形态学实验室教学资源的管理探索

形态学实验室承担着多门基础医学课程的实验教学,加强形态学实验室教学资源的规范化管理和实验室内涵建设,提高实验教学质量,是基础医学创新实验教学改革的要求。大体标本和组织切片是重要的形态学教学资源,直接影响到实验教学的质量。通过对大体标本和组织切片合理地编号、归档、日常维护及计算机管理,形态学网上资源库建设等措施,可使形态学实验室的资源的利用更加科学规范和高效,并为实验教学提供有力的支持和保障。     

荧光分光光度法测定水样中氧氟沙星的含量

采用荧光分光光度计分析了氧氟沙星的荧光特征及其在水样中含量。研究发现,在激发波长293 nm和荧光发射波长471 nm处p H=7的氧氟沙星水溶液具有最大荧光强度;在20~35℃范围内,氧氟沙星水溶液的荧光强度随温度升高而降低。当水样中无干扰氧氟沙星荧光特征的物质时,可在20℃、p H=7条件下,于激发波长293 nm和荧光发射波长471 nm处测定水样中氧氟沙星的含量,氧氟沙星的荧光强度与其浓度正相关,相关系数为0.9990,线性范围为0.05~1.0 mg/L,检出限为0.43μg/L,相对标准偏差小于1.6%(n=6),加标回收率为97.5%~100.9%,该方法适用于快速测定水样中氧氟沙星的含量。     

样本不平衡下的空中群组意图识别方法

针对样本不平衡情况下空中群组意图识别问题, 提出了一种基于注意力机制的双向门控循环单元网络空中群组意图识别方法。将空中群组的状态信息编码成时序特征, 利用先验信息封装成样本标签, 提出一种改进的边界合成少数过采样方法对少数类样本边界进行处理, 以生成合适的样本集。通过双向循环机制提取空中群组目标时序特征的深层信息, 并利用注意力机制为深层信息分配权值, 以提高网络捕捉更具区分度特征的能力。实验仿真结果表明, 所提方法在样本不平衡情况下空中群组的意图识别问题上有更好的分类效果和更高的训练效率。     

基于姿态库和PIK算法的虚拟人全身姿态生成

当前,虚拟人的全身关键帧姿态主要通过手工方式设计生成,耗时费力,将以姿态样本为基础的数据驱动方法和以直观的高层任务约束为基础的目标驱动方法相结合,实现了虚拟人全身姿态的自动交互生成。首先构建姿态样本库,依据特定任务约束,对全身关节进行分组并提出了参数化姿态拼接方法用于虚拟人全身姿态的估计生成,随后以估计值为初始姿态,利用带优先级的逆向运动学（PIK）算法对所有任务约束按优先级顺序进行IK迭代求解,实现对全身姿态的进一步优化生成。在姿态迭代求解过程中,将静态平衡约束和其它任务约束分层单独求解,解决了平衡约束优先级难以设置的问题并可确保姿态结果的静态平衡性。实验结果表明,通过将姿态样本库和PIK算法相结合,既克服了已有基于数据样本的逆向运动学算法只能生成与原有姿态样本差别不大的姿态的限制,又可解决PIK算法的初值选取问题,相应地减少了PIK算法所需的迭代求解次数,提高了求解计算效率,并可适度保证最终姿态结果的逼真自然性。     

负载泡沫塑料吸附化学光谱法测定化探样品中痕量金

本文以聚氨酯泡沫塑料为载体,采用负载一定量的磷酸三丁酷(TBP)预处理、吸附、洗涤、灰化、装样摄谱6个步骤,可以有效解决一些实验室化探样品中痕量金测定问题,其方法具有检出限低,成本低。通过对国家化探级标准物质进行分析测定,表明该方法具有较好的精密度和准确度,能满足化探痕量金的测定。     

相关性电磁分析攻击及最小样本量分析

对相关性电磁分析方法中的均值差法与Pearson系数法的中间过程进行了分析.由于中间点的选取与密钥相关的位数不同,因此Pearson系数法的分析效果优于均值差法.以AT89C52上实现的数据加密标准(DES)加密系统为对象进行2种相关性电磁分析攻击实验,结果证明了分析的正确性.利用统计学中假设检验的基本概念与原理推导了2种相关性分析方法所需的最小样本量计算公式,为密码实现提供一项安全性评估参数.     

Method for tumor recognition with short dynamic PET images: theory and simulation study

A new method was provided in this paper to recognize tumor in PET images automatically and reduce the waiting time of patient. Based on the unsupervised clustering algorithm (ISODATA), this method diagnoses tumor with short dynamic PET images. The theoretical basis of this method is that the metabolic characteristics of different tissues, represented by time activity curve in the region of interest, are distinctive. The computer program was developed and validated using simulated dynamic PET data with small tumor in lung. Simulation study shows that, this method could recognize tumor with the short dynamic PET data in 10 min successfully, and this method was not sensitive to initial cluster center.     

一种优化 BP 神经网络训练样本的方法

BP神经网络训练样本的选取对网络的泛化能力有较大的影响,特别,怎样从高维大样本数据中选取合适训练样本是一个难点。本文运用因子分析法对大样本数据进行预处理,再利用分析所得的公因子进行聚类分析,这样既可以降低指标的维数,也可以减少样本的数量。实验证明,该方法简化了网络结构、加快了网络的收敛速度,对提高网络的泛化能力有一定的帮助。     

具有LOTS因子的积空间的正交紧性

本文证明当x是点有限仿紧空间时,x与一个核为K的线性序拓扑空间的乘积是正交紧的充要条件是x的正交口径为K,该结果推广了文[1]的一个主要结果,在此基础上,我们给出了点有限仿紧空间与局部紧线性序拓扑空间乘积正交紧性的一个刻划。     

序线性拓扑空间中非凸多目标规划成立弱鞍点准则的几个条件

在序线性拓扑空间中，我们讨论了一类非凸多目标规划问题，得到了与弱有效解相关联的弱鞍点存在性（即成立弱鞍点准则）的几个必要且充分条件和充分条件。我们所获得的结果推广了已知的一些结果。