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南极和格陵兰岛GPS连续台站背景噪声时空特性

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地球物理学报 2024年第1期67卷 63-76页

作者：潘元进张小红吴奇文焦佳爽丁浩沈嗣钧武汉大学测绘学院武汉430079 湖北珞珈实验室武汉430079 武汉大学中国南极测绘研究中心武汉430079 大地测量与地球动力学国家重点实验室武汉430077

基于GPS观测数据获取的陆地垂向运动对研究现今两极区域的冰川质量变化具有重要的科学意义.受地表环境负荷对GPS时间序列中背景噪声空间异质性的影响,在利用GPS时间序列获取垂向速度场时,估计结果存在较大不确定度.本文针对南极和格陵... 详细信息

基于GPS观测数据获取的陆地垂向运动对研究现今两极区域的冰川质量变化具有重要的科学意义.受地表环境负荷对GPS时间序列中背景噪声空间异质性的影响,在利用GPS时间序列获取垂向速度场时,估计结果存在较大不确定度.本文针对南极和格陵兰岛区域的GPS连续观测时间序列中背景噪声的空间特性对速度场及其不确定度的影响问题,利用地表环境负荷模型(包括大气、非潮汐海洋和水文负荷)和重力卫星GRACE/GRACE-FO观测数据反演的地表弹性形变对GPS时间序列进行了改正.通过对改正前后的数据进行背景噪声特性分析,揭示出修正环境负荷形变能够有效降低极区GPS时间序列背景噪声幅度,但是大气和非潮汐海洋负荷改正造成了大多数台站背景噪声谱指数的减小,南极和格陵兰岛分别约为其GPS台站总数的46.1%和84.6%,直接导致了对GPS速度不确定度估计的改善效果不明显.对背景噪声空间异质性的研究结果表明,极区台站的背景噪声参数主要表现为随纬度变化的空间特性.

关键词： GPS GRACE/GRACE-FO 环境负荷 GPS背景噪声

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中国真菌感染管理政策解读

中华实用儿科临床杂志 2024年第1期39卷 7-9页

作者：冯佳佳孔维华林丽开武汉大学医院管理研究所/武汉大学中南医院武汉430071

侵袭性真菌病的发病呈现上升趋势, 真菌耐药问题也逐渐引起了全球关注。2022年世界卫生组织制定了第1份真菌病原体清单, 鼓励各国提高其真菌学诊断能力, 管理真菌感染并进行监测。我国作为全球最早发布和实施遏制细菌耐药国家行动计划... 详细信息

侵袭性真菌病的发病呈现上升趋势, 真菌耐药问题也逐渐引起了全球关注。2022年世界卫生组织制定了第1份真菌病原体清单, 鼓励各国提高其真菌学诊断能力, 管理真菌感染并进行监测。我国作为全球最早发布和实施遏制细菌耐药国家行动计划的国家之一, 始终高度重视包括真菌在内的微生物耐药控制问题和抗菌药物管理, 在完善真菌病防治相关法律法规体系、加强抗真菌药物临床应用管理、提升真菌病诊疗能力和诊疗规范化水平、建立健全真菌感染及耐药监测和评估体系等方面开展了一系列工作, 取得了阶段性成效。未来, 我国在新一轮遏制微生物耐药国家行动计划的指引下, 将进一步提高真菌病诊疗水平, 减少真菌病的发生及真菌耐药性的传播。

关键词：真菌感染抗真菌药物政策

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知识产权司法保护专门化与企业数字创新

系统工程理论与实践 2024年第5期44卷 1501-1521页

作者：郑攀攀庄子银武汉大学经济与管理学院武汉430072 湖北大学商学院武汉430062

文章以2008–2020年A股上市公司为研究对象,创新性地构建企业数字创新指数,实证检验了知识产权法院设立带来的“知识产权司法保护专门化效应”对企业数字创新的影响.研究发现:1)知识产权法院设立对企业数字创新具有显著促进效应;2)知识... 详细信息

文章以2008–2020年A股上市公司为研究对象,创新性地构建企业数字创新指数,实证检验了知识产权法院设立带来的“知识产权司法保护专门化效应”对企业数字创新的影响.研究发现:1)知识产权法院设立对企业数字创新具有显著促进效应;2)知识产权法院设立主要促进企业数字商业模式创新;3)知识产权法院设立会通过优化数字创新司法环境、降低数字创新溢出损失及缓解企业外部融资约束等机制促进企业数字创新;4)知识产权法院设立对小规模、非国有及低竞争行业企业数字创新的促进作用更为显著;5)知识产权法院设立显著提升了数字创新(尤其是数字商业模式创新)企业的市场价值.

关键词：知识产权司法专门化数字创新文本识别

基于范艾伦卫星观测数据的地球辐射带电子能谱分布的统计分析

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空间科学学报 2024年第3期44卷 446-457页

作者：王建行项正马新郭德宇董俊虎刘阳希子胡景乐倪彬彬武汉大学空间物理系武汉430072

利用范艾伦卫星2014年至2018年观测的高精度电子能谱数据,统计分析了不同辐射带高能电子能谱类型的时空分布特征.结果表明,辐射带电子能谱主要被分为三类:指数分布能谱、幂律分布能谱和反转能谱.指数分布能谱通常在等离子体层以外占主... 详细信息

利用范艾伦卫星2014年至2018年观测的高精度电子能谱数据,统计分析了不同辐射带高能电子能谱类型的时空分布特征.结果表明,辐射带电子能谱主要被分为三类:指数分布能谱、幂律分布能谱和反转能谱.指数分布能谱通常在等离子体层以外占主导地位.幂律分布能谱通常在磁暴的主相出现在高L处,并逐渐转移到低L处.在地磁活动平静时期,幂律分布能谱在高L处存在时间更长,占比更多.反转能谱在等离子体层内L>2.5处占主导地位,随着等离子体层层顶升高,反转能谱增加,指数分布能谱减少.在长时间的地磁活动平静年份,辐射带电子反转能谱局地峰值(约2 MeV)附近的电子通量明显较低,反转能谱占比较少.辐射带电子能谱类型对等离子体层层顶和地磁活动依赖性的统计分析表明,反转能谱发生率的峰值位置约位于L=(L_(pp)–2)(L_(pp)为等离子体层层顶位置),指数分布能谱发生率的峰值约位于L=(L_(pp)+1.5),幂律分布能谱的出现与电子的注入密切相关.磁暴越剧烈,反转能谱被指数分布能谱取代的L范围越广泛.在平静时期,由于等离子体嘶声的散射作用,等离子体层层顶内的指数分布能谱被反转能谱取代.本文给出了辐射带电子能谱类型长期的时空分布特征,可以为辐射带动态建模和高能电子通量预报提供理论参考.

关键词：辐射带电子能谱范艾伦探测器地磁活动等离子体层层顶

用于组织病理图像分类的端到端注意力池化方法

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第7期49卷 1070-1078,F0002页

作者：刘娟左志群陈玉琦肖笛庞宝川曹得华武汉大学计算机学院人工智能研究所湖北武汉430072 武汉大学兰丁病理诊断人工智能中心湖北武汉430072

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图... 详细信息

近年来,有很多基于深度学习的分类模型被提出。由于组织病理图像的尺寸极大,现有方法一般先将其切割为很多等尺寸的小图像块(切块),再构建分类模型。分类模型首先提取各切块的特征,然后采用池化等方法将各切块特征融合为整个病理组织图像的特征表示,并对图像进行分类。其中切块特征的提取与后续的特征融合与分类过程互相独立,导致模型无法根据后续的分类结果反馈自适应学习切块特征,因此无法确保得到最有利于图像分类的特征。为解决上述问题,提出了一种基于切块打分模型的端到端注意力池化的病理图像分类方法。首先,基于多示例学习方法构造一个切块打分模型对每个切块进行打分,根据得分选择部分切块;然后,再采用注意力池化机制融合被选的部分切块的特征构建分类模型。同时,根据病理图像特点,提出在注意力池化机制中采用自定义的平方平均函数进行权重归一化,使阳性病理图像中得分高的切块获得更多关注,让分类结果具有更好的可解释性。在公开的CAMELYON16和BACH数据集上分类的F1分数分别达到了0.644和0.593,结果表明,深度学习模型中采用所提出的端到端注意力池化方法比采用其他池化方法可达到更优的分类性能,这证明了所提方法在病理图像分类应用中的有效性。

关键词：组织病理图像分类注意力池化端到端模型切块打分归一化函数

基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估

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地球信息科学学报 2024年第4期26卷 1075-1092页

作者：桂志鹏丁劲宸刘宇航陈欢吴华意武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过... 详细信息

个体社会经济水平评估对于商业决策、城市规划和公共卫生具有重要的应用价值。但现有方法多依赖定位数据和呼叫详单记录构建出行位置和手机业务特征集合,未充分考虑个体出行的语义上下文,难以从动机与需求层面理解出行行为,导致建模过程可解释性不足。为此,本文提出一种基于轨迹活动语义挖掘的个体社会经济水平评估方法,通过显式提取居住、购物、餐饮、娱乐、消费喜爱度与探索欲6类消费模式,从消费能力与意愿角度刻画个体社会经济水平,提高评估方法的可解释性。(1)通过网格化的语义地图为停留点赋予出行语义上下文,并划分居住、购物、餐饮、娱乐4类活动的停留点集合;(2)计算4类活动的时间熵、旋转半径和活动区域经济水平等时空语义特征,并通过结构方程模型筛选特征计算各类消费模式价值;(3)使用极端随机森林决策个体社会经济水平。本文基于深圳市635名个体2019年4—11月的私家车轨迹数据开展实验,通过核心商圈、劳动密集型工厂、高档住宅与城中村等典型场景筛选高低社会经济水平人群,验证了方法有效性;此外,对高低社会经济水平群体的出行时空分布和工作强度开展可视化分析,探讨了群体间的出行模式差异。本文方法可为人地交互视角下的人口统计属性建模提供参考。

关键词：社会经济水平轨迹数据挖掘出行语义结构方程模型随机森林消费模式活动模式差异

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引力透镜时间延迟研究进展

科学通报 2024年第1期69卷 80-95页

作者：廖恺武汉大学物理科学与技术学院武汉430072

引力透镜效应是天文学研究经常用到的重要工具.这个效应中一个有趣的现象是同一天体源在某些情形下能够产生多个像.这些像依次到达地球并被人们观测到.它们之间的到达时间差称为时间延迟,携带着丰富的天文学信息.针对不同的天体源,人们... 详细信息

引力透镜效应是天文学研究经常用到的重要工具.这个效应中一个有趣的现象是同一天体源在某些情形下能够产生多个像.这些像依次到达地球并被人们观测到.它们之间的到达时间差称为时间延迟,携带着丰富的天文学信息.针对不同的天体源,人们发展出特定的观测策略和算法来测量时间延迟.传统的时间延迟观测源为透镜化的类星体.它们的时间延迟是通过对比光变曲线来测量的.在韦布望远镜时代,类星体时间延迟将给出准确的哈勃常数测量值,以期解决当前“哈勃常数争论”.同时,随着时域天文学时代的开启,透镜化的瞬变源,例如各类型的超新星、伽马射线暴及其余辉、快速射电暴和引力波也将被人们大量观测到.对于这些源,时间延迟测量有可能变得更加容易和准确.瞬变源透镜系统将带给我们更多关于引力本性、暗物质性质以及宇宙膨胀的信息.本文基于国内外在时间延迟领域的最新研究进展,介绍了时间延迟的测量方法、测量现状以及它在检验基础物理、研究天体物理和宇宙学方面的应用.

关键词：引力透镜时间延迟类星体瞬变源宇宙学

新型纳米睫状神经营养因子复合物玻璃体腔注射对食蟹猴眼部的安全性——形态学评价

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中华实验眼科杂志 2024年第7期42卷 613-620页

作者：张天璐刘一帆沈吟武汉大学人民医院眼科中心武汉430060 武汉大学医学研究院武汉430071

目的评估一种新型纳米神经营养因子复合物(NP-CNTFs)在非人灵长类动物眼内应用的安全性。方法利用纳米工艺制备包裹睫状神经营养因子(CNTF)的纳米粒。选取3只成年雄性食蟹猴,单眼玻璃体腔注射10μl NP-CNTFs(1μg/μl)作为NP-CNTFs组,... 详细信息

目的评估一种新型纳米神经营养因子复合物(NP-CNTFs)在非人灵长类动物眼内应用的安全性。方法利用纳米工艺制备包裹睫状神经营养因子(CNTF)的纳米粒。选取3只成年雄性食蟹猴,单眼玻璃体腔注射10μl NP-CNTFs(1μg/μl)作为NP-CNTFs组,对侧眼注射等体积磷酸盐缓冲液作为对照组。在注射前、注射后第3天和第7天,对食蟹猴行常规眼前节检查以评估结膜充血、前房闪辉及前房细胞等眼部症状并评分;采用彩色眼底照相观察眼底情况;采用频域光学相干断层扫描(SD-OCT)检测视网膜形态结构及厚度。结果所制备NP-CNTFs粒径为(317±3)nm,多分散性指数为0.042±0.015,Zeta电位为(-38.9±0.7)mV,具备较好的稳定性、生物利用度和生物相容性。眼前节检查显示,NP-CNTFs组在注射后第3天表现出较对照组稍明显的结膜充血、前房闪辉和前房细胞,但在注射后第7天基本恢复正常。NP-CNTFs组与对照组注射后第3天眼前节症状评分分别为(2.67±0.88)和(1.00±0.58)分,注射后第7天分别为(0.67±0.33)和(0.33±0.33)分,组间比较差异均无统计学意义(t=2.50、1.00,均P>0.05)。彩色眼底照相结果显示,NP-CNTFs组和对照组在注射后第7天眼底均正常,未见玻璃体混浊、玻璃体出血、视网膜出血或视盘水肿等异常改变。SD-OCT结果显示,NP-CNTFs组和对照组在注射后第7天均未见明显视网膜组织学改变。NP-CNTFs组和对照组视网膜神经纤维层厚度分别为(107.67±0.88)和(111.00±3.22)μm,黄斑中央凹厚度分别为(255.67±2.03)和(254.67±3.84)μm,组间比较差异均无统计学意义(t=1.43、0.50,均P>0.05)。结论新型纳米药物NP-CTNFs在食蟹猴眼内应用的安全性较好。

关键词：纳米粒睫状神经营养因子食蟹猴安全性评估

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自适应异构联邦学习

中国图象图形学报 2024年第7期29卷 1849-1860页

作者：黄文柯叶茫杜博武汉大学计算机学院武汉430072

目的模型异构联邦学习由于允许参与者在不损害隐私的情况下独立设计其独特模型而受到越来越多的关注。现有的方法通常依赖于公共共享的相关数据或全局模型进行通信,极大地限制了适用性。且每个参与者的私有数据通常以不同的分布收集,... 详细信息

目的模型异构联邦学习由于允许参与者在不损害隐私的情况下独立设计其独特模型而受到越来越多的关注。现有的方法通常依赖于公共共享的相关数据或全局模型进行通信,极大地限制了适用性。且每个参与者的私有数据通常以不同的分布收集,导致数据异构问题。为了同时处理模型异构和数据异构,本文提出了一种新颖的自适应异构联邦学习方法。方法给定一个随机生成的输入信号(例如,随机噪声),自适应异构联邦学习直接通过对齐输出逻辑层分布来实现异构模型之间的通信,实现协作知识共享。主要优势是在不依赖额外相关数据收集或共享模型设计的情况下解决了模型异构问题。为了进一步解决数据异构问题,本文提出了在模型和样本层面上进行自适应权重更新。因此,自适应异构联邦学习(adaptive heteogeneous federated learning,AHF)允许参与者通过模型输出在无关数据上的差异和强调“有意义”的样本来学习丰富多样的知识。结果通过在不同的联邦学习任务上使用随机噪声输入进行通信,进行了广泛的实验,显示出比竞争方法更高的域内精确度和更好的跨域泛化性能。结论本文方法提供了一个简单而有效的基准,为异构联邦学习的未来发展奠定基础。

关键词：联邦学习(FL) 模型异构数据异构随机噪声异构联邦学习