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Classifying Galaxy Morphologies with Few-shot Learning

Research in Astronomy and Astrophysics 2022年第5期22卷 9-20页

作者： zhirui zhang Zhiqiang Zou Nan Li Yanli Chen College of Computer Nanjing University of Posts and Telecommunications Nanjing 210023.China Jiangsu Key Laboratory of Big Data Security and Intelligent Processing Nanjing 210023China Key Laboratory of Optical Astronomy National Astronomical ObservatoriesChinese Academy of SciencesBeijing 100101China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China

The taxonomy of galaxy morphology is critical in astrophysics as the morphological properties are powerful tracers of galaxy *** the upcoming Large-scale Imaging Surveys,billions of galaxy images challenge astronomers to accomplish the classification task by applying traditional methods or human ***,machine learning,in particular supervised deep learning,has been widely employed to classify galaxy morphologies recently due to its exceptional automation,efficiency,and ***,supervised deep learning requires extensive training sets,which causes considerable workloads;also,the results are strongly dependent on the characteristics of training sets,which leads to biased outcomes *** this study,we attempt Few-shot Learning to bypass the two *** research adopts the data set from the Galaxy Zoo Challenge Project on Kaggle,and we divide it into five categories according to the corresponding truth *** classifying the above data set utilizing few-shot learning based on Siamese Networks and supervised deep learning based on AlexNet,VGG_16,and ResNet_50 trained with different volumes of training sets separately,we find that few-shot learning achieves the highest accuracy in most cases,and the most significant improvement is 21%compared to AlexNet when the training sets contain 1000 *** addition,to guarantee the accuracy is no less than 90%,few-shot learning needs~6300 images for training,while ResNet_50 requires~13,000 *** the advantages stated above,foreseeably,few-shot learning is suitable for the taxonomy of galaxy morphology and even for identifying rare astrophysical objects,despite limited training sets consisting of observational data only.

关键词： Galaxies-Galaxy morphological classification-Method neural networks

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A Fluorescent Probe based on a Carbazole Derivative for Detecting Brilliant Blue in Food

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Journal of Wuhan University of Technology(Materials Science) 2023年第2期38卷 308-311页

作者： YANG Yunqiong YANG Jiaxin FEI Shaojun zhang zhirui LIU Yang zhang Hao School of Environmental and Chemical Engineering Jiangsu Ocean UniversityLianyungang222005China

Here a fluorescent probe based on a carbazole derivative(CNS)was developed to increase the detection range and reduce the detection limit of brilliant *** of CNS are *** to the quenching ability of colorants,CNS shows an excellent current response to brilliant blue(from 1 to 10μM)with a detection limit of 2.7×10^(-8)mol/L(3σ/k)in the conditions of a 1:1 volume ratio of water to *** the stability and reproducibility of CNS in the detection of actual samples indicate great potential for application.

关键词： fluorescent probe carbazole derivative brilliant blue detection

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Facile synthesis of gold nanoribbons by L-cysteine at room temperature

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Chinese Science Bulletin 2009年第9期54卷 1626-1629页

作者： HUANG Lan zhang Yu GUO zhirui GU Ning State Key Laboratory of Bioelectronics Jiangsu Laboratory for Biomaterials and Devices Southeast University Nanjing Jiangsu210096 China

Highly crystalline gold nanoribbons have been synthesized via a simple method by L-cysteine reduc-tion of aqueous chloroaurate ions at room temperature, without additional capping agent or surfactant. Based on transmission electron microscopy (TEM) and UV-vis absorption studies for the intermediate products, the formation of gold nanoribbons is regarded as a kind of oriented attachment growth.

关键词：简便合成半胱氨酸纳米带黄金室温透射电子显微镜表面活性剂中间产品

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Increasing Fusarium verticillioides resistance in maize by genomicsassisted breeding:Methods,progress,and prospects

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The Crop Journal 2023年第6期11卷 1626-1641页

作者： Yufang Xu zhirui zhang Ping Lu Ruiqi Li Peipei Ma Jianyu Wu Tao Li Huiyong zhang College of Life Sciences Henan Agricultural UniversityZhengzhou 450002HenanChina College of Agronomy Synergetic Innovation Center of Henan Grain Crops and National Key Laboratory of Wheat and Maize Crop ScienceHenan Agricultural UniversityZhengzhou 450002HenanChina

Maize(Zea mays L.)is an indispensable crop worldwide for food,feed,and bioenergy *** verticillioides(***)is a widely distributed phytopathogen and incites multiple destructive diseases in maize:seedling blight,stalk rot,ear rot,and seed *** a soil-,seed-,and airborne pathogen,*** can survive in soil or plant residue and systemically infect maize via roots,contaminated seed,silks,or external wounds,posing a severe threat to maize production and *** triggers complex immune responses:induction of defense-response genes,changes in reactive oxygen species,plant hormone levels and oxylipins,and alterations in secondary metabolites such as flavonoids,phenylpropanoids,phenolic compounds,and benzoxazinoid defense *** resistant maize cultivars is the preferred approach to reducing *** infection and mycotoxin *** phenotyping systems are prerequisites for elucidating the genetic structure and molecular mechanism of maize resistance to *** many *** resistance genes have been identified by genome-wide association study,linkage analysis,bulkedsegregant analysis,and various omics technologies,few have been functionally validated and applied in molecular *** review summarizes research progress on the infection cycle of *** in maize,phenotyping evaluation systems for *** resistance,quantitative trait loci and genes associated with *** resistance,and molecular mechanisms underlying maize defense against ***,and discusses potential avenues for molecular design breeding to improve maize resistance to ***.

关键词： Maize(Zea mays L.) Fusarium verticillioides Disease resistance Molecular design breeding

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密集挤压激励网络的多标签胸部X光片疾病分类

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中国图象图形学报 2020年第10期25卷 2238-2248页

作者：张智睿李锵关欣天津大学微电子学院天津300072

目的X射线光片是用于诊断多种胸部疾病常用且经济的方法。然而,不同疾病的位置及病灶区域大小在X光片上差异较大且纹理表现存在多样性,是胸部疾病分类任务面临的主要挑战。此外,样本数据类别不平衡进一步增加了任务的困难。针对以上挑... 详细信息

目的X射线光片是用于诊断多种胸部疾病常用且经济的方法。然而,不同疾病的位置及病灶区域大小在X光片上差异较大且纹理表现存在多样性,是胸部疾病分类任务面临的主要挑战。此外,样本数据类别不平衡进一步增加了任务的困难。针对以上挑战以及目前算法识别精度有待提升的问题,本文采用深度学习方法提出一种基于密集挤压激励网络的多标签胸部疾病分类算法。方法将挤压激励模块同样以密集连接的方式加入密集连接网络中作为特征通道高度注意模块,以增强对于网络正确判断疾病有用信息的传递同时抑制无用信息的传递;使用非对称卷积块增强网络的特征提取能力;采用焦点损失函数,增加难识别疾病的损失权重而减小易识别疾病的损失权重,以增强网络对难识别样本的学习。结果在ChestX-ray14数据集上的实验结果表明,本文算法对14种胸部疾病的分类精度较目前3种经典及先进算法有所提升,平均AUC(area under ROC curve)值达到0.802。另外本文将算法模型在诊断时依据的病灶区域进行可视化,其结果进一步证明了模型的有效性。结论本文提出的基于密集挤压激励网络的多标签分类算法,在胸部疾病识别上的平均AUC值较高,适用于胸部X光片的疾病分类。

关键词：胸部X光片多标签分类密集连接网络疾病诊断医学图像处理

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广播电台运维管理系统的数据分析及大数据理念应用探讨

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广播与电视技术 2015年第5期42卷 54-60页

作者：张智锐中央人民广播电台

本文基于中央人民广播电台制作播出技术系统的日常运维管理,介绍了如何运用多种常用的数据分析工具对运行维护管理系统所采录的数据进行数据分析,同时针对系统多年累积的运维数据进行大数据理念分析应用探讨,以帮助进一步提升广播电台... 详细信息

本文基于中央人民广播电台制作播出技术系统的日常运维管理,介绍了如何运用多种常用的数据分析工具对运行维护管理系统所采录的数据进行数据分析,同时针对系统多年累积的运维数据进行大数据理念分析应用探讨,以帮助进一步提升广播电台制播技术系统的运维管理水平和促进广播电台的安全播出。

关键词：广播电台技术系统运维管理数据分析大数据安全播出

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重型载货汽车机械式变速器再制造技术研究

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汽车文摘 2022年第7期 13-19页

作者：张志睿陕西法士特汽车传动集团有限责任公司宝鸡722409

近年来重型载货汽车领域AMT、AT自动挡变速器发展迅速,市场占比逐年上升,但目前手动机械式变速器仍占有主导地位,占比达80%以上,其中不仅蕴藏着巨大的后市场维修换件需求,而且为循环再利用提供了丰富的原材料资源,因此再制造市场前景广... 详细信息

近年来重型载货汽车领域AMT、AT自动挡变速器发展迅速,市场占比逐年上升,但目前手动机械式变速器仍占有主导地位,占比达80%以上,其中不仅蕴藏着巨大的后市场维修换件需求,而且为循环再利用提供了丰富的原材料资源,因此再制造市场前景广阔。通过分析国家再制造政策导向及重型载货汽车机械式变速器再制造业务前景,简述重型载货汽车机械式变速器的功能、主要结构及零部件分类,研究重型载货汽车机械式变速器再制造流程,包括外观处理、拆解、分类、清洗、检验、修复、配送、装配工艺流程,总结出不同种类零件的再制造工艺方法,为重型载货汽车机械式变速器再制造技术研究提供依据。

关键词：再制造重型载货汽车机械式变速器资源再利用

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中值流辅助在线多示例目标跟踪

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中国图象图形学报 2013年第1期18卷 93-100页

作者：王德建张荣尹东张智瑞中国科学技术大学电子工程与信息科学系合肥230027

针对机器人演示学习中目标跟踪性能的严格要求,提出一种可以有效克服快速运动、遮挡和目标漂移的物体跟踪方法。首先计算中值流,并预测目标的位置偏移,以此计算高斯权重;然后修正搜索区域,并使用在线多示例分类器进行目标搜索,计算似然... 详细信息

针对机器人演示学习中目标跟踪性能的严格要求,提出一种可以有效克服快速运动、遮挡和目标漂移的物体跟踪方法。首先计算中值流,并预测目标的位置偏移,以此计算高斯权重;然后修正搜索区域,并使用在线多示例分类器进行目标搜索,计算似然度;最后使用贝叶斯框架对结果进行融合,使用穷举搜索得到最优的预测位置,并更新在线分类器。实验结果表明,与现有方法相比,该方法对快速运动和目标漂移具有更强的鲁棒性,而且可以达到实时跟踪。

关键词：服务机器人演示学习目标跟踪在线多示例学习中值流

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