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Feen-LSTM:一种优化的多遥测参数在线无监督异常检测方法

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仪器仪表学报 2025年

作者：张金垒庞景月卢晓伟宋宇晨重庆工商大学人工智能学院上海卫星工程研究所哈尔滨工业大学

随着我国航天事业由航天大国向航天强国迈进,航天器发射数量以及密度屡创新高,保障航天器在轨正常运行成为非常重要的任务。航天器遥测数据是地面长管判断其正常运行的重要依据,增强遥测数据的异常检测能力是目前地面长管提升保障能力... 详细信息

随着我国航天事业由航天大国向航天强国迈进,航天器发射数量以及密度屡创新高,保障航天器在轨正常运行成为非常重要的任务。航天器遥测数据是地面长管判断其正常运行的重要依据,增强遥测数据的异常检测能力是目前地面长管提升保障能力的关键。目前工程上遥测数据异常检测主要依赖于专家经验和固定阈值,虽高效可靠,但难以应对复杂多变的在轨运行环境,且检测准确性有待提高。而传统的机器学习方法随着遥测数据量增加,模型的性能与有效性不足。近年来,深度学习方法在异常检测领域展现出巨大潜力,然而现有基于深度学习的航天器遥测数据异常检测仍面临较大挑战:一方面,对异常模式标记的准确性与完整性依赖较强,而实际工程中获取大量准确的异常标记数据较为困难;另一方面,现有方法在线异常检测能力不足,难以满足航天器的在轨监测需求。针对上述问题,提出了一种在线且无监督的异常检测模型Feen-LSTM,其基于Transformer结构提取多维遥测数据的全局时空特征,并结合LSTM来建模局部时间依赖性,从而实现了特征增强的优化结构。通过在NASA公开的两个航天器遥测数据集上的实验,表明Feen-LSTM能够有效地提高异常检测的精度,尤其是在面对复杂数据和未知异常模式时,表现出比其他方法更优的性能。

关键词：遥测数据长短时记忆网络特征增强在线异常检测

卵泡抑制素通过伤害性神经元中的IGF1R信号通路促进神经病理性疼痛

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中国疼痛医学杂志 2025年第2期 81-84页

作者：凌月娟朱冰 Jiang BC Xu ML 南通大学疼痛医学研究院/特种医学研究院

神经病理性疼痛是一种难治性慢性疾病。细胞因子和趋化因子介导的神经炎症在其发病机制中的作用已得到充分证明。卵泡抑制素(follistatin, FST)是一种分泌性糖蛋白，既往的研究证明FST通过拮抗转化生长因子-β (transforming growth fac...

神经病理性疼痛是一种难治性慢性疾病。细胞因子和趋化因子介导的神经炎症在其发病机制中的作用已得到充分证明。卵泡抑制素(follistatin, FST)是一种分泌性糖蛋白，既往的研究证明FST通过拮抗转化生长因子-β (transforming growth factor-β, TGF-β)超家族中细胞因子的作用发挥生物学效应。但FST在神经病理性疼痛中的作用及机制尚不清楚。本研究采用小鼠脊神经结扎(spinal nerve ligation, SNL)模型对FST在神经病理性疼痛中的作用进行了研究。结果发现，SNL诱导FST在背根神经节(dorsal root ganglion, DRG)大直径Aβ神经元中大幅度上调。抑制或敲除FST减轻了SNL诱导的神经病理性疼痛，并降低了伤害性神经元过度兴奋。相反，鞘内或足底注射FST重组蛋白或在DRG神经元中过表达FST，诱导疼痛过敏反应。此外，FST孵育增加了DRG神经元的兴奋性。分子互作研究显示FST与胰岛素样生长因子-1受体(insulin-like growth factor-1 receptor, IGF1R)直接结合。抑制IGF1R降低了FST诱导的DRG神经元中ERK和AKT的激活以及神经元的过度兴奋。进一步结果证明，FST的N末端对IGF1R表现出高亲和力，而且靶向FST的N末端的短肽减弱了离子通道Nav1.7介导的神经元过度兴奋和SNL诱导的神经病理性疼痛。此外，FST通过IGF1R增强了人DRG神经元的兴奋性。因此，本研究揭示了FST在神经病理性疼痛中的作用以及一种新的作用机制，即外周神经损伤诱导FST在DRG的大直径神经元表达增加并释放，其通过与IGF1R结合激活ERK和AKT激酶，进而增强Nav1.7介导的伤害性神经元的过度兴奋，促进神经病理性疼痛。本研究提示FST有可能成为治疗神经病理性疼痛的潜在靶点。

关键词：

应用二维经验模分解(2D-EMD)-主成分分析(PCA)组合模型定量圈定与评价胶东金与关键金属找矿靶区

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地学前缘 2025年第1期32卷 266-282页

作者：陈永清郑澳月费金娜赵婕赵鹏大中国地质大学(北京)地球科学与资源学院北京100083 琼台师范学院理学院海南海口571127

近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研... 详细信息

近年来,随着制造业和全球经济发展,全球对矿产资源的需求量大幅上升,迫切需要研究和开发新方法来勘探未发现矿产资源。然而,多阶段的成矿作用使成矿元素在地质单元内的分布呈现出复杂的叠加特征,而且大多数矿产常常伴生多种元素。本研究将二维经验模分解(2D-EMD)与主成分分析(PCA)相结合,基于胶东金多金属矿集区水系沉积物地球化学数据,提取局部和区域多元素组合异常分量,从多阶段成矿过程产生的复杂叠加异常中识别找矿靶区。研究结果表明:(1)通过PCA建立了Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y两种多元素组合;(2)应用2D-EMD从主成分得分分别识别多元素成矿组合局部和区域异常分量;(3)局部异常分量可用于识别Au-Ag-Cd和Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y找矿靶区,区域异常分量可识别高背景带。结合局部异常分量和花岗岩的空间分布,推断Au-Ag-Cd矿化与玲珑花岗岩和郭家岭花岗闪长岩侵入有关,Be-La-Mo-Nb-Th-U-Y矿化与郭家岭花岗闪长岩侵入体和伟德山二长岩侵入体侵入有关,郭家岭花岗闪长岩岩体具有贵金属和关键金属双重成矿特征。

关键词： 2D-EMD PCA 多元素组合异常分量胶东金多金属矿集区

智能超表面辅助多用户系统的通用低复杂度波束成形设计

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 128-137页

作者：陈晓施建锋朱建月潘存华南京信息工程大学人工智能学院(未来技术学院) 南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 东南大学移动通信国家重点实验室南京210096

针对可重构智能超表面(RIS)辅助多用户系统中基站和RIS联合波束成形设计问题,该文提出通用低复杂度联合波束成形设计方案。首先,分析RIS辅助多用户系统以最大化和数据速率为目标的联合波束成形非凸优化问题。其次,利用波束导向矢量近似... 详细信息

针对可重构智能超表面(RIS)辅助多用户系统中基站和RIS联合波束成形设计问题,该文提出通用低复杂度联合波束成形设计方案。首先,分析RIS辅助多用户系统以最大化和数据速率为目标的联合波束成形非凸优化问题。其次,利用波束导向矢量近似正交性设计RIS反射矩阵,进一步利用迫零方法设计基站发射波束成形,并对多用户进行功率分配优化。最后,讨论该方案适用性并对比该方案的计算复杂度相比现有方案降低了一个数量级。仿真结果表明,所提通用低复杂度波束成形设计可以获得较高和数据速率,并且采用最优功率分配可以进一步提高和数据速率。此外,仿真结果和理论分析都表明系统和数据速率随RIS位置的变化而变化,该结论为RIS位置的选择提供参考依据。

关键词：智能超表面波束成形和数据速率低复杂度

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低精度量化的OTFS系统性能分析

电讯技术 2025年第2期65卷 199-204页

作者：张馨月李华李星博鼎实华(北京)技术有限公司北京100096 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

正交时频空(Orthogonal Time and Frequency Space, OTFS)作为6G候选调制方案,旨在支持下一代无线通信系统在高速移动场景的异构性需求。为解决系统硬件成本高昂和功耗高的问题,构建了低精度量化OTFS系统,并推导了b-bit量化最小均方误差... 详细信息

正交时频空(Orthogonal Time and Frequency Space, OTFS)作为6G候选调制方案,旨在支持下一代无线通信系统在高速移动场景的异构性需求。为解决系统硬件成本高昂和功耗高的问题,构建了低精度量化OTFS系统,并推导了b-bit量化最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)检测矩阵。通过加性量化噪声模型(Additive Quantization Noise Model, AQNM)推导系统输入-输出关系,并基于MMSE接收机评估系统误比特率(Bit Error Rate, BER)和可达速率性能。仿真结果表明,4-bit量化较全精度量化系统性能在BER=10^(-2)处损失约1 dB,可达速率减小约0.98%;8-bit量化与全精度量化的可达速率相当,验证了分析结果的有效性。

关键词：正交时频空(OTFS) 低精度量化快速时变信道

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《地外原位资源利用差距评估报告》解析

科技导报 2025年第2期43卷 22-33页

作者：周诚程杉杉高玉月周燕华中科技大学国家数字建造技术创新中心华中科技大学土木与水利工程学院

《地外原位资源利用差距评估报告》是国际空间探索协调组（ISECG）定期更新的关于全球太空探索任务的汇总文件，旨在推动全球太空探索与原位资源利用（ISRU）的可持续性。首先，基于ISRU的总体目标与关键结构分解，总结了目前针对ISRU... 详细信息

《地外原位资源利用差距评估报告》是国际空间探索协调组（ISECG）定期更新的关于全球太空探索任务的汇总文件，旨在推动全球太空探索与原位资源利用（ISRU）的可持续性。首先，基于ISRU的总体目标与关键结构分解，总结了目前针对ISRU技术、试验测试设备以及星壤模拟物3方面开展的评估工作，并进行归类比较。其次，通过重点解析此报告的ISRU差距评估内容，依次对各参与国当前在原位资源勘查、原位资源采集和预处理、生产消耗品的资源加工、生产建造和制造原料的资源加工、月面原位建造、地外空间制造6大关键领域的技术研究重心与优势展开具体的分析。最后，提出了基于解析此报告对ISRU技术的多学科融合研究、高保真极端环境模拟平台建设以及结合深空探测需求推进高水平ISRU任务实施的展望。

关键词：原位资源利用测试设备星壤模拟物差距评估地外建造

无尽前沿的再迈进：美国科技战略变革与高等教育的转型

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高教发展与评估 2025年第2期41卷 47-57+131页

作者：石耀月鞠法胜陕西师范大学教育学部南京大学教育研究院

《科学：无尽的前沿》引领了美国20世纪科技的高速发展。21世纪以来，公共研发经费减少间接引发经济增长缓慢、私人研发为主的科研体制弊端日渐显露、全球科技领导地位遭受挑战等因素促使美国积极调整国家科技战略。《无尽的前沿：未来7... 详细信息

《科学：无尽的前沿》引领了美国20世纪科技的高速发展。21世纪以来，公共研发经费减少间接引发经济增长缓慢、私人研发为主的科研体制弊端日渐显露、全球科技领导地位遭受挑战等因素促使美国积极调整国家科技战略。《无尽的前沿：未来75年的科学》和《无尽前沿法案》均以“无尽的前沿”作为命名的一部分，表明其被赋予了特殊的政治意蕴与国家期望。以《科学：无尽的前沿》为参照基准，对比分析上述两项科技战略的核心内容发现，高等教育的理念与布局在助益美国成为科技强国的过程中发生了转型。主要体现为：在战略定位上，从联邦政府期望的维护传统安全到保障非传统安全；在研究模式上，从线性创新模型到有组织科研；在人才培养上，更重视科学、技术、工程和数学人力资本的培育；在区域布局上，兼顾地区创新能力与地理多样性；在技术转移上，加快推进大学科技成果转化；在资金援助上，构建多元化组合式的资金支持体系。

关键词：美国高校科技强国国家科技战略高等教育转型

一种基于核数据变换方法的遥感图像谱聚类算法

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林业工程学报 2025年

作者：赵海军陈华月崔梦天西华师范大学计算机学院西南民族大学计算机科学与技术学院

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一... 详细信息

随着遥感图像在各行各业的日益广泛应用,遥感图像的处理变得愈来愈重要。为了实现谱聚类算法应用于林业工程中的遥感图像处理,本研究提出了一种新的基于核数据变换和基于角距离度量的谱聚类算法。首先,通过对基于多变量核特征提取的一般核熵成分分析法的分析,并基于信息论概念和核密度估计密切相关的瑞利二次熵,提出了一种新的最佳特征提取和无监督降维方法,即最佳核熵成分分析法。它根据类或聚类信息方面的数据结构,采用一个额外的旋转,使得成分之间的独立性最大化;在这些成分中最佳地捕捉数据的高信息势部分,直接找到关于保留成分的数量的最大化信息势的基,以确保得到的解比标准的核熵成分分析得到的解保留更多(或相等)的信息势;并提出了采用梯度上升法来求解最佳核熵成分分析优化问题,具体实现是采用了一种简单的提前终止方案,以确保梯度达到一个额外迭代不会显著修改成本函数的区域。其次,通过对最佳核熵成分分析变换和样本外扩展的分析,构建了一种基于角距离度量的谱聚类算法,它采用角距离度量的核k-均值聚类目标,而不是采用基于欧氏距离的度量。优化过程采用最佳核熵成分分析空间中的角距离,以保证收敛到局部最优,从而实现图像的聚类。基于多光谱卫星图像的实验结果表明,本研究提出的谱聚类算法不仅适用于遥感图像的云筛选问题,而且相比目前其他先进的聚类算法有更好的分类性能。

关键词：遥感图像非线性特征提取概率密度函数 k-均值瑞利熵谱聚类

人工智能超声联合血清透明质酸合成酶2(HAS2)及三叶因子1(TFF1)诊断早期乳腺癌

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中国医学影像技术 2025年第2期41卷 254-257页

作者：贾坤李伟裴月颖牛帅河北省人民医院超声科河北石家庄050001 河北省人民医院老年心血管内一科河北石家庄050001 河北省人民医院血管外科河北石家庄050001

目的观察人工智能超声联合血清透明质酸合成酶2(HAS2)及三叶因子1(TFF1)诊断乳腺癌的价值。方法回顾性收集176例疑诊乳腺癌患者,根据病理结果分为恶性组(n=50)与良性组(n=126);以人工智能超声及卷积神经网络算法自动标注乳腺可疑病灶,... 详细信息

目的观察人工智能超声联合血清透明质酸合成酶2(HAS2)及三叶因子1(TFF1)诊断乳腺癌的价值。方法回顾性收集176例疑诊乳腺癌患者,根据病理结果分为恶性组(n=50)与良性组(n=126);以人工智能超声及卷积神经网络算法自动标注乳腺可疑病灶,由医师根据乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)对病灶进行分级,以0~3级为良性、4~5级为恶性。比较组间临床资料及病灶人工智能超声表现;绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估HAS2、TFF1、人工智能超声及三者联合诊断乳腺癌的效能。结果恶性组HAS2、TFF1、腺体厚度异常、病灶低回声及血流形态异常者占比均显著高于良性组(P均<0.001)。单一根据血清HAS2、TFF1及人工智能超声表现诊断乳腺癌的AUC分别为0.772、0.754及0.859;三者联合的AUC为0.925,其诊断效能高于各单一项(P均<0.05)。结论人工智能超声联合血清HAS2及TFF1诊断乳腺癌效能良好。

关键词：乳腺肿瘤超声检查人工智能透明质酸合成酶三叶因子1

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