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Deep Transfer Learning Models for Mobile-Based Ocular Disorder Identification on Retinal Images

Computers, Materials & Continua 2024年第7期80卷 139-161页

作者： Roseline Oluwaseun Ogundokun Joseph Bamidele Awotunde Hakeem Babalola Akande cheng-chi Lee Agbotiname Lucky Imoize Department of Multimedia Engineering Kaunas University of TechnologyKaunas44249Lithuania Department of Computer Science Landmark UniversityOmu Aran251103Nigeria Department of Computer Science Faculty of Information and Communication SciencesUniversity of IlorinIlorin240003Nigeria Department of Telecommunication Science University of IlorinIlorin230003Nigeria Department of Library and Information Science Fu Jen Catholic UniversityNew Taipei City24205Taiwan Department of Computer Science and Information Engineering Fintech and Blockchain Research CenterAsia UniversityTaichung City41354Taiwan Department of Electrical and Electronics Engineering Faculty of EngineeringUniversity of LagosAkokaLagos100213Nigeria Department of Electrical Engineering and Information Technology Institute of Digital CommunicationRuhr UniversityBochum44801Germany

Mobile technology is developing *** phone technologies have been integrated into the healthcare industry to help medical ***,computer vision models focus on image detection and classification ***2 is a computer vision model that performs well on mobile devices,but it requires cloud services to process biometric image information and provide predictions to *** leads to increased *** biometrics image datasets on mobile devices will make the prediction faster,but mobiles are resource-restricted devices in terms of storage,power,and computational ***,a model that is small in size,efficient,and has good prediction quality for biometrics image classification problems is *** pre-trainedCNN(PCNN)MobileNetV2 architecture combined with a SupportVectorMachine(SVM)compacts the model representation and reduces the computational cost and memory *** proposed novel approach combines quantized pre-trained CNN(PCNN)MobileNetV2 architecture with a Support Vector Machine(SVM)to represent models efficiently with low computational cost and *** contributions include evaluating three CNN models for ocular disease identification in transfer learning and deep feature plus SVM approaches,showing the superiority of deep features from MobileNetV2 and SVM classification models,comparing traditional methods,exploring six ocular diseases and normal classification with 20,111 images postdata augmentation,and reducing the number of trainable *** model is trained on ocular disorder retinal fundus image datasets according to the severity of six age-related macular degeneration(AMD),one of the most common eye illnesses,Cataract,Diabetes,Glaucoma,Hypertension,andMyopia with one class *** the experiment outcomes,it is observed that the suggested MobileNetV2-SVM model size is *** testing accuracy forMobileNetV2-SVM,InceptionV3,andMobileNetV2 is 90.11%,86.88%,and 89

关键词： Retinal images ocular disorder deep transfer learning disease identification mobile device

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Causal roles of gut microbiota in cholangiocarcinoma etiology suggested by genetic study

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World Journal of Gastrointestinal Oncology 2024年第4期16卷 1319-1333页

作者： Zhi-Tao Chen Chen-Chen Ding Kai-Lei Chen Yang-Jun Gu chi-cheng Lu Qi-Yong Li Division of Hepatobiliary and Pancreatic Surgery Shulan(Hangzhou)Hospital Affiliated to Zhejiang Shuren University Shulan International Medical CollegeHangzhou 310000Zhejiang ProvinceChina Pediatric Psychology The Affiliated Mental Health Centre&Hangzhou Seventh People’s HospitalZhejiang University School of MedicineHangzhou 310000Zhejiang ProvinceChina School of Medicine Zhejiang Shuren UniversityHangzhou 310000Zhejiang ProvinceChina School of Medicine Zhejiang Chinese Medical University Zhejiang Shuren CollegeHangzhou 310000Zhejiang ProvinceChina

BACKGROUND Cholangiocarcinoma(CCA)is a highly malignant biliary tract cancer with poor *** studies have implicated the gut microbiota in CCA,but evidence for causal mechanisms is *** To investigate the causal relationship between gut microbiota and CCA *** We performed a two-sample mendelian randomization study to evaluate potential causal associations between gut microbiota and CCA risk using genome-wide association study summary statistics for 196 gut microbial taxa and *** variants were used as instrumental *** sensitivity analyses assessed result *** Fifteen gut microbial taxa showed significant causal associations with CCA *** genetically predicted abundance of genus Eubacteriumnodatum group,genus Ruminococcustorques group,genus Coprococcus,genus Dorea,and phylum Actinobacteria were associated with reduced risk of gallbladder cancer and extrahepatic *** intrahepatic CCA risk was associated with higher abundance of family Veillonellaceae,genus Alistipes,order Enterobacteriales,and phylum *** effects against CCA were suggested for genus Collinsella,genus Eisenbergiella,genus Anaerostipes,genus Paraprevotella,genus Parasutterella,and phylum *** analyses indicated these findings were reliable without *** This pioneering study provides novel evidence that specific gut microbiota may play causal roles in CCA *** experimental validation of these candidate microbes is warranted to consolidate causality and mechanisms.

关键词： Cholangiocarcinoma Mendelian randomization Gut microbiota Instrumental variables Sensitivity analyses

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带后掠桨尖旋翼/螺旋桨的悬停气弹特性分析

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中国机械工程 2024年第2期35卷 191-200页

作者：黄薇池骋南京理工大学机械工程学院南京210094 马里兰大学航空工程学院大学公园市20742

针对旋翼/螺旋桨的大负扭和后掠桨尖设计在桨叶内部所带来的严重应力应变集中问题,结合三维结构动力学模型、旋翼气动模型和旋翼配平方法,对复合材料旋翼/螺旋桨进行了综合建模与气弹载荷分析,并通过悬停实验验证了综合模型的准确性。... 详细信息

针对旋翼/螺旋桨的大负扭和后掠桨尖设计在桨叶内部所带来的严重应力应变集中问题,结合三维结构动力学模型、旋翼气动模型和旋翼配平方法,对复合材料旋翼/螺旋桨进行了综合建模与气弹载荷分析,并通过悬停实验验证了综合模型的准确性。对比分析了无负扭、大负扭和大负扭带后掠桨尖的桨叶气弹特性,发现大负扭导致桨叶应力集中区域扩大,后掠桨尖使桨尖过渡区域的应力集中区域扩大,集中程度加剧。

关键词：旋翼/螺旋桨复杂几何外形桨叶旋翼气弹耦合三维桨叶力学模型三维应力应变

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《民法典》自甘风险规则在学校文体活动中的适用困境及其纾解——基于司法裁判文书的实证分析

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中国体育科技 2024年第1期60卷 90-96,F0003页

作者：池骋罗建厦门大学福建厦门361005 四川省犍为县人民法院四川犍为614400

《中华人民共和国民法典》(以下简称《民法典》)首次明确了自甘风险规则的适用,在促进社会文明、鼓励文体产业发展并合理分配由此产生的责任方面实现了中国式科学立法。但在学校开展的文体活动可能产生的伤害事故中,自甘风险规则的4个... 详细信息

《中华人民共和国民法典》(以下简称《民法典》)首次明确了自甘风险规则的适用,在促进社会文明、鼓励文体产业发展并合理分配由此产生的责任方面实现了中国式科学立法。但在学校开展的文体活动可能产生的伤害事故中,自甘风险规则的4个适用要件(主体要件、主观要件、客观要件、消极要件)都存在一定的适用困境与问题。因此,需要对发生在学校视域内的自甘风险相关司法实践进行类型化讨论,并从解释论层面给出尽可能符合立法原意和各方利益需求的纾解答案。此外,学校履行安全保障义务应符合《民法典》的要求,做好证据固定工作,并完善以保险为核心的多元化损害赔偿分担机制。

关键词：自甘风险民法典组织者责任安全保障义务犯规犯规动作意图

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声光光谱仪的光谱及辐射标定方法

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光学学报 2024年第9期44卷 274-283页

作者：成驰赵慧洁郭琦李然北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191 北京航空航天大学青岛研究院山东青岛266104 北京航空航天大学人工智能研究院北京100191 北京航空航天大学“空天光学-微波一体化精准智能感知”工业和信息化部重点实验室北京100191

基于声光可调谐滤波器(AOTF)的红外光谱仪须在宽温度范围内具备光谱响应稳定性,以保证光谱数据精度。然而,随环境温度变化,声光光谱仪存在光谱漂移和系统辐射响应漂移,造成光谱数据偏差。现有声光光谱仪辐射定标研究虽然考虑了辐射响应... 详细信息

基于声光可调谐滤波器(AOTF)的红外光谱仪须在宽温度范围内具备光谱响应稳定性,以保证光谱数据精度。然而,随环境温度变化,声光光谱仪存在光谱漂移和系统辐射响应漂移,造成光谱数据偏差。现有声光光谱仪辐射定标研究虽然考虑了辐射响应受温度的影响,但并未在辐射定标前修正光谱漂移,导致辐射定标结果不准确。本文提出了一种修正温度影响的光谱及辐射标定方法。首先,建立了引入温度变量的AOTF器件调谐模型,在光谱定标中修正温度造成的光谱漂移,实现了变温辐射定标过程中的波长追踪;然后再求得含温度变量的光谱辐射定标系数,完成辐射定标。依托实验室搭建的中波红外AOTF光谱成像温度修正标定验证系统,在-30~50℃温度区间验证了标定方法的有效性。低温-30℃处的平均驱动频率偏差从41.1 kHz降低至0.29 kHz,修正后光谱辐射量与理论值偏差在低温区间显著降低。

关键词：中波红外光谱仪声光可调谐滤波器温度漂移辐射定标

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交感神经系统在肝硬化及其并发症中的作用研究进展

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中国医学科学院学报 2024年第1期46卷 128-134页

作者：陈相林丁珺程翅喻田遵义医科大学附属医院麻醉科贵州遵义563000 遵义医科大学麻醉与器官保护基础研究省级重点实验室贵州遵义563000

交感神经系统(SNS)在维持器官正常功能和疾病发生发展中起着重要作用。目前研究发现交感神经与肝硬化、肝硬化心肌病和肝肾综合征(HRS)的发生发展密切相关,SNS也许可作为肝脏相关疾病的治疗靶点。为了深入理解交感神经在肝硬化及其并发... 详细信息

交感神经系统(SNS)在维持器官正常功能和疾病发生发展中起着重要作用。目前研究发现交感神经与肝硬化、肝硬化心肌病和肝肾综合征(HRS)的发生发展密切相关,SNS也许可作为肝脏相关疾病的治疗靶点。为了深入理解交感神经在肝硬化及其并发症的作用,本文综述了交感神经在肝硬化、肝硬化心肌病和HRS中的作用研究进展,以此为治疗肝硬化及其并发症提供新思路。

关键词：交感神经肝硬化进展机制

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利用海底反射时延结构的深海海底反射区目标距离深度估计方法

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声学学报 2024年第4期49卷 627-635页

作者：谢其宸迟骋张博黄海宁中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院先进水下信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

针对收发深度关系未知时利用时延差进行距离深度估计可能会出现伪源的问题,提出了一种利用4个时延差直接进行距离深度估计的方法。该方法通过分析4条多径间4个时延差的关系,利用伪源与真实位置间同种时延差的差异,构造模糊平面进行定位... 详细信息

针对收发深度关系未知时利用时延差进行距离深度估计可能会出现伪源的问题,提出了一种利用4个时延差直接进行距离深度估计的方法。该方法通过分析4条多径间4个时延差的关系,利用伪源与真实位置间同种时延差的差异,构造模糊平面进行定位,无需判断收发深度关系即可排除伪源,且在单水听器上即可实现。仿真实验与误差分析验证了该方法的有效性,海试结果表明,该方法在两个不同深度的单水听器上均成功实现了对11.0~16.5 km目标的距离深度估计,距离和深度的均方根误差分别小于1.1 km和54 m。

关键词：深海海底反射区多径时延结构距离估计深度估计

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联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别

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声学学报 2024年第4期49卷 656-663页

作者：于学洋迟骋李淑秋李德瑞中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院先进水下信息技术重点实验室北京100190

为强化水声目标特征,提高使用深度神经网络识别水声目标的准确率,提出了一种联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别方法。该方法采用窄带信息增强,将自适应线谱增强滤波器与VGGish神经网络级联,水声信号经过线谱增强后输入网络提取... 详细信息

为强化水声目标特征,提高使用深度神经网络识别水声目标的准确率,提出了一种联合线谱增强与深度神经网络的水声目标识别方法。该方法采用窄带信息增强,将自适应线谱增强滤波器与VGGish神经网络级联,水声信号经过线谱增强后输入网络提取深度特征,之后使用分类器分类。使用实测水声数据集进行测试,对网络提取的水声数据的深度特征集进行主成分分析并降维,使高维深度特征可视化,结果表明线谱增强后得到的深度特征集的紧致性明显提高。该方法在测试数据集上能够实现94.83%的识别准确率,与未进行线谱增强的情况相比提升了5.48%,同时在低信噪比情况下稳定性更好。

关键词：水声目标识别线谱增强神经网络深度特征

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冰下非高斯噪声下的范数约束波束形成方法

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声学学报 2024年第2期49卷 286-297页

作者：吕玉娇黄海宁张扬帆迟骋中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院先进水下信息技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

为解决冰下环境中噪声模型失配导致方位估计误差较大的问题,提出了一种基于范数约束的波束形成方法。该方法通过对接收信号进行范数约束来优化数据协方差矩阵,克服非高斯噪声带来的模型失配问题,提升方位估计的准确率。信号范数约束的... 详细信息

为解决冰下环境中噪声模型失配导致方位估计误差较大的问题,提出了一种基于范数约束的波束形成方法。该方法通过对接收信号进行范数约束来优化数据协方差矩阵,克服非高斯噪声带来的模型失配问题,提升方位估计的准确率。信号范数约束的性能分析表明,范数约束可有效抑制非高斯噪声。仿真及试验结果表明,在冰下环境中对接收信号进行范数约束后再实施波束形成可有效提高方位估计结果的准确度和稳定性。

关键词：冰下探测方位估计范数约束对称α稳定分布冲激噪声

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煤矿制氮机远程监控系统设计与实现

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机械管理开发 2024年第2期39卷 240-242页

作者：池澄大同科工安全仪器有限公司山西大同037000

在某煤矿实际应用中,为了解决制氮系统中制氮机和增压机工作效率低,受单机控制,无法集中运行的缺点,基于PLC的制氮机远程监控系统,结合Profibus-DP网络和Modbus通信,将多套制氮机进行组建整合并对其进行组合优化和实时监控。通过压力测... 详细信息

在某煤矿实际应用中,为了解决制氮系统中制氮机和增压机工作效率低,受单机控制,无法集中运行的缺点,基于PLC的制氮机远程监控系统,结合Profibus-DP网络和Modbus通信,将多套制氮机进行组建整合并对其进行组合优化和实时监控。通过压力测试和一次控制成功率测试,结果表明:随着并发数的增加,数据通信延时也会增加,并出现一定的丢包数量,但丢包率在可控范围内;测试组较少时控制成功率可达100%,测试数据多、测试组较多时控制成功率也可以保持99%以上。综合表明云端服务器对制氮机远程监控系统的效果良好。

关键词：制氮机监控系统远程设计

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