抗干扰能力更强,对采样率的鲁棒性更好。     

基于优化FBD算法的谐波与闪变综合抑制装置的应用与研究

根据当前电网中存在的实际问题,提出对系统进行谐波与闪变综合抑制的必要性.对传统的FBD(Fryze-Buchholz-Dpenbrock)法进行分析和改进.在此基础上针对三相四线制系统对FBD法进行了优化设计,通过增加一个反馈回路,提高了检测方法的实时性,增强了谐波与闪变抑制装置的动态响应特性.在理论研究与仿真分析的基础上,搭建了基于并联型有源电力滤波器的谐波与闪变综合抑制装置的仿真与实验模型,检测算法采用FBD优化算法,电流跟踪控制电路采用基于滞环比较的空间矢量控制策略.仿真与实验效果验证了检测算法与控制策略的有效性和准确性.     

IUINet: 基于Shift的双流映射3D医学分割模型

为了提高特征融合, 我们设计了动态全连接层(DyFC), 该方法重新定义了权重和偏置, 使用基向量来代表新的权重和偏置, 基向量的系数是根据每一个输入特征进行学习得到的, 权重和偏置不再是共享的, 而是特有的, 这对于每一个特征的表达更具有专向性. 在本文中, 我们提出了一种双流映射结构模型IUINet. IUINet是通过3DShift操作、空间可分离卷积的组合来实现医学图像分割任务, 同时保持精度和效率之间的平衡. 所提出来的IUINet遵循编码器-解码器结构, 其中编码器一部分包含Shift操作、逐点Conv1×1操作, 另一部分包含空间可分离卷积操作. IUINet运用了多尺度输入以及多尺度特征映射层, 提高反向传播速度, 降低反向传播的平均距离. 提高模型的精确度, 增加模型泛化能力, 减少过拟合.     

混合式步进电动机的矢量控制分析

混合式步进电动机与传统的异步、同步电动机相比,由于定子磁势、转子磁钢的非线性分布以及磁饱和等因素的存在而没有简单的线性化数学模型.根据已有数学模型,利用电动机矢量控制原理,在d-q坐标系下推导出混合式步进电动机电磁转矩与电流关系、静态控制与动态控制的数学模型,以及电动机定子电流细分算法,最后通过搭建实验样机验证其控制方法的有效性.     

DInSAR监测地表三维形变的方法

本文介绍了几种利用DInSAR技术监测地表三维形变的方法,并深入分析了它们各自的优缺点,对它们的使用条件和使用中的应注意的事项进行了讨论。对于DInSAR监测地表三维形变方法的选择,应取决于数据条件,地质情况以及精度等几个因素。文章的最后展望了DInSAR监测地表三维形变方法的发展趋势。     

基于SVM的特征筛选方法及其若干应用

对于拟合问题，传统的模式识别特征筛选方法以各特征量对训练数据拟合能力的贡献为取舍标准，未考虑经验风险最小化和结构风险最小化间的差别，不能获得预报能力最强的特征筛选结果。为此我们提出了结合支持向量回归法与留一法的特征筛选新算法，并将它试用于镍氢电池材料和氧化铝溶出率两套实验数据集的特征筛选。     

支持向量机的新发展

Vapnik等学者首先提出了实现统计学习理论中结构风险最小化原则的实用算法一支持向量机，比较成功地解决了模式分类问题，其后，机器学习界兴起了研究统计学习理论和支持向量机的热湖，引人瞩目的研究分支有从最优化技术出发改进或改造支持向量机，依据统计学习理论和支持向量机的优点设计新的非线性机器学习算法等，对此，较为系统地回顾了近lO年来算法研究领域的新发展。