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簡介： 1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學CT圖像出發(fā)，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網(wǎng)絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網(wǎng)絡比之前的層級分割網(wǎng)絡結果提升10各點。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。 層級分割模型示意圖  分類模型可視化熱圖   2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進行了預處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，患病側單體位網(wǎng)絡、患病側雙體位網(wǎng)絡和雙側雙體位四視圖網(wǎng)絡。其中，患病側單體位網(wǎng)絡分為 CC 位網(wǎng)絡和 MLO 位網(wǎng)絡。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側 CC 位網(wǎng)絡、患病側 MLO 位網(wǎng)絡、患病側雙體位網(wǎng)絡、雙側雙體位四視圖網(wǎng)絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網(wǎng)絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網(wǎng)絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。 鉬靶乳腺圖像預處理   雙側雙體位深度學習網(wǎng)絡   優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。  

1、胰腺腫瘤CT圖像診斷算法。針對胰腺腫瘤分類問題，從醫(yī)學CT圖像出發(fā)，搭建深度學習模型。對于腫瘤分類，我們將問題建模成兩部：胰腺定位查找和胰腺腫瘤分類。我們建立級聯(lián)分割網(wǎng)絡，從病人腹部的CT圖像中將胰腺器官分割出來。級聯(lián)分割網(wǎng)絡比之前的層級分割網(wǎng)絡結果提升10各點。之后建立多模態(tài)分類網(wǎng)絡，針對CT圖像的特性，將多切片多造影劑時期多區(qū)域的數(shù)據(jù)進行融合，在胰腺腫物分類中取得了較好的結果。層級分割模型示意圖 分類模型可視化熱圖 2、現(xiàn)有的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移的醫(yī)療診斷措施為病理活檢，是一種過度醫(yī)療。基于乳腺鉬靶圖像的術前無創(chuàng)的乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預測手段能夠有效避免過度醫(yī)療。我們構造了基于乳腺鉬靶圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型來處理乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移問題。我們對乳腺鉬靶數(shù)據(jù)進行了預處理和數(shù)據(jù)集的整理、劃分。我們構造了三個不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，患病側單體位網(wǎng)絡、患病側雙體位網(wǎng)絡和雙側雙體位四視圖網(wǎng)絡。其中，患病側單體位網(wǎng)絡分為 CC 位網(wǎng)絡和 MLO 位網(wǎng)絡。在乳腺鉬靶數(shù)據(jù)的測試集上，患病側 CC 位網(wǎng)絡、患病側 MLO 位網(wǎng)絡、患病側雙體位網(wǎng)絡、雙側雙體位四視圖網(wǎng)絡的結果依次遞增。這表明了同時使用同一患者的四張鉬靶圖像的雙側雙體位四視圖網(wǎng)絡具有更好的預測效果，更適合乳腺癌腋窩淋巴轉(zhuǎn)移預測任務。對于雙側雙體位四視圖網(wǎng)絡，我們不僅使用了雙側測試集 1，還使用了額外的雙側測試集 2 進行測試。鉬靶乳腺圖像預處理 雙側雙體位深度學習網(wǎng)絡 優(yōu)勢：從客觀的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)出發(fā)，結果可重復，而且高效快捷，提高識別準確率的同時，便于臨床推廣。

1、成果簡介 超聲振動紅外熱像（熱波）無損檢測設備以超聲激振被檢測對象，以紅外熱成像方式檢測物體的內(nèi)部缺陷，具有單次檢測面積大、速度快、可單面檢測、不必拆下總裝后的部件、可在外場使用等優(yōu)點。是一種適合于任何固體材料結構內(nèi)部裂紋、分層或脫粘缺陷檢測的可視化檢測設備。主要檢測對象有：材料內(nèi)部微裂紋，復合材料的分層、脫粘和撞擊損傷，熱障涂層和陶瓷部件上的微裂紋，管道內(nèi)壁的裂紋和腐蝕坑，C/C復合材料上的裂紋，固體發(fā)動機絕熱層脫粘，航天膠接結構脫粘，焊縫內(nèi)部裂紋。該設備和技術是2001年以來4.5次國家自然科學基金、3次航空科學基金、2次航天支撐技術基金共同資助下的自主創(chuàng)新研究成果，具有自主知識產(chǎn)權，有廣闊的應用前景。 典型技術指標： 最大激振功率：50-2600W； 圖像分辨率：320*240～620*480； 檢測時間：5s； 單次檢測面積：500mm*375mm及以上。 具體指標可根據(jù)實際需要的技術、經(jīng)濟性能合理調(diào)整。2、應用說明 用于各類材料、結構內(nèi)部缺陷的無損檢測，如：材料內(nèi)部微裂紋，復合材料的分層、脫粘和撞擊損傷，熱障涂層和陶瓷部件上的微裂紋、脫粘，管道內(nèi)壁的裂紋和腐蝕坑，C/C復合材料上的裂紋，固體發(fā)動機絕熱層脫粘，航天膠接結構脫粘，焊縫內(nèi)部裂紋。應用單位有航天二院201所、北京衛(wèi)星制造廠，技術合作單位有航天6院389廠、北京航空材料研究院。3、效益分析該設備和技術是自2001年以來4.5次國家自然科學基金、3次航空科學基金、2次航天支撐技術基金共同資助下積累的自主創(chuàng)新研究成果，具有國際先進的技術水平，有臺式、移動、便攜形式，有廣闊的應用前景。

本發(fā)明公開了一種移動終端視頻的電子穩(wěn)像方法，在移動終端攝像過程中，當攝像頭由于干擾產(chǎn)生無意識抖動時，利用移動終端內(nèi)的姿態(tài)傳感器獲得的數(shù)據(jù)計算出攝像頭的運動數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)通過換算得到每一幀圖像的運動矢量，根據(jù)運動矢量對每一幀圖像進行平移及旋轉(zhuǎn)操作后輸出顯示，從而達到穩(wěn)像的效果。由于本發(fā)明由移動終端內(nèi)置姿態(tài)傳感器直接獲得運動矢量，省略了一般電子穩(wěn)像在獲取運動矢量時花費較大和因存在誤匹配而有誤差的運動估計環(huán)節(jié)，因

因果關系是自然界現(xiàn)象之間最普遍和最基本的聯(lián)系。在物理學、生命科學、地理學等各個自然科學領域乃至哲學、經(jīng)濟學等社會科學中，發(fā)現(xiàn)內(nèi)蘊的因果關系、因果網(wǎng)絡可以反映系統(tǒng)演化的核心互作機制，具有重要的科學意義。

1. 痛點問題 工業(yè)時序數(shù)據(jù)具有應用領域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟價值高的特點，蘊含的巨大商業(yè)價值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術手段的威脅。數(shù)據(jù)所有者通常會采用前效方法對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)加以保護，但是這些方法只能有效防止外部人員進行非法盜竊，對于內(nèi)部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據(jù)在傳播過程中安全問題的一個主流分支，通常的數(shù)字水印采用分組多數(shù)投票方法來提升算法的魯棒性，但時序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價值數(shù)據(jù)點相對集中，因而一個未經(jīng)加權的投票算法可能會因為大范圍的噪聲干擾而導致水印判定失效。此外，常見時序數(shù)字水印算法基于時間戳進行水印嵌入計算，容易受到更改時間戳或頻率變換的攻擊，一旦時間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導致水印提取完全失效。 2. 解決方案 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是工業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)模迅速擴張的主要來源。各類物聯(lián)網(wǎng)傳感器以極高的頻率采集其所在設備的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)，通常為一系列包含數(shù)據(jù)產(chǎn)生時間戳（Timestamp）和采集數(shù)據(jù)（Data）形式為(Timestamp, Data) 的元組序列，稱為時間序列。工業(yè)時序數(shù)據(jù)具有應用領域廣、數(shù)據(jù)規(guī)模大、經(jīng)濟價值高的特點，蘊含的巨大商業(yè)價值，因而其安全性受到不法分子采用黑客攻擊等技術手段以及雇傭商業(yè)間諜等非技術手段的威脅。 數(shù)據(jù)所有者通常會采用前效方法對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)加以保護，包括但不限于：數(shù)據(jù)加密、用戶權限劃分等等。但是，這些方法只能有效防止外部人員進行非法盜竊，對于內(nèi)部人員盜竊等途徑并不能有效遏制。數(shù)字水印是解決數(shù)據(jù)在傳播過程中安全問題的一個主流分支，常見時序數(shù)字水印算法基于時間戳進行水印嵌入計算，容易受到更改時間戳或頻率變換的攻擊，一旦時間戳序列大幅度改變，水印提取算法將受到很大影響，很可能導致水印提取完全失效。此外，數(shù)字水印通常采用分組多數(shù)投票方法來提升算法的魯棒性，但時序數(shù)據(jù)通常有較多的噪聲，高價值數(shù)據(jù)點相對集中，因而一個未經(jīng)加權的投票算法可能會因為大范圍的噪聲干擾而導致水印判定失效。 本項目針對常見的水印失效場景進行了分析，提出了能夠有效提示水印魯棒性的技術，更好的確保數(shù)據(jù)安全的管理能力。 3.合作需求 在全國范圍內(nèi)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)/工業(yè)大數(shù)據(jù)相關領域?qū)で髴脠鼍埃Ｍ芘c能源/裝備制造行業(yè)的大中型企業(yè)開展這方面的合作研究和落地實施；并針對上述企業(yè)開展包括二次開發(fā)在內(nèi)的各類實際應用，助力企業(yè)降本增效、轉(zhuǎn)型升級。

產(chǎn)品詳細介紹 機械臂運動算法STEAM主題課程 項目背景 隨著工業(yè) 4.0 科技革命的到來，工業(yè)機器人已成為工業(yè)化程度的重要標志。機械臂是最為典型也是最早出現(xiàn)的工業(yè)機器人，它可以代替人的繁重勞動以實現(xiàn)生產(chǎn)的機械化和自動化，提高生產(chǎn)效率的同時避免人身事故的發(fā)生。機械臂課程的學習可以培養(yǎng)學生將科學技術應用于日常生活、社會實踐的意識。 在本項目中，學生可借助機械臂運動算法套件與人工智能與編程教學系統(tǒng)，了解關節(jié)機械臂和伸縮機械臂的原理及特點，搭建不同類型機械臂并通過編程實現(xiàn)智能控制。 課程性質(zhì) 這是一門以項目式教學開展的跨學科課程，以基于建構主義理論的 5E 教學模式作為指導，結合了 中小學信息技術課程標準與編程教學特色。 課程目標 1.知識與技能 ?  了解機械臂的類型及其在現(xiàn)實生活中的應用。 ?  掌握關節(jié)機械臂和伸縮機械臂的結構特點，設計并制作相應模型。 ?  學習圖形化編程或 C++代碼編程的基礎知識，使模型完成實際任務。 ?  掌握機械臂運動算法的設計、編寫及調(diào)試。 2.過程與方法 ?  通過觀察、查閱相關資料等活動，培養(yǎng)對信息的有效性、客觀性做出判斷的意識，發(fā)展分析概括能力。 ?  通過機械臂模型的搭建和編程，發(fā)展編程思維和工程思維能力。 ?  在完成模型設計和算法設計過程中，提高分析問題和解決問題能力，養(yǎng)成自學能力。 3.情感態(tài)度與價值觀 ?  了解機械臂在日常生活中的實際應用，萌發(fā)將科學技術應用于日常生活、社會實踐的意識。 ?  養(yǎng)成實事求是，尊重自然規(guī)律的科學態(tài)度。 ?  關注科學技術對社會發(fā)展、自然環(huán)境及人類生活的影響。

項目成果/簡介:本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡算法的茶葉儲存時間分類方法,旨在通過改進的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡解決茶葉儲存時間分類問題,屬于茶葉儲存時間分類領域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時間不同傳感器的特征值,構建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡,獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡的平滑因子,進而構建毛峰茶葉儲存時間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預測毛峰茶葉儲存時間分類的效率和準確度,為消費者提供茶葉儲存時間分類的有效方法.

本發(fā)明涉及一種基于果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡算法的茶葉儲存時間分類方法,旨在通過改進的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡解決茶葉儲存時間分類問題,屬于茶葉儲存時間分類領域.其原理利用電子鼻傳感器模擬人感官品評的功能和特征,采集不同時間不同傳感器的特征值,構建樣本集.利用果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡,獲得廣義神經(jīng)網(wǎng)絡的平滑因子,進而構建毛峰茶葉儲存時間的FOAGRNN分類模型和方法.本發(fā)明的有益效果在于將果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡算法應用于毛峰茶葉數(shù)據(jù)中,提高預測毛峰茶葉儲存時間分類的效率和準確度,為消費者提供茶葉儲存時間分類的有效方法.

定量系統(tǒng)生物學是描述生命體的細胞、組織、器官以及整體水平上結構和功能各異的各種分子（包括基因、蛋白質(zhì)、小分子代謝物等），以及分子在生命體的內(nèi)部之間、與外界環(huán)境之間的相互作用，通過精準的分析測量技術、結合計算生物學來定性、定量構建生命的數(shù)字化模型，預測生理狀態(tài)或者疾病的功能、表型和轉(zhuǎn)化的前沿科學。生命體的運作是在基因調(diào)控下，由許許多多的生化反應形成