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11 个结果
  • 简介:小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像(diffusiontensorimaging,DTI)脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。

  • 标签: 小世界属性 弥散张量成像网络 网络效率 脑网络
  • 简介:近日从卫生部获悉,我国即将在北京、黑龙江、上海、江苏、浙江、湖南、广东等七省市建立饮用水水质与水性疾病监测点,试行监测数据网络直报,开展城市饮用水卫生监测网络试点工作,此举意味着我国将逐步建立健全饮用水卫生监测网络

  • 标签: 饮用水卫生 监测网络 数据网络 卫生部 黑龙江 监测点
  • 简介:深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

  • 标签: 深度学习 生成对抗网络 图像合成 图像分割
  • 简介:据《中国科学报》消息:近日,空军装备研究院某所领衔的高精度激光扫描设备研发获得科技部“国家重大科学仪器设备开发项目”立项批复,成为该国家级重大项目设立两年来空军唯一人选项目。

  • 标签: 激光扫描设备 空军装备 高精度 立项 研发 设备开发
  • 简介:生物系统具有鲁棒抵御外界干扰而维持自身性能稳定的特征。细胞中分子相互作用负反馈环是系统鲁捧控制的主要机理之一。本文对各种负反馈环之间的差异进行了对比并针对p53、Mdm2构成的负反馈环建立了数学模型,以模拟负反馈系统的衰减振荡。

  • 标签: 蛋白质相互作用网络 负反馈环 鲁棒性 数学模型
  • 简介:财政部、海关总署、国家税务总局近日发出通知,为支持我国海洋石油(天然气)的勘探开发,经国务院批准,自2011年1月1日至2015年12月31日,在我国海洋进行石油(天然气)开采作业的项目,进口国内不能生产或性能不能满足要求,并直接用于开采作业的设备、仪器、零附件、专用工具,在规定的免税进口额度内,免征进口关税和进口环节增值税。

  • 标签: 进口关税 海洋石油 仪器设备 开采 国家税务总局 海关总署
  • 简介:针对当前分子生物学的发展,开发了自动控制与手动控制相结合的核酸提取系统.系统主要以89C58单片机为核心,采用A/D转换、液晶显示、位置开关输入、控制键盘输入、继电器输出控制、光电隔离等硬件电路模块组成.通过实际使用表明该系统运动控制稳定,提取效果优,工作效率高,可靠性好,自动化程度高.

  • 标签: 机械手 键盘输入 A/D转换 运动控制 系统 硬件电路
  • 简介:目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。

  • 标签: 立体视觉疲劳 主成分分析 BP神经网络
  • 简介:针对高等学校大型贵:重仪器设备利用率低的现状,分析了仪器设备利用率低下的主要原因,提出了高等学校大型贵重仪器设备利用率的措施。

  • 标签: 大型贵重仪器设备 利用率 使用效益
  • 简介:日前,国家自然科学基金委员会传来振奋人心的消息,由重庆医科大学生物医学工程学院牵头申报的国家重大科研仪器设备研制专项---“球形聚焦集声系统研究”获得基金委委务会议批准,成功跻身我国重大科研仪器设备研制的“国家队”。该项目资助强度6000万元,是重庆市迄今为止获资助额度最高的基础研究类项目。

  • 标签: 科研仪器设备 重庆市 国家自然科学基金委员会 项目资助 工程学院 生物医学