化学合成的α—降钙素基因相关肽基因在大肠杆菌中的融合表达 …

化学法合成的α－降钙素基因相关肽基因从ｐＸＺ１０１有达质粒转移到ＰＵＣ１８质 测序鉴定后,克隆到ＰＧＥＸ表达载体上,在大肠杆菌Ｃ６００中表达。     

用于稳态视觉诱发电位目标识别的多尺度特征融合卷积神经网络方法

针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号目标识别方法分类精度低、提取特征不充分、方法复杂且耗时等问题,提出一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的SSVEP信号分类识别方法(SSVEP-MF)。利用小波变换将多通道SSVEP信号整合转化为二维图像作为输入样本集;建立多尺度特征融合卷积神经网络模型(MFCNN),该模型利用三层二维卷积核实现图像样本不同尺度特征的充分提取,构建多尺度特征融合单元对不同层级特征进行融合,并通过全连接等操作完成模型的训练;将样本集输入到MFCNN模型中实现脑电信号特征自适应提取及端到端分类。所提SSVEP-MF方法能够充分提取信号各层级特征,实现短时间视觉刺激下SSVEP信号的有效识别,并具有较高的目标识别效率。实验结果表明,在1 s刺激时长时,相比传统功率谱密度分析方法、典型相关分析方法以及普通卷积结构方法,所提方法的识别准确率分别提升了18.57%、20.08%及7.03%,有效提高了基于稳态视觉诱发电位范式下脑机接口的信号识别性能。     

一种基于深度卷积神经网络的摄像机覆盖质量评价算法

随着视频监控系统的大规模普及,视频监控系统的效用评价成为一个重要的研究课题.当前视频监控系统评价只考虑了摄像机的覆盖率,缺少对摄像机覆盖质量的量化评价.该文提出了一种基于深度卷积神经网络的监控摄像机覆盖质量评价算法.将摄像机覆盖质量评价问题转化为对摄像机所采集视频帧的质量评价问题,探讨了基于视频帧的摄像机覆盖质量等级的分级策略,标注了一个摄像机视频帧质量等级数据集; 设计了一种新颖的多维标签赋值方法,利用深度卷积网络学习鲁棒的视频帧表示,进一步基于支持向量回归机(SVR)学习视频质量回归函数,从而实现对摄像机覆盖质量的鲁棒估计.实验结果表明:该算法能够准确地对监控摄像机的覆盖质量进行自动评测,有效监测了摄像机监控质量的实时变化.     

应用于双光谱检测的图像融合技术

介绍双光谱图像检测系统的总体设计,针对紫外与可见光双光谱成像系统提出了基于模糊矩阵的双光谱图像融合法．该方法采用模糊矩阵表征融合区域,同时利用小波变换法对图像进行多分辨分解重构．实验选取UV图像与V图像进行融合,并对该方法和其他几种方法的融合图像进行了比较．基于模糊矩阵的双光谱图像融合法能比较好地兼顾图像融合中清晰度和融合边缘过渡两方面的要求．     

基于毫米波探测器的炸高可选择近炸引信的炸高解算方法

为满足新一代箱式远程制导火箭弹系统及其新型战斗部的需求,对单型炸高可选择近炸引信进行研究.该型引信的炸高覆盖范围大且炸高可选择,既能满足大威力整体战斗部和电磁脉冲战斗部的炸高需求,又能满足子母战斗部的精确定高开舱需求,对提高陆军精确打击能力具有重要的军事价值.为此,提出一种基于毫米波相控阵探测器的炸高解算方法,通过相控阵探测器测高数据与惯性导航数据的融合处理,实时计算火箭弹飞行高程,从而实现炸高控制.并且将融合结果作为惯导的初值来计算下一时刻的惯导测高数据,在一定程度上减少了由于时间积累造成的惯导测量误差,提高了测高精度.仿真实验证明了该方法的有效性和炸高解算精度.      

基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。     

省发展和改革委员会 加快集聚创新人才 助推产业转型升级

一、紧紧围绕主导产业发展的需求导向,加快引进和培养各类创新型人才在促进战略性新兴产业、传统优势产业和现代服务业融合发展的基础上,重点围绕电子信息、汽车和装备制造、材料和新材料、能源和新能源、食品医药、纺织服装、现代服务业等,整合各种资源、持之以恒推     

多源图像融合综述

图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等,最大限度的提取各自信道中的有利信息,最后综合成高质量的图像,以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率,利于监测.本文主要介绍一下图像融合的基本概念以及图像融合的研究内容.     

IKONOS影像融合技术对比研究

本文以赣州市章贡区工业园某时期IKONOS影像数据为基础,采用Brovey变换,G-S变换,PC变换,P-S变换4种方法进行融合比较,然后通过主观和客观两方面对融合效果进行对比评价。通过实验对比分析可得,4种融合方法均提高了影像的纹理光谱信息,但P-S变换法融合的IKONOS影像效果突出,较高程度地保持了纹理和分辨率的空间信息,是保持空间信息综合效应的最佳方法。     

人工智能在车辆智能驾驶中的应用

智能驾驶汽车系统与人工智能相结合,会对汽车的产业结构甚至是上下游结构产生重大影响。由此,本文首先分析人工智能和车辆智能驾驶,然后探讨将人工智能和汽车相结合,特别分析了人工智能对无人驾驶系统的影响及其变革,以此说明人工智能对汽车和出行方式产生的影响。