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厦门大学电子科学与技术学院罗正钱教授团队在可见光时空锁模光纤激光器研究取得重要进展
罗正钱教授团队采用少模Pr/Yb共掺双包层ZBLAN光纤作为可见光增益介质,构建基于非线性偏转旋转(NPR)技术的锁模激光腔,利用腔内空间滤波效应和NPR可饱和吸收效应补偿阶跃折射率光纤中超大的模间色散,从而平衡了各横模之间的走离效应,首次实现了可见光波段的时空锁模光纤激光。
厦门大学 2022-06-15
结直肠癌筛查、早期诊断及预后预测的循环肿瘤DNA甲基化分子标记物
  在该研究的训练组和验证组人群中,CRC诊断模型和预后预测模型均表现出了令人满意的效果。在训练组和验证组的人群中,该诊断模型准确率均达到96%,并且在验证组中该模型诊断敏感性达87.9%,特异性达89.6%,相对于目前临床常用的结直肠癌血清标志物癌胚抗原CEA的准确率为67%,诊断准确度大幅度提高。在对患者预后预测的准确性方面,根据ctDNA甲基化标志物预后预测模型计算得到联合预后评分指数(cp-score)对患者的预后预测的准确性要明显高于临床常用的预后指标,如肿瘤原发部位、TMN分期、CEA等。而将cp-score与这些常规预后指标结合以后,对患者预后预测的准确性还能够得到进一步的提高,在训练组患者中对预后预测的准确性达到82%,在验证组患者中对预后预测的准确性达到87%。对预后的准确预测,可很好的指导医生对不同的患者进行更为个体化的精准治疗,例如对预后不佳者避免给予过度的治疗,而对复发高危患者则给予更为积极的辅助治疗等。 研究团队还在前瞻性队列中验证了单个ctDNA甲基化标志物在结直肠癌筛查中的价值。通过对1493例结直肠癌高危人群同时进行的肠镜筛查和血浆ctDNA甲基化检测结果进行比较,显示ctDNA甲基化标志物可检测出26例早期肠癌患者,26例进展期腺瘤(癌前病变),对肿瘤的检出敏感性达89.7%,特异性达86.8%,对进展期腺瘤的检出率敏感性达33.3%,敏感性和特异性均较现有的无创筛查方法有所提高。这一研究结果对于优化结直肠癌筛查,具有重要的意义,有非常广阔的应用前景。       徐瑞华教授团队的这项成果是我国科学家在肿瘤液体活检领域又一项具有国际领先水平的重大突破,不仅为CRC的筛查提供了新的方法,也为CRC的精准诊治提供了重要的参考。目前该团队仍在积极开展ctDNA分子标志物在其他肿瘤筛查、诊断、预后预测、靶向药物筛选等方面的基础和转化研究,为发现更多的早期肿瘤患者,进一步改善患者的疗效和预后,提供更多、更有力的工具和手段。
中山大学 2021-04-13
一种 H.264/AVC 中 4x4 子宏块的并行帧内预测方法
本发明公开了一种 H.264/AVC 中 4x4 子宏块的并行帧内预测方 法,包括以下步骤:统一帧内预测公式、参考值数组、参考位置表和 并行帧内预测的具体执行步骤,统一帧内预测公式是根据 CUDA 和帧 内预测计算公式的特性改进而成的,通过将 9 种预测模式对应的预测 公式变换成一个计算公式,满足了 CUDA 多线程单指令多数据流的需 求,实现了帧内预测子宏块中细粒度并行,参考值数组及参考位置表 是为了配合统一帧内预
华中科技大学 2021-04-14
一种无监督的跨受试者适应方法,用以预测未被标记信号的目标受试者的运动意图
一种无监督的跨受试者适应方法,用以预测未被标记信号的目标受试者的运动意图,将受试者和研究人员从标记大量数据中解放出来。 准确预测人体运动意图有助于控制可穿戴机器人在不同地形上的运动,从而辅助人类平稳行走。传统的预测人类运动意图的方法需要收集和标记人体信号,并训练每个新受试者使用特定的分类器,这给受试者和研究人员都带来了繁重负担。
南方科技大学 2021-04-14
一种基于结构化高光谱系统的猕猴桃硬度预测的无损检测方法
本发明提供了一种能够无损预测猕猴桃货架期硬度的结构化高光谱检测系统及方法。通过计算机编程产生空间频率为60cycles/m的正弦条纹光,投影至被测物,利用高光谱相机拍摄‑2/3π、0和2/3π三个相位图片,再将相位图片解模为完整图片,并获取结构光光谱信息。选取在室温下贮藏不同时间的猕猴桃样品,采集结构化高光谱数据,并通过破坏性检验获取样本硬度的真实值。对结构光数据解模并预处理,提取样品结构光光谱信息,构建硬度预测模型。结果表明,结构化高光谱系统对猕猴桃硬度的最佳预测模型的R<subgt;c</subgt;<supgt;2</supgt;为0.8697,R<subgt;p</subgt;<supgt;2</supgt;为0.8204,显著高于普通高光谱技术。本发明用于预测果实硬度有较高的准确率,尤其针对储存过程中成熟迹象不明显的猕猴桃果实硬度的检测。
南京工业大学 2021-01-12
基于高性能计算集群机器学习的交通大数据分析系统
本平台实现交通数据的可视化、预测、关联性分析
中山大学 2021-04-10
基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用
深圳大学与中兴网信长期保持深入合作,积极探索产学研新模式,通过在健康大数据领域的持续研究与实践应用,为国家健康医疗战略、医学实践及全民健康管理提供大数据驱动的决策支持。在《基于物联网的多维健康数据智能平台关键技术及应用》项目,中兴网信将深圳大学科研成果进行转换,构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效地缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效地保障了高危人群健康。项目构建了基于物联网的多维健康数据平台,通过便携式智能医疗终端、移动互联端以及大数据云平台,紧密联结患者与医生、医院,有效缓解医疗资源紧张等问题,通过多维健康数据分析,有效保障高危人群健康。相关技术内容包括基于协同感知技术的智能移动医疗终端及协同滤波研究、基于移动网络切分优化理论的网络优化及安全研究、基于多维异构医疗大数据的分析诊断云平台构建、应用系统开发及成果产业化。
深圳大学 2021-04-10
一种提取干扰信号自动复位数据采集系统的电路
本实用新型涉及一种提取干扰信号自动复位数据采集系统的电路,该电路主要包括稳压电源、参考电压为4.5V的电池、运放单元、非门、与非门、触发器、微处理器、AD转换电路、采集数据传感器电路及电子模拟开关电路;该电路工作时,电阻R1、R2、R3、R4、R5、R6;电容C1、C2、C3;比较器03和04组成干扰信号提取电路;析出电源输入端的干扰信号;通过与非门和RS触发器,输出复位控制信号,控制微处理器和传感器电路在干扰信号期间同步复位,使09模块TS5A3166在干扰信号出现期间切断模块12的电源。该复位电路连接简便,易于理解,当稳压电路输出端出现干扰信号时,电路提取这个干扰信号控制微处理器和传感器电路同步复位,避免对后续电路的影响,有效提高了系统的可靠性。
江苏师范大学 2021-04-11
基于大数据与深度挖掘的工业机器人健康状态评估
一、项目简介 “中国制造2025”与《福建省实施<中国制造2025>行动计划》促使智能制造成为生产制造企业的主旋律,而工业机器人作为智能制造的重要柔性制造单元,2015年中国机器人市场累积销售68459台。然而,工业机器人结构复杂,工作环境恶劣,保养和维护对生产企业技术人员的能力提出了极高的要求。一旦工业机器人故障得不到及时维修,将直接影响正常生产。因此,开发工业机器人故障诊断与预测系统对工业机器人的推广和应用将起到重要作用。 二、前期研究基础 与泉州市微柏工业机器人研究院有限公司建立合作关系,采用企业与高校共同投资模式,建立“嘉庚学院—微柏工业机器人创新实验室”,实验室现有师生近百人,为高校师生提供研发环境,为企业进行技术难题攻关并培育人才。与微柏签署了为期3年的技术服务合同(2014.12-2017.12,微柏工业机器人技术支持服务,150万元)。 得到厦门大学中央高校业务费资助“基于大数据的工业机器人故障诊断与预测方法研究,2016.1-2018.12,35万元”。 四、合作企业 泉州市微柏工业机器人研究院有限公司是福建省工业机器人研发龙头企业,从事工业机器人相关技术研发及产业化十余年,专注研发六关节与四关节自由度串并联机械手等,自主研发数十种应用在冲压、喷涂、焊接、激光加工等生产作业领域的专业机器人。自主研发了高精度RV减速机检测台,工业机器人零点矫正与运动精度检测装置,焊接机器人防碰撞测试装置等工业机器人核心部件与整机检测系统,获得国家发明专利5项,国家实用新型专利30项。作为福建省科技小巨人企业、福建省科技型企业泉州市智能制造示范企业等,承担了省部级科技项目10余项。
厦门大学 2021-04-11
面向知识图谱应用的高效图数据库系统gStore
近年来图数据受到越来越多的关注,在海量图数据中进行快速的复杂查询是所有图数据库系统面临的直接问题。本系统首创提出了将复杂条件查询转换成在大图中进行子图匹配的解决方法,该方法抛弃了传统利用关系数据库技术作为底层支持RDF数据的存储和管理,利用基于结构感知的索引和查询优化策略,极大地提高了在海量RDF知识图谱数据和复杂查询环境下的性能和系统可扩展性。 本系统支持W3C提出的RDF文件标准和SPARQL语法标准,提供C++、Java、Python、PHP等API接口,单机版本支持50亿条边秒级响应,分布式版本设计了基于查询日志的分布式图数据划分策略,具有非常好的可扩展性。
北京大学 2021-02-01
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