基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

基于PiggyBac转座系统的低溢漏诱导型Tet-On过表达体系的建立及应用

为避免诱导基因稳定表达的Tet-On诱导表达系统溢漏表达,实现简便且高效的外源基因稳定诱导表达, 本研究拟在Tet-On调控的转录水平基础上,将基于稳定配体Shield-1的不稳定结构域FK506结合蛋白引入目的基因的N端,从蛋白水平控制其本底表达水平.为验证该系统的效果,本研究以荧光蛋白TdTomato为报告基因,经流式分析结果证明优化后的体系较原体系的溢漏表达在蛋白水平上降低7倍左右.将该系统应用于基于小鼠胚胎干细胞的体外牙向分化模型,在诱导因子Dox和稳定配体Shield-1的协同作用下,诱导表达牙齿发育相关转录因子Hand2提高了牙向分化诱导的完成度.     

面向不完备单值中智信息的三支决策模型

首先,给出了单值中智信息系统和不完备单值中智信息系统的概念,在此基础上,利用平均值法将一个不完备单值中智信息系统补全为完备的单值中智信息系统;然后,基于补全的单值中智信息系统给出了对象间的相似度的定义,进一步建立了面向不完备单值中智信息的三支决策模型;最后,通过例子阐述了模型的具体应用,并讨论了模型中的参数对决策结果的影响.     

墩高对不对称高墩连续刚构桥力学特性的影响（英文）

对不同墩高下的不对称高墩连续刚构桥成桥阶段进行了力学特性研究,获得了高墩连续刚构桥在不同墩高下的主梁和桥墩的内力、位移变形特性.研究结果表明,桥墩墩高的变化对主梁内力、主梁竖向位移、墩内力、墩横向位移均产生不同程度的影响,其中对跨中主梁竖向位移和墩顶剪力的影响较大,主梁竖向位移随着墩高的增大而增大,最大位移处平均增幅14.3%,墩顶主梁剪力随着墩高的增大而减小,平均变化率37.1%.     

环向加筋圆柱壳轴向不均匀冲击响应

对轴向不均匀冲击载荷下环向加筋圆柱壳的动力响应进行了研究,在考虑了壳体及加筋肋骨骨的剪切变形和转动惯性的情况下,运用Ｈａｍｉｌｔｏｎ原理推导出壳体－肋骨系统的运动方程,并且采用一种半解析有限差分法进行求解,着重探讨了加筋肋骨对环向加筋圆柱壳动力响应的影响。     

多个从方主从对策的仿射型诱导策略

讨论当主从对策中存在多个从方时,主方对多个从方的诱导策略的设计问题．给出了最优诱导策略和可诱导域的定义,研究了仿射型诱导策略的存在条件及解的结构形式,并探讨了当主方只具有对从方决策的部分观测时的诱导问题．     

关于二维Navier—Stokes方程的不稳定性

应用分层理论证明了二维Ｎａｖｉｅｒ－Ｓｔｏｋｅｓ方程的ｃ＾２不稳定性,并给出了重要例证分析。     

一类不确定系统的鲁棒二次稳定与协方差配置

讨论了一类范数有界时变不确定线性随机系统的鲁棒协方差配置状态反馈控制器设计。给出了协方差可配置的充要条件,同时导出了使闭环系统鲁棒二次稳定的状态反馈增益公式。     

三种不对称相转移催化剂的新合成方法

本文报道了以N-甲基麻黄素、奎宁、卤代烃为原料合成N-甲基-N-十六烷基麻黄素溴化铵、N-苄基奎宁氯化铵及N-甲基-N-苄基麻黄素溴化铵三种不对称相转移催化剂的新方法。该方法改变了原来的反应条件和分离提纯方法,并缩短了反应时间,提高了效率。对产物进行了元素分析和红外光谱测定。     

从国有企业改革谈所有权的利益关系

文章论述了国有企业所有权和国有企业改革中受益权淡化问题,阐述了国有企业改革仍需从需从利益入手的必要性。