周光召院士说：爱因斯坦的成长历程最值得注意

世界物理年在中国启动之日，中国科协主席周光召院士介绍了爱因斯坦的成长历程。他特别分析道；很少有人注意到，1905年爱因斯坦发表的改变21世纪物理学面貌的5篇论文，是他业余时间的创作。1902年，在友人的帮助下，爱因斯坦获得了瑞士专利避职员的工作，以微薄的收入维持一家的生活。他在专利局一直工作到1909年，才有大学聘请他为副教授。爱因斯坦在回忆中说：“作为一个平民，他的日常生活并不靠特殊的智慧。如果他对科学深感兴趣，他就可以在他的本职工作之外埋头研究他所爱好的问题。     

基于像素特征的路面裂缝图像自适应滤噪

分析了破损路面图像的像素点区域特征，针对不同区域提出加权邻域滤波和自适加权中值滤波算法。其权值是通过对图像中区域特征的推理得到的，所以算法中能根据图像的区域特征自适应的进行滤波。试验表明，本算法能够有效滤除噪声，并具有很好的细节保护能力。     

红外焦平面探测器输出图像信噪比计算和分析

推导了红外焦平面探测器输出图像信噪比的一般计算公式 ,并针对红外焦平面探测器在地面面目标自动识别系统中的具体应用 ,计算了其在不同天气情况下的成像信噪比。由计算结果可知 :采用高性能的焦平面探测器后 ,红外成像的图像信噪比非常高 ,即使在较恶劣的天气 (大雾 )情况下也可获取质量较好的红外图像 ,满足自动目标识别系统图像处理的需求     

如何在学生头脑中建立客观世界的物理图像

物理教学是运用学生已有知识和日常生活经验以及物理学在现代科学技术中的应用，由形象到抽象，探求事物的内在联系和规律；用学过的知识形象说明微观现象；用生活经验建立微现世界的生理图像；通过现代技术的应用，激发学生的学习兴趣。     

专利法与专利申请常识

我们通常所说的“专利”这个词，一般有三种含义，一是指专利权，二是指取得专利权的发明创造，三是指专利文献，但主要是指专利权。专利权，是由国家专利主管机关即国家知识产权局专利局依法授予专利申请人或其权利继受人在一定期间内实施其发明创造的专有权。专利权不是在完成发明创造时自动产生的，需要申请人按照法律规定向专利局提出申请。     

国家专利战略研究

专利战略是我国“走新型工业化道路”的必然选择，专利制度显著改善了我国的投资环境，有效提高了企业的技术水平和竞争力。同时，专利也构成了跨国公司的竞争优势与垄断，境外公司大量控制的专利将会影响国家安全．大量引进国外专利技术也会抑制本国的自主技术开发。因此，国家在已有法律体系和国际知识产权（法律）框架范围之内，通过立法、行政、司法等手段行使公权力，组织、引导、保护法人和自然人等民事权利主体取得和使用专利权．激励创新、获得竞争优势、创造更多财富就显得十分重要。     

胃癌AgNOR银染色的定量分析研究

应用银胶染色法和计算机图像分析技术,对48例胃粘膜活检标本的石蜡切片进行Ag-NOR形态、定量分析研究。结果表明其对于区别胃疾患的良恶性和判定胃癌的分化程度有重要意义。     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.     

基于生成对抗网络的砂岩薄片图像视野外重建

利用生成对抗网络(GAN)模型,对砂岩薄片图像的微观颗粒和孔隙结构进行视野外重建,并对预测图像的语义进行评价。结果表明,模型能够预测2.25倍于原始视野的砂岩微观结构,并且针对不同类型的岩石图像语义均具有良好的性能。模型对不同颗粒的表面纹理、颗粒形态以及多颗粒间复杂接触关系等语义的图像视野外预测结果与真实图像较为吻合。但是,在微观特殊现象图像的视野外重建任务中,模型缺乏对特殊现象的敏感性。在孔隙结构重建时,模型对微孔面孔率的预测误差大于粒间孔、裂隙和溶蚀孔等孔隙空间。不同孔隙空间重建图像的预测效果可能与孔隙特征(如孔径大小和连通性)有关。     

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...