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Ultra-conformable liquid metal particle monolayer on air/water interface for substrate-free E-tattoo

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npj Flexible Electronics 2023年第1期7卷 244-252页

作者： Fali Li Wenjuan Lei Yuwei Wang xingjian lu Shengbin Li Feng Xu Zidong He Jinyun Liu Huali Yang Yuanzhao Wu Jie Shang Yiwei Liu Run-Wei Li CAS Key Laboratory of Magnetic Materials and Devices Ningbo Institute of Materials Technology and EngineeringChinese Academy of SciencesNingbo 315201P.R.China Zhejiang Province Key Laboratory of Magnetic Materials and Application Technology Ningbo Institute of Materials Technology and EngineeringChinese Academy of SciencesNingbo 315201P.R.China College of Materials Science and Opto-Electronic Technology University of Chinese Academy of Sciences100049 BeijingP.R.China

Gallium-based liquid metal has gained significant attention in conformal flexible electronics due to its high electrical conductivity,intrinsic deformability,and ***,the fabrication of large-area and highly uniform conformal liquid metal films remains *** self-assembly has emerged as a promising method,but traditional approaches face difficulties in assembling liquid metal ***,we realized the multi-size universal self-assembly(MUS)for liquid metal particles with various diameters(100 cm^(2))and high floating yield(50–90%).Moreover,the films can be conformally transferred onto complex surfaces such as human skin,allowing for the fabrication of substrate-free flexible *** eliminates interference from traditional substrate mechanical responses,making the liquid metal e-tattoo more user-friendly.

关键词： liquid floating conformal

Target tracking method based on the fusion of structured SVM and KCF algorithm

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Target tracking method based on the fusion of structured SVM...

Deep Neural Networks for Semantic Segmentation of lung Nodules

第32届中国控制与决策会议

作者： Lei Huan Ma Jingqi lu xingjian Guangdong Institute of Intelligent Manufacturing Guangdong Key Laboratory of Modern Control Technology

Aiming at the drift problem of traditional KCF(kernelized correlation filter) target tracking algorithm caused by scale change and fast movement,a tracking method based on the fusion of structured SVM(support vector machine)and KCF algorithm is *** with the location and scale information of the tracking target,a structured SVM classification and prediction model is established to replace the ridge regression filtering method in KCF,train the samples collected by cyclic matrix,and solve the problem of not detailed *** addition,a search strategy optimization method based on tracking target motion features is proposed to reduce unnecessary search time in dense sampling,further improve the search efficiency and classifier accuracy of traditional KCF algorithm in dense sampling,improve its calculation efficiency and target tracking performance in complex *** can solve the problem that the target cannot be accurately tracked due to the drift caused by the change of target scale and fast *** show that the algorithm can locate the target area more accurately when the target scale changes and fast *** with the traditional KCF tracking algorithm,it has better performance and stronger robustness.

关键词： target tracking KCF structured SVM scale change drift

来源： cnki会议评论

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Deep Neural Networks for Semantic Segmentation of Lung Nodul...

第40届中国控制会议

作者： Liangsheng Wu Chentong Li Jingqi Ma xingjian lu Huan Lei Institute of Intelligent Manufacturing GDAS

Segmentation of lung nodule from computed tomography(CT) images is of great importance for lung nodule *** order to improve the segmentation accuracy of lung nodules,a lot of research work has been *** two main challenges in segmentation of lung nodules are lung nodules have the similar characteristics as surrounding tissues and lung nodules are extremely unbalanced with the *** this study,we investigated the performance of U-Net to segment the lung nodules in CT *** imaging pre-process methods,image resizing and intensity normalization,are applied to alleviate the problem of small nodules in lung and improve the quality of training *** addition,to increase the diversity and variation of training data,we propose a fusion over-sampling method to augment the *** dice coefficient loss function was also introduced to solve the problem of imbalance distribution of positive and negative *** on the luNA 16 dataset demonstrate that this method can improve the performance of lung nodules segmentation network,which is better than the state-of-the-art methods in the aspect of lung nodules segmentation.

关键词： deep learning U-Net lung nodule segmentation

来源： cnki会议评论

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光栅投影测量系统中的相位误差校正算法

光学学报 2014年第7期34卷 123-128页

作者：吴蜀予杨宜民钟震宇卢杏坚广东工业大学自动化学院广东广州510001 广东省自动化研究所广东广州510070

依据光栅图像的相位单调增长特性,提出了一种基于最小二乘法的单调光顺算法进行光栅相位误差校正。详细分析了光栅图像的相位单调特性和相位误差,以光栅图像相位的单调性为约束条件,改进了传统的最小二乘拟合方法,对绝对相位图进行相位... 详细信息

依据光栅图像的相位单调增长特性,提出了一种基于最小二乘法的单调光顺算法进行光栅相位误差校正。详细分析了光栅图像的相位单调特性和相位误差,以光栅图像相位的单调性为约束条件,改进了传统的最小二乘拟合方法,对绝对相位图进行相位误差校正。实验结果表明,该方法降低了投影仪伽马非线性造成的相位误差,误差减少60%以上,校正后的绝对相位具有光滑性良好的优点。

关键词：测量最小二乘法单调光顺算法

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基于深度学习的图异常检测技术综述

计算机研究与发展 2021年第7期58卷 1436-1455页

作者：陈波冯李靖东卢兴见沙朝锋王晓玲张吉华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062 复旦大学计算机科学技术学院上海200433 之江实验室杭州310000

图异常检测旨在大图或海量图数据库中寻找“陌生”或“不寻常”模式,具有广泛的应用场景.深度学习可以从数据中学习隐含的规律,在提取数据中潜在复杂模式方面表现出优越的性能.近年来随着基于深度神经网络的图表示学习取得显著进展,如... 详细信息

图异常检测旨在大图或海量图数据库中寻找“陌生”或“不寻常”模式,具有广泛的应用场景.深度学习可以从数据中学习隐含的规律,在提取数据中潜在复杂模式方面表现出优越的性能.近年来随着基于深度神经网络的图表示学习取得显著进展,如何利用深度学习方法进行图异常检测引起了学术界和产业界的广泛关注.尽管最近一系列研究从图的角度对异常检测技术进行了调研,但是缺少对深度学习技术下的图异常检测技术的关注.首先给出了静态图和动态图上各类常见的异常定义,然后调研了基于深度神经网络的图表示学习方法,接着从静态图和动态图的角度出发,梳理了基于深度学习的图异常检测的研究现状,并总结了图异常检测的应用场景和相关数据集,最后讨论了图异常检测技术目前面临的挑战和未来的研究方向.

关键词：异常检测深度学习图网络图表示学习图神经网络

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基于VR火灾逃生游戏的应急行为评估系统

系统仿真学报 2017年第11期29卷 2796-2803,2810页

作者：何高奇郁明强蒋正清卢兴见华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室上海200241 华东理工大学艺术设计与传媒学院上海200237 上海交通大学智慧城市协同创新中心上海200240

在突发事件场景中,个体的行为和心理具有较强的复杂性和动态性,是真实感群体行为模拟所面临的一大挑战。将虚拟现实和游戏技术相结合,设计了虚拟现实火灾逃生游戏VRFEG(Virtual Reality Fire Escape Game),并对用户的应急行为进行有效... 详细信息

在突发事件场景中,个体的行为和心理具有较强的复杂性和动态性,是真实感群体行为模拟所面临的一大挑战。将虚拟现实和游戏技术相结合,设计了虚拟现实火灾逃生游戏VRFEG(Virtual Reality Fire Escape Game),并对用户的应急行为进行有效的评估分析。VRFEG主要由交互式情节设计、架构设计、数据采集和行为分析等四个模块组成。实验表明,VRFEG系统具有直观、易用等特点,能让人们在感受游戏刺激的同时学习到一些应急逃生的技能,也为获取人们在突发状况下的部分行为数据提供了一个有效和有趣的通道。

关键词：虚拟现实游戏行为评估应急演练游戏行为记录器 unity3d

基于CCD测量技术的激光指向器作用距离检测

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工矿自动化 2016年第2期42卷 58-61页

作者：王楠吴亮生杨阳卢杏坚广东省自动化研究所广东省现代控制技术重点实验室广东广州510070 广东省自动化研究所广东省现代控制与光机电技术公共实验室广东广州510070

针对现有小功率半导体激光指向器的作用距离检测方法存在稳定性差、效率低的缺点,提出了一种基于CCD测量技术的激光指向器作用距离检测方法。该方法采用CCD传感器及图像处理技术,对基于人眼为接收器的激光指向器作用距离公式进行了理论... 详细信息

针对现有小功率半导体激光指向器的作用距离检测方法存在稳定性差、效率低的缺点,提出了一种基于CCD测量技术的激光指向器作用距离检测方法。该方法采用CCD传感器及图像处理技术,对基于人眼为接收器的激光指向器作用距离公式进行了理论推导及建模,建立了CCD传感器接收光功率和输出灰度之间的函数关系,并运用最小二乘法求解出关系式中的相关系数,通过相关系数求解出作用距离,实现了小功率激光指向器作用距离的定量检测。实验证明了该方法的可行性。

关键词：激光指向器作用距离 CCD传感器光功率灰度

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基于深度学习的并行负荷预测方法

自动化与信息工程 2017年第4期38卷 26-30页

作者：卢杏坚高小征广东省智能制造研究所广东省现代控制技术重点实验室广东省现代控制与光机电技术公共实验室梅州供电局

针对传统电力负荷预测算法存在模型训练速度慢、预测效果差等问题,提出基于深度学习的并行负荷预测方法。该方法基于MapReduce并行计算框架,结合深度信念网络模型,以历史负荷信息与天气信息为样本数据进行并行化训练,并通过训练模型预... 详细信息

针对传统电力负荷预测算法存在模型训练速度慢、预测效果差等问题,提出基于深度学习的并行负荷预测方法。该方法基于MapReduce并行计算框架,结合深度信念网络模型,以历史负荷信息与天气信息为样本数据进行并行化训练,并通过训练模型预测负荷值。经实验验证,本文的预测方法预测的电力负荷值与实际值的平均均方根误差为2.86%,预测精度高于传统方法,且有效减少了训练与预测时间,能适应大规模电力数据的预测要求。

关键词：负荷预测深度学习并行计算置信度网络无监督学习

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基于ADMM的分布式有序充电调度算法

重庆大学学报（自然科学版） 2020年第7期43卷 101-110页

作者：柴致富何高奇卢兴见华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 华东师范大学计算机科学与技术学院上海200062

随着电动汽车数量不断增加,大量电动汽车的无序充电行为会导致电网过载和电池寿命损耗。虽然当前已有很多研究关注电动汽车的有序充电行为,但如何在大规模有序充电过程中实现最大化车主便捷性同时减少电池寿命损耗尚未被研究。研究关注... 详细信息

随着电动汽车数量不断增加,大量电动汽车的无序充电行为会导致电网过载和电池寿命损耗。虽然当前已有很多研究关注电动汽车的有序充电行为,但如何在大规模有序充电过程中实现最大化车主便捷性同时减少电池寿命损耗尚未被研究。研究关注充电便捷性和减少电池损坏的充电服务调度优化对充电站充电服务质量和用户满意度提升具有重要意义。笔者提出一个实时充电服务调度策略来协调大量电动汽车的充电行为,以实现最大化车主便捷性同时降低电池损耗。为减少充电过程中信息直接交换造成隐私泄露,同时降低算法计算复杂度,基于交替方向多乘子(ADMM,alternating direction method of multipliers)的分布式算法被提出。大量实验表明所提算法比已有算法有显著提升,能减少33.0%的电池寿命损耗和18.3%的电费支出。

关键词：充电系统 ADMM 调度方法分布式算法