水生生物病原核酸适配体研究进展

核酸适配体(Aptamer)是指利用指数富集配体系统进化(Systematic evolution of ligands by exponential enrichment,SELEX)技术筛选得到的能特异性识别和结合靶标的ssDNA或RNA分子,具有高亲和力和高特异性的特点,在快速检测和靶向治疗方面应用广阔。近年来,水生生物细菌和病毒性病原疾病的频繁暴发,严重制约了水生态的健康以及水产养殖业的迅速发展。核酸适配体作为一种新型的识别分子,在水生生物病原的应用上也已取得了一些进展。本文对水生生物细菌和病毒性病原核酸适配体的筛选,及其在检测和治疗领域的研究现状进行综述,并对该领域核酸适配体技术的应用方向进行展望。     

基于中央凹图像显著性和扫视倾向的注视点转移预测模型

注视点转移预测是图像显著性建模中的一个重要研究领域.现有算法大多过于繁琐,并且局限于利用单张静态显著图来预测,很少能考虑到注视点转移是一个动态的过程.针对以上问题,我们提出一种具有生物依据的注视点转移的预测方法,利用了3大因素:视网膜中央凹在显著目标选取中的动态预测作用、注视点移动在距离和方向上的倾向以及短期记忆对注视点返回的抑制机制.通过三者得到的联合转移概率随机产生候选点,从而逐点生成扫视轨迹.相比于其他模型,所提议方法在客观的衡量标准下,在多个数据库中能更准确、更高效地预测扫视路径.     

基于苯并噻二唑衍生物的荧光传感器检测铜离子和氟离子（英文）

报道了一种基于苯并噻二唑衍生物的荧光传感器用于检测金属铜离子和氟离子。通过紫外可见光谱和荧光光谱研究此传感器检测离子的能力。研究表明,在所测试的阴离子中,只有氟离子可以引起此荧光探针的吸收峰蓝移(从390 nm到383 nm),并伴随着一定强度的减弱。同样氟离子可以引起此荧光探针的荧光强度降低并且蓝移(从496 nm到488 nm)。在所测试的阳离子中,铜离子可引起荧光探针的吸收峰红移,荧光强度淬灭90%。此外,当加入铜离子和氟离子的先后顺序不同时,引起的荧光光谱变化也不同。     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中，多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能，但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题，提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL，分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息，训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数，推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示，融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性，实验结果表明，MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练，还可以增强其最终的表示质量.     

向量多项式优化问题的数值方法

向量多项式优化问题中的目标函数和约束条件都是由多项式描述的.先将多目标多项式函数分别通过主要目标法、线性加权和法和理想点法等转化为单目标多项式函数,再利用Lasserre松弛方法求解该多项式优化问题,从而得到原向量多项式优化问题的弱有效解或有效解.数值实验结果表明该数值方法是有效的.     

一种基于孪生网络的图片匹配算法

随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的不断改进，基于CNN的图片匹配成为图像处理的关键，然而，许多基于CNN的图像相似度检测算法对图像特征的表达能力较差，且曼哈顿距离或欧式距离的计算方式导致在计算损失函数时模型不一定能很好地收敛.针对此问题，提出一种基于孪生网络和注意力机制的方法（CSNET）来提升图像匹配的性能，主要步骤如下：使用将激活函数改进为Mish函数的VGG16网络作为主干网络提取图像的特征，在模型的卷积层加入注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM），这提高了模型的特征提取能力和鲁棒性，保证训练可以收敛.对模型输入图片对的特征向量的欧氏距离，再利用网络全连接层输出的相似度分数来度量被检图片是否相似.将提出的CSNET与其他图片匹配方法在Omniglot和SigComp2011等数据集上进行比较，实验结果表明，CSNET能有效提高图像相似度匹配的准确性.     

人类增强技术的合理性探析

在当前对人类增强技术表达诸多人文担忧的语境下，为了促进新兴人类增强技术发展，将从三个方面对其合理性予以探析。首先，健康是人生命存在的最基本保障，人类增强技术对人的健康具有强大的优势和正向人文价值，对身体健康、心理健康、社会适应良好和道德健康等均具有维护和促进作用；其次，人类增强技术将人类推向一种后人类的理想形态，对人类增强技术带来人的自主性和人性丧失的担忧都是不必要的，人类的进化史、人的本质的生成性和人作为操作性的存在都充分表明后人类理想人的可接受性；第三，从技术发展史的角度来看，人类增强技术是技术发展的必然结果，是技术发展向人的回归，也是人的技术本质的展现。人类增强技术符合人类自身和社会发展的逻辑，呼吁一种对人类增强技术的观念上的转变和对建构人类增强技术实践伦理的诉求。     

基于安卓系统的色盲辨色软件设计

色盲人群的色彩分辨能力低于正常人，论文在分析H分量旋转色盲矫正方法的基础上，开发出了具有色盲模拟、色盲检测和色盲矫正功能的实时视频图像处理系统，并在android系统移动终端上设计出了相应的应用软件，经实际测试，该系统运行稳定，实时性好，可以帮助色盲色弱人群提高对色彩的分辨能力。     

基于动态目标遗传算法的云计算工作流调度方法

针对云工作流资源调度直接关系到云计算的成本和效率的问题,提出一种基于动态目标遗传算法(DTGA)的成本最小化和期限约束的云计算工作流调度方法.该方法使用云计算资源的索引来编码染色体,采用动态目标策略(DTS)算法解决严格的期限约束,当没有获得可行解时,算法专注于优化执行时间以满足期限约束,一旦获得可行解后,则侧重于优化在期限约束内的执行成本.实验结果表明在不同规模数据调度和不同的期限约束下,相比改进量子遗传算法(IQGA),提出方法具有更高的适应性,能够在更严格的期限约束条件下以更低的执行成本找到云计算资源调度的更优解.     

硼纤维-纳米晶镍复合电铸层力学性能的试验研究

为了获得更高强度的纤维增强复合电铸层,采用脉冲电流进行电沉积,并在电铸液中加入磺酰亚胺类添加剂,获得硼纤维-纳米晶镍复合电铸层。研究结果表明:在室温下,当硼纤维增强镍复合电铸层晶粒由微米级细化至90 nm时,其显微硬度由219 HV上升至712 HV,抗拉强度由1 018 MPa提高到1 375 MPa。随着电铸层晶粒的进一步细化,由于纤维与基体结合强度的下降,硼纤维-纳米晶镍复合电铸层抗拉强度呈明显下降趋势,但显微硬度依然上升。200℃时,与硼纤维增强微米晶镍复合电铸层相比,纳米晶复合电铸层依然具有很高的强度,但是当温度上升至400℃时,由于晶粒的迅速长大以及界面脆性物质的析出,纳米晶对纤维增强复合电铸层抗拉强度的提升效果已不再显著。