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高产纤维素酶菌株的筛选、固态发酵条件优化及其酶学性质研究

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中国酿造 2024年第9期43卷 105-111页

作者：王彩衣夏靖雯庞冰瑜覃丽媛程忠张婷南宁学院食品与质量工程学院广西南宁530200

该研究从实验室保藏的12株真菌菌株中筛选高产纤维素酶的菌株,并通过形态学观察及分子生物学技术对其进行菌种鉴定。以纤维素酶活力为评价指标,通过单因素和正交试验优化筛选菌株固态发酵产酶条件,并将其与已报道高产纤维素酶菌株的纤... 详细信息

该研究从实验室保藏的12株真菌菌株中筛选高产纤维素酶的菌株,并通过形态学观察及分子生物学技术对其进行菌种鉴定。以纤维素酶活力为评价指标,通过单因素和正交试验优化筛选菌株固态发酵产酶条件,并将其与已报道高产纤维素酶菌株的纤维素酶活力进行比较,最后对其粗纤维素酶的酶学性质进行初步研究。结果表明,筛选鉴定得到一株高产纤维素酶的棘孢木霉(Trichoderma asperellum)BW-6,其滤纸酶(FPase)和羧甲基纤维素酶(CMCase)活力分别达到1.99 U/g和7.02 U/g,其最佳固态发酵产酶条件为:以麦麸+甘蔗渣+稻秆(2.0 g+1.5 g+1.5 g)为固态发酵基质,基础盐溶液培养基中以0.5%蛋白胨为氮源,发酵液添加量6 mL,26℃静置培养5 d。在此条件下,滤纸酶活力和羧甲基纤维素酶活力分别达到2.81 U/g和10.15 U/g,分别是优化前的1.41倍和1.46倍,且极显著高于同等条件下草酸青霉(Penicillium oxalicum)EU2101和EU2106的纤维素酶活力(P<0.01),表明菌株BW-6具有工业化应用潜能。此外,菌株BW-6所产纤维素酶的最适反应温度和pH分别为50℃和4.0,在45℃和pH 5.5~6.0条件下稳定。

关键词：棘孢木霉固态发酵纤维素酶发酵条件正交试验酶学性质

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基于深度学习的胃癌病灶分割研究

基于深度学习的胃癌病灶分割研究

作者：夏靖雯浙江大学

学位级别：硕士

胃癌是致死率最高的癌症之一,在胃癌早期准确判定胃部发生病变并精准找出病灶区域,是提高患者预后效果的关键。临床上通常使用显微镜下胃部组织病理切片图像进行人工筛查,诊断的准确率取决于医生的经验,病理图像具有分辨率高、染色效果... 详细信息

胃癌是致死率最高的癌症之一,在胃癌早期准确判定胃部发生病变并精准找出病灶区域,是提高患者预后效果的关键。临床上通常使用显微镜下胃部组织病理切片图像进行人工筛查,诊断的准确率取决于医生的经验,病理图像具有分辨率高、染色效果多样,病灶区域形态纹理不规则的特点,给医生的准确诊断带来挑战。近年来,深度学习网络在癌症病理图像分割领域快速发展,深度学习方法在捕捉病理图像中肉眼难以观察的细节,建模病灶区域特征中具有显著优势。现有胃癌病灶区域分割工作缺乏对病灶边缘的精准判断,同时多数工作趋于复杂化,时效性较差,难以在临床场景应用。因此本文以辅助医生进行癌症诊断和病灶区域分割为目的,主要研究内容如下:(1)提出了一种基于多尺度双边注意力机制的胃癌病灶区域分割方法。该方法通过深层特征建模全局语义信息,浅层特征建模局部纹理信息,根据特征重要程度在通道及空间两个维度分配注意力权重系数,有效融合图像多层特征,实现胃癌病灶区域的精准分割。临床数据集上的实验结果表明,本文提出的胃癌分割方法较基准方法在骰子系数、平衡分数、精确率和召回率分别提高了5.98%、4.19%、4.22%和4.14%,充分说明其有效性。(2)提出了一种基于空间重排列稀疏卷积的分割网络加速框架。该框架引入粗糙到精细分割的思想,将病灶分割拆解为两个阶段,首先通过目标区域选择模块筛选出含有病灶区域的图像块,过滤掉多余的背景图像块,然后通过空间重排列稀疏卷积,在保留病灶区域图像块空间特征的同时,实现稀疏特征图的计算加速。实验表明,使用空间重排列稀疏卷积框架进行网络加速后,基准分割网络的速度可以提升2.2倍,在GPU上的推理速度可达0.02秒,分割精度浮动范围在1%以内,可以满足部署到医疗设备的实时性需求。综上所述,本文提出的基于深度学习的胃癌病灶区域分割算法在临床数据集上表现出较好的性能,在分割精度及速度上满足临床需求,为临床医生提供了一种可靠的辅助诊断工具,具有一定的临床价值。

关键词：深度学习胃部肿瘤图像分割医学图像处理

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5G网络下基于MEC的VR传输机制研究

5G网络下基于MEC的VR传输机制研究

作者：夏靖雯电子科技大学

学位级别：硕士

虚拟现实(Virtual Reality,VR)是一种通过计算机技术创造出来的交互式三维虚拟环境,让用户能够沉浸在其中,感受到身临其境的感觉。随着移动设备的快速发展,VR应用已被广泛应用于移动环境。尽管如此,由于VR需要高计算和带宽需求,向移动... 详细信息

虚拟现实(Virtual Reality,VR)是一种通过计算机技术创造出来的交互式三维虚拟环境,让用户能够沉浸在其中,感受到身临其境的感觉。随着移动设备的快速发展,VR应用已被广泛应用于移动环境。尽管如此,由于VR需要高计算和带宽需求,向移动设备提供高质量低延迟的VR内容仍然存在挑战。由于5G网络的发展,VR视频的传输问题已有所改善。5G网络提供了高速、低延迟和高容量的传输能力,使得VR用户可以享受更高质量的图像和视频、更快速的响应速度以及更真实的沉浸感。为了进一步降低VR视频传输的延迟,一些研究者引入了5G网络技术中的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术,通常的应用方式是在基站附近部署MEC服务器。MEC服务器可以提供计算、存储和网络等资源,减少数据传输的延迟和网络带宽的消耗。本文也借助MEC技术的优势来优化VR视频传输。为了克服单个MEC服务器的存储容量和计算能力限制,本文将地理位置接近的MEC服务器划成协作域。然后,通过分析视频压缩机制,本文设计了一种更合理的VR视频缓存和传输架构。在该架构中,VR视频被划分为大小相等的分块文件,以简化缓存问题并提高缓存效率。然而,由于不同块文件数量过大,进一步分析缓存问题后,本文提出了一种优化K最短路算法(Optimized K-shortest Paths,OKSP)。该算法可以在O((K·M+N)·M·log N)的时间复杂度内计算出具有最大时延节约的缓存方案。其中,是在协作域内所有个MEC服务器可以缓存的分块文件总数。为了评估该算法的性能,本文执行了数值模拟实验。实验结果表明,OKSP算法在解决大规模数据方面具有出色的速度,并在实验中始终优于其他缓存算法。最后,本文使用Mininet网络模拟器探究了缓存算法更新周期长度对其性能的影响,以提供一些实际应用上的帮助。使用平均用户请求时延和运行缓存算法所需的数据开销作为衡量缓存算法性能的标准。实验结果表明,当内容的流行度变化不大时,调整更新周期长度对平均用户请求时延影响不大,而且数据开销也比较稳定。但是,在出现突发流量时,适当增加更新周期长度可以降低平均用户请求时延和数据开销。然而,如果更新周期长度过大,则会导致时延和数据开销增加。因此,更新周期长度的大小应该根据具体的网络状况进行调整,以实现最佳性能。

关键词：虚拟现实移动边缘计算缓存策略

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上下班途中工伤认定研究

上下班途中工伤认定研究

作者：夏靖雯辽宁大学

学位级别：硕士

随着我国工伤保险制度的确立和不断完善,上下班途中工伤认定在工伤保险制度中占有非常重要的地位,它是工伤保险制度良好运作的基础,是劳动者在上下班途中发生事故能否获得救济的关键。上下班途中发生事故经历了从不被认可到有条件的纳... 详细信息

随着我国工伤保险制度的确立和不断完善,上下班途中工伤认定在工伤保险制度中占有非常重要的地位,它是工伤保险制度良好运作的基础,是劳动者在上下班途中发生事故能否获得救济的关键。上下班途中发生事故经历了从不被认可到有条件的纳入法律规定的完善过程,上下班途中工伤认定制度在诸多学者的努力推动下,使得我国工伤保险立法不断健全。随着我国司法实践中大量案件的不断出现,认定劳动者在上下班途中发生事故能否判断为工伤这一问题上的法律规定依然存在缺憾,部分案件存在很大的争议,有待我们进行更深入的研究。本文主要结合现行的《工伤保险条例》第十四条第六项及《最高人民法院关于审理工伤保险行政案件若干问题的规定》第六条规定,以上下班途中工伤认定问题为核心展开研讨。首先,从上班途中工伤认定的基本理论入手,重点分析了上班途中工伤的定义问题,在探讨立法规定科学性的同时,综合归纳了国内外研究者对该领域不同的研究看法,进一步阐明上班途中工伤认定的重要意义。其次,运用比较研究法的研究方式,分析国外主体如日本、法国、美国、德国对上下班途中工伤认定的法律规定。相较于我国上下班途中工伤认定制度,国外对上下班途中事故认定范围较宽、标准明确且不以责任认定为构成要件,总体上更加倾向保障劳动者在上下班途中的合法权益,达成公平正义的良好社会效果,为下文对我国上下班途中工伤认定存在的问题提出完善建议进行充分的铺垫。再次,针对我国上下班途中工伤认定的现状及存在的问题,探究我国现行法律规定的缺陷和不足,重点从事故范围、“合理时间”和“合理路线”的认定标准以及“非本人主要责任”这几个关键要素进行分析。最后,对上述问题逐一提出完善的建议,此部分是全文的关键,只有尽可能地扩大上下班途中工伤认定的事故范围、严格确定上下班途中工伤认定标准、合理解释“非本人主要责任”,才能更好的解决上下班途中工伤认定司法实践存在的突出问题。随着中国经济的飞速发展、我国学者的不断努力、工伤保险制度的不断发展与完善,这些问题终将能够得到更好的解决方式,从而使得劳动者的合法权益得到更加全面的保障,达到促进社会发展和谐稳定的良好社会效果。

关键词：上下班途中工伤认定合理时间合理路线非本人主要责任

基于多MEC协作的移动VR视频缓存和传输网络架构

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电子科技大学学报 2023年第5期52卷 765-772页

作者：郑成渝夏靖雯陈路遥唐勇杨挺刘强中国电信集团公司四川分公司成都610000 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 澳门科技大学资讯科技学院中国澳门999078

针对移动虚拟现实(VR)视频在传统传输架构下分发时延过大问题,提出一种基于多MEC协作缓存和传输的网络架构。首先,考虑到移动VR视频在观看时需要计算处理而移动VR设备并不一定具备相应的处理能力,提出让传输架构中的MEC来承担这部分计... 详细信息

针对移动虚拟现实(VR)视频在传统传输架构下分发时延过大问题,提出一种基于多MEC协作缓存和传输的网络架构。首先,考虑到移动VR视频在观看时需要计算处理而移动VR设备并不一定具备相应的处理能力,提出让传输架构中的MEC来承担这部分计算任务。然后,建立以最小化平均分发时延为优化目标的混合整数线性规划缓存模型,通过商业求解器Gurobi来获得移动VR视频的最佳缓存位置。最后,通过数值仿真实验证明,与传统的缓存算法相比较,提出的缓存和传输策略能有效降低移动VR视频的平均分发时延。

关键词： 360°视频内容分发移动边缘计算虚拟现实

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钨合金破片侵彻2024铝靶的数值模拟研究

振动与冲击 2023年第15期42卷 156-162,224页

作者：夏靖雯陈智刚顾敏辉孟凡高赵太勇王维占中北大学机电工程学院太原030051 中北大学地下目标毁伤技术国防重点学科实验室太原030051 山东北方滨海机器有限公司山东淄博255000

研究93W钨合金破片对铝合金靶板的弹道极限(V50)影响规律,对战斗部毁伤元威力设计具有重要意义。通过弹道冲击试验获取了钨合金立方体破片、球形破片在90°着角的情况下,对4 mm 2024铝靶的侵彻弹道极限(V50)。基于数值模拟与试验结果的... 详细信息

研究93W钨合金破片对铝合金靶板的弹道极限(V50)影响规律,对战斗部毁伤元威力设计具有重要意义。通过弹道冲击试验获取了钨合金立方体破片、球形破片在90°着角的情况下,对4 mm 2024铝靶的侵彻弹道极限(V50)。基于数值模拟与试验结果的一致性,分析了钨合金破片形状、质量对V50的影响规律。结果表明:两种形状破片的侵彻V50均随着破片质量的增加而减小;在90°着角时,立方体破片的侵彻V50较低于球形破片,且两者V50差值随着破片质量的增大而增大。其中,立方体破片由于着靶姿态的变化导致V50存在着波动区间,随着破片质量增加,V50的波动区间相对增加,且立方体破片侵彻V50小于球形破片V50的概率也随之增加。

关键词： V50 弹道极限侵彻姿态数值模拟

基于CT检查影像组学在术前鉴别诊断胰腺浆液性囊腺瘤和黏液性囊腺瘤中的临床价值

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中华消化外科杂志 2021年第5期20卷 555-563页

作者：梁文杰田吴炜王聿必琢夏靖雯阮世健邵嘉源傅之昊卢娜丁勇肖文波白雪莉浙江大学医学院附属第一医院放射科杭州310003 浙江大学信息与电子工程学院杭州310058 浙江大学医学院附属第一医院肝胆胰外科杭州310003

目的探讨基于CT检查影像组学在术前鉴别诊断胰腺浆液性囊腺瘤(SCA)和黏液性囊腺瘤(MCA)中的临床价值。方法采用回顾性病例对照研究方法。收集2012年1月至2019年12月浙江大学医学院附属第一医院收治的154例胰腺囊性肿瘤病人的临床病理和... 详细信息

目的探讨基于CT检查影像组学在术前鉴别诊断胰腺浆液性囊腺瘤(SCA)和黏液性囊腺瘤(MCA)中的临床价值。方法采用回顾性病例对照研究方法。收集2012年1月至2019年12月浙江大学医学院附属第一医院收治的154例胰腺囊性肿瘤病人的临床病理和影像资料;男24例,女130例;年龄为(50±13)岁。154例病人中,99例为SCA,55例为MCA。154例病人术前均行胰腺CT平扫联合增强扫描检查。收集所有病人临床特征、影像特征、影像组学特征,构建临床特征模型、影像特征模型、影像组学模型和融合模型。绘制各个模型的受试者工作特征(ROC)曲线,并以曲线下面积(AUC)、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等指标评价构建模型。基于最优模型,构建列线图。观察指标:(1)临床特征模型建立及验证。(2)影像特征模型建立及验证。(3)影像组学模型建立及验证。(4)融合模型建立及验证。(5)融合模型的列线图。正态分布的计量资料以x±s表示,组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数和(或)百分比表示,组间比较采用χ²检验和Fisher确切概率法。结果(1)临床特征模型建立及验证:通过多元逻辑线性回归分析,筛选出年龄、临床症状、术前血清CA19-93个临床特征用于构建临床特征模型,多元逻辑线性回归结果以公式①表示:临床模型得分=0.635-0.007×年龄+0.054×临床症状+0.108×术前血清CA19-9。绘制临床特征模型测试集ROC曲线。临床特征模型训练集和测试集的AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.611(95%可信区间为0.488~0.734,P0.9的条件下,共保留896个稳定性较好的影像组学特征用于构建模型。经过方差阈值与相关系数阈值筛选后,保留350个影像组学特征。为获得深层次的影像组学特征,在原特征基础上构建50个合成影像组学特征,总特征数为400个。采用五折递归特征消除后,最终筛选出22个影像组学特征,包括13个小波特征,7个合成影像组学特征和2个局部二值模式特征。采用支持向量机算法构建影像组学模型,模型惩罚系数“C”=35.938,模型参数“γ”=0.077,核函数为“径向基函数核”。绘制影像组学模型五折交叉验证的ROC曲线。影像组学模型的平均AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.870(P<0.05)、83.1%、81.8%、83.8%、73.8%、89.2%。(4)融合模型建立及验证:选取影像特征的肿瘤位置、肿瘤分叶和影像组学得分构建融合模型。融合模型的多元逻辑线性回归结果以公式③表示:融合模型得分=-0.154+0.218×肿瘤位置-0.223×肿瘤分叶+0.621×影像组学得分。绘制融合模型测试集ROC曲线。融合模型训练集和测试集的AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.893(95%可信区间为0.828~0.958,P<0.05)和0.966(95%可信区间为0.921~0.999,P<0.05)、83.7%和91.1%、81.8%和84.2%、84.5%和96.2%、71.1%和94.1%、90.9%和89.3%。(5)融合模型的列线图:绘制融合模型的列线图,模型约登指数为0.416。结论基于术前CT检查影像组学标签和影像特征的预测模型可鉴别诊断胰腺SCA和MCA。

关键词：胰腺肿瘤胰腺浆液性囊腺瘤胰腺黏液性囊腺瘤影像组学鉴别诊断

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丽水:“丽水山耕”带“绿色”农产品出山

市场监督管理 2022年第15期 74-75页

作者：夏靖孔靖雯浙江省丽水市市场监管局浙江省丽水市农投公司

为赋能好生态实现价值转换,推进乡村振兴,破解农业主体多、小、散,农业产品质优价不优的难题,丽水市集中力量打造以市域为单位的“丽水山耕”农业区域公用品牌。

关键词：乡村振兴区域公用品牌价值转换农产品丽水农业主体