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酪氨酸磷酸酶基因ptpn11对乳腺肿瘤生长的影响

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动物医学进展 2015年第3期36卷 83-87页

作者：田莹普张智英西北农林科技大学动物科技学院基因组实验室陕西杨凌712100

乳腺癌是威胁妇女健康和生命的头号恶性肿瘤,但其发生发展的机制及诊疗仍然没有长足的进展。蛋白酪氨酸磷酸酶11(PTPN11)是一个易于突变的基因,参与乳腺肿瘤的发生,但目前关于PTPN11调控乳腺癌的体内证据仍然缺乏。为了明确PTPN11在体... 详细信息

乳腺癌是威胁妇女健康和生命的头号恶性肿瘤,但其发生发展的机制及诊疗仍然没有长足的进展。蛋白酪氨酸磷酸酶11(PTPN11)是一个易于突变的基因,参与乳腺肿瘤的发生,但目前关于PTPN11调控乳腺癌的体内证据仍然缺乏。为了明确PTPN11在体内对乳腺癌发生发展的调控作用,利用大鼠乳腺肿瘤的动物模型,用PTPN11蛋白酶活性抑制剂Phps1处理,然后观察乳腺肿瘤发生的情况。结果发现Phps1处理后可延长DMBA诱导的大鼠乳腺肿瘤的潜伏期,延迟肿瘤的发生,并显著降低了DMBA诱发肿瘤的比率(P<0.05),但对肿瘤生长的抑制作用不显著。证明了PTPN11参与调控体内乳腺肿瘤的发生,为理解和诊治乳腺癌提供了一个可能新的靶点。

关键词：蛋白酪氨酸磷酸酶11(PTPN11) 乳腺肿瘤动物模型二甲基苯蒽(DMBA) PTPN11蛋白酶活性抑制剂

改进YOLOv8的多尺度轻量型车辆目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年第3期60卷 129-137页

作者：张利丰田莹辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114000

针对传统车辆目标检测模型设备需求高、检测精度低、重叠目标漏检率高等问题,提出了一种改进YOLOv8的车辆目标检测算法RBT-YOLO。采用多尺度融合的方式对主干网络进行重构。对BiFPN进行改进,增加卷积操作以及调整输入输出通道个数以适应... 详细信息

针对传统车辆目标检测模型设备需求高、检测精度低、重叠目标漏检率高等问题,提出了一种改进YOLOv8的车辆目标检测算法RBT-YOLO。采用多尺度融合的方式对主干网络进行重构。对BiFPN进行改进,增加卷积操作以及调整输入输出通道个数以适应YOLOv8,加强其特征融合能力。在Neck部分输出的特征图之后加入轻量型注意力机制Triplet Attention,提升模型的特征提取能力。针对真实情况下车辆目标重叠度较高的问题,使用SoftNMS(soft non-maximum suppression)替换原有NMS,使模型对候选框的处理方式更为温和,增强了模型对目标的检测能力,提升了召回率。在Pascal VOC和MS COCO数据集上进行实验,结果表明提出的RBT-YOLO性能超越原始模型,参数量和计算量下降60%左右,mAP分别提高了2.6和3.0个百分点,并在体积和精度上优于其他经典检测模型,具有很强的实用性。

关键词：车辆检测多尺度注意力机制 YOLOv8 非极大值抑制

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华南切变线研究的现状与展望

气象 2024年第3期50卷 275-290页

作者：田莹姚秀萍山东省气象台济南250031 山东省防灾减灾重点实验室济南250031 中国气象局气象干部培训学院北京100081

华南前汛期暴雨研究一直是大气科学领域的研究热点,也是难点。华南切变线是华南地区最为重要的天气系统之一,与华南前汛期降水密切相关。为了提高华南地区暴雨的预报能力,深化对华南切变线的认识,文章从华南切变线的定义、结构、发展机... 详细信息

华南前汛期暴雨研究一直是大气科学领域的研究热点,也是难点。华南切变线是华南地区最为重要的天气系统之一,与华南前汛期降水密切相关。为了提高华南地区暴雨的预报能力,深化对华南切变线的认识,文章从华南切变线的定义、结构、发展机制、影响作用、与其他天气系统相互作用等方面,回顾了华南切变线的相关研究及其成果。同时,结合预报业务实际,展望了在多源大气探测资料不断出现的当今,华南切变线研究值得进一步深入的科学问题。

关键词：华南切变线研究进展展望

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高管内部薪酬差距与企业全要素生产率

高管内部薪酬差距与企业全要素生产率

作者：田莹山西财经大学

学位级别：硕士

无源UHF RFID标签芯片射频前端电路设计

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无源UHF RFID标签芯片射频前端电路设计

作者：田莹西安理工大学

学位级别：硕士

随着移动互联网及信息传感技术的不断发展,RFID电子标签在仓储物流管理、交通运输、生物医学等多个领域广泛使用,无源UHF RFID电子标签因其较远的识别距离和低成本的优势成为了目前RFID应用和研究的重要实施方向。对于无源UHF RFID标签... 详细信息

随着移动互联网及信息传感技术的不断发展,RFID电子标签在仓储物流管理、交通运输、生物医学等多个领域广泛使用,无源UHF RFID电子标签因其较远的识别距离和低成本的优势成为了目前RFID应用和研究的重要实施方向。对于无源UHF RFID标签芯片来说,射频前端作为整个芯片能量传输和数据传输的关键模块,其电路结构及性能将直接影响整个芯片的识别性能。本文通过对无源UHF RFID标签芯片结构原理以及相关协议要求的分析,对射频前端数据传输链路的解调和调制电路进行了设计。重点针对射频浅调制信号,对射频前端数据传输前向链路中的解调电路灵敏度、动态范围、调制指数等性能参数进行了优化设计。此外还设计了一种适用于能量收集系统的低压低功耗亚阈值全MOS基准电路,以产生芯片其他模块所需的电压和电流。针对浅调制信号的解调,为了实现较高的解调灵敏度,采用了有源偏罝对检波管进行阈值补偿,提高了解调电路的检波灵敏度,使芯片在远距离通信时仍能对信号进行解调,同时采用了限压泄流电路使得电路可以在近场时正常工作,提高了信号的动态范围。为了进一步提高解调电路对于浅调制信号的解调性能,采用均值检测电路对参考电平进行提取,同时采用了包络放大器对峰值小于160mV的信号进行放大,使均值检测电路能够更加准确的提取包络信号的均值,该方法在提高灵敏度的同时避免了因信号幅度过小而导致均值电平误差过大,进而导致解调误差过大甚至无法解调的问题。针对系统低压低功耗的需求,设计了一种亚阈值全MOS基准电路,输出基准电压采用不同阈值电压的MOS管来产生,具有较小的工艺偏差。在数据传输的反向链路中,设计了一种利用开关来实现的简单 ASK调制反射电路,在实现信号调号调制的同时不产生额外功耗。基于UMC110nm工艺实现电路设计,射频/模拟前端电源电压为1V,通过Cadence Specture平台进行了电路原理图设计及前仿真、版图绘制及后仿真验证。最终浅调制解调电路在输入射频载波频率为920MHz,数据调制速率为40～160kHz时,实现了最小幅值为35mV,动态范围为0.035～1V,最小调制指数为30%的信号解调。当输入射频信号幅值为400mV、工作温度27℃时,解调电路在不同工艺角下最大功耗为2.9μW。该解调电路不仅能够适用于远距离通信,对于不同协议下不同调制深度的信号也具有较好的适用性。亚阈值基准电路输出基准电压及电流对电源电压波动均有较好的抑制能力,整个基准电路功耗仅为343nW。调制电路在射频信号的整个动态范围内都可以实现数据的准确调制,且对不同的协议具有通用性。

关键词：无源UHF RFID标签芯片射频前端解调电路高灵敏度浅调制

采用多信息残差融合和多尺度特征表达的水下目标检测

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计算机工程与应用 2024年

作者：付均尚田莹辽宁科技大学计算机与软件工程学院

为了改善由于水下图像模糊和水下环境复杂而导致现有的水下目标检测模型效果不佳，模型检测精度低等问题，提出一种改进YOLOv7的目标检测模型YOLOv7-RMC，提高水下目标检测的性能。首先，为了能够在模糊的图像中提取到更关键的信息设计... 详细信息

为了改善由于水下图像模糊和水下环境复杂而导致现有的水下目标检测模型效果不佳，模型检测精度低等问题，提出一种改进YOLOv7的目标检测模型YOLOv7-RMC，提高水下目标检测的性能。首先，为了能够在模糊的图像中提取到更关键的信息设计了一种多信息残差融合注意力机制（Residual fusion Global Attention Mechanism， RGAM），解决随着网络层次的加深上下文特征信息丢失的问题，加强模型的特征信息提取能力。其次，为解决远景近景目标信息丢失和小目标缺陷信息丢失问题，对原颈部网络结构进行优化重构，引入多尺度浅层特征融合网络（Multi-scale Shallow feature Fusion Network， MSFN）结构，通过多次深层特征融合与浅层特征之间的信息交互，提高目标检测精度。最后，在优化后的颈部网络MSFN中引入轻量级上采样算子模块（Content Aware ReAssembly of FEature， CARAFE），通过特征重组和特征扩张改善网络的特征融合能力保留更多的目标信息。实验结果表明，该算法在URPC数据集和Brackish数据集上的平均精度（mAP@0.5）达到87.4%和97.9%。相较于原始的YOLOv7网络模型mAP@0.5提高了2.3%和0.9%，提高了模型的检测能力，具有很强的实用性。

关键词：水下目标检测特征融合注意力机制 YOLOv7 计算机视觉

PA产险山西分公司车辆保险生态圈经营模式研究

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PA产险山西分公司车辆保险生态圈经营模式研究

作者：田莹斐山西财经大学

学位级别：硕士

基于注意力机制的多尺度道路损伤检测算法研究

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图学学报 2024年第4期45卷 770-778页

作者：武兵田莹辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051

路损伤检测是道路养护与修复的一项重要任务。现有的道路损伤检测方式以传统的人工检测为主,人工检测需要投入大量的人力和物力,检测效率低,无法适应当前道路发展的需求。进而提出了一种改进的多尺度道路损伤检测算法YOLOv8-RDD。首先,Y... 详细信息

路损伤检测是道路养护与修复的一项重要任务。现有的道路损伤检测方式以传统的人工检测为主,人工检测需要投入大量的人力和物力,检测效率低,无法适应当前道路发展的需求。进而提出了一种改进的多尺度道路损伤检测算法YOLOv8-RDD。首先,YOLOv8-RDD算法在C2f模块中使用可变形卷积(DCN)建了全新的C2f_DCN模块,扩大感受野的有效范围,更准确地定位目标对象的边界和位置,有助于提升对目标的识别和定位能力;其次,网络末端设计了全新的SPPF_GS模块,在SPPF模块中引入了自注意力机制(SA)和幻影卷积Ghost模块,并重新优化了池化核的大小,更好的处理长距离依赖性和捕获全局信息;最后,在Neck中引入坐标注意力机制(CA),强化模型的特征提取能力,减少冗余信息。实验结果表明,改进后的算法在RDD2022数据集上面的精确度(Precision)为61.1%、召回率(Recall)为55.5%,平均精度(mAP)为56.2%,相较于YOLOv8n算法分别提高了4.6%、4.7%和5.2%,在道路损伤的目标检测上取得了优异的效果。

关键词：道路损伤检测 YOLOv8 可变形卷积注意力机制 Ghost模块

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激光三维图像高精度快速重建方法设计与研究

激光杂志 2024年第8期45卷 175-179页

作者：于铭汐田莹辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114000

当前激光三维图像重建方法存在效率低,时间长等缺陷,为了获得更理想的激光三维图像重建效果,提出了一种新型激光三维图像高精度快速重建方法。该方法利用非线性改进方法计算3D摄像机位置和空间坐标点,并使其误差分布均匀。同时,利用稀... 详细信息

当前激光三维图像重建方法存在效率低,时间长等缺陷,为了获得更理想的激光三维图像重建效果,提出了一种新型激光三维图像高精度快速重建方法。该方法利用非线性改进方法计算3D摄像机位置和空间坐标点,并使其误差分布均匀。同时,利用稀疏矩阵方法自动检测激光点云,去除噪声和障碍物,优化点云数据,从而得到更准确的激光三维图像。采用差分逼近策略计算激光三维图像的一阶偏导数,初步确定图像中的大致边缘位置。通过蚁群算法提取三维图像的边缘特征,计算激光三维图像边缘特征的重建坐标点,最终实现了激光三维图像的重建。实验结果表明:本方法可以高精度提取激光三维图像边缘轮廓,重建精度为97%,重建时间为35 ms。

关键词：激光三维图像边缘特征重建精度性能测试