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探寻大脑的奥秘:神经示踪技术的发展与应用

东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 789-798页

作者：谢浩高雨欣王楠韩俊海东南大学生命科学与技术学院南京210096

为了深刻理解神经示踪技术,综述了其演进历程、原理、应用及其在神经科学和其他领域中的应用价值和局限.首先,回顾了传统的神经示踪技术,以肽类标志物、传统染料等为例,分析了顺行和逆行标记2种方法.然后,介绍了用于示踪神经环路的病毒... 详细信息

为了深刻理解神经示踪技术,综述了其演进历程、原理、应用及其在神经科学和其他领域中的应用价值和局限.首先,回顾了传统的神经示踪技术,以肽类标志物、传统染料等为例,分析了顺行和逆行标记2种方法.然后,介绍了用于示踪神经环路的病毒工具的最新进展,包括狂犬病毒、伪狂犬病毒、单纯孢疹病毒、腺相关病毒等,揭示了其如何帮助理解大脑复杂的工作机制,探讨了其演化历史、类型以及在大脑科学和神经环路研究中的应用价值.最后,展望了神经环路示踪技术在脑连接组学、人类疾病研究和药物开发等领域的发展前景.这些技术的创新将有助于更深入地理解大脑的奥秘,改善神经健康,并应对神经相关疾病的挑战.

关键词：神经示踪技术神经科学病毒工具顺行标记逆行标记

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一种多智能体协同的接入网切片资源分配算法

无线电通信技术 2024年

作者：谢浩潘甦南京邮电大学通信与信息工程学院

网络切片技术需要实现对物理网络的端到端的水平切分，需要在不同租户之间有效地分配可用速率并满足其需求，为每个切片分配最小且必要资源以满足切片的要求是具有挑战性的。针对这一问题，提出一种多智能体强化学习方法的接入网资源分... 详细信息

网络切片技术需要实现对物理网络的端到端的水平切分，需要在不同租户之间有效地分配可用速率并满足其需求，为每个切片分配最小且必要资源以满足切片的要求是具有挑战性的。针对这一问题，提出一种多智能体强化学习方法的接入网资源分配方式。在每个租户处设置神经网络智能体，智能体根据底层流量的变化动态调整资源分配策略。然后设置聚合层管理各个智能体的网络参数，通过聚类算法将需求相似的租户的智能体网络参数聚合，并用其来更新各个租户处智能体的本地模型，在达到全局最优解的同时实现更快的训练和通信开销的降低。仿真结果表明，该算法相较于其他现有算法的奖励值提高15.7%左右，租户的SLA满意度和系统总的资源利用率都能维持在较高水平，并且有良好的扩展性。

关键词： 5G网络切片接入网切片深度强化学习多智能体强化学习无线电资源分配

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行政程序违法的司法审查标准研究

行政程序违法的司法审查标准研究

作者：谢浩昌南昌大学

学位级别：硕士

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考虑冻融劣化损伤的无砟轨道力学特性研究

中国铁路 2024年第9期 15-23页

作者：谢浩然中国铁路设计集团有限公司线路站场枢纽设计研究院天津 300308

为研究严寒地区冻融冻胀耦合作用下的无砟轨道结构损伤机理,以季冻地区哈大高速铁路路基冻胀区为研究对象,通过开展室内快速冻融循环试验,进行标准试件轴向压缩、劈裂抗拉等破坏力学性能测试,以获取冻融循环作用后的材料状态参数.在此... 详细信息

为研究严寒地区冻融冻胀耦合作用下的无砟轨道结构损伤机理,以季冻地区哈大高速铁路路基冻胀区为研究对象,通过开展室内快速冻融循环试验,进行标准试件轴向压缩、劈裂抗拉等破坏力学性能测试,以获取冻融循环作用后的材料状态参数.在此基础上,考虑结构材料冻融劣化状态,建立限位凸型挡台、环形凝胶树脂以及层间黏结接触特性的无砟轨道-路基冻融冻胀有限元模型,研究寒区轨道受力特性,并检算优化轨道结构配筋设计方案.研究结果表明:冻融循环劣化后,材料密实度降低,轨道结构黏结强度显著下降,底座板结构轴心抗拉强度降幅达56％以上;短波冻胀中心处轨道板及波脚处底座板界面拉应力均较大,出现脱离现象;冻融循环作用下,冻胀中心处底座板最大拉应力均超过材料轴心抗拉强度;底座板为薄弱结构,典型冻胀波长10m、峰值8 mm工况下,底座板板中冻胀为最不利情况;冻融劣化状态下,底座结构原有配筋设计不满足裂缝及钢筋屈服应力要求,严寒地区应合理加强结构配筋设计方案.

关键词：无砟轨道冻融循环试验材料劣化路基冻胀配筋检算

来源：博看期刊

基于深度学习的肺结核病灶精确检测分类方法研究

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基于深度学习的肺结核病灶精确检测分类方法研究

作者：谢浩杰盐城工学院

学位级别：硕士

肺结核作为常见的传染性疾病,其病症复杂且筛查成本较高。在实际应用场景中,每次需要拍摄几十到上百张影像以防止漏检,繁重的计算机断层成像(Computed Tomography,CT)影像资料极大加重了放射科医生的负担,随着阅片时间的增加极易出现漏... 详细信息

肺结核作为常见的传染性疾病,其病症复杂且筛查成本较高。在实际应用场景中,每次需要拍摄几十到上百张影像以防止漏检,繁重的计算机断层成像(Computed Tomography,CT)影像资料极大加重了放射科医生的负担,随着阅片时间的增加极易出现漏检和误检。以此带来的后果对医院和患者来说都难以接受。从而迫切需要高精度的计算机辅助系统帮助放射科医生保证诊断的质量。因此,本文基于深度学习技术研究肺结核病灶的精确检测分类方法。本文主要工作如下:(1)建立规范的肺结核CT图像数据库。目前肺结核CT数据集匮乏,本文从合作医院收集了5267张肺部切片用于数据库建立。为把控数据库质量,根据专业放射科医生建议对数据进行了合理划分与数据增强。(2)针对通用网络在肺结核小病灶检测中漏检率高,检测效果差的问题。本文提出一种基于多尺度Swin Transformer检测头优化YOLOv5网络的方法,构建了肺结核病灶精确检测网络STDH-YOLO(Improved YOLO Based on Swin Transformer Detection Head)。通过在主干和头部网络融合基于Transformer的特征提取模块,有效利用层与层之间的上下文信息,进一步提升网络对于小目标病灶的检测能力。其次,为降低对不同大小尺度目标的敏感性,采用基于归一化高斯Wasserstein距离度量的损失函数优化原YOLOv5网络,以应对边界框对小目标不敏感的情况。实验结果显示,STDH-YOLO的查全率达到了86.1%,平均精度(Average Precision,AP)达到了88%。通过对检测结果的分析以及公开数据测试,所提出的改进方法有效提升了网络检测精度,并具有较高的查全率。(3)针对肺结核病灶弥散性、斑片化和对比度低,进而导致通用网络在分类过程中分类精度低的问题,提出一种基于归一化注意力机制引导YOLOv5网络的方法,构建了病灶精确分类网络NA-YOLO(Improved YOLO Based on Normalization-based Attention)。在数据处理上,提出一种基于多尺度的数据增强策略以平衡病灶数量。在网络构建中,通过通道与空间两个分支的注意力模块引导网络专注于病灶特征区域,增强通道间和局部空间信息提取,达到对病灶特征细节及全局特征描述评分。其次,通过SIo U优化损失以降低图像与图像之间的总自由度。最终实现对四类常见肺结核病灶的精确分类。实验结果表明,分类检测网络的平均精度均值(mean Average Precision,m AP)和F1分数分别达到了93.8%和89.5%,兼顾了较高的分类精度与效率。(4)搭建肺结核CT影像辅助诊断系统,通过简洁的界面和操作,实现肺结核CT图像的精确检测分类,辅助医生进行病灶的高效诊断。本文针对具体问题,通过提出针对性的方法优化卷积神经网络。引入了有效的特征处理模块,有效提高了肺结核检测与分类精度。并设计肺结核辅助诊断系统,提高了放射科医生的诊断效率。

关键词：肺结核检测 CT影像深度学习卷积神经网络辅助诊断系统

湘西寒武系芙蓉统双瓣壳节肢动物猛洞河虫(Mengdongella)的生长发育模式

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古生物学报 2024年

作者：谢浩闻咸晓峰张华侨古生物学与油气地层应用重点实验室中国科学院南京地质古生物研究所中国科学院大学

猛洞河虫(Mengdongella)是仅发现于湘西寒武系芙蓉统排碧阶的微体双瓣壳节肢动物。由于缺少不同发育阶段的标本，前人的研究仅限于双瓣壳的形态描述和壳刺的功能分析，对生长过程缺乏关注。本文研究了产自湘西王村剖面芙蓉统排碧阶比... 详细信息

猛洞河虫(Mengdongella)是仅发现于湘西寒武系芙蓉统排碧阶的微体双瓣壳节肢动物。由于缺少不同发育阶段的标本，前人的研究仅限于双瓣壳的形态描述和壳刺的功能分析，对生长过程缺乏关注。本文研究了产自湘西王村剖面芙蓉统排碧阶比条组上部的猛洞河虫标本，标本数共计229枚。不同大小的标本代表着不同的生长阶段。通过对它们的壳长、壳高、壳刺长和壳刺起始宽度的测量和分析，发现这些参数之间存在线性相关关系，猛洞河虫双瓣壳各部分是异速生长的。通过对壳长—壳高分析，可能存在至少7个龄期。猛洞河虫最小的个体壳长在320 μm左右，属于小型(meiofaunal)节肢动物，可能生活在海底沙粒缝隙之中或营浮游生活; 而较大个体的壳长可以达到2.6 mm以上，属于大型(macrofaunal)节肢动物，营底栖爬行或游泳生活。

关键词：猛洞河虫双瓣壳节肢动物个体发育王村剖面芙蓉统湘西

基于改进LSTM的地铁运营诱发结构振动响应的预测研究

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基于改进LSTM的地铁运营诱发结构振动响应的预测研究

作者：谢浩梆广州大学

学位级别：硕士

如今随着城市建设的快速发展,城市空间逐渐开始往地下发展,地铁的建设一方面提高了空间的利用率,另一方面给人们提供了更加轻便快捷的交通方式。然而与此同时,随着地铁线路网的日益扩张,不少地铁线路不可避免地穿越了居民富集区,进而导... 详细信息

如今随着城市建设的快速发展,城市空间逐渐开始往地下发展,地铁的建设一方面提高了空间的利用率,另一方面给人们提供了更加轻便快捷的交通方式。然而与此同时,随着地铁线路网的日益扩张,不少地铁线路不可避免地穿越了居民富集区,进而导致了城市建筑以及居民的日常生活受到了影响。为了降低地铁振动对临近建筑物的影响,在地铁交通进行建设或投入运营前,需要对临近建筑物受到的影响做出预测,并采取相对应的防治措施。目前常用的轨道交通环境振动预测方法大致分为经验预测法、数值模拟法和试验预测法,而以上方法都存在着各自的优缺点,本文将结合深度学习算法,对已有方法做出改进,主要的研究内容如下:首先,对地铁交通环境振动的预测方法进行了调研并提出了一种基于深度学习的地铁运营诱发结构振动响应的预测方法。通过分析地铁交通环境振动的预测方法的研究现状,得出了数值模拟法和试验预测法所存在的优点与不足,明确了数值模拟法拥有准确率高但计算复杂且耗时长的特点,试验预测法拥有精度高但试验条件苛刻的特点。基于此,本文提出了一种基于深度学习的地铁运营诱发结构振动响应的预测方法:充分结合数值模拟法和试验预测法的优点,通过现场类比实验测得较为精确的地铁列车振动数据,对该数据进行基于长短期记忆网络（LSTM）的预测扩充,通过数值模拟软件建立模型,对扩充后的数据进行傅里叶变换得到反应谱,最后将反应谱作为输入进行谱分析,得到结构振动响应的结果。其次,对LSTM网络进行网络结构优化与参数优化。LSTM网络在本文的研究思路中起到了至关重要的作用,然而试验证明单一的LSTM网络不能十分准确地做出预测,而谱分析的准确性却十分依赖于反应谱的准确性。因此为了提高LSTM网络的预测准确性,本文对LSTM网络进行了网络结构优化及网络参数优化,并利用生成的数值模拟信号和地铁振动响应的实测数据对优化前后的网络性能做出了对比。从结果来看,优化网络DBO-Bi LSTM-attention相对于LSTM网络在性能上有明显的提升:对于数值模拟信号,在不同工况下评价指标均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）均有不同程度的下降,决定系数（R2）则在保持较高水平的情况下至少提升了3%;对于地铁振动响应的实测数据,RMSE降低了67.2%,MAE降低了67.9%,R2提升了49.37%,频谱图的峰值误差降低了3.557%。最后,对优化后的网络进行结构振动响应预测的算例验证。基于Midas GTS NX有限元软件建立了简单的土层-隧道-建筑三维立体模型,以时程分析法得到的结果模拟现场实测的振动响应,利用优化后的网络对其进行预测扩充,然后进行傅里叶变换得到对应的反应谱,将预测扩充前后的反应谱作为频域激励输入进行谱分析,对比预测扩充前后谱分析结果。从结果来看,不同工况下经数据预测扩充后的谱分析结果比预测扩充前的结果更接近于时程分析结果,说明经预测后的谱分析结果更加准确且利用更多的样本数据进行谱分析能有效降低误差。以上研究内容说明,传统的地铁列车环境振动预测方法还存在巨大的改进空间,结合深度学习的预测方法能有效地降低成本,节约时间,高效且准确。

关键词：地铁振动预测深度学习 LSTM 谱分析

基于单目结构光的高动态范围表面物体三维测量技术研究

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基于单目结构光的高动态范围表面物体三维测量技术研究

作者：谢浩然安徽建筑大学

学位级别：硕士

基于结构光投影的三维测量技术因具有非接触性、测量精度高等优点被广泛运用于生物识别、工业质量检测等方向。单目结构光系统在具备一定测量精度的前提下具有结构简单、成本低等优点,但测量精度受环境因素以及被测物复杂表面的影响较... 详细信息

基于结构光投影的三维测量技术因具有非接触性、测量精度高等优点被广泛运用于生物识别、工业质量检测等方向。单目结构光系统在具备一定测量精度的前提下具有结构简单、成本低等优点,但测量精度受环境因素以及被测物复杂表面的影响较为严重。尤其对于高动态范围表面物体,因其具有广泛的亮度范围和复杂的反射特性,在测量时会出现三维点云缺失,从而导致测量数据失真。针对上述问题,本文基于单目结构光测量系统对高动态范围表面物体的三维测量进行了深入研究,主要研究内容如下:(1)选择单目结构光作为本文的测量系统,对三维测量各个坐标系进行了研究,并阐述了不同坐标系之间相互转换的原理和方法。对相机成像过程中发生的径向畸变和切向畸变进行消除。采用张正友标定法对系统进行标定获取相机的内外部参数以及畸变参数,标定结果满足实验要求。(2)研究了求解相位主值的两种常用方法:傅里叶变换法和相移法,并分析了两种方法的优缺点。对求得的相位信息进行相位修正得到相位主值。对比分析了空域相位展开法、多频外差法、格雷码结合相移法等多种相位展开方法。本文利用互补格雷码结合相移法进行相位展开,通过投射正反格雷码的方法确定二值化的阈值,利用自适应中值滤波来进行误差校正,最后得到平滑无跳变的绝对相位。(3)搭建了一套单目结构光测量平台对高动态范围表面物体进行三维测量,提出了自适应曝光融合算法,利用自适应曝光代替手动曝光,并对图像融合过程进行优化。优化后的条纹图灰度分布平均,并提高了条纹图的清晰度和对比度。对条纹图解相并结合系统标定参数生成三维点云,生成的三维点云无缺失,可视性较好,最后利用改进的半径滤波算法去除点云中的噪声点。(4)通过对不同的高动态范围表面物体开展三维重建实验,封装后的三维点云相较于传统方法有很大提升,U型卡、连接块、圆盘三个高动态范围表面物体的点云重建率分别高达99.98%、99.74%、99.76%,测量出的标准块阶梯高度差绝对误差为0.062mm,相对误差仅为0.69%。验证了本文方法适用于不同的高动态范围表面物体,并且提高了高动态范围表面物体的三维测量精度。图[48]表[7]参[70]

关键词：结构光三维测量高动态范围表面物体结构光编解码自适应多曝光融合算法

基于差示扫描量热法的费托蜡非等温结晶动力学

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中国石油大学学报（自然科学版） 2024年第2期48卷 209-216页

作者：谢浩东张帆张胜振陈胜利北京低碳清洁能源研究院北京102211 中国石油大学(北京)化学工程与环境学院北京102249 中国石油大学(北京)机械与储运工程学院北京102249

以滴熔点为113、104、92、83、78和73℃的6种窄馏分费托蜡为研究对象,采用差示扫描量热法(DSC)研究其在不同冷却速率下的非等温结晶过程,应用Jeziorny法和莫志深法对结晶动力学参数进行理论预测,通过Kissinger方程计算非等温结晶活化能... 详细信息

以滴熔点为113、104、92、83、78和73℃的6种窄馏分费托蜡为研究对象,采用差示扫描量热法(DSC)研究其在不同冷却速率下的非等温结晶过程,应用Jeziorny法和莫志深法对结晶动力学参数进行理论预测,通过Kissinger方程计算非等温结晶活化能。结果表明:不同蜡样品的非等温结晶过程相似,并且结晶过程依赖于冷却速率;所采用的动力学模型与试验数据吻合良好,Avrami指数n平均值在1~2之间,说明结晶过程为二次成核,成核后生长形成棒状或纤维状晶体;蜡样品的非等温结晶活化能越小或冷却速率越快,越容易发生结晶。

关键词：费托蜡差示扫描量热法非等温结晶结晶动力学结晶活化能