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人工智能在废水处理领域研究的发展态势分析

安全与环境学报 2024年第5期24卷 1985-1996页

作者：王田力陈伊宁李昂孙宝平首都经济贸易大学财政税务学院北京100070 首都经济贸易大学安全工程系北京100070

为深入了解人工智能技术在废水处理领域应用研究的发展态势,对1990—2023年Web of Science数据库中990篇人工智能与废水处理交叉领域文献进行了计量分析。研究结果显示,本地引用次数(Total Local Citation Score,TCLS)排名前4的期刊分别... 详细信息

为深入了解人工智能技术在废水处理领域应用研究的发展态势,对1990—2023年Web of Science数据库中990篇人工智能与废水处理交叉领域文献进行了计量分析。研究结果显示,本地引用次数(Total Local Citation Score,TCLS)排名前4的期刊分别是Process Safety and Environmental Protection、Engineering Applications of Artificial Intelligence、Water Science and Technology和Journal of Environmental Sciences;本地引用次数(Total Local Citation Score,TLCS)排名前10的期刊中有6个期刊来自于英国,其他期刊分别来自于中国、意大利、德国和美国。中国学者在该领域的发文量、TLCS全球排名第一,全球引用次数(Total Global Citation Score,TGCS)全球排名第一,体现了中国学者对人工智能与废水处理交叉领域的关注度较高。在发文量排名前10的机构中有4所来自中国,分别是北京工业大学、中国科学院、哈尔滨工业大学和清华大学,合计的发文量占前10总数的25.1%。有4名中国学者进入了发文量前10,分别为北京工业大学的Qiao J F、Wang D、Han H G以及哈尔滨工业大学的Ren N Q。通过关键词分析发现,人工神经网络是本领域的研究热点之一,利用神经网络来预测废水处理的效果是当前的热点话题。

关键词：环境工程学废水处理人工智能

基于多模态特征重组和尺度交叉注意力机制的全自动脑肿瘤分割算法

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中国激光 2024年

作者：田恒屹王瑜肖洪兵北京工商大学计算机与人工智能学院

脑肿瘤对人体危害极大，且在医学影像中体积占比小，边界模糊，可能以任何形状出现在脑区任意位置，因此给脑肿瘤分割任务带来极大挑战。本文综合脑肿瘤形态学和解剖学特点，提出一种基于多模态特征重组和尺度交叉注意力机制的全自动脑... 详细信息

脑肿瘤对人体危害极大，且在医学影像中体积占比小，边界模糊，可能以任何形状出现在脑区任意位置，因此给脑肿瘤分割任务带来极大挑战。本文综合脑肿瘤形态学和解剖学特点，提出一种基于多模态特征重组和尺度交叉注意力机制的全自动脑肿瘤分割U型网络模型(UNet with Mmultimodal Recombination Module and Scale Cross Attention, MR-SC-UNet)。MR-SC-UNet采用多任务分割框架，针对完整肿瘤(Whole Tumor, WT)、核心肿瘤(Tumor Core,TC)、增强肿瘤(Enhancing Tumor, ET)等不同子区域分割任务，设计多模态特征重组模块，使用学习到的不同权重，有效融合不同模态的信息输入，获得更具针对性的病灶特征，这与不同模态MRI影像突显不同脑肿瘤病灶子区域特征的思想一致。同时，MR-SC-UNet以UNet为基准网络，在深层跳跃连接中添加尺度交叉注意力模块，可以获取多种尺度的全局信息建模。利用公开脑肿瘤数据集进行的相关实验结果表明，MR-SC-UNet架构在WT、TC和ET的Dice均值分别可达91.13%、87.46%、87.98%，证明设计的网络可以有效利用多模态肿瘤数据信息，提取和融合不同尺度的肿瘤特征，提高脑肿瘤分割的准确性。

关键词：机器视觉多模态特征重组尺度交叉注意力机制脑肿瘤分割

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基于空间聚类的供水管线优化改造

北京工业大学学报 2024年 1468-1476页

作者：吴珊朱熹微侯本伟北京工业大学城市建设学部

在城市供水管线更新维护实践中,若按照管材、直径和建设年代等物理属性划分的改造管线组,相同管线组内通常包括许多在空间上分散、长短不一的孤立管线,更换这些管线需要频繁的服务中断和额外的资源维修成本。本研究提出一种基于空间聚... 详细信息

在城市供水管线更新维护实践中,若按照管材、直径和建设年代等物理属性划分的改造管线组,相同管线组内通常包括许多在空间上分散、长短不一的孤立管线,更换这些管线需要频繁的服务中断和额外的资源维修成本。本研究提出一种基于空间聚类划分管线组的管线优化改造框架,目的是减少更换方案中分散的孤立管线数。该框架根据管线破损点的空间自相关分析划分空间网格,然后将网格内的管线进一步按管径分组,构成待更换的候选管线组;利用基因表达式编程方法和管径、管龄和管长属性参数建立管线破损数失效模型,预测管线组未来的破损数;以最小化破损数为目标函数,年度预算为约束条件,建立管线优化改造的数学模型。将本文方法应用于实例管网,对比了空间聚类、属性聚类、基于风险排序3种不同方法得到的管线更换方案;结果表明,与其他两种方法相比,基于空间聚类的方法将空间分散的孤立管线数分别减少36.7%和64.6%。该框架可为制定更具成本效益的供水管线改造方案提供参考。

关键词：供水管网更新改造空间聚类失效模型优化模型管线分组

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用于VOCs消除的功能材料研究进展

中国材料进展 2024年第7期43卷 579-592页

作者：冯远杨振钰刘雨溪戴洪兴邓积光中国石化催化剂有限公司工程技术研究院北京101111 北京工业大学材料科学与工程学院北京100124

随着经济快速发展,人类活动产生的挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)不仅会破坏大气环境,还会严重危害人体健康。在治理VOCs废气的典型技术中,吸附法、等离子体法、催化燃烧法、光催化氧化法等均具有良好的应用前景。材料... 详细信息

随着经济快速发展,人类活动产生的挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)不仅会破坏大气环境,还会严重危害人体健康。在治理VOCs废气的典型技术中,吸附法、等离子体法、催化燃烧法、光催化氧化法等均具有良好的应用前景。材料性能是影响VOCs治理效率的关键因素,不同的技术原理使材料制备和优化方向存在差异,如吸附法需重视所选材料的孔道结构等与VOCs分子尺寸、性质的关系;等离子体法要强化催化剂与等离子体的协同作用;催化燃烧法涉及材料的氧化还原能力;光催化氧化法则是材料对光能的有效转化能力等。所以,明确各类技术中所用功能材料的改进重点,才能为相关材料的设计提供思路,大幅改善VOCs消除的效率。最后,对用于VOCs消除的材料研发提出了更高要求,包括具有良好抗中毒性能的材料、可协同消除多组分污染物的材料、取长补短的组合技术以及资源化利用技术。

关键词：挥发性有机物吸附等离子体催化燃烧光催化功能材料

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高油高盐对餐厨废水厌氧发酵性能的影响研究

北京工业大学学报 2024年

作者：宋晓晔韩双郝志煊北京工业大学环境与生命学部

本研究采用批式试验，通过控制调和油和氯化钠的添加量，探究不同油脂和盐分对模拟餐厨废水中温（35 ℃）厌氧发酵过程有机物去除、甲烷产量等性能的影响及微生物群落演替。试验结果表明：与未添加油盐的对照组相比，油（8 g/L和10 g/L... 详细信息

本研究采用批式试验，通过控制调和油和氯化钠的添加量，探究不同油脂和盐分对模拟餐厨废水中温（35 ℃）厌氧发酵过程有机物去除、甲烷产量等性能的影响及微生物群落演替。试验结果表明：与未添加油盐的对照组相比，油（8 g/L和10 g/L）和盐（9 g/L和12 g/L）的添加均造成厌氧系统恶化；然而，当8 g/L油脂和9 g/L盐共存时可缓解油或盐的胁迫作用，与相同含量油脂或盐分单独存在的实验组相比，甲烷产量分别提高了28.76%和30.45%，这可能是因为油及其降解产物长链脂肪酸（LCFAs）包裹在细胞表面充当高渗透压的缓冲液，同时结合Na+和Ca2+形成沉淀，从而减弱了Na+和LCFAs的危害，富集了葡萄糖降解菌—放线菌门、乙酸型甲烷鬃菌属和氢型甲烷杆菌属，从而提高甲烷产量。与单独油盐组相比，进一步增加油盐共存的质量浓度后（如8 g/L油和12 g/L盐或10 g/L油和9 g/L盐），甲烷产量降低更明显，这可能是由于Na+导致的细胞破裂和酶失活依靠油的缓冲作用无法缓解，且放线菌门和产甲烷菌丰度降低，抑制有机物甲烷化。因此，8 g/L油脂和9 g/L盐共存可以缓解单独油盐的抑制性作用，可对有较高油盐含量餐厨废水用于厌氧发酵产甲烷过程的条件控制提供一定的理论依据。

关键词：高油高盐甲烷产量餐厨废水挥发性脂肪酸微生物群落演替

特征注意力Transformer模块在3D唇语序列身份识别中的应用

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计算机工程与应用 2024年第7期60卷 141-146页

作者：骈鑫洋王瑜张洁北京工商大学人工智能学院北京100048 北京科技大学自动化学院北京100083

唇语行为是一种新兴起的生物特征识别技术,三维(three-dimensional,3D)唇语点云序列因包含真实嘴唇空间结构和运动信息,已成为个体身份识别的重要生物特征。但是,3D点云的无序与非结构化的特点导致时空特征的提取非常困难。为此,提出一... 详细信息

唇语行为是一种新兴起的生物特征识别技术,三维(three-dimensional,3D)唇语点云序列因包含真实嘴唇空间结构和运动信息,已成为个体身份识别的重要生物特征。但是,3D点云的无序与非结构化的特点导致时空特征的提取非常困难。为此,提出一种深度学习网络模型,用于3D唇语序列身份识别。该网络采用四层改进的PointNet++作为网络骨干,以分层方式抽取特征,为了学习到更多包含身份信息的时空特征,设计一种动态唇特征注意力Transformer模块,连接于PointNet++网络每一层之后,可以学习到不同特征图之间的相关信息,有效捕捉视频序列不同帧的上下文信息。与其他注意力机制构建的Transformer相比,提出的Transformer模块具有较少的参数,在S3DFM-FP和S3DFM-VP数据集上进行的实验表明,提出网络模型在3D唇语点云序列的身份识别任务中效果显著,即使在不受姿态约束的S3DFM-VP数据集中也表现出良好的性能。

关键词：说话人识别 Transformer PointNet++ 三维唇语点云

孕前和孕期高脂饲料喂养对新生大鼠肠道菌群的影响

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现代预防医学 2024年第4期51卷 697-704页

作者：胡卓杨倩魏宇辰蔡夏夏党秦豫朱砚荻张亚迪陈朝阳余焕玲首都医科大学公共卫生学院营养与食品卫生学系

目的探讨孕前和孕期高脂饲料喂养对新生大鼠肠道菌群的影响。方法 12只3周龄无特定病原体(Specific Pathogen Free, SPF)级雌性Sprague-dawley(SD)大鼠，适应性喂养一周后，按体重随机分为对照组与高脂组，孕前分别用基础饲料与高脂饲... 详细信息

目的探讨孕前和孕期高脂饲料喂养对新生大鼠肠道菌群的影响。方法 12只3周龄无特定病原体(Specific Pathogen Free, SPF)级雌性Sprague-dawley(SD)大鼠，适应性喂养一周后，按体重随机分为对照组与高脂组，孕前分别用基础饲料与高脂饲料喂养至12周龄，与同周龄SPF级雄性SD大鼠合笼，次日观察到阴道栓或阴道涂片中发现精子后，判定受孕。孕鼠单笼饲养，孕期的饲料与孕前相同。收集出生后第0.5天(postnatal day 0.5,PD 0.5)仔鼠，称量体重，采集肠道组织并称量质量，计算肠道系数；进行回肠和结肠组织病理和相关基因检测；提取肠道内容物的细菌总DNA,通过16S rRNA测序分析肠道菌群。采用t检验或Mann-Whitney U检验分析数据。结果与对照组相比，高脂组PD 0.5仔鼠体重、肠道质量、肠道系数无显著改变(t=-0.682,P=0.499;t=0.269,P=0.790;t=0.674,P=0.506);肠道病理形态无改变；结肠闭合蛋白-1(Claudin-1)、溶菌酶(Lysozyme)、再生胰岛衍生蛋白3伽马(regenerating islet derived protein 3 gamma, Reg3γ)和α-防御素5(Alpha-defensin 5)的基因表达水平显著增加(t=-3.136,P=0.011;t=-3.303,P=0.019;t=-3.093,P=0.011;t=-3.575,P=0.005);肠道菌群的α多样性和β多样性无显著改变(t=-1.407,P=0.190;t=-1.410,P=0.189;t=-2.017,P=0.071;U=6.000,P=0.055;F=1.030,P=0.141);肠道瘤胃球菌属、考拉杆菌属、Lachnospiracea＿incertae＿sedis、韦荣氏球菌属、黄杆菌属和Bacteroides＿sp.＿SLC1-38的丰度显著增加(U=3.500,P=0.013;U=7.000,P=0.050;U=6.000,P=0.022;U=6.000,P=0.022;U=7.000,P=0.050;U=3.000,P=0.007);线性判别分析效应量(Linear discriminant analysis Effect Size, LEfSe)分析表明高脂组中对差异影响贡献较大的物种有埃希氏菌属/志贺氏菌属、瘤胃球菌属、考拉杆菌属、Lachnospiracea＿incertae＿sedis和Bacteroides＿SP.＿SLC1-38。结论孕前和孕期高脂饲料喂养导致PD 0.5仔鼠肠道代谢相关菌和致病菌的丰度增加。

关键词：高脂饮食子代肠道菌群 16S rRNA

基于有效感受野和注意力融合机制的脑肿瘤全自动分割

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中国医学物理学杂志 2024年第5期41卷 563-570页

作者：邹祥王瑜肖洪兵杨迪北京工商大学计算机与人工智能学院北京100048 中工国际工程股份有限公司北京100048

深度学习在医学图像分割领域取得了显著成果,但其在脑肿瘤分割任务中,仍面临感受野不足、冗余信息过多、信息丢失等问题;为此,本研究提出一种基于编-解码结构的脑肿瘤分割网络模型(EAU-Net)。EAU-Net采用有效感受野拓展模块和注意力融... 详细信息

深度学习在医学图像分割领域取得了显著成果,但其在脑肿瘤分割任务中,仍面临感受野不足、冗余信息过多、信息丢失等问题;为此,本研究提出一种基于编-解码结构的脑肿瘤分割网络模型(EAU-Net)。EAU-Net采用有效感受野拓展模块和注意力融合模块改善脑肿瘤分割网络感受野不足与冗余信息过多带来的不利影响;同时,引入基于倒残差结构的瓶颈重采样模块,有效避免上下采样时造成的信息损失,并采用深度卷积降低网络的计算量。在BraTS2020数据集上的实验结果表明,EAU-Net获得最优的分割精度,验证了其在脑肿瘤分割任务中的可行性和有效性。

关键词：脑肿瘤分割 EAU-Net 有效感受野拓展模块注意力融合模块倒残差结构

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LRAE-Unet:轻量级MRI脑肿瘤全自动分割网络

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中国医学物理学杂志 2024年第1期41卷 43-49页

作者：林嘉豪王瑜肖洪兵孙梅北京工商大学人工智能学院北京100048

提出一种轻量级脑肿瘤全自动分割网络,即轻量级残差注意力增强网络(LRAE-Unet)。首先采用轻量级残差模块解决网络层数增加时出现的梯度消失和网络退化问题;其次采用轻量级自注意力模块抑制输入图像中的不相关区域,同时突出特定局部区域... 详细信息

提出一种轻量级脑肿瘤全自动分割网络,即轻量级残差注意力增强网络(LRAE-Unet)。首先采用轻量级残差模块解决网络层数增加时出现的梯度消失和网络退化问题;其次采用轻量级自注意力模块抑制输入图像中的不相关区域,同时突出特定局部区域的显著特征;最后通过增强视野平均池化模块减少特征图的空间,节省计算资源,控制网络过拟合现象。在BraTS 2019数据集的测试结果显示LRAE-Unet在完整肿瘤、肿瘤核心与增强肿瘤区域的Dice相似系数为91.24%、88.64%与88.32%,证明使用LRAE-Unet进行脑瘤分割具有可行性与有效性。

关键词：脑肿瘤 LRAE-Unet 轻量级残差模块轻量级自注意力模块平均池化模块