一种基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法，包括对待重建的输入低分辨率人脸 图像和高、低分辨率训练集相应划分相互重叠的图像块;对于输入低分辨率人脸图像的每一个位置上的 图像块，分别从低分辨率人脸样本图像对应位置的图像块中找出 K 个最近邻的图像块，并对应找出相应 高分辨率人脸样本图像中的图像块，进行去均值化;利用映射系数计算出各图像块相应的高分辨率人脸 图像块，重构出高分辨率人脸图像，进行迭代后处理。本发明解决了主成分分析无法捕获处于高维流形 空间人脸特征的问题，利用局部流形的线性特性有效的进行了噪声人脸图像的超分辨率重建，同时进行 高分辨率图像后处理，进一步提高了重建结果的主、客观图像质量。

基于物联网、大数据、云平台的社区风险源的评估，日常监控和处置，采用物联网+运行服务的商业模式。需要相关大数据计算和云平台技术研究及支撑。

本发明公开了一种基于卫星被动微波遥感数据的射频干扰检测方法，它包括数据筛选 1、地理定位 2、平均处理 3、地理标识 4、综合分析 5 等步骤。其中，数据筛选 1 只提取卫星被动微波遥感数据中的陆地数据进行分析；地理定位 2 将检测到射频干扰的每组数据进行0.001°×0.001°网格点三次多项式插值，提取插值后最大亮温值所对应的位置坐标，作为该射频干扰的位置；地理标识 4 通过分析可分别得到射频干扰的地理位置分布特征、亮温强度分布特征以及发生率；综合分析 5 通过分析可得到射频干扰随时间和方向的变化。相较于基于频域和信号特征统计，本发明能很好地适用于卫星被动微波遥感数据的射频干扰检测。

本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法，涉及生物医学数据挖掘领域，该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合，然后执行训练阶段和测试阶段；所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练；所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习以获得节点嵌入，并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合，而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。

本发明公开了一种数控系统指令域序列异常数据检测方法，包括(1)获取训练样本数据中心线，获取包络线比率r；(2)构造窗宽N、临界长度X、连续异常点长度和阶梯点长度分界线Y、数据流分析长度Z的经验公式并根据经验公式设置相应参数；(3)利用N确定滑动窗口长度，利用滑动窗口分割数据流，利用简单移动平均法或多项式拟合法获取滑动窗口数据中心线，包络线外样本为当前滑动窗口内判定的异常点存入loutlier，利用过程记录序列lnew、过程记录正常序列lnormal、X、Y确定最终判定类型；(4)达到指定的数据流分析长度Z时，结束异常检查，否则清除序列号为(i-1)u+N+1、(i-1)u+N+2、...、i·u+N的数据缓存，进入第i+1个滑动窗口的分析。

南科大医学院教授张文勇、研究助理教授栾合密等在国际著名生物信息学与计算生物学期刊Bioinformatics上发表题为“CPVA: a web-based metabolomic tool for chromatographic peak visualization and annotation”的论文。该研究创新提出了以色谱中心策略算法（CCS）提高基于质谱的组学数据质量，并搭建了R-Shiny的Web应用CPVA，实现了组学数据在线交互式的处理。 该论文提出了色谱中心策略算法（CCS），并开发了在线互动工具来解决该领域普遍存在的问题。色谱中心策略是指通过对组学数据中提取的色谱峰形状进行数字化描述，包括对称性（Symmetry）、锯齿度（Jaggedness）、形态（Modality）、色谱质量指数（MCQ）等，并以在线互动的方式直接展示色谱峰的形态特征。

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复苏气囊（成人/儿童/婴儿）   功能特点： ■ 呼吸气囊根据不同的人群可分为婴儿复苏气囊、儿童呼吸面罩、成人呼吸气囊，采用硅胶材料制成，内置通气阀。 ■ 采用环保材质，可以反复消毒使用（除面罩、氧气管和空气袋）。 ■ 带有限压阀可以确保安全的气体压力。 ■ 透明面罩可以帮助施救人员观察病人嘴唇颜色和呕吐物，必要时可以接入氧气供给病人。 ■ 面罩去除单项阀后可连接复苏器使用。 ■ 复苏球囊的粗糙表面防滑作用确保给施救者有稳定良好的操作性。

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