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大数据与AI技术在磁约束聚变领域的应用与展望

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实验技术与管理 2024年

作者：张小西段思哲高宝峰迟浩桂南中国地质大学(北京)数理学院深圳大学物理与光电学院山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 上海沃橙信息技术有限公司清华大学核能与新能源技术研究院

本文综述了大数据与人工智能（AI）技术在磁约束聚变研究中的应用及未来发展潜力。大数据与AI技术的引入显著提升了聚变模拟的计算速度与精度，特别是在高维非线性问题和多尺度模拟方面取得了突破性进展。例如，机器学习 (Machine Learn... 详细信息

本文综述了大数据与人工智能（AI）技术在磁约束聚变研究中的应用及未来发展潜力。大数据与AI技术的引入显著提升了聚变模拟的计算速度与精度，特别是在高维非线性问题和多尺度模拟方面取得了突破性进展。例如，机器学习 (Machine Learning) 通过优化算法，极大加速了聚变仿真速率。结合大数据分析，研究人员能够从海量的托卡马克实验数据中分析不稳定性，优化参数配置，从而提高磁场位型的稳定性和等离子体约束性能。在聚变实验监控和控制系统中，大数据与AI技术的应用提高了系统效率与安全性。通过实时分析传感器数据，AI技术能迅速检测故障并自适应调整，保障实验安全。AI技术还在聚变装置的优化设计中取得了重要进展，不仅改进了磁场位型设计，还提升了材料性能和耐用性，推动了装置的长寿命运行。跨学科与跨装置的协作在大数据与AI技术的助力下进一步深化，促进了聚变研究的创新。AI技术还推动了智能教育与虚拟实验平台的发展，为科研人员提供了高效的学习和实验工具。未来，AI将在优化实验设计、材料生成及磁场配置方面发挥关键作用，并通过智能化教育平台培养新一代科研人才，推动聚变研究持续进步。展望未来，大数据与AI技术将在聚变研究中扮演十分重要的角色，推动磁约束聚变的早日实现。

关键词：磁约束聚变大数据人工智能模拟计算实验监控

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三维测量工业内窥镜的双目光学系统

光学精密工程 2014年第9期22卷 2337-2344页

作者：郭俊锋刘鹏焦国华鲁远甫吕建成兰州理工大学机电工程学院甘肃兰州730050 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055 深圳生物医学光电传感技术工程实验室广东深圳518055

针对国内工业内窥镜只限于观察,无法满足工件三维尺寸测量的现状,设计了一种探头外径为6mm并且可以向任意方向弯曲的三维测量工业内窥镜,并介绍了该内窥镜的双目光学系统及镜体内部结构的设计。首先,基于双目立体成像的原理,提出了一种... 详细信息

针对国内工业内窥镜只限于观察,无法满足工件三维尺寸测量的现状,设计了一种探头外径为6mm并且可以向任意方向弯曲的三维测量工业内窥镜,并介绍了该内窥镜的双目光学系统及镜体内部结构的设计。首先,基于双目立体成像的原理,提出了一种具有双物镜、单图像传感器的新型双目光学系统。其次,根据光学系统的技术要求,设计了内窥镜的头部结构。考虑到一些工件内部结构比较复杂,分别设计了内窥镜的可弯曲结构以及后部操控机构以方便一些精密工件的检测。最后,通过三维图像处理软件对待测物表面两个特征点进行长度测量试验,得到了两个特征点的间距。实验结果表明:待测物表面两个特征点的长度测量误差在±0.2mm内。该系统基本实现了工业内窥镜的三维测量功能。

关键词：工业内窥镜三维测量双目光学系统结构设计蛇骨组件

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酪氨酸激酶受体多肽片段在SPR传感芯片表面的磷酸化及其与下游蛋白的相互作用

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分析化学 2008年第10期36卷 1327-1332页

作者：李雪玲黄明辉曹慧敏陈瑶赵建龙杨梦苏中国科学院上海微系统与信息技术研究所香港城市大学深圳药用生物芯片重点实验室

胰岛素样生长因子-1受体(IGF-1R)信号转导通路与各种正常生理活动及多种疾病发生密切相关。将IGF-1R来源的未磷酸化多肽序列LYASVNPEY固定于表面等离子体共振(SPR)生物传感器专用的CM5芯片表面,以含有相应蛋白激酶的细胞裂解液进行处理... 详细信息

胰岛素样生长因子-1受体(IGF-1R)信号转导通路与各种正常生理活动及多种疾病发生密切相关。将IGF-1R来源的未磷酸化多肽序列LYASVNPEY固定于表面等离子体共振(SPR)生物传感器专用的CM5芯片表面,以含有相应蛋白激酶的细胞裂解液进行处理,利用SPR生物传感器和抗酪氨酸磷酸化抗体PY20进行酪氨酸磷酸化水平检测。结果表明:PY20能灵敏地检测多肽酪氨酸磷酸化水平变化,即能够区分不同孵育时间以及不同成分的细胞裂解液所引起的多肽酪氨酸磷酸化水平差异;研究了IGF-1R来源多肽的酪氨酸磷酸化对多肽-蛋白间相互作用的影响,证实了只存在磷酸化的多肽与其下游的胰岛素受体底物(IRS-1)相互作用,测定了此磷酸化的多肽与IRS-1的亲和常数(KA)为(2.02±0.09)×108Lmol-1、结合速率常数(ka)为(2.30±0.15)×106Lmol-1s-1以及解离速率常数(kd)为(1.14±0.13)×10-2s-1。这种新型的模拟受体的多肽酪氨酸磷酸化研究方法可用于受体磷酸化信号通路的研究以及基于这些信号通路的药物筛选研究。

关键词：表面等离子体共振生物传感器胰岛素样生长因子-1受体激酶酪氨酸磷酸化亲和力

基于准连续域束缚态介质超表面的光微流折射率传感研究

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光电工程 2023年第9期50卷 70-78页

作者：胡维东杜响刘思玉黄万霞石风华石建平李光元安徽师范大学物理与电子信息学院安徽芜湖241000 光电材料科学与技术安徽省重点实验室安徽芜湖241000 中国科学院深圳先进技术研究院广东深圳518055 中国科学院大学深圳先进技术学院广东深圳518055

准连续域束缚态(Quasi-BIC)是超表面中一种特殊共振模,具有极高的品质因子,可以极大地提高光与物质的相互作用,在荧光增强、纳米激光、光传感以及非线性光学等领域均有重要应用。本文基于我们前期对quasi-BIC产生的理论,研究quasi-BIC... 详细信息

准连续域束缚态(Quasi-BIC)是超表面中一种特殊共振模,具有极高的品质因子,可以极大地提高光与物质的相互作用,在荧光增强、纳米激光、光传感以及非线性光学等领域均有重要应用。本文基于我们前期对quasi-BIC产生的理论,研究quasi-BIC介质超表面在折射率传感方面的应用。本文给出了传感系统的基本结构,利用电子束光刻技术结合注塑工艺完成了样品光流控结构的制备,并初步测试性能。研究结果表明,得益于产生quasi-BIC的新方法,该超表面具有两个高Q值quasi-BIC共振峰(1.523μm和1.570μm,品质因子分别为3069和4071)。以四种折射率溶液(n分别为1.450/1.462/1.470/1.480)为样品的测试实验表明,两个共振峰均能完成折射率检测,灵敏度S分别为452 nm/RIU、428 nm/RIU,性能评价指标FOM分别为376.7、372,优于现有文献;共振波长和折射率之间线性度良好,展现了quasi-BIC超表面在折射率传感中的应用潜力。

关键词：超表面准连续域束缚态光微流折射率传感表面晶格共振

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肝肿瘤超声引导穿刺机器人的系统设计与控制

肝肿瘤超声引导穿刺机器人的系统设计与控制

作者：林晓锋中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

近年来,放射性粒子植入术作为一种针对恶性肿瘤的微创介入疗法,受到了诸多研究团队的关注。其释放的低剂量辐射可以使辐射主要集中在肿瘤内部。这不仅提高了放射性疗法的安全性,降低了对正常组织的伤害,同时也缩短了预后恢复的时间。然... 详细信息

近年来,放射性粒子植入术作为一种针对恶性肿瘤的微创介入疗法,受到了诸多研究团队的关注。其释放的低剂量辐射可以使辐射主要集中在肿瘤内部。这不仅提高了放射性疗法的安全性,降低了对正常组织的伤害,同时也缩短了预后恢复的时间。然而,其疗效与粒子放置的精度息息相关,而其精度又取决于医生的手术经验,具有个体差异和不稳定性。为了降低医生在手术时受到辐射的风险,同时也为了提高及稳定粒子植入的精度,本文设计了一种面向肝脏肿瘤放射性粒子植入的穿刺机器人系统。其主要内容包括以下三个部分:（1）机器人硬件系统设计本文首先分析了在该疗法上进行机器人辅助手术的流程及设计需求,并根据需求出发提出了一种穿刺机器人硬件系统。该机器人具备五个自由度的姿态控制,其中三个自由度是平移自由度,两个自由度是旋转自由度。机器人上搭载有超声探头、力传感器和光学标志球,能分别反馈超声图像、穿刺针轴向受力以及末端执行器的位置信息。（2）运动控制策略设计考虑到探头和皮肤表面的碰撞和摩擦,本文根据该系统设计了运动控制策略。该策略包含两部分内容,分别是基于人工势场法的路径规划算法和基于超声图像的接触检测算法。策略中所应用的方法,使得机器人能够自动地进行避障路径规划,并实现超声探头和皮肤表面的安全软接触。（3）机器人硬件及其控制策略的实验和评估针对以上提出的方法,本文设计了精度评估实验和运动控制实验来检验硬件系统和控制算法的效果。实验结果表示该机器人能够执行较高精度的定位,其平均误差是0.69mm,标准差是0.33mm。运动控制实验的结果显示,所设计的两种算法都能够达到预期的设计目的。另外,本文还针对穿刺过程中所受的各阶段力进行了分析。

关键词：机器人内放射疗法人工势场法运动规划

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基于ORB特征的视觉里程计与建图研究

基于ORB特征的视觉里程计与建图研究

作者：王慧国中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

对于搭载感知环境信息传感器的移动载体,其在未知环境中探索移动,能够实时地定位自身位置,并且可以完成对环境的描述,生成地图表示,这个过程叫做同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。SLAM技术是自主运动... 详细信息

对于搭载感知环境信息传感器的移动载体,其在未知环境中探索移动,能够实时地定位自身位置,并且可以完成对环境的描述,生成地图表示,这个过程叫做同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)。SLAM技术是自主运动载体的基础核心技术,对机器人的运动规划和自主任务完成都具有重要的意义。本文采用深度相机作为感知环境的传感器,它的优点就是能够同时获得彩色图像和深度图像信息,以此能够良好地恢复真实尺度的环境表示,因而其得到了广泛的应用。另外,采用基于图优化的非线性优化方式,在检测到有闭环的情况下能够通过这种优化方式得到精度更高的定位与地图。本文基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点,构建了一种同时定位与地图构建系统,该系统具备较高的精度和鲁棒性,本研究的主要理论基础和主要工作的成果如下:首先,介绍了相机模型与坐标系变换关系,详细地解释了深度相机测量原理与标定方法,为后面系统的输入数据做准备。另外,还概况地给出了基于视觉的SLAM系统框架,并阐述了各模块原理和数据传递方式。其次,阐释了SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法与FAST(Features from accelerated segment test)算法,并结合相应地描述子给出实验验证,以此作为使用ORB特征点的依据。详细论述了SLAM系统前端视觉里程计部分的工作方法,并对比PnP(Perspective-n-Point)方法与基于非线性优化方法的相机位姿轨迹。提出了结合空间点的捆集优化方法,实验验证相机轨迹的一致性。再次,通过对基于直接方法的视觉里程计的理论分析,提出了一种混合视觉里程计方法,该方法包含基于特征点的视觉里程计模块和基于直接方法的视觉里程计模块。它能够在纹理较少情况下进行定位,并通过实验验证了该方法的有效性与优越性。另外,在该方法中的关键性的点就是评估函数的给出,它能够对里程计模块的定位进行评估,评估的反馈直接影响到混合视觉里程计的跳转选择。最后,搭建了整个SLAM系统,将前述的前端模块整合到SLAM系统中,并与传统的RGB-D SLAM系统进行对比,改进的系统在数据集上表现出了更加鲁邦的性能和精度。另外,在后端建图部分,不同于以往的增量式建图方法,本文提出了一种基于全局优化轨迹反馈方法的地图创建方法,实验结果表明这种方法建立的地图具有更好的精度。更进一步,为了减少移动平台的存储负担,也为了更加有利于后面路径规划的工作,将稠密的点云地图进行了八叉树形式的表达,并在数据集以及真实环境中进行了实验验证。

关键词：同时定位与地图构建视觉里程计图优化地图创建

基于大规模WSN的电子标牌低功耗及可维护性研发

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基于大规模WSN的电子标牌低功耗及可维护性研发

作者：邱垂统中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

与传统的纸质标签相比,电子标牌可以提高购物商场的工作效率,减少出错的可能性,降低运营成本。随着人工成本的增长,越来越多的大型购物中心和超级市场将使用电子标牌系统来管理和显示产品信息。本文以电子标牌系统为载体,对无线传感器... 详细信息

与传统的纸质标签相比,电子标牌可以提高购物商场的工作效率,减少出错的可能性,降低运营成本。随着人工成本的增长,越来越多的大型购物中心和超级市场将使用电子标牌系统来管理和显示产品信息。本文以电子标牌系统为载体,对无线传感器网络（Wireless sensor network,WSN）的低功耗和可维护性进行研究,设计了基于WSN的电子标牌系统,采用低功耗的电子纸显示屏,可以达到显示内容丰富,视角好,功耗极低,能够满足电子标牌系统功能和低功耗的需求。系统的通信采用自组织分簇网络的形式,网络具有良好的可扩展性和灵活的组网特性。利用嵌入式操作系统自带的Rime协议中的确认和重传机制,实现网络的可靠传输。电子标牌系统中的终端节点由电池供电并且节点数量非常多,一旦电池能量耗尽,很难更换所有节点的电池。对于电子标牌,通常需要在不更换电池的情况下使用5年以上。另一方面,电子标牌系统要求通信具有一定的实时性,电子标牌节点需要及时地对上层节点下发的指令做出响应,因此电池寿命是电子标牌系统适用过程中的关键问题。本文提出了一种基于统计方法的低功耗睡眠调度策略,并且提出求解最优睡眠周期的算法,根据节点功耗和响应时间的期望值建立目标平衡函数,得到节点最优睡眠周期。通过合理设置节点在不同时间段采用不同的睡眠周期,在保证节点响应时间的前提下最大程度地减少节点功耗。仿真结果表明,该方法能够减少节点的能量消耗,大大增加电池使用寿命。基于WSN的电子标牌通常节点数目多,如果节点经常出现问题,维护难度较高,因此,WSN可维护性的研究对于减少维护成本具有重要意义。本文提出了一种WSN可维护性评估方法,目标在于在设计阶段尽可能提高系统的可维护性。根据可维护性的影响因素,利用证据推理与置信规则库的方法,对系统的可维护性进行了综合评估,评估结果可作为系统设计的参考,以确保软件和硬件设计的可维护性,减少后续维护成本。另外,本文设计并开发了一种可维护性辅助设备,可以快速检测系统故障,从而提高维护效率。论文最后测试了系统性能的主要参数,结果表明,本文设计的电子标牌系统功能齐全,节点通信性能好,传输可靠性高。通过比较不同传输策略下的功耗和传输延迟,电子标牌节点的电池使用寿命为5.5年,平均传输时延是7.5s,证明了本文提出的低功耗传输策略可以保证节点的电池寿命,并尽可能减少传输延迟。

关键词：电子标牌无线传感器网络低功耗可维护性

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面向城市场景的异构机器人系统协作追踪策略

面向城市场景的异构机器人系统协作追踪策略

作者：苏智龙中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

在诸如交通监控、农业生产和物流配送等场景中,机器人在执行任务的效率和可靠性上都发挥着人工不可替代的作用。面对日渐复杂的任务需求和日渐增多的任务流,使用机器人执行一些重复且危险的任务将会成为主流,机器人发挥着越来越重要的... 详细信息

在诸如交通监控、农业生产和物流配送等场景中,机器人在执行任务的效率和可靠性上都发挥着人工不可替代的作用。面对日渐复杂的任务需求和日渐增多的任务流,使用机器人执行一些重复且危险的任务将会成为主流,机器人发挥着越来越重要的作用。作为传感器平台,无人机和地面机器人在感知、负载、速度等方面有很强的互补性:无人机提供了广阔的视野和较快的移动速度,无人车提供了高清晰度的感知和可靠操作。面对一些复杂的城市场景任务需求,只靠单一种类的机器人无法完成复杂任务,异构机器人协作系统能够发挥无人机与无人车的互补优势。本研究旨在提出一种新颖的协作追踪策略,该策略使用无人机与无人车组成的异构机器人系统,更有效、更可靠的完成城市中的追踪任务。研究主要包括:（1）结合了无人机与无人车各自的优点,提出了一种异构机器人协作追踪系统。该系统由无人机系统、地面机器人系统和地面站控制台三大模块组成,能够从无人机视角很好地跟踪目标物体,并给地面机器人发送目标定位,扩大地面机器人的感知范围。（2）由于无人机具有运动灵活、机动性好、视野较高的特点,非常适合用来执行目标跟踪定位任务,本研究提出了一种使用无人机进行目标跟踪定位的方法,该方法用TLD跟踪算法在视频流中跟踪目标,获取目标的像素坐标,然后通过相机成像原理和无人机已知状态量估计出目标位置,为地面机器人提供更广阔的追踪范围。（3）本研究将不可通行区域划分成两类:障碍物类不可通行区域和悬崖类不可通行区域。针对地面机器人检测不到悬崖类不可通行区域的问题,本研究提出了一种有效的、鲁棒的数据融合算法,并提出了边缘过滤器,最后使用融合数据来导航避障。本研究提出了一种异构机器人协作追踪系统,该系统使用无人机跟踪目标物体,使用融合数据来给无人车提供导航避障信息,能够更好地完成协作追踪任务,为异构机器人系统提供了一种新的协作方式。

关键词：异构机器人系统无人机无人车目标跟踪目标定位

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面向监控场景的婴儿哭声识别

面向监控场景的婴儿哭声识别

作者：王群中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

啼哭是婴儿与外界交流的主要方式,也是人类早期语言的一种雏形。早期婴儿大部分时间处于睡眠状态,如果在婴儿睡眠期间进行哭声状态监控并进行实时提醒,能减少监护人很多不必要的看护时间,对减轻监护人的心理压力及负担有着?分重要的现... 详细信息

啼哭是婴儿与外界交流的主要方式,也是人类早期语言的一种雏形。早期婴儿大部分时间处于睡眠状态,如果在婴儿睡眠期间进行哭声状态监控并进行实时提醒,能减少监护人很多不必要的看护时间,对减轻监护人的心理压力及负担有着?分重要的现实意义。目前在国内外已经出现了一些结合摄像头或传感器使用的婴儿睡眠状态下的无人看护系统,能在婴儿醒来哭闹时发出预警。但是购买和使用额外的设备需要用户付出较高成本,另外除了结合视频监控及动作捕捉的系统识别率较高外,只进行音频监控的系统都普遍存在识别率偏低的问题。为了降低用户的使用门槛及成本,本文提出了一个基于移动端设备应用的音频监控系统,结合主流的深度学习与模式识别方法,并提供动态更新和扩展终端的识别能力,方便更多家庭用上低成本且相对高效的婴儿智能看护系统。主要工作内容有以下几个部分:1.建立监控场景下的婴儿哭声数据库,数据来自Freesound数据源,主要是个人用户在室内环境使用手机等设备录制上传的音频数据,通过用户自定义标签及分类信息收集整理了四个数据类别:婴儿哭声、婴儿笑声、背景白噪声及环境噪音。2.利用基于GMM Fisher Vector的婴儿哭声音频特征提取方法,解决由于啼哭声时长不同引起的特征向量对齐问题。过去处理特征对齐通常是截取相同长度音频或者直接使用特征均值,导致时序特征的细节分布及变化信息的丢失。GMM Fisher Vector可以从完整音频提取到等长的局部特征并最大化保留特征细节,从而提升模型的稳定性及可靠性。3.基于深度学习的婴儿哭声识别模型,相比传统的音频识别模型(VQ,DTW,GMM,HMM,RFC,SVC)能够更好地学习和检测到音频数据里的一些潜在特征,对数据扩展及特征复杂度有着更强的包容性和理解能力。4.建立移动端婴儿哭声识别系统。采用了能够感知人耳听力特征的梅尔倒谱系数(MFCC),并结合短时过零率(ZCR),短时能量均方值(RMSE)三类特征,结合GMM Fisher Vector及DNN模型,实现对婴儿哭声的高效检测及告警,同时具有离线识别及在线更新功能。

关键词：婴儿哭声音频识别实时监控深度学习机器学习