Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
扩散的多用户分子通信系统的信道容量分析

随着纳米技术的快速发展,扩散的分子通信模型作为最有前景的纳米通信典范之一,吸引了越来越多学者的广泛关注.在扩散的多用户分子通信模型中,由于多个纳米机器共享信道以及相同信息分子的不可区分性,用户间干扰不可避免.考虑分时隙的多用户分子通信系统,通过分析纳米机器自身的码间干扰,其它纳米机器对它产生的用户间干扰以及系统外部噪声干扰,并采用最小误差准则推导出最优判决阈值,从而得到该系统互信息的表达式.仿真结果表明,通过控制纳米机器间距离、生物环境的扩散系数、每个时隙发送的分子数以及用户数量,从而达到最优信道容量及最小比特错误率.
一种具有覆盖优先级的异构WSN覆盖空洞修复方法

为了提高具有覆盖优先级的异构WSN的覆盖率,本文提出了一种基于the multiplicatively weighted voronoi(MWVoronoi)图理论的覆盖空洞修复方法.在异构WSN中应用M W-Voronoi图理论进行区域划分,再结合区域中不同位置的覆盖优先级和传感器节点的感知半径准确获取传感器节点的局部加权覆盖面积,接着运用本文所提方法计算出传感器节点候选位置并调整其的位置,使传感器节点到达的最佳部署位置并获得网络的最大整体加权覆盖面积,进而完成异构WSN覆盖空洞修复的任务.仿真实验结果表明,与the maximum weighted point(MWP)方法相比,本文所提出的方法更适用于具有覆盖优先级的异构WSN覆盖空洞的修复,在保证网络覆盖质量的前提下能减少空洞修复时间.
基于信息熵和模糊集的网络安全知识图谱选择技术

网络安全知识图谱是智能问答等教育系统设计的研究重点,为自动生成和动态调整符合不同行业或领域的网络安全知识图谱,本文设计了基于信息熵和模糊集的知识图谱选择技术.由于网络安全知识逻辑性较强,各行业领域侧重点差别较大,当前又缺乏合适的知识模型,所以目前尚未形成系统化的知识库.为提高图谱生成的准确度,首先提出网络安全知识模型,通过引用信息熵的概念定义了知识图谱复杂度并验证其性质,结合信息粒度提出了基于模糊集的知识图谱选择技术.具体的仿真结果表明,图谱选择技术能够很好的满足用户需求,其准确度和可用性均优于传统方法,为网络安全及其他领域的知识图谱选择提供了技术参考.
学习长短时记忆网络的紧密结构

近些年来,在语音识别任务上,前馈神经网络与长短时记忆网络等模型取得了突出的性能表现.然而,这些神经网络对其所要部署设备的内存资源与计算效率有较高的要求,这极大的阻碍了神经网络在移动设备上的应用.事实上大部分的神经网络都存在一定程度上的参数冗余,并由此带来了额外的计算量,因此压缩神经网络模型具有可行性与必要性.在这篇论文中,我们提出一种在网络训练过程中利用移动门来自动学习长短时记忆网络结构的方法,可以得到更加紧密的网络结构.在Sw itchboard上的实验结果显示我们提出的方法可以将长短时记忆网络的参数量减少到原来的58.7%,同时没有带来性能损失.
采用二次强化学习策略的多目标粒子群优化算法

针对多目标粒子群算法在进化后期易出现早熟收敛、种群多样性丢失的问题,本文提出采用二次强化学习策略的多目标粒子群优化算法SslMOPSO.首先利用无速度多目标粒子群框架,通过向所有个体历史最优学习实现粒子的第一次强化学习;其次将分解策略融入多目标粒子群算法中,使粒子向指定数量邻居的均值学习,实现粒子的第二次强化学习,增强算法跳出局部最优的能力,提高种群的多样性;最后分别在具有两目标和具有三目标的七个基准测试函数上进行仿真实验,结果表明,所提算法获得的非支配解集较对比算法具有较好的分布性,表现出较好的搜索性能.
关于不法分子冒充《小型微型计算机系统》名义诈骗的严正声明

[正文]近期,互联网上的一些论文代写代发机构和个人,以冒充《小型微型计算机系统》刊名、邮箱、网站等方式,发布征稿投稿启事、索要"审稿费用"、发送"录用通知",并索取数千元版面费,以及盗用《小型微型计算机系统》名义进行其他诈骗行为.上述诈骗行为严重损害了《小型微型计算机系统》的声誉和合法权益.为此,我刊特别声明:《小型微型计算机系统》是严肃的学术期刊,始终秉持依法办刊,视出版质量为生命.多年来《小型微型计算机系统》的收
一种知识图谱的排序学习个性化推荐算法

推荐系统是解决“信息过载”的有效方法,提出一种知识图谱的排序学习个性化推荐算法.本文算法首先构建融合上下文信息的知识图谱,使用基于深度学习的网络表示方法 Node2Vec抽取知识图谱特征,通过将排序学习模型产生的反馈模型与用户兴趣迁移模型结合,构建混合推荐模型,最终通过排序学习进行Top-N推荐.该算法能够将各种不同性质的上下文特征结合在一起,并通过排序学习衡量这些多维特征的权重比例,解决了不同特征的融合问题,并且能够考虑到用户兴趣迁移和长短期偏好.在Movielens 1M数据集上的对比实验验证文中算法的有效性,实验表明,该算法能够有效提高推荐的P@N和MAP值.
一个深度学习DNA序列特异性的预测模型

DNA序列特异性是指DNA序列对特异性蛋白质的结合能力.基于深度学习的框架去预测DNA和蛋白质是否结合.首先对DNA序列进行词切分,然后利用词向量模型学习DNA序列词向量,将提取的序列词向量输入卷积神经网络以此提取高层特征,随后利用双向长短周期网络对序列特征进行再累积提取,最后用累积特征进行分类.本文在权威的690个数据集上进行了实验.实验结果与当今权威方法的结果相比具有很强的竞争力.
基于D-S证据理论的电子商务虚假评论者检测

在线商品的销售与商品评价信息密切相关,拥有较多好评信息的商品更受消费者的青睐.于是越来越多的电商商家开始雇佣甚至充当虚假评论者对商品进行不切实际的评论,广大消费者成为了最终的受害者.本文提出一种基于评论者行为的虚假评论者检测方法,该方法从虚假评论者作弊动机出发,综合考虑评论者评价行为、评论者交流行为以及评论者对商品的关注行为,将评论者行为视为证据并构建D-S证据理论模型.首先,本文利用多种维度对评论者的三种行为特征进行量化并构建三个独立的SVM模型,然后将SVM无阈值输出通过sigmoid函数实现后验概率输出,最后将其用于证据融合并根据识别框架下的证据支持度对评论者身份进行检测.实验结果表明,本文提出的方法准确有效.
一种高效检测心律不齐的深度学习算法

针对传统深度神经网络在心律不齐检测中存在的训练时间长、运算量大、识别率不高等问题,本文提出了一种简洁但高效的深度神经网络模型-SE-CNN(Simple but Efficient Convolutional Neural Network).该模型使用单导联ECG(ElectroCardioGram)数据,构建一个层数较少的一维卷积神经网络,因而在训练速度和计算开销等方面具有一定的优势.在M IT-BIH心律不齐数据集上的实验结果表明,本文提出的模型检测精度较高且模型复杂度较小,具有很好的鲁棒性,也克服传统算法手工提取特征、工作量较大等缺点.
基于局部自动编码器的手写数字分类

针对超限学习机的输入权值进行研究,结合自动编码器的特征提取能力与深度学习的特征抽象能力,提出了局部感知的类限制超限学习机(RF-C2ELM),再将类限制超限学习机和RF-C2ELM扩展为多层神经网络.通过对M NIST数据集进行分类问题分析实验,实验结果表明,提出的算法在单隐层和多隐层神经网络中都具有较高的精度,并且在训练时间上具有一定的优势.
面向进化算法的问题相对求解难度降低方法

以在进化算法求解问题的过程中降低优化问题的相对求解难度为目标,提出一种基于相似性理论的优化问题难度降低方法.以优化问题最优解为特征,对优化问题的弱相似性、最简优化问题、相似性进行定义,并构建基于云模型的相似性理论.在此基础上,将进化算法的搜索目的扩展为寻找优化问题的最简云模型,对原问题与对应最简云模型的相似性进行证明;提出相对求解难度的概念,分析相似性理论对问题求解难度的影响,建立最简云模型的求解方法,并用3个衡量优化问题求解难度的指标对不同问题进行难度测试.通过实验表明,将进化算法与优化问题难度降低方法相结合,可有效降低问题相对求解难度,并能提升进化算法的寻优性能.
LDA与词汇链相结合的主题短语抽取方法

主题短语能够有效地概括文献主要内容,针对性地反映文献的核心思想.为了改进技术文献的主题抽取效果,在研究LDA主题模型和词汇链的基础上,提出了LDA模型与词汇链相结合的主题短语抽取方法,减小了利用单一LDA模型抽取文献主题中存在的主题漂移问题;在主题短语抽取中,利用对数似然比解决了词汇链构造过程中知识库未收录词的词语相关度的计算问题.实验结果表明,该方法相对于传统方法的主题抽取效果具有明显的改善,且准确率和召回率均有所提升.对信息检索、文本聚类等工作具有十分重要的支撑作用.
一种无监督的数据库用户行为异常检测方法

检测数据库内部合法用户的异常行为,对防范内部攻击和数据泄露具有重要意义,然而面临如下挑战:攻击模式不确定,真实异常样例少,数据集缺少准确标注.人工设定阈值和规则难以有效应对复杂多样的异常.本文提出了一种基于无监督学习的用户行为异常检测方法,通过划定时间窗口统计提取特征,运用核密度估计算法分别从单维度、多维度建模,实现在海量的无标注历史日志中发现简单异常和复杂异常、在新的线上数据中检测异常.真实数据实验表明,该方法能够有效检测出简单异常,实验中检测三种简单异常的平均严格查准率和宽松查准率分别达90%和100%;能够从多维度找出存在攻击嫌疑的复杂异常,实验中成功检测出了一种单维度无法检测出的新的复杂异常.
面向开源软件的自承认代码重构现象研究

软件开发中,开发者常在版本控制系统中提交代码修改.在其提交的信息中,开发者明确声明代码修改为重构(Refactoring)的现象较为普遍,我们把此类代码修改称为开发者自我承认的代码重构,即自承认重构(Self-admitted refactoring,简称SAR).自承认重构在代码提交信息中较为寻常,然而少有相关的研究,致使SAR与软件项目质量的关系并不明确.因此,在本文中,通过对代码异味(Code smell)的评估方式,对自承认重构现象进行不同方面的探索研究,其中包括:SAR是否提升代码质量、SAR与被修改的源文件数量的关系、SAR中代码异味严重级别、SAR开发者数量等等.在本文的用例研究中,选取了Fastjson作为分析案例,使用了PM D作为代码异味识别工具.本文的案例研究得出了如下结论:(1)在超过70%的SAR对应的代码库版本中,代码异味没有增加;(2)在SAR对应的代码库版本中,被修改的源文件数量与新引入的代码异味数量有显著的正相关关系;(3)软件开发中拥有SAR行为的开发者数量较少;(4) SAR在软件开发生命周期中的分布不均衡.
基于图正则化和l1/2稀疏约束的非负矩阵分解算法

随着计算机科学和生物医学的发展,基因表达谱数据能够以高维数据的形式导出,这为应用数据挖掘算法对其分析处理提供了可能.基因表达谱数据存在高维度和高冗余特性,实际应用中常需要进行维度约简.基于非负矩阵分解的方法常被选择为维度约简的手段,但由于传统方法未进行针对性处理,在基因数据集上的表现不佳.针对此类数据的特点,本文提出了一种基于非负矩阵分解的改进算法,结合图正则化处理和稀疏化理论,进一步加入了去噪处理,对处理过度冗余的高维基因表达谱数据特别有效.实验表明,算法在肿瘤基因数据集上的表现整体优于传统基于非负矩阵分解的算法.
中文词语搭配特征提取及文本校对研究

随着网络的快速发展,电子文本正在人们的生活中发挥着越来越重要的作用,但是电子文本中存在着大量的字词错误以及语法错误,亟需有效的校对方法来提高电子文本的质量.本文提出一种基于词语搭配关系的文本校对方法,包括构建语法-词语搭配双层知识库以及基于互信息和聚合度双重评价条件下的词语搭配校对算法.知识库的构建主要分为语法和词语搭配两部分:(1)从训练语料中抽取并分析语句结构成分,构建语法成分知识库;(2)从训练语料中学习词语之间的搭配关系,利用共现频数和互信息进行筛选,构建词语搭配知识库.在此基础上,综合使用互信息和聚合度评价词语关联强度,进行词语搭配关系校对.实验结果显示,本文所提出的校对模型和算法的F值与其他文献相比提高了3.9%.
高斯混合模型下的相关子空间与离群数据挖掘

相关子空间是一种与离群数据有关的属性集维集合,可有效地降低“维灾”的影响.本文利用高斯混合模型重新定义了相关子空间,并且给出了一种相关子空间的离群挖掘算法.该算法首先根据k近邻算法,确定数据集中各数据对象的局部数据集,并依据属性值的稀疏度生成全局的稀疏度矩阵,稀疏度矩阵有效地体现出数据的稀疏性和稠密性;其次,利用高斯混合模型和稀疏度矩阵,识别数据对象的相关子空间和不相关子空间,避免了不相关子空间对度量离群数据的影响;然后,在相关子空间中,利用数据对象每个维度的稀疏度和属性权值,计算数据对象的离群值,并选取离群值较大的若干个对象作为离群数据;最后采用人工和UCI数据集,实验验证了该算法的有效性.
《小型微型计算机系统》机器学习专栏征文

[正文]为及时反映我国在上述方面的研究进展,《小型微型计算机系统》将出版复杂环境下的机器学习研究专栏.本次专栏选题为"机器学习",将突出开放、复杂环境下的机器学习的研究热点,该专刊收录该领域近期取得的原创性高水平研究成果,进一步促进该领域的发展.欢迎机器学习及相关研究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿.热忱欢迎从事网络信息安全领域组织机构及个人踊跃投稿.凡属于机器学习领域的各类学术论文均可投稿.所投稿件经评
基于LOP的分布式数据存储与查询技术

当今已经进入了云计算时代,其中,数据的分布式存储和查询也已成为大数据管理的关键技术之一.分布式数据管理在数据存储层面需要进行数据的分片和配置,在查询方面需要进行各节点查询子结果的配置与整合.对于结构化数据例如关系型数据已经具有了成熟有效的相关技术,但对于主要是半结构化、无结构化以及多种数据模式混杂的大数据而言,其分布式数据分片和配置还是一个具有需要深入研究的课题.本文针对具有广泛应用的具有时间标签的非结构化数据,提出了一种按照时间标签进行分片与配置的分布式存储与处理方案,相应的仿真实验表明本文的工作是可行的和有效的.
一种融合感知哈希的快速压缩跟踪算法

针对快速压缩跟踪算法(FCT)分类器参数更新盲目、目标尺寸固定和未能跟踪目标完全遮挡再出现的问题,提出一种融合感知哈希的快速压缩跟踪算法(Fast compressive tracking algorithm based on perceptual hashing,PH-FCT).首先,使用压缩特性构建目标和背景的贝叶斯分类器,同时生成目标的感知哈希描述子;使用分类器获得下一帧响应值最高的样本,以样本为中心采集不同尺寸区域,计算它们与目标的汉明距离,若最小汉明距离小于阈值,则视当前尺寸区域为目标区域,更新目标信息(目标位置、尺寸和感知哈希描述子)与分类器参数,并标记当前帧检测到目标,否则不更新且标记当前帧未检测到目标.当上一帧被标记为未检测到目标,则当前帧使用全图等间隔采样,样本个数与FCT算法粗采样一致,使用分类器得出响应值最高的样本,再以该样本中心为圆心,半径为5的圆形区域遍历精确采样,得出最有可能是目标的样本,最后通过判断汉明距离决定是否更新参数.实验结果表明,该算法在抗遮挡性、有效性和鲁棒性上优于FCT算法,且拥有较好的目标自找回能力,为目标的快速跟踪提供一种新的方法.
面向分类错误率的自适应FAST算法

FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost＿FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值和半径非最优时,将会导致分类器错误率较高.由此根据分类器错误率计算每组阈值和半径的抽样概率,当错误率越低,其抽样概率越大,所对应的阈值和半径越接近最优值.由抽样概率构成的代价函数可知,经过多次迭代后,如果错误率较小并且无明显变化,则此时选择出的阈值和半径即为最优.实验结果表明,该算法能够有效进行阈值与半径的自适应选择,减少了特征点的冗余和丢失现象,在保证AdaBoost＿FAST算法实时性的同时提高了特征点提取精度.
高效Prewitt边缘检测算法的NEON实现

在多媒体应用中,对图像数据的处理占据了极其重要的位置.随着嵌入式系统的高速发展,如何在嵌入式系统中完成对图像的实时处理已经成为最大的挑战.Prewitt边缘检测算法是一种典型的图像边缘处理算法,被广泛应用于图像处理领域.从提高嵌入式系统计算Prewitt算子运算速度的角度出发,提出了一种基于NEON协处理器的高效Prewitt边缘检测算法.该算法能够有效减少冗余的计算量和图像数据的重复读取,从而提高了整体的运算效率.为验证实验结果,用Verilog语言在Xilinx公司的Zedboard开发板上搭建了系统运行平台.在该平台上的实验结果表明,通过该算法可以使得嵌入式平台在计算Prewitt算子方面的运算速度与拥有CPU+GPU的平台相当.
基于凸包的最小有向包围盒生成算法

针对复杂物体三维点集的建模问题,提出一种基于几何计算的最小体积的封闭有向包围盒生成算法.对点集所构成的凸包进行分析,总结了凸包和其最小体积有向包围盒的4种边面接触类型.通过枚举凸包边的所有可能的组合,唯一确定包围盒的最优方向.实验证明,该算法可以快速生成符合模型体积特征的最小有向包围盒,且拟合效果良好.
H.265帧内模式判决并行计算方法研究与实现

针对H.265帧内编码算法编码速度慢的问题,基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)设计了一种并行帧内模式判决架构.首先通过理论推导,证明可以将多层次多尺度编码块的模式判决问题转化为单一层次多个小尺度编码块模式判决的叠加问题;其次,在编码块内部通过细粒度并行实现快速模式判决,在编码块之间通过窗口流水方式实现快速处理;最终在FPGA上设计并实现了该帧内快速模式判决架构.实验结果表明,本文算法最高可达到93.6x的加速比,且编码后的视频质量损失较小(PSNR平均降低0.71dB).
阈值稀疏自适应匹配追踪图像重构算法

针对稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪(T-SAMP)算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪(BAOMP)算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的可靠原子及删除不可靠原子,将核查可靠原子步骤作为SAMP算法迭代前的预处理步骤,以寻找到信号的最大近似系数,以提高重构精度以及降低算法复杂度.仿真结果表明,与SAMP算法相比,所提出的T-SAMP算法能平均提高3dB峰值信噪比,算法平均运行时间降低约60%.
一种结合深度学习特征和社团划分的图像分割方法

图像分割方法是一种非常重要的图像分析技术,现有常用图像分割方法都需要依靠人工提取特征来抽取图像的特征.本文提出了一种新的基于深度学习特征和社团划分方法结合的图像分割方法.基于深度学习特征抽取方法,采用卷积神经网络(CNN)模型抽取了图像的深度学习特征.首先,SLIC超像素算法将图像由像素级转化为区域级,划分成超像素区域,针对每个超像素区域,我们提取了深度学习特征.另外在结合超像素区域颜色特征的基础上,构建成了新的超像素区域相似度矩阵.然后我们基于社团划分的思想对相似度矩阵进行了划分.为了能自动识别图像分割的个数,我们使用了模块度Q自动确定最佳的社团个数,实现了图像的自适应分割.为了说明本文提出方法的有效性,我们在BSDS500数据集上进行了实验测试,并与现有的几种著名图像分割方法进行比较.在不同图像上的分割实验结果表明,我们提出的图像分割算法优于其它几种方法.
Storm启发式均衡图划分调度优化方法

针对现有Storm调度器未考虑通信代价,负载不均、无法动态重调度等缺陷,提出了基于启发式均衡图划分算法的调度策略.通过对Storm建立调度模型,将负载检测作为调度器的输入实现动态并行参数优化和重调度优化,最终减少集群节点间的数据发送率,并且保持节点间负载均衡.实验表明本文算法建立的动态调度器能够有效减少数据处理延时,提升集群吞吐量,实现对集群性能的整体优化.
谱-空图嵌入的高光谱图像多核分类算法

作为一种非常有效的预处理步骤,降维算法被广泛地应用于高光谱图像分类中.为了联合利用高光谱图像的光谱维和空间维信息,本文提出了一种基于谱-空图嵌入降维的多核融合分类算法,自适应融合降维后的空谱特征进行分类.该算法主要由三个步骤组成:首先,将训练集中的每个像素点作为顶点,每个顶点用对应像素的光谱特征描述,以此构造一个光谱图,利用图嵌入模型求得一个低维投影矩阵;其次,利用主成分分析模型提取高光谱图像的第一个主成分,并将其划分成不同大小的超像素块,以每个超像素块为顶点,每个顶点用超像素块中所有像素点的平均值来描述,从而构造一个空间图,再次使用图嵌入模型求得一个低维投影矩阵;最后,对于高光谱图像中的每个像素点,可用两个不同的投影矩阵分别求得其对应的低维特征表示,利用多核学习的方法对两者进行有效的融合,自适应学习融合权重,提升了后续SVM分类的准确性.在两个公开的高光谱图像数据库上进行了测试,验证了本文算法的有效性.
梯度稀疏性先验图像matting算法

结构复杂的背景以及模糊的前景/背景界限是matting所面临的挑战.复杂的纹理使得想要精确的提取前景对象变得困难.本文利用梯度稀疏先验,将图像分为两层处理,并将两层的梯度正则化,使一层具有长尾分布,另一层具有短尾分布.两层图像的梯度不具有一致性,其中一层的梯度小于另一层的梯度.舍弃复杂纹理的图层,使背景复杂的纹理得到抑制,并且使前景对象变得平滑,前景/背景之间的界限更为清晰.对matting结果进行定性比较和定量分析,实验表明,利用梯度稀疏先验对图像进行处理,可以得到精度更高的alpha遮罩.
煤矿井下高清图像快速去雾算法研究

针对暗原色先验去雾算法在大幅图像(960P以上)运算速度缓慢,提出使用缩放插值法快速获取暗通道图和粗透射图,并利用CANNY边缘检验和引导滤波获得边缘强化引导图,改善因缩放导致的粗透射图边缘丢失,并针对井下环境进行了大气光值限定.实验结果表明,该算法在井下高清图像去雾处理中,可以有效缩短运算时间,并且获得比He算法更好的边缘效果.
循环神经网络在语音识别模型中的训练加速方法

深度神经网络目前已被广泛应用于众多领域.尤其在自然语言处理领域,基于循环神经网络的模型训练效果明显优于其他传统方法.然而模型复杂度不断提高,有限存储空间成为进一步训练大规模任务的瓶颈,例如使用图形处理器(GPU)进行加速训练.本文提出一种基于语音识别模型,对循环神经网络进行训练加速的有效方法.首先,基于输入训练集序列的长度分布,对每一批训练样本进行划分,并重新组织;其次,通过对GPU显存的高效使用,每一批次训练样本数增多,从而提升计算效率,减少训练时间.本文分别从不同的批样本数及不同序列组织方法,通过对比单位时间处理序列数衡量优化效果.实验表明,基于3层循环神经网络的语音识别模型训练中,单GPU训练可达到1. 7倍加速比.
不完备序决策系统的约简一致性研究

粒计算是数据挖掘和知识发现的一个重要手段,以信息粒作为基本计算单位,可以有效地处理大规模数据.不完备序决策系统拓展了经典粗糙集模型,将优势关系引入粗糙集模型使其能够更好地处理带有偏好关系的不完备决策表.本文结合了粗糙集和证据理论,研究了在不完备序决策系统中,序上、下近似算子和证据理论中的信任函数和似然函数的关系,给出了如何根据序上、下近似算子来计算信任函数和似然函数的方法.进而提出了在不完备序决策系统中证据理论下,近似分布约简和相对信任约简的定义和相关性质,并研究了它们之间的一致性,为粒计算提供了一种新的思路.
三元概念分析的联盟应用研究

随着网络上越来越多的三维数据涌现出来,三元概念分析的相关理论研究备受关注.三元概念分析作为新的研究领域,具有较好的发展前景.为此,本文提出三元概念分析的联盟应用研究,是三元概念分析在应用上的扩展.本文主要研究思路是首先在经典合作博弈的基础上提出受限合作博弈,并基于三元概念分析的理论提出了联盟形式的生成算法LMXC.其次,为了合理分配效用值,在经典Shapley值的基础上结合三元概念分析的理论对它作了进一步研究,提出了受限合作博弈的G-shapley值法.最后引入算例对LM XC算法的结果进行分析与验证,利用三元概念表示企业组合、企业组合共有的技能、合作模式之间的三元关系,效用函数描述联盟形式获得的效用值;并引用文献中的数据对G-shapley值法的正确性验证,以及通过实验测试了该理论模型的效率.
一种联合LTR和社交网络的Top-k推荐方法

个性化推荐可以有效地解决网络中数据爆炸问题,绝大多数的工作利用用户评分信息来降低评分预测误差值(MAE).相比于精确的评分预测,用户更关心推荐给他的top-k项目排序列表,而最小化MAE并不意味着良好的top-k项目列表.由于评分数据存在稀疏问题,社交网络中信任信息在top-k推荐系统中起着越来越重要的作用.本文提出了一种基于信任的面向top-k排序的推荐方法,BTRank.该算法基于LTR方法,结合用户评分以及用户信任信息来构建项目排序模型,有效地提高对所有用户的top-k排序列表质量.同时,考虑到用户兴趣会随着时间演变而变化,本文设计了时间效应模型函数用于处理用户历史评分数据.在真实数据集上的实验中表明本文提出的算法效果明显优于传统的推荐算法以及同类top-k排序推荐算法.
面向缺失数据的动态特征选择

随着数据获取工具的快速发展,实际获取到的数据通常是动态更新的,且更新的速度也越来越快.数据集的动态更新通常有三中类型,即数据规模的更新、维数的更新和数据取值的更新.为此,本文针对含有缺失数据的数据集,通过讨论和分析信息熵随数据变化的更新机制,设计了一种基于信息熵的动态特征选择算法.算法中以信息熵的变化作为特征重要度的度量,进而给出了含有缺失数据的数据集中特征选择结果随数据取值变化的动态更新策略.实验结果进一步验证了新算法的可行性和高效性.
一种动态调整惯性权重的简化均值粒子群优化算法

提出了一种动态调整惯性权重的简化均值粒子群优化算法(DSMPSO).该算法在简化粒子群优化算法的基础上,利用个体最优位置和全局最优位置的线性组合取代算法个体最优位置和全局最优位置,以加快算法的收敛速度以及寻优精度;此外,构造了一种基于余弦函数的惯性权重,并加入服从贝塔分布的随机调整策略,以实现对惯性权重的动态调整,从而更好地平衡算法的全局和局部搜索能力,并增加种群的多样性.仿真实验结果表明,与其他一些改进算法相比,本文的新算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度.
一种用于卷积神经网络压缩的混合剪枝方法

在模型压缩中,单独使用权重剪枝或卷积核剪枝对卷积神经网络进行压缩,压缩后的模型中仍然存在较多冗余参数.针对这一问题,提出了一种结合权重剪枝和卷积核剪枝的混合剪枝方法.首先,剪除对卷积神经网络整体精度贡献较小的卷积核;其次,对剪枝过的模型再进行权重剪枝实现进一步的模型压缩.在剪枝过程中通过重新训练来恢复模型精度.在MNIST和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,提出的混合剪枝方法在几乎不降低模型精度的前提下,将LeNet-5和VGG-16分别压缩了13. 01倍和19. 20倍.
生成对抗网络理论框架、衍生模型与应用最新进展

近年来,生成对抗网络发展迅速,尤其在图像处理方面表现突出.由于深度网络的强大和竞争性训练方式,生成对抗网络可以产生高质量的图像.本文论述了生成对抗网络的理论框架及衍生模型,简要介绍了其训练方法,重点介绍了生成对抗网络在图像处理领域的应用,包括图像的合成与分类,图像风格转换,图像超分辨率和其他应用.
融入柯西扰动的改进差分进化算法及其应用

为了避免差分进化算法提早收敛,提出一种融入柯西扰动的改进差分进化算法(CDMDE).使用双策略变异并在变异操作中加入柯西扰动和小概率扰动机制,提高算法的收敛精度;联合当前种群的中心解和最优解改进交叉策略,为算法提供良好的进化方向;自适应参数控制保留了优秀参数,有利于后续种群的进化;最优个体信息复制机制旨在挖掘种群中的优秀信息.通过优化19个测试函数,结果表明CDMDE算法与其他4种算法相比具有更高的收敛精度、更强的稳定性.并将该算法应用于2个电力系统经济调度问题,优化结果优于文献中所报道的结果.
面向代价敏感的多标记不完备数据特征选择算法

代价敏感下的特征选择是机器学习和数据挖掘领域的重要研究内容,目前基于代价敏感的特征选择研究主要是面向单标记的数据,由于在许多应用领域数据往往是多标记连续型数据,且在数据获取过程中由于技术或成本限制导致数据呈现出不完备性.为解决上述问题,提出了一种基于测试代价的多标记不完备数据特征选择算法.首先,算法利用粗糙集模型计算多标记不完备数据下的邻域粒度,并用均匀分布和正态分布两种分布函数计算每个特征的特征代价;然后,提出了一种基于测试代价的特征重要性计算方法,并在核特征的基础上,设计了启发式的特征选择算法;最后,通过在Mulan数据集上的实验结果进一步验证了算法的有效性和可行性.
基于多维度评价信息的在线服务信誉度量

为了解决单维度信誉度量模型评价维度单一、粒度较粗的问题,本文提出一种基于多维度评价信息的在线服务信誉度量方法.方法将信誉度量转化为对服务的分类问题,通过机器学习的方式,利用训练样本在多维空间中构造最优分类器模型对服务分类,以在信誉度量中综合利用多维度评价信息.首先,建立了服务的支持向量机多分类器模型.其次,基于半监督机器学习,使用少量人工标注样本训练初始分类器模型,并通过自学习不断从未知样本中获取新的训练样本更新该分类器模型.然后,为提高分类器模型泛化能力,采用主成分分析法对特征降维.最后,利用自学习过程获得的支持向量机分类器模型对服务进行分类.通过实验验证本方法在信誉度量中应用的有效性和高效性.
Apriori-KNN算法的警报过滤机制的入侵检测系统

针对基于特征的网络入侵检测系统(NIDS)高误报率的弊端,提出了利用数据挖掘技术来减少误报的方法.首先对基于特征的NIDS的正常警报模式进行建模,使用Apriori-KNN算法对NIDS持续输出的警报进行过滤,然后对真正的警报输出进行处理,从而减少入侵检测系统的误报率.采用DARPA数据集和真实数据进行测试,结果证明,在不改变现有配置的情况下,本方法可有效地降低NIDS的误报率.
基于Sponge结构的轻量级Hash函数设计

随着物联网技术的高速发展、资源受限设备的广泛应用,传统密码算法正面临着新的挑战.除了要提供一定程度的安全保证外,资源受限环境下的Hash函数还面临着轻量化需求.提出一种基于Sponge结构的轻量级Hash函数,内部变换采用改进的Klein算法,并对其软件实现进行面对字节的优化,具有64位摘要长度.对算法进行依赖性测试和安全分析结果表明该算法可以满足资源受限环境的安全需求.效率测试表明该算法硬件实现规模满足资源受限环境的要求,并兼顾了软件实现效率.
IPv6融合树结构存储及快速查找

IPv6具有128位的超大地址空间,但地址容量的增加也给路由存储及查找带来极大困难,传统的存储结构(如Trie树)无法直接适用于IPv6.分析IPv6主干网路由的特征,包括:路由前16位取值极少、前缀长度为32及48位的路由数量较多等.由此,提出了一种多比特Trie树的变化结构来实现IPv6路由的存储.根据IP前缀前16位的不同取值划分不同的路由Trie树;每一棵Trie树包括2层节点(不包含树根),分别对应掩码长度为32和48的路由;其它掩码长度的路由则根据前缀取值相同的原则,作为附加信息依附在对应节点.路由查找时,直接定位树节点,并通过回溯指针确保快速完成最长前缀匹配.为了避免耗费较大的存储空间,在Trie树第三层节点进行融合存储,极大地提升了路由存储效率.相比于其它路由存储方式,本机制能实现IPv6路由的快速查找,极大提高转发速度.
面向边缘计算环境的智能手机背光调节机制

智能手机已成为日常生活中不可或缺的工具,被广泛地用于流媒体应用,而流媒体是一种资源消耗型的任务,手机单次充满电使用时间明显缩短.针对该问题,提出一种面向边缘计算环境的智能手机动态背光调节机制,在保证视觉效果的同时有效减少智能手机的能耗.该机制利用边缘计算节点的低延迟等优势,当视频数据传输到边缘计算节点时,通过分析视频帧像素亮度,确定视频帧在手机端显示时的局部最优背光亮度值.然后,从像素亮度和对比度两个方面进行背光亮度补偿,准确度量并减少亮度补偿造成的失真.最后,根据连续帧间的亮度关系,确定背光亮度保持不变的帧间隔.实验结果表明,在无显著增加延迟和视频失真的前提下,该机制能降低手机端20%～30%的能耗.
一种可靠高时隙利用率的太赫兹无线个域网MAC协议

太赫兹通信能够支持数10 Gbps的数据传输速率,能够满足人们对高带宽无线通信的需求,作为太赫兹无线通信的关键技术之一的MAC协议成为研究的热点.本文针对太赫兹无线通信固有的物理属性导致存在的时隙资源浪费及帧聚合不必要的重传问题,提出了一种可靠高时隙利用率的太赫兹无线个域网MAC协议——RHSU-MAC(Reliable and High Slot Utilization M AC protocol),减少了时隙资源的浪费,提高了传输的可靠性.最后,通过实际验证,将提出的M AC协议与现有的能够应用于太赫兹超高速无线网络的高吞吐量低时延MAC(high-throughput low-delay MAC,HLMAC)协议进行性能对比,为提出的M AC协议提供了支持.
二进制代码级函数指针攻击机理与检测研究

尽管有许多防御和保护机制已经被引入到现代操作系统中,但内存泄漏漏洞仍然对软件系统和网络安全造成巨大威胁.对于返回导向式编程ROP攻击(Return Oriented Programming)通常利用缓冲区溢出漏洞改写函数的返回地址,而函数指针在c/c++中普遍存在,比如struct结构体和虚函数中都含有大量的函数指针.本文通过实验表明了覆盖函数指针发起的ROP攻击是存在的并且提出fpDetect检测方法用来检测这种攻击.采取二进制代码插桩技术与动态检测相结合,大大提高了检测的准确性.通过实验证明了fpDetect检测方法可以应用在Linux和windows操作系统中.
融合特征降维和密度峰值的二进制协议数据帧聚类算法

针对二进制协议会话流特征缺失和频繁模式难以提取的问题,通过采用特征降维和改进的密度峰值聚类算法,实现了无监督条件下以数据帧为颗粒度的二进制协议数据聚类.提出基于频繁项的特征降维算法,利用协议数据中存在的频繁项构造特征矢量表示原有数据帧,达到降维的目的;提出基于距离指数加权的密度峰值聚类算法自动选取聚类中心,有效提高了聚类中心和其它数据帧的区分度.通过在AIS、ARP、DNS、ICMP和SMB五种协议构成的三个数据集上进行测试,结果表明本文提出的算法对二进制协议数据帧具有较好的聚类效果.
一种在线容错和邻居协作的传感器节点故障诊断算法

现有的分布式无线传感器节点故障诊断方法存在能量消耗高、检测容错性低等问题,为此提出一种在线容错和邻居协作的无线传感器节点故障诊断算法.首先,根据传感器节点自身历史数据相似性,提出在线容错故障检测算法,对节点自身状态进行初步评估,当节点为可疑节点时,向邻居节点发送故障诊断请求.然后基于邻居节点之间的相似性利用改进的3σ准则,建立邻居协作故障诊断机制,对节点状态做出最终诊断.实验结果表明此算法在大大降低能量耗损的前提下,对节点邻居节点过少以及故障发生率较高的情况也有较好的故障检测能力,并且适合于大规模的无线传感器网络.
物理层安全信号星座的设计方法研究

物理层安全信号星座的设计方法的核心思想是调整信号星座使窃听者不能正确解码接收到的信息.运用物理层安全信号星座的设计方法可不需要知道窃听者的信道状态信息,并可用实际的调制信号实现安全保密传输.本文介绍物理层安全信号星座的设计方法的技术要点与发展现状,归纳其基本手段、保密性能分析方法、存在的问题和现有的解决方案.最后讨论了物理层安全信号星座的设计方法进一步的研究方向.
网中网残差网络模型的表情图像识别研究

卷积神经网络模型中全连接层的所有结点与上一层结点全相连时,由于参数过多易产生过拟合现象、层级过深易导致梯度弥散(消失)等问题.本文用ELU函数替换Re LU修正单元,解决网中网(Network in Network)模型的梯度弥散问题,用全局平均值采样层代替全连接层,并增加两层残差网络结构,提出了网中网残差网络模型(NIN＿ResNet)对表情图像做分类识别研究.实验表明,基于TensorFlow平台对FER-2013和CK+数据集训练得出整体正确识别率分别为89. 99%和96. 03%. NIN＿Res Net模型比NIN和Res Net模型在识别率上有着显著的提高,在执行时间上优于NIN模型.
基于整体-星型模型的人体姿态估计

针对姿态估计方法受到人体姿态多样性的影响问题,本文研究适合表示人体结构的模型,提出一种基于多模整体模型和星型模型的人体姿态估计方法.首先,使用人体整体检测器完成人体整体方位的检测,以获得初始人体候选集;然后提出一种多模型的星型结构,表示具有一定方位偏差的人体各个部位和整体之间的关系;为了更好地描述相邻部位之间的分布关系,在整体-星型模型中融合树型模型.数据集IP和LSP的结果表明,该方法提高了姿态估计准确率,尤其提高在人体姿态多样的情况下的结果.
《小型微型计算机系统》计算机安全专栏征文

随着网络信息技术的迅猛发展和广泛应用,网络信息系统的基础性、全局性作用日益增强.网络安全和信息化相辅相成,信息化发展的同时必须解决好安全问题.坚定不移实施创新驱动发展战略,抓住基础技术、通用技术、非对称技术、前沿技术、颠覆性技术,把更多精力投向核心技术研发,集合精锐力量,推动我国网信事业发展,让互联网更好地造福社会.
基于小波预处理及自适应权函数的非局部均值滤波算法

非局部均值滤波算法因其良好的去噪效果受到了广泛关注,内容主要集中在算法加速,搜索框、相似框尺寸以及平滑参数的自适应设置等方面.然而,研究发现,在非局部均值滤波过程中,欧氏距离权函数对去噪效果也有较大影响.本文通过对权函数的分析,根据图像含噪情况、像素点的局部结构,自适应选择权函数,提高了去噪效果.此外,由于非局部均值滤波在噪声强度大时去噪效果不佳,而小波变换能够很好区分图像高频信号与噪声,本文先采用小波阈值去噪方法对图像进行预处理,再进行自适应权函数非局部均值滤波.仿真实验表明,本文方法在去噪效果上有明显提升,尤其适用于噪声强度较大的场景.
分段Radon变换的弯曲文本基线提取

针对提取的文本基线不能很好贴合文本边缘,影响弯曲文档图像几何纠正效果,文中提出了一种基于Radon变换和连通域方向的弯曲文本基线提取方法.首先通过分析连通域附近不同距离内像素分布变化情况,将图像分割成横排区域和竖排区域;其次把区域分成窄形条状子图,利用局部合并连通域的方向和Radon变换得到行连通域并提取基直线,各子图基直线合并拟合区域弯曲基线.实验比较显示,文中方法能适应不同弯曲、稀疏程度的文档图像,所提曲线较好地吻合文本边缘,可以应用于弯曲文档图像几何纠正、光学字符识别中.
《小型微型计算机系统》机器学习专栏征文

为及时反映我国在上述方面的研究进展,《小型微型计算机系统》将出版复杂环境下的机器学习研究专栏.本次专栏选题为"机器学习",将突出开放、复杂环境下的机器学习的研究热点,该专刊收录该领域近期取得的原创性高水平研究成果,进一步促进该领域的发展.欢迎机器学习及相关研究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿.热忱欢迎从事网络信息安全领域组织机构及个人踊跃投稿.凡属于机器学习领域的各类学术论文均可投稿.所投稿件经评
基于显著目标的图像认证与自恢复

为实现图像认证与内容保护,提出一种基于显著目标的图像认证与自恢复方法.通过自嵌入水印与无损水印方法的联合使用,实现图像中显著目标与被篡改内容的有效恢复.嵌入信息包括图像的主要信息及显著目标的细节信息,采用参考共享机制进行嵌入.在认证端,一旦判定图像遭受到篡改攻击,被篡改内容及显著目标的细节信息将被进行有效恢复.为保证嵌入端与认证端所提取的显著目标一致,提出使用一种合成图像而非原始图像提取显著目标.实验结果表明,该算法能够定位篡改区域,恢复被篡改内容,并实现显著目标的无损恢复.
融合超像素和伪流算法的交互式图像分割

超像素有利于提取图像的局部结构特征,大幅度减小后续处理计算复杂度.针对SSNCuts当图片中目标和背景颜色相似,目标较小以及目标中间含有背景区域的时候,分割效果不好;标记种子点的时候,经常无法预测分割的结果,标记非常费时费力.本文提出了一种新的基于超像素和伪流算法的交互式的图像分割方法:首先由用户交互引入目标和背景的先验信息;然后使用均值漂移将图像过分割为超像素,再使用Bhattacharyya系数来计算两个超像素区域之间的相似度,并建立超像素顶点之间的关系矩阵;最后利用伪流算法进行超像素分割,并将超像素分割结果转换到原始图像得到最终分割.在图像分割公开测试库上进行实验,验证了提出方法的准确性和分割效率更高.
同一场景中异质布料的动态绘制

在运动仿真中异质布料属性不同,使得姿态变化不一样,统一设定迭代次数又会造成计算资源的不合理分配,因而,在PBD的基础上探索异质布料的动态绘制.首先,引入自由质点约束因子改进LRAs模型,解决自由质点间距离过长问题,并根据属性约束构建异质布料;然后,在XPBD解决同一布料中刚度依赖迭代次数的基础上,采用独立迭代的方式对约束方程进行求解,保证不同布料的迭代独立,并根据场景中不同约束所占比重不同设置不同的迭代次数,优化计算资源分配;之后,为加快求解过程,用Jacobi替代PBD中的Gauss-Seidel方法,以并行方式计算各约束;最后绘制不同平台下异质布料间的碰撞.实验结果表明,该方法能够快速绘制运动过程中的异质布料.
多任务及Resnet网络在人脸多属性识别中的应用

为了改善人脸多属性分类的精度和泛化能力,利用多任务学习方法训练基于ResNet网络结构的人脸多属性分类器.首先采用卷积神经网络——ResNet进行特征提取,然后利用多任务并行学习能力和多个属性间的关联性,直接对输入的人脸图片,判断人脸的多个属性状态.在MORPH Ⅱ、CelebA和LFWA数据集的实验结果表明,这种基于多任务ResNet方法在人脸属性识别任务中准确率可达89%,相对于传统的人脸多属性检测方法提高了模型的泛化能力和识别的准确率.
划分区域异速云的实时绘制算法改进探索

云是普遍存在的自然现象.针对在同一场景下不同高度的云不能同时得到逼真效果的问题,提出一种划分云层区域的策略.首先,为了避免用同一种方法难以准确表达不同类型云的特征,根据气象学规律将天空划分为低层云、中高层云两个区域,用粒子系统绘制低层云,引入Perlin噪声绘制中层云和高层云;其次,构造与云的位置、视点距离等相关的速度函数,使得场景中不同区域、不同位置的云具有不同的运动速率和方向,增强天空中云彩绘制的真实感;最后,通过一天内太阳光和环境光的实时变化,实现一天内不同时刻云的绘制效果.实验分析和对比结果表明,基于区域划分的云模拟方法能够快速逼真地在虚拟场景下进行虚拟云的实时绘制.
分组加权t-SNE的手写数字奇异类样本聚类方法研究

针对t-SNE算法在高维降维中存在的奇异类样本区分能力弱的不足,给出了一种将分组加权的改进t-SNE算法应用于数字手写体奇异类样本的聚类和识别中的方法.该方法根据样本在高维空间内的不同分布状况而应用不同的分组权值重新计算相似度,进而实现更合理的高维空间到低维空间的聚类映射.在基于MNIST构建的奇异类样本库上的对比试验结果表明,与t-SNE算法相比,分组加权t-SNE算法的聚类可视化与指标均得到了提高,其中查全率平均提高了4%,查准率平均提高了3. 3%,从而验证了该方法的可行性和有效性.
K近邻近似模式匹配查询

随着智能终端的广泛普及,传统的移动对象描述中增加了许多语义相关信息.现有语义移动对象查询大多在语义匹配的前提下再进一步考虑时空属性,造成部分结果在时空维度距离较远.为此,针对时空标签轨迹的语义描述,提出近似模式匹配,并给出相关定义表示,以考虑轨迹语义部分匹配查询条件.在此基础上,提出K近邻近似模式匹配查询,以实现同时考虑时空距离和语义匹配程度,引入新的剪枝策略,并给出基于标签R树的K近邻近似模式匹配查询算法.实验结果表明,与基于RR-Tree,3DR-Tree,TB-Tree及SETI索引的查询算法对比,在不同参数下,基于LR-Tree的K近邻近似模式匹配算法表现出更好的剪枝能力.
基于知识图谱的云端个性化测试推荐

个性化推荐被广泛应用以加速云服务.推荐系统旨在基于在线和离线的可用数据、信息和知识来估计给定领域的一组对象的效用.现有的推荐系统严重依赖基于内容的方法或协同过滤的方法来提出建议,但是它们都不能完全满足面向自然语言语义的推荐效率和有效性.知识图谱是一种用于直接存储容纳语义丰富的非结构化和结构化信息的知识库.本文提出通过引入知识图谱作为媒体层整合基于内容和协同过滤两种方法来提高推荐质量,并且通过在云环境中构建测试推荐系统展示了本文提出方法的可行性.
城市道路未来车速预测模型研究

准确的预测城市道路未来车速情况能够帮助解决城市交通拥堵问题.道路的车速受到许多因素的影响,例如天气、节假日、区域位置等等.为了准确预测道路的未来车速,本文提出一种基于深度学习和时空特性的方法来预测道路的车速.首先设计了一个端到端的神经网络结构,采用长短期记忆网络(LSTM)网络来处理具有时空特性的道路车速信息,然后结合神经网络中的全连接层来融合对车速产生影响的多种因素,最后采用成都市某条道路的实际数据来进行了实验.实验结果表明,本文提出的车速预测方法其预测精度优于目前常用的4种方法.
脑实质结核抗结核治疗的MRI动态研究

目的:探讨脑实质结核抗结核治疗中的MRI影像学变化特点。方法:收集脑实质结核及混合型颅内结核患者29例,动态观察治疗前后不同时期结核病灶的MRI影像学特点及演变过程。根据文献将结核病灶分为粟粒型、结节型及结核瘤型,采用卡方检验比较不同类型结核病灶的消失率。结果:29例患者共660个病灶,粟粒型病灶239个(36.2%);结节型病灶323个(48.9%),其中60.7%呈环形强化,39.3%呈实性强化;结核瘤型病灶98个(14.8%)。治疗后1个月内粟粒型、结节型病灶消失率分别为41.0%(98/239)、15.5%(50/323),治疗后3个月内病灶消失率分别为79.9%(191/239)、38.4%(124/323),治疗后6个月内病灶消失率分别为97.1%(232/239)、52.9%(171/323)。治疗不同时间段的粟粒型病灶消失率均高于结节型(χ2值分别为46.130、96.156、131.856,P&lt;0.05);且结节型病灶中实性强化结节的消失率高于环形强化结节(χ2值分别为5.344、20.318、24.673,P&lt;0.05)。治疗中3例出现新发病灶。结论:准确分析脑实质结核不同MRI影像学分型病灶的动态变化,有利于预测及评估抗结核药物的疗效。
心电图OUT啦?心磁图要来了!

[正文]Creavo公司成立于2014年,专注于商业化开发人体器官生物磁性图像的先进传感技术,用于检测和显示器官磁性图像,帮助疾病诊断。这种器官磁性图传感技术,是经由英国利兹大学Varcoe教授团队,潜心研究10年后获得的成果。其核心的专利产品是可紧急部署的心磁图设备,可通过探测磁性心动图(MCG)来测量、显示和存储心脏活动引起的电磁波动。该技术可满足全球心脏病的临床紧急需求,可帮助医生迅速筛查患者入院时的严重心脏
基于VBM-DARTEL分析的双相抑郁障碍大脑灰质的研究

目的:本研究通过分析双相抑郁障碍患者的全脑结构MRI特征,探索双相抑郁障碍的大脑灰质结构的改变及其临床意义。方法:入组双相抑郁障碍患者30例、30例健康对照进行结构MRI扫描,使用SPM8软件对MRI数据进行基于体素的形态测量方法(VBM)分析。结果:(1)与健康对照组相比,双相抑郁障碍患者组的双侧旁扣带回中部、右侧眶回、右侧额上回、左侧额下回的灰质体积减少,右侧梭状回及右侧额下回的灰质体积增加。(2)双相抑郁障碍患者右侧眶回、右侧梭状回灰质体积与认知障碍评分呈负相关。结论:双相抑郁障碍患者灰质体积异常的脑区主要集中在前额叶-边缘相关脑区,可能是双相抑郁障碍情绪认知障碍的脑结构基础。
颞叶癫痫的功能磁共振成像临床应用价值

目的:探讨功能磁共振检查技术在颞叶癫痫脑内病变检测中的临床应用价值。方法:2015年1月至2016年12月在我院诊断为颞叶癫痫患者50例,年龄在10~56岁,平均21.3±10.3岁。使用GEsigna1.5及3.0THDxt磁共振机,常规扫描:垂直于海马的斜冠状位T2及T2 FLAIR,轴位T1 FLAIR、T2及T2FLAIR;在常规扫描基础上加扫轴位高分辨SWI及MRS;图像在GE ADW4.4工作站处理,采用SPSS19.0进行处理分析,经卡方检验,结果以P&lt;0.05认为差异有统计学意义。结果:50例患者中,常规磁共振发现颅内病灶32例(32/50),常规磁共振扫描基础上加SWI扫描发现颅内病灶37例(37/50),MRS谱线异常41例(41/50),未见异常9例(9/50)。常规磁共振联合功能磁共振扫描对病变的显示能力得到提高,P&lt;0.05,两者具有显著差异。结论:颞叶癫痫脑内病变影像学表现常不十分明显,因此在磁共振检查中应注意加扫功能磁共振成像,有利于脑内病变的检出。
静息态fMRI对抑郁症伴嗅觉功能减退患者功能连接的研究

目的:应用功能连接(FC)分析方法探讨抑郁症伴嗅觉功能减退患者的双侧杏仁核功能连接情况。方法:纳入37例抑郁症患者(MDD组)和38例性别年龄及受教育程度相匹配的健康人(NC组)进行70%异丙醇吸入测试法进行嗅觉测试,根据嗅觉测试结果将抑郁症组分为伴嗅觉减退的抑郁症a组和不伴嗅觉减退的抑郁症b组,然后均接受脑静息态fMRI检查,选取双侧杏仁核做全脑FC分析。结果:抑郁症伴嗅觉减退患者嗅觉减退程度与HDRS-24得分(r=-0.519,P=0.033)存在负相关关系。以左侧杏仁核为种植点,抑郁症组较正常组在右侧梭状回、左侧颞下回、左侧中央后回、左侧中央前回、双侧内侧旁扣带回功能连接减弱,抑郁症a组在右侧丘脑、右侧内侧旁扣带回功能连接减弱,与左侧距状回、右侧岛叶、左侧颞上回、右侧中央沟盖、左侧楔叶、左侧内侧旁扣带回、双侧中央前回、右侧额中回、左侧补充运动区、Cerebelum_Crus1_R功能连接增强。以右侧杏仁核为种植点,抑郁症组较正常组在右侧颞下回、左侧颞上回、左侧三角部额下回、左侧内侧旁扣带回、左侧中央前回、左侧中央后回、右侧中央旁小叶功能连接减弱,左侧海马功能连接增强。抑郁症a组在右侧内侧旁扣带回功能连接增强。抑郁症a组左侧杏仁核与左侧颞上回(r=-0.603,P=0.038)、左侧楔叶(r=-0.671,P=0.017)以及Cerebelum_Crus1_R(r=-0.608,P=0.036)功能连接与嗅觉测试距离呈负相关。结论:抑郁症伴嗅觉减退的患者双侧杏仁核功能连接存在改变,这些改变可能提示了抑郁症患者嗅觉减退和情绪调节失控之间的关系。
左回旋支心肌桥CTA表现特点分析

目的:通过比较与左前降支心肌桥形态学差别来总结冠脉左回旋支心肌桥CTA表现特点。方法:研究49例左回旋支心肌桥病例的CTA资料,50例左前降支心肌桥作为对照组。比较两组心肌桥的形态、分布、类型、壁冠状动脉长度、收缩期直径及合并冠心病发生率的区别。结果:左回旋支心肌桥发生率为3.36%。平均年龄为55.00±0.87岁,分布在回旋支近、中、远段的例数分别为9例(18.36%)、10例(20.40%)和30例(61.24%);其中浅表型39例(79.60%),深埋型10例(20.40%)。平均壁冠状动脉长度31.30±2.06mm,收缩期平均直径为2.19±3.05mm,心肌桥平均厚度1.23±2.16mm,合并冠心病5例(10.20%)。两组在肌桥类型、分布特点和合并冠心病例数上均有统计学差异(P&lt;0.05)。两组的心肌桥厚度、长度和直径方面差异不显著。结论:左回旋支心肌桥罕见,肌桥类型以浅表型多见且跨度较长,好发于回旋支远段,较少合并冠状动脉粥样硬化。
MRI引导下乳腺定位活检术应用效能探讨

目的:细化分析仅在MRI下显示的乳腺病灶的影像学特征以减少不必要的MRI引导下定位活检。方法:75例(共75个病灶)经MRI穿刺定位活检病理证实乳腺病患者,女性,平均年龄44.4±11.0岁,其中13例为恶性病变,62例为良性病变,所有病例穿刺术前均行常规3.0T MRI检查、且BI-RADS分级达4级。根据Fischer评分标准对穿刺术前病灶MRI影像特征进行回顾性分析,将病灶评分与病理结果进行对照,并运用受试者操作特征曲线(ROC)评价其诊断的准确度。结果:Fischer评分标准的曲线下面积(AUC)为0.802(95%CI:0.694~0.885),表现出较高诊断效能。ROC分析当取cut-off值为≤3时,可在不遗漏恶性病灶的情况下减少21例(33.8%)不必要的活检。结论:对于仅在MRI上显示的可疑病灶,运用Fischer评分标准进行进一步评估,能在一定程度上减少不必要的MRI引导下定位活检术。
华人科学家首次将CT灌注应用于卵巢癌患者

[正文]卵巢癌是女性癌症的三大杀手之一。晚期的卵巢癌在初步治疗后有着非常高的复发率,高达60%~85%的患者都会经历复发。治疗计划是患者治疗中很重要的因素,但是目前很少有可靠的选择来帮助医生精确做出治疗计划,以及筛选哪些患者可以作为特定治疗方案的候
冠状动脉CTA对比剂注射方案优化的前瞻性研究

目的:验证一种基于药物代谢动力学和生理学模型的原型软件,再结合患者胸部大血管时间-密度曲线,优化冠状动脉(冠脉)CTA检查对比剂注射方案的效果。方法:连续收录自2016年6月至9月于我院行冠脉CTA检查的患者,并随机分入A组(团注对比剂跟踪组)、B组(小剂量团注测试组)和C组(原型软件计算组)。冠脉诊断的目标CT值为350HU。冠脉CT值由一位放射科医师手动测量。所有数据的统计采用SPSS 18.0分析,并进行方差分析和Levene检验。结果:共199例患者,三组间患者的一般资料之间没有显著差异。A组的冠脉强化程度在三组中最高,但是远高于诊断需求的CT值(350HU)。与B组相比,C组的右冠状动脉中段(S2)、远段(S3)的强化程度更高,而其他节段的强化值则与C组相仿。且C组所用的对比剂总量在三组中最少。除了S2、S3段外,C组冠脉强化程度标准差在三组中最低,表明C组冠脉(除了S2、S3段以外)强化程度的组内差异最小。结论:与传统的对比剂注射方案相比,通过原型软件计算,可以显著减少冠脉CTA检查对比剂的使用量,同时获得较好的强化效果(最接近诊断需求的强化值和最均匀的强化效果)。
浅析螺旋CT在诊断胡桃夹综合征中的应用

目的:探讨螺旋CT(SCT)三维重建技术诊断胡桃夹综合征的价值。方法:运用螺旋CT对22例胡桃夹综合征患者泌尿系统进行多期增强扫描,同时用自带软件进行必要的后处理。结果:22例病例均可见肠系膜上动脉(SMA)压迫左肾静脉(LRV)的征象。螺旋CT多平面重建(MPR)技术可直观地显示腹主动脉(AO)与SMA之间的夹角(α)15.23°~28.45°,平均19.90°。左肾静脉受压前管腔直径与受压处管径之比为2.48 1~8.3 21.6例腹主动脉前壁见有弧形压迹,7例左肾静脉上方肠系膜上动脉可见弓形隆起,9例左肾静脉上下径拉长,最长达18.98mm。15例增强扫描肾实质期(后期)显示双肾实质密度相差20HU以上。结论:SCT在胡桃夹综合征诊断中具有明显的优势。
能谱CT碘值测定评价肝泡状棘球蚴患者残肝功能初步研究

目的:探讨应用能谱CT在肝泡状棘球蚴(HAE)患者不同肝功能分级中残肝实质内碘浓度变化规律及其与Child-pugh分级评分的相关性。方法:选取自2015-2017年所有经临床确诊为HAE患者31例作为研究组,采用肝功能Child-pugh分级标准及病例收集具体情况进行分组,其中A组20例,B组11例,同时记录肝功能评分。另选取15例因临床需要行腹部CT检查、经其他检查证实无肝脏疾病者作为对照组。所有患者均行HD 750能谱CT三期扫描。应用能谱分析软件重建出以水和碘为基物质的能量CT图像。在碘基图像上分别测量研究组和对照组动脉期及门静脉期残肝实质内碘含量及同期腹主动脉、门脉主干内碘含量平均值,计算肝动脉期及门脉期标准化碘含量,并对结果进行单因素方差分析,同时采用Spearman法分析肝动脉期及门脉期残肝实质内碘含量与Child-pugh分级评分的相关性。结果:研究组和对照组门脉期残肝实质内的碘含量均较动脉期残肝实质内碘含量高,各组间肝动脉期及门脉期残肝实质内碘含量比较,对照组最高,A组次之,B组最低;研究组和对照组肝动脉期、门脉期残肝实质内碘含量的差异具有统计学意义,不同组间差异有统计学意义;Spearman法分析结果显示:肝动脉期及门脉期残肝实质内碘含量与Child-pugh分级评分呈负相关,且相关程度较强。结论:HAE患者增强后残肝实质内碘含量变化提示肝功能状态,与Child-pugh分级评分有相关性,可以作为临床Child-pugh分级的补充。