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Learning group interaction for sports video understanding from a perspective of athlete

Frontiers of Computer Science 2024年第4期18卷 175-188页

作者： Rui HE Zehua FU qingjie liu Yunhong WANG Xunxun CHEN Intelligent Recognition and Image Processing(IRIP)Lab School of Computer Science and EngineeringBeihang UniversityBeijing 100191China Hangzhou Innovation Institute Behang UniversityHangzhou 310051China National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China(CNCERT or CNCERT/CC) Beijing 100029China

Learning activities interactions between small groups is a key step in understanding team sports *** research focusing on team sports videos can be strictly regarded from the perspective of the audience rather than the *** team sports videos such as volleyball and basketball videos,there are plenty of intra-team and inter-team *** this paper,a new task named Group Scene Graph Generation is introduced to better understand intra-team relations and inter-team relations in sports *** tackle this problem,a novel Hierarchical Relation Network is *** all players in a video are finely divided into two teams,the feature of the two teams’activities and interactions will be enhanced by Graph Convolutional Networks,which are finally recognized to generate Group Scene *** evaluation,built on Volleyball dataset with additional 9660 team activity labels,a Volleyball+dataset is proposed.A baseline is set for better comparison and our experimental results demonstrate the effectiveness of our ***,the idea of our method can be directly utilized in another video-based task,Group Activity *** show the priority of our method and display the link between the two ***,from the athlete’s view,we elaborately present an interpretation that shows how to utilize Group Scene Graph to analyze teams’activities and provide professional gaming suggestions.

关键词： group scene graph group activity recognition scene graph generation graph convolutional network sports video understanding

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Role of bioinformatics databases and tools in radiation biology

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Radiation Medicine and Protection 2024年第3期5卷 165-169页

作者： Yizhe Gao qingjie liu China CDC Key Laboratory of Radiological Protection and Nuclear Emergency National Institute for Radiological ProtectionChinese Center for Disease Control and PreventionBeijing100088China

Bioinformatics has become increasingly integral to radiation biology,also known as radiobiology,providing substantial support through data storage,conversion,visualization,and *** review aims to deepen understanding of bioinformatics application in radiobiology by introducing key databases and analytical tools in radiobiology,including general bioinformatics databases,radiobiology-specific databases,data processing tools,and statistical analysis tools for differentially expressed genes(DEGs)and LC/MS *** review also discusses bioinformatics applications in radiobiological fields,such as radioresistance and immune cell *** these advances,challenges such as data interoperability *** and projects to address these issues,such as GeCo and GMQL,are also examined.

关键词： Radiobiology Bioinformatics Radioresistance Immune cell enrichment

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辐射敏感基因表达分析用于生物剂量估算的研究进展

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中华放射医学与防护杂志 2024年第8期44卷 704-710页

作者：李爽刘青杰中国疾病预防控制中心辐射防护与核安全医学所、辐射防护与核应急中国疾病预防控制中心重点实验室北京100088

在发生大规模核与辐射突发事故后,辐射剂量的准确评估为后续急性放射损伤的医学救治和预后判断提供重要的科学依据。近年来,辐射敏感基因表达分析凭借其快速和高通量的优点,被认为是一种适用于较大人群剂量分类和临床风险预测的有效方... 详细信息

在发生大规模核与辐射突发事故后,辐射剂量的准确评估为后续急性放射损伤的医学救治和预后判断提供重要的科学依据。近年来,辐射敏感基因表达分析凭借其快速和高通量的优点,被认为是一种适用于较大人群剂量分类和临床风险预测的有效方法。本文将对辐射敏感基因表达分析用于生物剂量估算的研究进展进行综述,以期促进该项技术在国内的推广应用,进而提高我国生物剂量估算能力。

关键词：电离辐射基因表达生物剂量计剂量估算

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基于多种机器学习算法的人血浆辐射敏感脂质代谢物模型探索

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中华放射医学与防护杂志 2024年第6期44卷 457-463页

作者：陈琦赵骅蔡恬静高义哲高玲刘青杰中国疾病预防控制中心辐射防护与核安全医学所辐射防护与核应急中国疾病预防控制中心重点实验室北京100088 湖北省疾病预防控制中心传染病防治所急性传染病预防控制部武汉430079

目的通过脂质组学方法联合机器学习(ML)多种算法,探索人外周血辐射敏感脂质代谢物分类模型。方法收集2023年3—9月北京市某综合医院准备接受骨髓移植的25例白血病放射治疗病例,照射前和照射后外周血样本97份,其中对照组24份,为照射前血... 详细信息

目的通过脂质组学方法联合机器学习(ML)多种算法,探索人外周血辐射敏感脂质代谢物分类模型。方法收集2023年3—9月北京市某综合医院准备接受骨髓移植的25例白血病放射治疗病例,照射前和照射后外周血样本97份,其中对照组24份,为照射前血液样本;辐射组73份,为4、8、12 Gy照射剂量下的24、25和24份血液样本。采用基于超高效液相色谱-串联质谱(UPLC⁃MS/MS)平台的靶向脂质组学方法,分析辐射组与对照组差异脂质。线性回归筛选0~12 Gy的剂量范围内辐射剂量响应脂质。采用5种机器学习方法构建训练集辐射分类模型,验证集进行模型的验证和评价。结果与对照组相比,辐射组敏感的脂质代谢物中62个脂质浓度变化差异有统计学意义(t=-4.91~4.74,P<0.05),包括鞘磷脂(SM)、胆固醇酯(CE)、神经酰胺(Cer)、磷脂酰肌醇(PI)、己糖神经酰胺(HexCer)、溶血磷脂酰胆碱(LysoPC)、醚磷脂酰胆碱(PCO)、磷脂酰乙醇胺(PE)、溶血磷脂酰乙醇胺(LysoPE)这9大类。在0~12 Gy的剂量范围内,筛选出20种具有良好剂量反应的脂质代谢物,包括11个SM,7个CE,1个Cer和1个PI。决策树(DT)、支持向量机(SVM)、轻量梯度增强机(Light GBM)、随机森林(RF)、K最邻近(KNN)这5种机器学习训练模型拟合均较好(F1=0.69~1.00),灵敏度较高。通过评价验证指标,辐射分类判定效果最好的模型为随机森林(灵敏度1.00、准确率0.72、F1值0.80)。结论通过靶向脂质组学分析,发现人类样本中辐射响应的脂质代谢物和辐射剂量响应的脂质。机器学习方法中的RF模型可以为探索人类辐射脂质代谢物模型提供新的思路。

关键词：电离辐射脂质组学机器学习随机森林

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基于深度学习的遥感图像水体提取综述

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自然资源遥感 2024年第3期36卷 57-71页

作者：温泉李璐熊立杜磊刘庆杰温奇腾讯科技(北京)有限公司北京100094 之江实验室杭州311121 江西省减灾备灾中心南昌330030 自然资源部国土卫星遥感应用中心北京100048 北京航空航天大学杭州创新研究院杭州310051 中国科学院空间应用工程与技术中心北京100094

对江河湖泊等水体目标的空间分布、时序变化进行及时、准确的检测和统计具有十分重要的意义和应用价值,已成为当前遥感地表观测研究的重要热点。传统水体提取方法依靠经验设计的指数模型进行水体阈值分割或分类,易受到植被、建筑物等地... 详细信息

对江河湖泊等水体目标的空间分布、时序变化进行及时、准确的检测和统计具有十分重要的意义和应用价值,已成为当前遥感地表观测研究的重要热点。传统水体提取方法依靠经验设计的指数模型进行水体阈值分割或分类,易受到植被、建筑物等地物的阴影以及水体自身泥沙含量、盐碱浓度等理化特性变化的影响,难以在不同时空尺度环境下保持鲁棒性。随着海量多源、多分辨率的遥感图像的快速获取,深度学习算法在水体提取方面的优势逐渐凸显并被国内外学者广泛关注。得益于深度神经网络模型强大的学习能力和灵活的卷积结构设计方案,研究人员陆续提出了各种模型和学习策略用以提高水体提取的鲁棒性和精度,但目前缺少对该类研究进展的全面综述和问题剖析。因此,文章对近年来国内外发表的相关研究成果进行总结,重点归纳不同算法在遥感图像水体提取方面的优缺点及存在的问题,并对基于深度学习的遥感图像水体提取方法研究的发展提出了建议和展望。

关键词：水体提取遥感图像多模态数据学习算法深度学习

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生物剂量估算相关的放射卫生标准现状分析

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中华放射医学与防护杂志 2024年第2期44卷 147-150页

作者：赵骅陆雪蔡恬静刘青杰中国疾病预防控制中心辐射防护与核安全医学所、辐射防护与核应急中国疾病预防控制中心重点实验室北京100088

全面阅研我国放射卫生标准,对现行有效的应用生物学方法进行剂量估算的放射卫生标准进行深入研究,分析其现状、应用情况和存在问题,提出改进措施和和发展方向。

关键词：放射卫生标准生物剂量估算现状分析

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衰老相关分泌表型引起的早衰在电离辐射诱导血管内皮细胞损伤中的作用

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中华放射医学与防护杂志 2024年第3期44卷 240-246页

作者：伊如罕刘萌萌陈婕李辰高玲刘青杰中国疾病预防控制中心辐射防护与核安全医学所辐射防护与核应急中国疾病预防控制中心重点实验室北京100088

辐射诱发的血管内皮损伤是放疗的主要并发症,也是事故受照人群发病和死亡的主要原因。电离辐射诱导的细胞衰老是导致血管内皮细胞损伤的重要因素,因此深入理解衰老相关分泌表型(SASP)导致早衰的机制及其在电离辐射诱导血管内皮细胞损伤... 详细信息

辐射诱发的血管内皮损伤是放疗的主要并发症,也是事故受照人群发病和死亡的主要原因。电离辐射诱导的细胞衰老是导致血管内皮细胞损伤的重要因素,因此深入理解衰老相关分泌表型(SASP)导致早衰的机制及其在电离辐射诱导血管内皮细胞损伤中的作用,对预防及治疗电离辐射诱发血管内皮细胞损伤具有重要意义。本文从电离辐射诱导的血管内皮细胞损伤机制、电离辐射诱导细胞早衰以及SASP相关早衰在电离辐射诱导血管内皮细胞损伤中的作用及潜在靶点3个方面进行综述,探讨SASP相关早衰与电离辐射诱导血管内皮细胞损伤的关系。

关键词：衰老相关分泌表型(SASP) 细胞早衰血管内皮细胞电离辐射

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不同热轧工艺对ZK61镁合金板材塑性变形的影响

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锻压技术 2024年第2期49卷 146-151页

作者：王硕华卫宏喆陈明刘庆杰张昊辽宁科技大学机械工程与自动化学院辽宁鞍山114051

针对镁合金因其典型的密排六方结构在室温条件下难以成形的问题,采用多道次同步热轧结合异步温轧的加工工艺,制备了具有高抗拉强度和伸长率的ZK61镁合金薄板,并结合宏观轧制有限元模拟方法详细分析了轧制过程中板材的塑性变形机制。拉... 详细信息

针对镁合金因其典型的密排六方结构在室温条件下难以成形的问题,采用多道次同步热轧结合异步温轧的加工工艺,制备了具有高抗拉强度和伸长率的ZK61镁合金薄板,并结合宏观轧制有限元模拟方法详细分析了轧制过程中板材的塑性变形机制。拉伸实验结果表明:随着轧制的进行,板材的各向异性变弱,力学性能不断提升,抗拉强度达到398.9 MPa,伸长率达到30.4%。模拟结果显示:在同步轧制时,最大等效应力值随轧制的进行略微增加,而异步轧制时的最大等效应力值随轧制的进行逐渐降低;同步轧制前几道次的轧件的等效塑性应变并不均匀,但随着轧制的进行和后续的异步轧制,板材的塑性应变逐渐均匀。

关键词： ZK61镁合金同步轧制异步温轧力学性能塑性变形机制

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地震监测自组网系统的研究与设计

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科技创新与应用 2024年第11期14卷 7-10页

作者：唐路瑶刘庆杰防灾科技学院信息工程学院河北三河065201

传统观察台网是一种用于观测和监测的网络系统,由多个分区在特定区域的观测点组成,随时收集和传送环境数据、参考数据或其他类型的观察数据,但其在通信范围扩展、网络稳定性和性能效率方面还略显不足。基于Mesh协议的自主网络系统在密... 详细信息

传统观察台网是一种用于观测和监测的网络系统,由多个分区在特定区域的观测点组成,随时收集和传送环境数据、参考数据或其他类型的观察数据,但其在通信范围扩展、网络稳定性和性能效率方面还略显不足。基于Mesh协议的自主网络系统在密集观测台网中具备良好的通信能力和数据控制能力,用于解决密集观测台中的通信问题。该系统通过引入Mesh网络结构和能量感知机制,实现通信范围扩展、网络自主组织和数据控制等功能。该研究为密集观测台网的应用提供一种可行的解决方案,并具有很好的实用性和估值。通过设计无线自组网传输系统与台阵监控管理中心和自组网管理节点相结合可以更好地对系统进行研究。

关键词： Mesh协议无线自组网传输系统台阵监控软件设计观察台网

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极低频数据中的Pc1地磁脉动自动识别

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地球物理学报 2024年第10期67卷 3655-3669页

作者：王锋袁静韩冰罗浩刘庆杰丰继林刘海军韩莹汤吉防灾科技学院河北三河065421 中国地震局地质研究所北京100029 中国科学院地质与地球物理研究所北京100029

极低频电磁台网成功观测到大量的Pc1地磁脉动事件,研究极低频Pc1地磁脉动的自动识别方法对于全面分析地球空间电磁物理环境具有重要意义.本文采用了YOLOv8目标检测网络、ResNet残差网络和定向特征增强技术,提出了一种基于计算机视觉的Pc... 详细信息

极低频电磁台网成功观测到大量的Pc1地磁脉动事件,研究极低频Pc1地磁脉动的自动识别方法对于全面分析地球空间电磁物理环境具有重要意义.本文采用了YOLOv8目标检测网络、ResNet残差网络和定向特征增强技术,提出了一种基于计算机视觉的Pc1地磁脉动自动识别模型(Automatic Detection Model for Pc1 Geomagnetic Pulsation,简称ADM-Pc1).以大连台站和丽江台站的极低频观测数据为例,利用2015—2016年的数据作为训练集进行模型的监督学习,并使用2017—2022年的数据作为测试集对模型性能进行评估.实验结果显示,ADM-Pc1模型的F1-Score值达到了95%,错分率仅为0.9%,虚警率仅为5.8%,漏检率仅为9%,处理1天数据平均耗时是2.72 s,显著优于现有的最优识别模型.这表明,ADM-Pc1模型在识别效果和计算速度方面均能更好地满足实际工程需求.

关键词： Pc1地磁脉动计算机视觉自动识别极低频电磁台网

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