Worldwide, skin cancer prevalence necessitates accurate diagnosis to alleviate public health burdens. Although the application of artificial intelligence in image analysis and pattern recognition has improved the accuracy and efficiency of early skin cancer diagnosis, existing supervised learning methods are limited due to their reliance on a large amount of labeled data. To overcome the limitations of data labeling and enhance the performance of diagnostic models, this study proposes a semi-supervised skin cancer diagnostic model based on Self-feedback Threshold Focal Learning (STFL), capable of utilizing partial labeled and a large scale of unlabeled medical images for training models in unseen scenarios. The proposed model dynamically adjusts the selection threshold of unlabeled samples during training, effectively filtering reliable unlabeled samples and using focal learning to mitigate the impact of class imbalance in further training. The study is experimentally validated on the HAM10000 dataset, which includes images of various types of skin lesions, with experiments conducted across different scales of labeled samples. With just 500 annotated samples, the model demonstrates robust performance (0.77 accuracy, 0.6408 Kappa, 0.77 recall, 0.7426 precision, and 0.7462 F1-score), showcasing its efficiency with limited labeled data. Further, comprehensive testing validates the semi-supervised model’s significant advancements in diagnostic accuracy and efficiency, underscoring the value of integrating unlabeled data. This model offers a new perspective on medical image processing and contributes robust scientific support for the early diagnosis and treatment of skin cancer.
The monopile-friction wheel composite foundation is an innovative offshore wind turbines (OWTs) foundation type for its good bearing properties and anti-erosion advantages. The local scouring is a non-negligible challenge by moving surrounding soils away till even some engineering disasters. To explore this kind of unfavorable effects, we model the response of scouring to the bearing capacity of the composite foundation by means of laboratory flume tests. Furthermore, the influence of different loading sequences (i.e., T→H or H→T) is considered, and the failure envelopes are also obtained. On this basis, a 3D finite element model is established to investigate the impact of key scouring parameters and different loading point heights on the bearing capacity. The conclusions are as follows: local scouring can significantly reduce the bearing capacity; the scouring depth has the most significant effect, followed successively by the scouring angle and extent; compared with pure horizontal foundations, the ultimate torsional bearing capacity of the foundations under the combined T→H loading sequence decreases by about 1.95%–11.1%, while the horizontal bearing capacity under the combined H→T loading sequence decreases by about 0.82%–1% compared with pure torsional foundations; the loading point height has noticeable effects on the lateral resistance for the composite foundation.
This paper deals with the parameter identification and nonlinear analysis of the nonlinear dynamical system in glycerol metabolism. Firstly, the nonlinear dynamical system for the continuous bio-dissimilation process of glycerol is established. A parameter identification problem is given, which takes the nonlinear ordinary differential equations of the continuous fermentation process as steady-state constrains. By using the sequential quadratic programming algorithm, the optimal parameters are obtained. The results show that the parameter identification optimization model of the nonlinear dynamical system can obtain more accurate parameters. Secondly, the calculation of the equilibrium points and stability analysis of the nonlinear dynamical system are carried out. The equilibrium points are calculated by the symbolized real root isolation method, and the stability of equilibrium points is estimated according to the stability theory of almost linear system.
为鉴定控制谷子抽穗的关键基因,通过甲基磺酸乙酯(ethyl methyl sulfonate,EMS)诱变谷子参考基因组测序品种豫谷1号,获得遗传稳定的谷子超早抽穗突变体jt1242-14b.与豫谷1号相比,jt1242-14b抽穗期明显提前,茎秆变细,叶片变窄、变短.遗传分析表明,突变性状受隐性单基因控制.以SSR41(父本)、jt1242-14b(母本)和F2群体进行突变基因定位,结果表明,该基因位于第9号染色体,在分子标记In4746和In9-11之间的4 447 kb之内.进一步测序比对分析发现突变位点位于PHYB基因内部,因此,PHYB很可能是该早熟突变体的目标基因.本研究为谷子早抽穗基因克隆及PHYB基因功能研究提供材料基础.
为探究量子点敏化太阳能电池(QDSSCs)中光阳极薄膜材料的最佳制备条件,通过一步高温水热法合成p型NiO纳米颗粒,并采用超声法将其制备成NiO浆料,丝网印刷在导电玻璃上以形成NiO薄膜.NiO薄膜可作为量子点敏化太阳能电池的光电阴极,结合Cu2S对电极和多硫化物电解质组装成太阳能电池.通过对不同膜厚NiO光电阴极薄膜的研究及反复测试,结果表明:当NiO薄膜材料膜厚为21 μm时该电池存在最高的光电转换效率.
针对直流放电尘埃等离子体实验中介质球大颗粒的复杂运动现象,采用理论分析和数值模拟,研究了鞘层深处介质球颗粒的电性和带电量问题.研究结果表明,鞘层深处带电大颗粒的电性和带电量与以往人们广泛研究的悬浮在鞘层边界附近的小颗粒完全不同.当颗粒与极板间距小于8.2 mm时,颗粒带正电;通过修正离子充电电流,计算得到半径为250μm的颗粒在放电电压为U=-280 V时带电量约Q=5.2×106 e,计算结果验证了前期实验测量结果.
将核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)与正电子发射断层成像(positron emis-sion computed tomography,PET)进行融合,可以实现阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)的预防与诊断.提出了基于3D ISobel与双目标海洋捕食者的结构张量(ISobel and double-objective marine predator algorithm based on structure tensor,IST)分解算法,提高了分解的可靠性与稳定性,使细节信息充分表达.提出了联合三维拉普拉斯加权能量的迹值相位一致性(joint weight sum of 3d energy and modified laplacian and trace phase congruency,ETPC)的边缘区融合规则,充分描述了融合图像局部区域特征分布.融合结果表明,基于改进结构张量的三维PET/MRI图像融合算法解决了结构张量分解欠缺可靠性、融合图像细节信息不充分、局部特征描述不完善的问题,在主观评价和客观评价方面都要优于其他的空间域和变换域的融合方法.
为发现具有新结构和显著药理作用的化合物,以异色瓢虫内生真菌木贼镰刀菌Fusarium equi-seti 为研究对象,采用现代分离手段,从其次级代谢产物中分离鉴定出3种化合物1、2和3.其中化合物1(equisetin)和2(epi-equisetin)是一对差向异构体,3(6-methoxy-droperylene)属于甾体类.体外蛋白质酪氨酸磷酸酶1B(PTP1B)抑制活性测试结果表明,化合物1和2对PTP1B具有一定的抑制活性,IC50值分别为(8.73 士 0.03)、(12.88±0.16)μg/mL.为新型PTP1B抑制剂的研发提供了潜在的药物先导化合物.
为评定高效液相色谱法测定远志中黄曲霉毒素B1含量的不确定度,依据国家计量技术规范JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》,对随机选取的6个远志样品,建立数学模型,从标准溶液稀释、样品称量、样品最终定容体积和仪器测定重复性等方面分析不确定度来源,量化不确定度分量,计算合成不确定度和扩展不确定度.实验结果表明远志中黄曲霉毒素B1测定结果合成标准不确定度为0.016 39 μg/kg,扩展不确定度0.032 78 μg/kg.不确定度评定结果表明:HPLC法对远志中黄曲霉毒素B1含量的测定数据可靠,远志中黄曲霉毒素B1含量的测量不确定度主要来源于重复性实验、标准曲线的拟合、液相色谱仪的使用.
针对同时含有不可观和不可控事件的离散事件系统禁止状态问题,提出了一种基于整数线性规划的控制器综合方法.首先,依据Petri网的结构特性构建所有不可观变迁及不可控变迁需满足的线性约束条件集合,将给定约束条件抽象为整数线性规划问题.其次,通过求解整数线性规划问题得到允许线性约束.最后,基于库所不变量的方法设计控制器并将转换后的允许线性约束综合到Petri网中.实验仿真表明提出的方法简单高效,能够保障系统不进入禁止状态,对离散事件系统监控问题具有理论指导意义.
基于深度学习的目标检测已经在交通、军事等多个领域得到了广泛研究,并取得了显著成果.为进一步研究其在医学图像诊断中的可用性,提出将目标检测算法的2类经典模型SSD和Faster RCNN应用于肺癌病理图像的病灶检测.实验对比发现,Faster RCNN平均处理1张图像所消耗的时间大概是SSD时长的4.6倍,但其识别准确度、精度均比SSD更高,模型性能更优.研究结果表明,目标检测算法能够实现肺癌病理图像的智能诊断,提高肺癌诊断率.
将谷氨酸(Glu)与三价铁离子(Fe3+)螯合,制备谷氨酸铁螯合物Glu-Fe(Ⅲ),并采用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、差示扫描量热(DSC)和热重(TGA)分析法对其结构进行表征,证实Glu与Fe3+成功发生螯合反应.采用间接碘量法测定Glu-Fe(Ⅲ)中的Fe3+质量分数,并以其为评价指标,通过单因素实验和Box-Benhnken设计(BBD),考察Glu和Fe3+的物质的量比及反应pH、时间、温度4个因素对制备Glu-Fe(Ⅲ)螯合物中Fe3+质量分数的影响.最终在Glu与Fe3+物质的量比为3∶5,反应pH为4.8、温度为50 ℃和反应时间为3 h的条件下,获得Fe3+质量分数为19.91％的Glu-Fe(Ⅲ)螯合物.制备出的Glu-Fe(Ⅲ)可作为同时补充谷氨酸和铁的营养强化剂.
为了研究乙醛脱氢酶ALDH2基因敲除对雄性小鼠发育的影响,将不同周龄ALDH2基因敲除的雄性小鼠,通过分析其肝、肾、睾丸脏器质量分数,组织细胞形态,组织抗氧化能力,总产仔数等指标,探讨ALDH2基因敲除对雄性小鼠的影响.结果表明:7、10周龄敲除型(KO)小鼠肝细胞索排列紊乱,10周龄时,多核肝细胞数量明显增多,且肝细胞中黑色沉积物增加;7、10周龄KO小鼠肾脏出现明显的间质水肿;7、10周龄KO小鼠睾丸生精管内晚期精细胞和精子排序紊乱,腔内有脱落的生精细胞,睾丸组织出现纤维化;10周龄KO小鼠肝脏、肾脏总抗氧化能力和3、5周龄KO小鼠睾丸组织总抗氧化能力显著低于野生型(WT)小鼠;KO组小鼠产仔总数显著少于WT小鼠.综上,ALDH2敲除导致小鼠肝脏、肾脏和睾丸组织抗氧化损伤的能力降低,造成其细胞氧化损伤,进而影响雄性小鼠的生育力.该研究结果说明ALDH2基因敲除会引发雄性小鼠组织器官发育异常,进而影响小鼠的个体发育.
利用高温固相法合成了 Mg14Ge5O24∶Cr近红外荧光粉,实现了 Cr3+和Cr4+价态共存发光.利用XRD和GASA精修软件分析了样品的晶相.该材料存在2个发光中心,一个来自占据八面体Ge4+位置的Cr3+,发射带位于近红外一区,半峰宽可达256 nm;另一个源于占据四面体Ge4+位置的Cr4+,发射带位于近红外二区,半峰宽可达266 nm.通过低温光谱和寿命衰减曲线分析了材料的发光特性.利用Ga3+代替Ge4+可以实现对Cr3+和Cr4+发光的调控,大半径Ga3+的加入产生了新的格位,从而影响了整体的晶体场强度,获得了近红外一区发光更强烈的荧光粉.
为进一步提高无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)的覆盖率、缩短移动部署迭代次数,改进了传感器之间的虚拟力和泰森多边形顶点虚拟力算法;针对现有虚拟力算法数学模型的不连续性,改用胡克定律作为模型,使传感器所受虚拟力与距离成线性关系.当传感器间距大于2Rs时,利用泰森多边形未被覆盖顶点对最近传感器节点施加虚拟引力,同时让虚拟力的大小决定传感器的移动步长,经多次仿真表明,该算法较现有算法可将覆盖率由93.5％提升至99.7％,迭代次数降到原来的25％以下.本文算法对同构无线传感器网络覆盖研究起到积极作用.
为解决当前施工现场塔吊检测范围小、检测过程复杂、易受干扰物影响等问题,利用无需预先训练的DSOD(deeply supervised object detector)算法,来研究施工塔吊的检测新方法.首先,通过摄像机从施工现场采集大量清晰的塔吊图像建立数据集,然后反复训练DSOD模型使其达到理想的收敛效果,最后分别在不同的条件(拍摄角度、拍摄距离、遮挡程度)下评估该模型的性能,并将该模型与以前的检测方法对比.实验结果表明:DSOD模型在检测精度和检测速度方面有明显优势,并且在满足"正面拍摄"、"中距离拍摄"和"遮挡程度低于50％"的条件下,该模型对塔吊检测的精确度和召回率可达到90％以上,为施工管理人员解决工程的实际问题提供了新的思路.
为探讨复方太岁口服液(compound Taisui oral liquid,CTOL)体内外抗肿瘤及对免疫功能的调节作用,体外采用MTT法检测不同浓度CTOL对SGC7901和Hela细胞增殖的抑制作用,体内制备S180荷瘤小鼠模型,实验分为模型组、CTX组、CTOL低剂量组、CTOL高剂量组、CTOL低剂量+CTX组、CTOL高剂量+CTX组.CTX采用腹腔注射给药,CTOL采用灌胃方式给药,连续给药6周后处死小鼠,称取瘤质量和脾质量,计算抑瘤率和脾指数,ELISA法检测血清IL-2和IFN-γ水平.结果显示:不同浓度CTOL对SGC7901和Hela细胞均有抑制作用,且呈剂量依赖关系.体内各实验组瘤质量均明显低于模型组(P＜0.05),其中CTOL高剂量+CTX组的抑瘤率最高为70.90％;CTOL低、高剂量+CTX组的脾指数、IL-2、IFN-γ水平均明显高于CTX组(P＜0.05).由此可得:CTOL在体内外均可抑制肿瘤的生长,并可改善CTX导致的脾脏损伤及促进IL-2和IFN-γ的分泌.
合同节水管理(water saving management contract,WSMC)是用节约的水费支付项目改造成本并分享节水收益的一种节水投资模式.为了解决固定投资回报型模式下WSMC的收益分配问题,以初始投资额、合同期以及超额节水收益分配比例为研究对象,基于Stackelberg主从博弈理论,建立了用水户和节水服务公司在非合作博弈下的4种收益分配模型,并通过数值算例对4种模式下的最优策略进行分析.结果表明:节水服务公司和用水户分别在其处于主导地位时的Stackelberg均衡下取得最大利润,对于该节水改造项目而言,在节水服务公司主导且优先决策初始投资额的情况下,项 目经济效益较好,同时选择较高节水能力的节水服务公司可以产生更高的节水收益.
居民窃电现象的存在,不仅损害了供电企业的经济利益,也对电网安全运行构成了威胁.随着中国数字经济的快速发展以及用电采集系统的不断完善,与大数据相结合的反窃查违手段不断更新.提出了将皮尔逊相关系数、SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法和SVM(支持向量机)相结合的居民窃电检测方法.首先利用皮尔逊相关系数收集历史窃电用户的有效窃电数据,再利用SMOTE算法丰富有效窃电数据并生成有效窃电数据库,在此基础上,通过支持向量机训练窃电用户的识别模型,最终对窃电识别模型筛选出的疑似窃电用户进行现场实际核实,核实结果表明本文提出方法具有有效性和可行性.该方法不仅为电力企业反窃查违提供了新思路,同时也提高了工作班组的工作效率.
