超声脑成像和经颅超声传感增强方法

超声脑成像技术在脑疾病的诊断和治疗方面有着广泛的应用前景,具体包括超声多普勒成像、超声造影成像、超声定位显微成像、超声弹性成像和时延校正成像。由于颅骨声阻抗与背景介质声阻抗存在显著差异,超声经颅传播时会产生强烈的反射、衰减、波形畸变等,导致超声图像的信噪比降低。针对此问题,本文介绍了基于变换声学理论的颅骨互补声学超构材料设计方法,并通过仿真来验证该方法的有效性。仿真结果表明：具有各向异性参数分布的双负声学超构材料能够抵消颅骨畸变层带来的声衰减及波形畸变,使声波在几乎不造成能量损失的情况下通过颅骨畸变层,从而实现超声透射传感增强。该方法对研究基于声学超构材料的无创高分辨率超声脑成像技术具有重要意义。     

杭州技术转移转化中心揭牌成立

<正>6月5日,杭州技术转移转化中心（以下简称“杭转中心”）揭牌仪式暨余杭区“科技人才周”启动仪式在杭州师范大学科技园举行。作为杭州市构筑科技成果转移转化首选地建设的核心支撑平台,杭转中心由杭州高科技投资有限公司、浙江火炬生产力促进中心牵头,联合西湖大学、中控集团、杭州师范大学等五家单位设立,是全国首家“政府主导、市场主体、公司化运营、市场化机制”,在供给侧、需求侧、服务侧有一批龙头机构参与的专业化技术转移转化服务平台公司。杭转中心将紧紧围绕杭州首选地建设的核心目标,     

裂缝性低渗油藏周期注水与渗吸效应实验

结合长岩心周期注水实验与不同压降条件下的渗吸实验,得出了渗吸效应在周期注水中所起的作用,进行了不同周期下的周期注水实验、无压降条件下的静态渗吸实验、不同压力及压降幅度下的动态渗吸实验,并将三者进行了对比.研究结果表明,周期注水在裂缝性低渗透油藏的开采中效果明显;低渗透基质油藏中毛管力具有较强作用;压力波动幅度对渗吸效应的影响呈先减小后增大的趋势,综合低渗透油藏中较强的压敏性,得出周期间歇性注水实验过程中,压力波动幅度较低才能获得较高采收率.     

聚合松香接枝功能基化合物的合成研究

采用常规加热法分别得到聚合松香接枝苏氨酸，酒石酸和柠檬酸的功能基化合物，并讨论了其合成条件．对软化点和红外进行了分析．聚合松香的接枝化舍物酸值增加，软化点降低，溶解度较大，还不适合做功能基高分子。需增大聚合松香接枝功能基化舍物的分子量和交联度．酸性强弱顺序与接枝的小分子酸酸性强弱相同，接枝酒石酸和柠檬酸化合物在有机溶剂中易溶，水中难溶．接枝苏氨酸化合物可以吸附铜铁钙三种金属离子．     

筋膜内子宫切除术60例分析

传统的腹式子宫切除术后患者常有阴道流血、残端肉芽、性生活满意度降低等并发症,宫颈周围粘连者更增加了手术难度及并发症的发生,笔者自1998年7月至今施行筋膜内子宫切除术60例,与同期传统的腹式子宫切除术60例相比,结果提示:采用筋膜内子宫切除术具有方法简便、术中出血少、手术时间短、术后并发症少等优点.     

基于AXI总线串行RapidIO端点控制器的FPGA实现

针对现代高性能嵌入式系统高速串行RapidIO (SRIO)信号接入的应用需求, 提出一种基于AXI总线的SRIO端点控制器IP核设计方案。以XC5VLX220-FF1760现场可编程门阵列芯片为目标器件, 利用硬件设计实现SRIO接口电路。该方案采用合理的硬件结构, 能够提高信息采集和输出的时效性。此外, AXI总线能够使SRIO端点控制器IP核更方便地集成到SoC芯片中, 可以在片内提供更高的数据传输带宽。利用SRIO协议实现的FPGA内置多DSP IP核, 读写操作速率能稳定地达到每通道3.125 Gb/s, 表明所提出的IP具有高性能。     

一年三次刈割苜蓿高度生长动态模型的研究

对８种苜蓿在生长季内三次刈割各茬苜蓿高度生长动态的研究，结果表明：在生长季内，各连高度生长呈“Ｓ”型增长，并符合逻辑斯蒂模型．确定了各茬苜蓿高度生长最大速度值和两个时间特征值．此外，不同茬次苜蓿高度生长速度呈明显差异，二茬苜蓿高度生长速度最快，达到最大生长速度所用的时间最短；同一茬苜蓿高度生长速度在不同年度的差异不明显．该研究为苜蓿的管理和利用提供理论依据．     

基于静电场原理的图像分辨率增强算法

根据静电场的平衡原理，提出了图像分辨率的增强算法，其内插函数随相邻像素的电势能差和所处的能量带可以自动调节，从而实现了图像的自适应放大．在对彩色图像放大中，算法模型考虑了各个色彩分量对图像插值产生的影响，克服了常规方法对整幅图像无区别，以及采用同一种内插函数进行处理时所带来的边缘模糊效应和阶梯形失真，同时又消除了对各个颜色分量分别处理所产生的颜色失真现象．试验的各个性能指标表明，该算法与传统方法相比，插值后得到的图像不仅在图像质量上有明显的改善，而且能保持清晰的边缘和轮廓信息，因此可在遥感图像、医学系统、公安系统及一些图像处理的软件中得到应用．     

无线层析网络中基于粒子滤波的时变多目标跟踪

研究将粒子滤波（PF）理论应用于无线层析网络中的时变多目标跟踪（MTT）.传统的基于无线层析成像（RTI）的时变多目标跟踪方法存在延迟问题,即与真实的时变目标数目相比,估计所得时变目标数目存在滞后,并且跟踪精度较低.基于PF的时变多目标跟踪方法利用维度可变的粒子来估计目标数目,实现目标跟踪.该方法不存在延迟问题,并且能提高目标的跟踪性能.研究通过在一个9.5 m×9.5 m的监测区域内进行实验来验证该算法的有效性.实验结果表明基于RTI的时变多目标跟踪方法的最佳子模式分配（OSPA）误差为0.485 m,而基于PF的时变多目标跟踪方法的OSPA误差为0.362 m,其性能比基于RTI的方法提高了25%.      

一种基于流形距离的迭代优化聚类算法

针对传统欧氏距离测度描述复杂结构的数据分布会失效的问题,引入能有效反映样本集固有的全局一致性信息的流形距离作为样本间相似度度量测度,并设计了反映类内相似度大、类间相似度小的聚类目标的准则函数,把数据聚类转化成准则函数优化问题,提出了一种迭代优化的聚类算法.通过4个人工数据集的仿真试验结果表明,新方法的参数很少且实现简单,由于实现过程中没有引入随机操作,因此结果比较确定.与标准k均值算法相比,新方法能够自动确定聚类数目,对于样本空间分布复杂的聚类问题具有良好的分类效果.