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On the use of deep learning for phase recovery

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Light(Science & Applications) 2024年第2期13卷 190-235页

作者： Kaiqiang Wang Li Song Chutian Wang Zhenbo Ren guangyuan zhao Jiazhen Dou Jianglei Di George Barbastathis Renjie Zhou Jianlin zhao Edmund Y.Lam Department of Electrical and Electronic Engineering The University of Hong KongHong Kong SARChina School of Physical Science and Technology Northwestern Polytechnical UniversityXi’anChina Department of Biomedical Engineering The Chinese University of Hong KongHong Kong SARChina School of Information Engineering Guangdong University of TechnologyGuangzhouChina Department of Mechanical Engineering Massachusetts Institute of TechnologyCambridgeMAUSA

Phase recovery(PR)refers to calculating the phase of the light field from its intensity *** exemplified from quantitative phase imaging and coherent diffraction imaging to adaptive optics,PR is essential for reconstructing the refractive index distribution or topography of an object and correcting the aberration of an imaging *** recent years,deep learning(DL),often implemented through deep neural networks,has provided unprecedented support for computational imaging,leading to more efficient solutions for various PR *** this review,we first briefly introduce conventional methods for ***,we review how DL provides support for PR from the following three stages,namely,pre-processing,in-processing,and *** also review how DL is used in phase image ***,we summarize the work in DL for PR and provide an outlook on how to better use DL to improve the reliability and efficiency of ***,we present a live-updating resource(https://***/kqwang/phase-recovery)for readers to learn more about PR.

关键词： networks phase optics

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新质生产力空间形态刍论

科技智囊 2024年第3期 1-7页

作者：赵光远吉林省社会科学院农村发展研究所吉林长春130033

新质生产力的空间形态是影响“因地制宜发展新质生产力”的重要理论问题。围绕这一问题,从新质生产力与中国式现代化的关系出发,对新质生产力的空间形态进行了探索,“新质生产力首先必然是国家生产力”的观点得以提出并对其论述,并指出... 详细信息

新质生产力的空间形态是影响“因地制宜发展新质生产力”的重要理论问题。围绕这一问题,从新质生产力与中国式现代化的关系出发,对新质生产力的空间形态进行了探索,“新质生产力首先必然是国家生产力”的观点得以提出并对其论述,并指出区域层面的新质生产力发展必须服从于这一观点,才能在新质生产力时代赢得新的发展机遇;在此基础上,提出了兼顾新质生产力引领发展、统筹发展和重塑格局的综合功能,兼顾新质生产力的国家属性、人类属性和未来属性等对策建议。

关键词：新质生产力中国式现代化空间形态国家生产力重塑

论新质生产力与“三生”空间融合——二论新质生产力空间形态

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新经济 2024年第5期 48-56页

作者：赵光远李平吉林省社会科学院农村发展研究所

新质生产力空间形态问题事关“因地制宜发展新质生产力”。本文从新质生产力的扩散性、渗透性、持续性三个属性出发,对新质生产力赋能“三生”空间的历史必然性、人本逻辑性、架构突破性和共同体属性进行了论述,总的结论是:新质生产力... 详细信息

新质生产力空间形态问题事关“因地制宜发展新质生产力”。本文从新质生产力的扩散性、渗透性、持续性三个属性出发,对新质生产力赋能“三生”空间的历史必然性、人本逻辑性、架构突破性和共同体属性进行了论述,总的结论是:新质生产力赋能“三生”空间的问题,归根结底是依托新质生产力共筑人与自然命运共同体的问题,只有立足于这个愿景,才能让新质生产力与空间发展更好地结合起来,为中国发展形成新模式、实现新引领、塑造新形态、达到新目标提供最为强大的动力。

关键词：新质生产力空间形态 “三生”空间人与自然命运共同体

家庭参与的儿童创造力提升实践与价值启示——基于美国家庭创造学习计划的分析

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创新人才教育 2024年第1期 71-78页

作者：赵广元赵晓莉西安邮电大学自动化学院陕西西安710121 大同市铁路第一中学校高中部山西大同037000

以培养科学探索和创新精神为宗旨的创客活动是家庭教育的重要内容之一。在我国“家庭教育促进法”施行、国家“双创”和“双减”政策背景下,研究家庭参与的创客活动有其时代意义和价值。发源于美国麻省理工学院的“家庭创造学习计划”... 详细信息

以培养科学探索和创新精神为宗旨的创客活动是家庭教育的重要内容之一。在我国“家庭教育促进法”施行、国家“双创”和“双减”政策背景下,研究家庭参与的创客活动有其时代意义和价值。发源于美国麻省理工学院的“家庭创造学习计划”是一项促进家庭共同参与的儿童创造学习计划。分析“家庭创造学习计划”的基本实践,可在家庭创客教育的认知层面和实践方法层面分别给出启示。这对于丰富家校合作形式、促进场馆教育、提升社会化的家庭教育服务能力都有借鉴意义。

关键词：家庭创造学习计划家庭创客教育家庭教育促进法

Assessment of Tick-Borne Diseases in Hainan Province, China

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China CDC weekly 2023年第37期5卷 822-828,I0009-I0015页

作者： Weiqing Zheng guangyuan zhao Qianfeng Xia Key Laboratory of Tropical Translational Medicine of Ministry of Education NHC Key Laboratory of Tropical Disease ControlSchool of Tropical MedicineHainan Medical UniversityHaikou CityHainan ProvinceChina

China’s six tropical regions include Guangdong Province,Yunnan Province,Hainan Province,Hong Kong Special Administrative Region(SAR),Macao SAR,and Taiwan,***,seated in the southernmost tropical region of China,is home to ticks that remain active throughout all four *** heightens their potential to transmit tick-borne diseases to both animals and *** study provides a succinct overview of the prevailing tick species’spatial distribution and offers an outline of the range and dispersion of emerging tick-borne infections in tick vectors,animal hosts,and human populations within Hainan,China.

关键词： China Hainan prevailing

Experimental-mechanistic analysis of pavement base deflections measured with light weight deflectometer

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Journal of Traffic and Transportation Engineering(English Edition) 2023年第2期10卷 320-330页

作者： Yao Yao Shuo Li guangyuan zhao Yi Jiang Shanghai Urban Construction Design and Research Institute(Group)Co.Ltd. Shanghai 200000China Indiana Department of Transportation West LafayetteIN 47906USA Department of Civil and Environmental Engineering University of WaterlooWaterlooON N2L 3G1Canada School of Construction Management Technology Purdue UniversityWest LafayetteIN 47907USA

An extensive experimental-mechanistic study was conducted to reveal the relationship between the light weight deflectometer(LWD)measured deflections and the degree of compaction of pavement base *** laboratory experiments and test pits experiments were performed with different types of pavement base *** modulus based maximum allowable LWD deflections under different structural and compaction conditions were developed for the most commonly used pavement base aggregate in *** maximum allowable deflections are based on the equivalent subgrade modulus and the thickness of the layer to be *** is emphasized that the LWD deflections must be measured as soon as the material is compacted or before the moisture content decreases beyond a specified ***,the maximum allowable deflections are specified in terms of the difference between the actual moisture content and the optimum moisture *** maximum allowable deflection values provide a sound basis for compaction quality control using LWD devices.

关键词： Pavement Light weight deflectometer Compaction Deflection Moisture content Modulus

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基于RRT的机械臂路径规划改进算法

西安邮电大学学报 2024年第3期29卷 65-74页

作者：赵广元韩雪松黄楠西安邮电大学自动化学院陕西西安710121

针对快速随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法在复杂环境下规划效率低的问题,提出一种基于RRT的机械臂路径规划改进算法。首先,在初始采样时应用角度约束采样策略限制采样区域,提升采样质量。然后,在扩展节点时融合人工势... 详细信息

针对快速随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法在复杂环境下规划效率低的问题,提出一种基于RRT的机械臂路径规划改进算法。首先,在初始采样时应用角度约束采样策略限制采样区域,提升采样质量。然后,在扩展节点时融合人工势场法的思想,设定动态步长加快算法的收敛,提升算法在障碍物空间的探索效率,当算法陷入局部极小值时,采用节点拒绝策略快速脱离。最后,将规划路径进行简化处理,并利用B样条曲线平滑拐点提高路径质量。仿真结果表明,改进算法相比传统RRT算法,扩展更具导向性,收敛速度更快,可以有效避免局部极小值。

关键词：路径规划快速搜索随机树算法机械臂混合采样人工势场法

3D fluorescence emission difference microscopy based on spatial light modulator

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Journal of Innovative Optical Health Sciences 2016年第3期9卷 83-92页

作者： guangyuan zhao Zihao Rong Cuifang Kuang Cheng Zheng Xu Liu State Key Laboratory of Modern Optical Instrumentation College of Optical Science and Engineering Zhejiang University Hangzhou 310027P.R.China

We report three-dimensional fluorescence emission difference(3D-FED)microscopy using a spatial light modulator(SLM).Zero phase,0–2vortex phase and binary 0-pi phase are loaded on the SLM to generate the corresponding solid,doughnut and z-axis hollow excitation spot,*** technique achieves super-resolved image by subtracting three di®erently acquired images with proper subtractive *** theoretical analysis and simulation tests are proceeded to testify the performance of ***,the improvement of lateral and axial resolution is demonstrated by imaging 100 nm°uorescent *** experiment yields lateral resolution of 140 nm and axial resolution of approximate 380 nm.

关键词： Super-resolution fluorescence imaging 3D-FED microscopy spatial light modulator

基于机器学习建立术前预测近端胃癌食管切缘阳性模型

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山东大学学报(医学版) 2024年第7期62卷 78-83页

作者：郭振江王宁赵光远杜立强崔朝勃刘防震衡水市人民医院胃肠外科衡水市人民医院呼吸与危重症科

目的建立术前预测近端胃癌食管切缘阳性的机器学习模型，并比较其与传统Logistics模型的预测性能。方法回顾性分析2013年1月至2022年12月于衡水市人民医院胃肠外科接受近端胃癌手术的382例患者的临床病理资料，根据食管切缘状态分为... 详细信息

目的建立术前预测近端胃癌食管切缘阳性的机器学习模型，并比较其与传统Logistics模型的预测性能。方法回顾性分析2013年1月至2022年12月于衡水市人民医院胃肠外科接受近端胃癌手术的382例患者的临床病理资料，根据食管切缘状态分为切缘阳性组(n=30)和切缘阴性组(n=352)。将研究对象按2∶1比例随机分为训练集(n=254)和测试集(n=128),采用合成少数样本过采样技术(synthetic minority oversampling technique, SMOTE)处理训练集中的不平衡数据，基于平衡后SMOTE数据集建立随机森林(random forest, RF)、支持向量机(support vector machine, SVM)和极端梯度提升(extreme gradient boosting, Xgboost)3种机器学习模型及Logistic回归模型。通过上述4种模型，在测试集中预测食管切缘阳性时，利用受试者操作特征曲线下面积(area under curve, AUC)数值来比较不同模型的预测性能，对最佳预测模型中预测因素的重要性进行可视化排序。结果 4种模型的AUC值从高到低依次为RF模型0.772(95%CI:0.620～0.925),SVM模型0.747(95%CI:0.604～0.891),Logistic回归模型0.716(95%CI:0.537～0.895)和Xgboost模型0.710(95%CI:0.560～0.859)。RF模型预测性能最佳。肿瘤大小、肿瘤位置、Borrmann分型、Lauren分型及cT分期是RF模型中前5位重要因素。结论所建立的术前预测近端胃癌食管切缘阳性的RF模型性能良好；肿瘤大小、肿瘤位置、Borrmann分型、Lauren分型及cT分期是主要的预测因素。

关键词：胃癌进展期切缘阳性机器学习预测模型