小肠微血管内皮细胞铁转运相关蛋白的发现

选用未离乳的SD大鼠十二指肠,采用2次酶消化及不同孔径滤网分级过滤等方法分离十二指肠微血管,通过体外培养、纯化成功获得了高纯度的原代培养的小肠微血管内皮细胞,并应用Western-blot技术,首次检测到了小肠微血管内皮细胞具有铁转运相关蛋白DMT1(divalent metal transporter1),FPN1(feerroportin1)和Tfr1的表达.这一新发现极大地丰富了小肠铁吸收及小肠铁吸收调节机制的理论,对进一步开展小肠铁代谢及其调节机制和铁代谢疾病的研究具有重要的理论和应用价值.     

有源像素CMOS图像传感器非均匀性研究

有源像素CMOS图像传感器在许多领域有着重要的应用,但其非均匀性问题影响着成像质量,非均匀性控制一直是器件研发过程中需要重点考虑的问题之一。在分析CMOS图像传感器的工作原理的基础上,对非均匀性的来源及其表现形式进行了深入的分析,提出了3套不同层次的均匀性优化设计方案,分别从像素级、列级、芯片级三个不同的角度来评价非均匀性问题。研究结果对于设计高均匀性的图像传感器具有指导意义。     

基于深度学习算法的航拍巡检图像的绝缘子识别

针对绝缘子检测目标在航拍图像中尺寸变化剧烈的问题,提出一种改进Faster R-CNN的绝缘子检测算法.首先将FPN特征金字塔结构网络与Faster R-CNN算法进行结合,将不同尺度下的特征进行融合;然后,改进最大池化层,提升检测框的坐标精度;针对遮挡现象,采用Soft-NMS算法规避不同目标检测框因重叠而被误删的情况.经过对绝缘子航拍数据集的检测验证,对比原Faster R-CNN网络,本改进网络结构提高了平均准确率(MAP),且可以更有效地识别图像中更小比例的绝缘子目标.     

基于改进的RetinaNet医药空瓶表面气泡检测

医药空瓶在生产过程中瓶身表面会产生大量的气泡缺陷，但现有的方法对医药空瓶表面气泡检测存在各种问题，例如对复杂场景变化的鲁棒性不强，抗噪声干扰能力弱等.针对现有医药空瓶表面的气泡缺陷，提出了一种改进的深度学习目标检测算法RetinaNet对瓶身气泡进行检测.对原始RetinaNet算法中的特征金字塔网络结构进行了优化，在特征融合过程中引入了特征增强模块，用来提高网路对图像语义特征的提取，增强网络特征提取能力.为了减少模型的参数数目和计算时间，考虑到空瓶表面气泡均为小目标缺陷，去掉原始特征金字塔网络中用于检测大目标的网络结构，提高了算法检测速度.通过对标准的ResNet50网络进行重新组合，并引进了膨胀卷积模块，扩大特征图感受野，提高了模型检测的精度.通过在注塑空瓶数据集上对本文的方法进行了验证，其准确率为99.72%，漏检率为0.12%，误检率为016%，mAP为99.49%，相比原始的RetinaNet的mAP提高了接近2.4%.     

基于模糊Petri网和本体的网格服务发现

给出了一个多Agent松散耦合的网格服务发现框架. 在该框架中把Agent分为三类:服务Agent、需求Agent和服务发现Agent. 提出以模糊Petri网作为服务描述语言的规范,用以发布或请求服务,用可能性变迁表示一个服务或一个需求,输入库所代表在提供(或请求)服务前需要成立的前提条件,输出库所表示提供(或获得)服务后成立的条件,用可能性与必然性来量化一个服务Agent能对一个请求提供相关服务的信心程度. 最后基于本体论给出了一个支持部分匹配的服务匹配算法,并用一个车辆维修服务系统的例子进行了说明.     

促红细胞生成素对大鼠机体铁状态及腹腔巨噬细胞铁代谢的影响

网状内皮系统(reticuloendothelial system,RES)在维持机体铁稳态方面起着重要作用．但其调控机制尚不十分清楚．通过皮下注射重组人促红细胞生成素(recombinant human erythropoietin, rHuEPO)引起大鼠红细胞的生成显著增加,改变了血清转铁蛋白饱和度以及机体铁储存状态．利用RT-PCR及Western blot检测发现腹腔巨噬细胞二价金属离子转运蛋白(duodenal divalent metal trans- porter 1,DMT1)的表达显著下降,膜铁转运蛋白1(ferroportin 1,FPN1)的表达显著上升．同时采用~(55)Fe同位素标记示踪法显示腹腔巨噬细胞的铁摄取减少,铁释放量显著增加．研究结果表明在红细胞生成过程中,巨噬细胞摄铁的降低,可能是由于DMT1表达减少所致,巨噬细胞铁释放的增加,可能是由于FPN1表达上升弓J起,肝脏hepcidin在这一调控过程中可能起着重要作用．