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立面维护作业的多机器人全覆盖路径规划

计算机工程与应用 2023年第24期59卷 319-327页

作者：谢必成张小俊河北工业大学机械工程学院天津300401

针对目前多机器人全覆盖算法存在任务分配不均、对机器人起始位置和终点位置选择的灵活性考虑不充分、算法求解目标单一以及对复杂不可行域地图覆盖不灵活等问题。将改进的免疫遗传算法结合求解多旅行商问题的综合方法,应用于立面维护... 详细信息

针对目前多机器人全覆盖算法存在任务分配不均、对机器人起始位置和终点位置选择的灵活性考虑不充分、算法求解目标单一以及对复杂不可行域地图覆盖不灵活等问题。将改进的免疫遗传算法结合求解多旅行商问题的综合方法,应用于立面维护作业的多机器人全覆盖路径规划中。该方法利用一种依靠不可行域分布的区域分解方法,将待覆盖区域分解为若干个子区域。以使用动态均分算子均分覆盖任务并考虑立面维护作业机器人起点位置和终点位置的任意性特点为前提,设计具有多机器人工作中最大的工作时长最小和多机器人总工作量最小两个求解目标的适应度计算方法。同时利用结合了动态规划算法的阶梯型克隆选择算子寻找全局近似最优解,再利用具有启发式的优秀染色体片段移植算子加快算法收敛速度。通过复杂地图的仿真实验以及对比实验,验证算法有效性和稳定性以及算法的运算质量。

关键词：多机器人全覆盖路径规划旅行商问题免疫遗传算法多优化目标

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胃癌精准医疗时代消化内镜工作面临的问题与对策

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中国肿瘤生物治疗杂志 2018年第11期25卷 1099-1103页

作者：张亚飞章必成赵秋武汉大学中南医院消化内科暨湖北省肠病医学临床研究中心湖北武汉430071 武汉大学人民医院肿瘤中心湖北武汉430060

精准医疗是指与患者分子生物病理学特征相匹配的个体化诊疗策略和过程。规范化的组织标本取材是分子病理学诊断的基础,也是精准医疗的前提。内镜下活检是获取消化道肿瘤(包括胃癌)组织标本的重要途径。本文重点讨论在胃癌精准医疗分子... 详细信息

精准医疗是指与患者分子生物病理学特征相匹配的个体化诊疗策略和过程。规范化的组织标本取材是分子病理学诊断的基础,也是精准医疗的前提。内镜下活检是获取消化道肿瘤(包括胃癌)组织标本的重要途径。本文重点讨论在胃癌精准医疗分子病理学指导下,对胃癌精准医疗过程中组织标本内镜采集工作中的几个问题,并提出相应建议。

关键词：精准医疗胃癌消化内镜组织标本

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HSPA8在三阴性乳腺癌中的表达及其与预后的关系

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HSPA8在三阴性乳腺癌中的表达及其与预后的关系

作者：应必成新疆医科大学

学位级别：硕士

目的:三阴性乳腺癌是乳腺癌的一种亚型,临床结果较差,治疗选择有限。本研究探讨热休克蛋白成员8(heat shock protein member 8,HSPA8)在三阴性乳腺癌中的表达及其与患者临床预后的关系。方法:为了探索TNBC的潜在治疗靶点,我们分析了来... 详细信息

目的:三阴性乳腺癌是乳腺癌的一种亚型,临床结果较差,治疗选择有限。本研究探讨热休克蛋白成员8(heat shock protein member 8,HSPA8)在三阴性乳腺癌中的表达及其与患者临床预后的关系。方法:为了探索TNBC的潜在治疗靶点,我们分析了来自基因表达综合(GEO)数据库的三个微阵列数据集(GSE86945、GSE106977和GSE102088)。用R软件筛选出三阴性乳腺癌和正常乳腺样本之间的差异基因(DEG)。并进行GO和KEGG功能分析,以识别DEG的通路和功能注释。对这些DEG构建蛋白互作网络,并通过Cytoscape软件进行可视化。筛选出核心基因HSPA8。接着使用免疫组织化学技术检测了112例三阴性乳腺癌标本及40例乳腺腺病标本中HSPA8表达。评估HSPA8的差异表达与临床病理特征和预后之间的关系。结果:免疫组织化学染色表明HSPA8在三阴性乳腺癌组织中的定位于细胞质和细胞核中,并证明HSPA8在三阴性乳腺癌癌组织中的表达高于在非癌组织中的表达。且HSPA8在两者中表达不一致,癌组织明显要比非癌样本高(χ=15.635,P<0.0001)。HSPA8的表达与组织学分级、AJCC分期、淋巴结转移情况有关(P=0.011、0.007、0.002、0.005),与年龄、月经状态、肿瘤大小、Ki-67、p53等无关。用COX回归分析表明TNBC患者总生存时间的独立危险因素是HSPA8表达情况、AJCC分期、淋巴结转移情况。并且用Kaplan-Meier法进一步证实,HSPA8在TNBC患者中的高表达与较差的生存预期相关。结论:HSPA8可作为TNBC患者诊断和预后的一种有前途的生物标志物。

关键词：三阴性乳腺癌 HSPA8 GEO 临床病理预后

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防癌体检套餐助您脱离高危人群

长寿 2015年第1期 18-19页

作者：章必成重庆市第三军医大学新桥医院

癌症很可怕,因为往往发现时多属中晚期;但是也不可怕,因为很多癌症可以预防。只要远离癌症的高危因素、熟知癌症的早期信号和定期进行防癌体检,就可以将自己划在癌症高危人群之外。一、癌症的高危因素年龄:40;0岁是癌症的高发年龄,60岁... 详细信息

癌症很可怕,因为往往发现时多属中晚期;但是也不可怕,因为很多癌症可以预防。只要远离癌症的高危因素、熟知癌症的早期信号和定期进行防癌体检,就可以将自己划在癌症高危人群之外。一、癌症的高危因素年龄:40;0岁是癌症的高发年龄,60岁以后是癌症的第2个高峰。因此,在这个年龄阶段的人,应该定期进行防癌体检。值得引起警惕的是,现在多种肿瘤如肺癌、胃癌、宫颈癌、大肠癌和肝癌等均有年轻化的趋势。

关键词：高危因素高危人群宫颈癌乳腺癌

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基于主动学习的聚类算法研究

基于主动学习的聚类算法研究

作者：孙必成安徽大学

学位级别：硕士

聚类可以在没有监督信息的指导下,将数据划分成不同的簇,使得相似的数据尽可能在同一个簇中,而不相似的数据被划分在不同的簇中。“物以类聚,人以群分”,在模式识别、医学诊断、生物学等领域中存在着大量需要将数据按一定规则划分的场... 详细信息

聚类可以在没有监督信息的指导下,将数据划分成不同的簇,使得相似的数据尽可能在同一个簇中,而不相似的数据被划分在不同的簇中。“物以类聚,人以群分”,在模式识别、医学诊断、生物学等领域中存在着大量需要将数据按一定规则划分的场景。因此,聚类成为无监督学习中一个被广泛关注的问题,一些经典的方法如K-均值、谱聚类、子空间聚类也得到了广泛的应用。聚类方法尽管操作简单,适用性强,但是由于缺少监督信息的指导依然存在着鲁棒性和稳定性的问题。为了解决这些问题,半监督聚类试图引入少量的监督信息来提升聚类的效果。在聚类的过程中受到监督信息的指导,一些半监督聚类方法展现出优异的性能。然而,半监督方法的性能往往高度依赖于所使用的监督信息。现有的方法监督信息往往是事先给定的,这些方法在不考虑如何选择监督信息的情况下,可能会导致使用的监督信息是冗余的甚至不利于聚类,从而使半监督聚类的性能和适用性受到限制。为了解决以上问题,本文提出新的基于主动学习的聚类算法,本文的主要贡献如下:本文提出了基于集成的主动聚类算法。首先,我们观察到自步学习和主动学习两种学习策略的互补性,从而提出基于集成的主动聚类框架。在该框架中,我们可以评估出数据的难易程度,从而按照自步学习“循序渐进”的策略先学习简单的数据,再逐步学习困难的数据。同时,在此过程中我们引入主动学习去选择最具有价值的数据交给人工标注。利用尽可能少的监督信息,更大程度的促进模型的学习。通过将集成学习与主动聚类融合在一个统一的框架中,我们可以从基聚类中得到更优的聚类结果,并且通过大量的实验验证了该算法的有效性。我们进一步发现,在原始特征空间中对数据进行划分的传统聚类算法,可能无法挖掘内在的聚类结构。特别是在高维数据上,性能受到严重的限制。我们把深度学习引入到主动聚类中,将深度学习、聚类、约束选择融合到统一的框架中。在这个框架中,我们利用深度学习可以学习更有利于聚类的表示。随后,利用这些表示挑选更有价值的监督信息,这些监督信息再反过来促进深度学习的进行。将不同的任务构成一个相互促进的循环框架,最终获取更好的聚类结果。实验结果证明,在基准数据集上本文提出的方法在性能上优于其他聚类算法。综上所述,本文的研究跳出了传统的无监督和半监督聚类的框架。我们在聚类过程中引入了主动学习的范式,设计策略去衡量数据的价值并选择合适的数据进行人工标注。随后,使用这些标注来指导聚类。最终,通过实验验证了基于主动学习的聚类算法能够以尽可能小的标注代价来获取更好的聚类结果。

关键词：主动学习半监督学习聚类集成学习

国际中文教育视域下的中国文化类课程调查研究——以T大学国际教育学院为例

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国际中文教育视域下的中国文化类课程调查研究——以T大学国际教...

作者：滑必成天津大学

学位级别：硕士

T大学作为最早一批展开国际中文教育的高校,从1954年招收培养留学生至今经过了近70年的发展,这与我国国际中文教育学科发展历程大致相同,是国际中文教育发展历史在高校层面上的缩影,具有一定的代表性。因此本文选定T大学国际教育学院为... 详细信息

T大学作为最早一批展开国际中文教育的高校,从1954年招收培养留学生至今经过了近70年的发展,这与我国国际中文教育学科发展历程大致相同,是国际中文教育发展历史在高校层面上的缩影,具有一定的代表性。因此本文选定T大学国际教育学院为研究对象,通过调查T大学国际教育学院文化课的发展现状以及师生对文化课的反馈情况,总结提炼出国际教育学院文化教学工作中的优缺点,对其中优秀的理念和实践经验加以推广,为其他院校的文化教学的展开提供参考,并对不足之处提出适当建议并加以补充。本文首先对国际中文教育领域中与文化教学相关的研究成果进行了系统性的梳理,并坚持以问题为导向,带着四个方面的疑惑展开研究并探究解决策略:如何提升国际中文教育中文化教学的实践性;如何科学有效地设置面向各类留学生文化类课程;如何进行中国文化课教材建设和教学方法的改革;如何有效地提升文化课教师教学的能力。通过查阅相关文献资料、进行师生问卷调查与访谈的形式,对国际教育学院文化类课程教学现状进行全面的了解,并在此基础上提炼出国际教育学院在文化课教学工作中一些值得借鉴的做法:提升文化课比重,发挥文化教学的重要作用;提升文化课实践性,推动“非遗”文化进入国际中文教育领域;注重文化课系统性,促进文化专题选讲与文化史教学结合;坚持学生在文化教学中的主体地位,综合运用各类教学法激发学生内生能动性。同时也总结出国际教育学院开展文化教学时存在的一些典型性问题:中国文化类课程设置学年较晚、文化类课程种类较为单一、线上教学模式构建不完善。本文综合运用文献研究法、问卷调查法、访谈法等研究方法,在系统性梳理相关理论研究并调查清晰T大学国际教育学院文化课教学工作的经验成果与问题的基础上,结合以上调研结果,在以学生为中心的理论、文化认同理论、建构主义学习理论等教学理论的支撑下进行对策性的探索。本论文提出具有针对性的改进对外汉语文化教学工作的方法与策略:完善文化课程的导入与反馈机制,建立师生双向沟通交流通道;通过增添文化比较与文化体验的形式,提升课程实践性;在课程改革的基础上,做好配套文化教材的建设工作;完善对外汉语教师的培训机制,不断提升教师能力,更新教师技能,依托现代教育技术提高教学水平。

关键词：国际中文教育文化教学文化类课程

肾脏纤维化研究的早期历史回顾(1836-2000)

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中华肾脏病杂志 2023年第7期39卷 546-551页

作者：朱婷婷刘必成东南大学肾脏病研究所/东南大学附属中大医院肾内科南京210009

肾脏纤维化(renal fibrosis,RF)是各种原因引起的慢性肾脏病进展为终末期肾衰竭的主要病理学基础。探讨RF的发生机制是过去近200年肾脏病领域的重大科学问题。科学技术和研究手段的进步为RF研究提供了有力工具,也为RF防治不断提供新的... 详细信息

肾脏纤维化(renal fibrosis,RF)是各种原因引起的慢性肾脏病进展为终末期肾衰竭的主要病理学基础。探讨RF的发生机制是过去近200年肾脏病领域的重大科学问题。科学技术和研究手段的进步为RF研究提供了有力工具,也为RF防治不断提供新的思路。该文简要综述RF研究的历史,从RF早期研究、肾活检技术应用、RF动物模型建立、细胞分子生物技术发展及RF机制探究等方面展开阐述,为未来慢性肾脏病防治的研究提供参考。

关键词：肾疾病纤维化历史文献

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基于机器视觉的SFP底座缺陷检测方法研究

基于机器视觉的SFP底座缺陷检测方法研究

作者：杨必成湖南大学

学位级别：硕士

随着5G时代的到来,光纤通信行业的市场规模与日俱增,光纤通信领域最为基础的零部件之一的SFP光模块底座的需求量也随之迅速增长。SFP光模块底座生产质量不仅直接影响SFP装配质量、寿命与使用效果,还可能影响整个光纤通讯系统的运转。目... 详细信息

随着5G时代的到来,光纤通信行业的市场规模与日俱增,光纤通信领域最为基础的零部件之一的SFP光模块底座的需求量也随之迅速增长。SFP光模块底座生产质量不仅直接影响SFP装配质量、寿命与使用效果,还可能影响整个光纤通讯系统的运转。目前,SFP底座的表面缺陷检测仅依靠人工目视完成,检测精度与效率难以满足SFP底座的自动化生产需求,为推动智能制造在通信行业的全面发展,研究SFP底座表面缺陷的智能化检测方法具有极为重要的工程意义和应用价值。基于机器视觉的缺陷检测技术非接触、高精度、高效率、稳定性好等优点,本文对基于机器视觉的SFP底座表面缺陷检测方法展开了深入研究,重点从传统图像处理、深度学习、轻量化深度学习三个方向分别对SFP底座表面缺陷检测算法进行研究。论文主要研究工作如下:(1)基于SFP底座缺料、颗粒、卡石、多料和毛刺等五种常见表面缺陷特征的分析和检测需求分析,进行了成像方案硬件选型,设计并搭建了一套抗干扰能力强、可稳定采集高分辨率图像的成像平台,实现了SFP底座图像快速自动化成像。(2)基于传统图像处理方法进行SFP底座表面缺陷检测研究,采用二值形态学、阈值分割等算法将SFP底座图像从背景中分割出来,基于投影长度最小实现了图像倾斜校正,在获取单个SFP底座图像后按照五种常见缺陷分布将其划分为五种检测块,基于形态学、图像分割、LBP算子等方法对五种检测块分别构建特征提取算法,并采用SVM分类器实现缺陷的判定。实验结果表明:五种缺陷的平均检测精确率为92.17%,平均召回率为90.86%,单个SFP底座表面检测时间为4.32s。(3)针对基于传统图像处理构建的检测算法在面对数据分布变化时存在的泛化能力不足、检测精度欠佳等问题,对基于深度学习的SFP底座缺陷检测算法展开了研究。通过实验结果对比,从Faster R-CNN、SSD、YOLOv4中选择综合性能最佳的YOLOv4构建SFP底座表面缺陷检测模型,并针对本文数据集中存在难分辨样本、样本分布不均匀等问题,对YOLOv4算法进行基于K-means++聚类算法的先验框生成优化和基于Focal Loss的损失函数优化,实验结果验证了优化后的YOLOv4在进行SFP底座缺陷检测时的优越性与有效性。五种缺陷的平均召回率为98.87%,平均精准率为96.34%,单个SFP底座检测时间为23.5ms,验证了改进的YOLOv4的优越性以及应用于SFP底座表面缺陷检测的可行性。(4)针对YOLOv4算法的深层网络结构导致效率低、拥有过多网络参数导致设备部署需求增加的问题,对上述算法进行轻量化改进。分别采用Ghost Net与Mobile Netv2对YOLOv4的主干网络进行替换,通过实验结果选择基于Ghost Net进行替换的YOLOv4算法构建SFP底座表面缺陷检测轻量化模型,同时为了优化轻量化改进后算法的检测精度,在其特征融合网络中加入CBAM注意力机制。实验结果证明基于Ghost Net与CBAM改进的YOLOv4检测模型不仅实现了轻量化改进,其检测精度仍能满足实际应用需求。基于轻量化改进后的YOLOv4算法SFP底座表面缺陷检测时的平均召回率为97.31%,平均检测精准率95.18%,在CPU上单个SFP底座检测时间为0.382s,验证了轻量化改进的有效性以及实际应用的可行性。上述两种基于YOLOv4改进的SFP底座检测算法均能满足实际检测需求,其中基于K-means++和Focal Loss改进的YOLOv4拥有更高的检测精度,而基于Ghost Net和CBAM改进的YOLOv4则拥有更快的检测速度,且对设备部署需求更低。论文研究成果为SFP底座表面缺陷的视觉检测提供了重要的依据。

关键词：表面缺陷检测 SFP底座机器视觉深度学习轻量化网络

义务教育阶段学校体育教练员岗位设置的需求、原则与实践路径

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义务教育阶段学校体育教练员岗位设置的需求、原则与实践路径