基于多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索算法

为了提高足迹压力图像检索的精度,提出基于多尺度自注意卷积的足迹压力图像检索算法.首先,对足迹压力图像进行角度校正、对齐、擦除等预处理操作,减小图像角度等因素对特征提取的影响.再由多个并行分支的空洞卷积和自适应注意模块构成的多尺度自注意卷积模块自适应地提取可判别特征.最后,由全局特征分支、残缺性评分掩模分支构成残缺性评分模块,得到共同残缺性评分矩阵,利用该评分矩阵对可判别特征进行加权组合,提高网络对残缺足迹共同可见区域的关注程度.实验表明,在构建的FootPrintImage数据集上,文中算法具有较高的首中准确率和平均检索精度.     

污水中新型冠状病毒富集方法研究进展

新冠疫情暴发以来，通过检测污水中新冠病毒含量实现动态监测疫情发展、提供疫情预警信号和辅助评估疫情干预等越来越被世界各国所重视。但由于污水中新冠病毒载量较低且极具传染性，快速有效的富集方法就成为精确检测新冠病毒的关键。文章梳理了现有污水中新冠病毒的富集方法，结合回收率、耗时、成本和通量重要评价指标进行对比分析。相对而言，膜吸附脱附法和絮凝沉淀法成本低、耗时长，适用于大体积样品初级富集；超速离心法和超滤法成本高、耗时短，适用于小体积样品次级富集。优化过滤膜种类尺寸、絮沉剂、离心速度和截留分子量等可提高回收率等富集效果，通过寻求理想的替代病毒、降低样品基质等不确定度影响、优化RNA提取方法等，并建立规范性富集方法将是未来有关研究的重点方向。