关于北京市科技工作者精神压力与心脏损伤的研究

为研究北京市科技工作者精神压力与心脏损伤的关系,以155名北京市科技工作者为研究对象,测量相关指标。结果表明,样本群体中心血管疾病占比20.6%,抑郁占比35.9%,焦虑占比24.8%,失眠占比38.8%。在应对精神压力应激时,科技工作者血压、心率均较静息时明显升高,心率变异性指标中SDNN(Standard deviation of NN intervals,RR间期标准差)下降、LF/HF(low frequency/high frequency,低高频比值)升高,反映样本群体在精神压力应激时心脏交感副交感神经失衡。通过远程心电监测,发现科技工作者在居家时存在异常心电活动,包括各类心律失常、心电图ST-T改变(ST为心室肌除极过程,T为心室肌复极过程)等。基于以上结果,建议定期给科技工作者提供心脏心理的检测,必要时提供远程的心电监测,及时发现科技工作者的心脏心理问题,对有必要进行干预的人员,及早提供干预措施,以保障科技工作者的心脏心理健康。

温度对茄子单性结实子房(果实)发育过程中内源激素含量的影响

以茄子单性结实品系D-10、D-21和非单性结实品系03-2为试材,研究了自然低温对茄子子房(果实)发育过程中4种内源激素,即生长素(IAA)、赤霉素(GA4)、玉米素核苷(ZR)和脱落酸(ABA)含量的影响及其与果实生长发育的关系。结果表明:不同温度下茄子果实发育过程中内源IAA、ZR和ABA含量的变化趋势基本相同,均是在开花初期逐渐上升,并达到一个峰值,之后急剧下降,且子房(果实)发育前期的IAA、ZR和ABA含量均明显高于果实发育后期的IAA、ZR和ABA含量。日平均最低温度为14.3℃显著降低了果实发育后期(开花6 d后)茄子不同品系的IAA水平,但对果实发育前期IAA含量的影响因基因型不同而异,可明显降低03-2开花初期IAA的合成。不同基因型茄子果实发育过程中GA4含量对温度的响应无明显规律。温度对ZR和ABA含量的影响主要表现在果实发育初期,日平均最低温度为14.3℃不利于开花时ZR的合成,但显著提高了D-10的ABA含量。茄子果实发育初期较高的IAA和ABA水平有利于果实发育和单性结实,而GA4和ZR可能与单性结实关系不大。

儿童青少年认知能力发展与脑发育

自发展认知神经科学兴起以来,研究者就开始借助MRI等脑成像技术探讨儿童青少年认知能力发展与大脑结构发育和功能特点等之间的关系,这为揭示行为发展与生理成熟之间的关系、儿童认知发展的神经活动规律、正常和障碍群体的独特大脑神经结构及活动特点等提供了重要启示。通过对有关儿童青少年智力、工作记忆、反应抑制等认知能力发展与大脑结构发育、大脑功能发育之间关系,以及认知能力训练与大脑可塑性等研究的介绍,指出发展认知神经科学的未来研究应重视采用纵向设计,关注自然成熟和经验对正常或障碍儿童青少年认知发展与脑发育关系的交互影响,同时从练习和训练的角度对大脑可塑性的特点进行探讨。

融合AAM、CNN与LBP特征的人脸表情识别方法

提出一种人脸表情识别方法,融合主动形状模型(AAM)、卷积神经网络(CNN)和局部二元模式(LBP)3种特征区分不同表情。进行图像预处理操作,核心是采用AAM方法进行姿态校正与面部裁剪,得到规范化的表情图像,在全图上提取AAM和CNN两组全局特征,在AAM定位的6个人脸局部区域图像上提取LBP局部特征,融合全局特征和局部特征,采用随机森林方法进行特征分类。在Cohn-Kanade数据集上的实验结果表明,该方法的表情识别率高,是一种有效的表情识别方法。

改进对比度和空间频率的图像融合算法

为提高红外与可见光图像的融合质量,结合有限离散剪切波变换(finite discrete Shear wave transform,FDST)在分解与重构过程中的快速有效性,提出一种改进对比度和空间频率的图像融合算法。对分解后的低频子带采用改进的区域空间频率与区域能量方差相结合的融合算法,对高频采用改进的对比度融合方案,通过FDST逆变换对处理后的高低频子带进行重构得到融合图像。实验结果表明,改进算法在主观视觉效果上区域特征明显,细节纹理突出,与其它算法相比表现出了更优的融合效果。

极化SAR图像去相关目标检测改进算法

针对极化合成孔径雷达(SAR)图像为多通道数据的特点,提出一种改进的极化SAR图像去相关目标检测算法。分析经典极化匹配滤波检测量在求取最优权值及后续统计分布推导中存在的问题,利用实测数据验证不同地物极化SAR数据通道之间的相关性。根据二维高斯分布的去相关理论,对极化匹配滤波检测量数据通道之间进行去相关,得到新的去相关极化匹配滤波检测量,该检测量在最优权值的求取上更具一般性。经过去相关处理后的极化匹配滤波检测量的各通道数据不存在相关性,且满足独立分布的复高斯随机变量,使后续的统计分布推导更为严格。实验结果表明,该算法能够有效区分目标与杂波,具有较高的检测率,且虚警目标点少。

基于神经网络实现分布评估的多目标差分算法

为提高分布估计算法的模型精度和优化性能,提出一种基于神经网络实现分布评估的多目标差分算法。采用基于径向基神经网络的代理模型提供更多样本,以分区域的方法构建多个分布估计模型和代理模型,利用主成分分析技术和超体积指标确定具体的区域数量,建立各个模型与各段最优解所处流形之间的映射关系。通过差分算法的高效寻优能力引导分布估计模型的更新方向,设计差分算子与分布估计模型之间的自适应选择机制。基于5组多目标测试用例的实验结果表明,在IGD和IH-指标上,该算法优于对比算法的用例数量分别为5组和4组,在高维优化问题上,其性能显著优于其它算法。

基于目标提取和信息逼真度的图像融合

为在红外和可见光图像的融合过程中减少细节信息的损失,提出一种基于目标提取和信息逼真度的图像融合方法。借助非降采样剪切波变换(non-subsampled Shearlet transform,NSST),对红外与可见光图像采用多尺度多方向分解策略,得到高低频子带系数;对低频子带采用基于目标特征信息的权值比例分配的融合方法,对高频子带采用信息逼真度和视觉敏感度系数相结合的融合方法;采用NSST逆变换重构获得融合后的图像。对比实验结果表明,使用该算法得到的融合图像可以最大程度保存细节信息,使融合图像具有更好的视觉感。

约束松弛机制和反向搜索的粒子群算法

提出了一种基于约束松弛机制和反向搜索的粒子群算法。约束松弛机制通过度量不可行解与可行解的距离,使边界位置的不可行解得以概率性存活,缓解了约束条件的不利影响;反向搜索机制则使不可行解迅速转向某一对称区域,提高了可行域的发掘效率。同时,利用局部最优位置的概念,使个体依据约束违反情况执行不同的搜索算子,克服了函数形貌的影响。通过六组标准约束优化问题的测试结果表明,所提出算法总体优于几种对比算法,最优解与理论值的相对误差由0~25.214%降低到了0~0.752%。

基于Agent的ERP系统整合性研究

全球化的竞争和客户需求的改变,使制造业产生了巨大的变革。企业需要对整体的企业资源充分的运用,才能在竞争中保持优势。企业资源规划（Enterprise Resource Planning;ERP）,是将企业的所有资源,作整合和规划,以达到资源分配最佳化为目标。许多企业采用ERP来降低库存,缩短产品生产周期,降低成本及改善组织整体的运作。企业要在全球化的竞争压力中保持优势,必须以动态的弹性生产模式,快速响应客户的需求。提出一个在ERP系统中使用Agent的架构,以Agent能够自主的、积极的察觉环境的变化,及时地作出反应。并以Agent具有沟通、合作、谈判及冲突解决的特性,来整合ERP系统。

关于冠心病患者PCI术后双心治疗成本-效果比的临床研究

目的比较冠心病(coronary artery disease,CAD)患者经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)术后双心治疗与常规治疗的成本-效果,为冠心病患者PCI术后双心治疗提供依据。方法共纳入2021年8月—2023年6月于首都医科大学附属北京安贞医院住院行PCI手术治疗的195例CAD患者,随机分为双心治疗组(79例)与常规治疗组(116例)。通过2周,1、3、6、12、18个月随访,比较两种治疗方法的疗效,计算成本-效果比(cost-effectiveness ratio,CER)、增量成本-效果比(incremental cost-effectiveness ratio,ICER)。结果双心治疗组共79例,其中1例因急性冠脉综合征(acute coronary syndrome,ACS)再入院行PCI治疗,有效率为98.73%;常规治疗组116例,10例因ACS再入院,7例行PCI治疗,1例行冠脉造影检查,2例保守治疗,有效率为91.38%,双心治疗组的临床有效率明显高于常规治疗组(P=0.028)。常规治疗组的CER为766.74,双心治疗组CER为713.44,双心治疗的CER显著低于常规治疗。ICER为50.86。结论与常规治疗比较,冠心病患者PCI术后双心治疗有更显著的临床疗效,较低的CER,且有更好的卫生经济学价值。

父母缺位对儿童早期依恋的消极影响:基于教育神经科学的证据

早期依恋关系是个体未来社会适应的重要预测指标。相关教育神经科学的研究表明,因父母缺位出现的“丧偶式”教养、隔代教养、保姆/早教机构代养等早期教养困境会导致儿童HPA轴功能失调或教养者催产素水平改变或儿童脑发育异常,从而对儿童早期依恋关系的建立产生消极影响。为确保儿童早期形成安全的亲子依恋关系,父母应采取温暖关爱、高敏感性、积极回应的教养方式,在重视父亲参与的同时,通过亲子共读唤醒儿童脑的情感依恋机制,通过亲子合作游戏改善亲子神经活动的同步性机制,提升亲子依恋关系质量。

链码跟踪直线提取算法在道路标志判断中的应用

为了准确快速提取和识别道路中的标志线,提出了一种基于链码的道路标志线提取与识别算法.道路中的标志线在图像处理中可以作为直线处理,整个提取算法分为3个步骤:首先,通过对道路图像的预处理去除噪声,利用Canny算子提取边缘;然后,对边缘图像进行链码编码并进行直线判断;最后,对属于同一条直线的直线段进行线段连接,过滤短的非道路标志线.实验表明,该算法可以准确快速地识别城市道路中的标志线和道路边缘,达到了实时准确的要求.

两自由度机械手臂的交叉耦合模糊逻辑控制

针对两自由度机械手臂难以建立数学模型的问题,提出了一种交叉耦合的两级控制系统.利用MATLAB Simulink对建立的交叉耦合模糊逻辑控制器的性能进行了模拟仿真,并与传统的PID控制器、基于遗传算法优化的PID控制器进行对比分析.结果表明:搭建的交叉耦合模糊逻辑控制器对立臂转角和悬臂转角阶跃响应的稳定时间分别为0. 05和0. 12 s,该控制器具有较高的控制精度和收敛速度,在控制稳定性、响应速度和超调量等方面的性能均明显优于其他算法,对两自由度机械手系统具有优异的控制性能.

基于前馈-反馈的移动机器人轨迹跟踪控制

由于非完整约束系统及其控制系统自身的复杂性,差动驱动非完整移动机器人的轨迹跟踪具有相当大控制难度,为此,提出一种基于前馈-反馈模糊逻辑控制算法的控制器。通过前馈控制解决轨迹跟踪的时间延迟问题,通过反馈模糊逻辑控制并解决系统建模的不确定性及外部环境干扰的影响。仿真结果表明,该控制器更加适合移动机器人的轨迹跟踪,其在轨迹跟踪精度和抗干扰能力上均明显优于标准反演控制器,移动机器人在不同方向上的轨迹跟踪误差均小于0.1。

分布式矿井粉尘浓度在线监控系统

为解决矿井中粉尘浓度测量精度低和在线监测难的问题,利用电荷感应原理设计了高精度矿井粉尘浓度传感器,使输出的感应电流与粉尘浓度之间建立了良好的线性关系;采用三级管理结构设计了分布式矿井粉尘浓度在线监控系统,系统主要由粉尘监测节点、风机控制器、数据汇聚基站、监控中心和传输网络组成;粉尘监测节点与数据汇聚基站通过ZigBee网络组成星型结构,定时采集周围环境中的粉尘浓度信息,并发送给数据汇聚基站;数据汇聚基站与监控中心采用C/S架构设计,将接收到的各监测节点数据打包后,通过局域网实时发送到监控中心的服务器上;监控中心接收、处理、分析和显示从各终端发来的数据,并将存入数据库ACCESS2003中;当某区域出现粉尘浓度过高时,会自动发出报警信号,并控制对应的风机加大排风量,使粉尘浓度保持在安全范围;通过测试实验结果表明,设计的粉尘浓度传感器具有较高的测量精度,平均误差仅为2.95%,且粉尘浓度在线监控系统工作稳定可靠。

孤独症谱系障碍儿童执行功能干预研究

目的观察执行功能干预对孤独症谱系障碍(ASD)儿童的影响。方法将12例ASD儿童随机分为实验组和对照组,每组6例,两组均接受常规的培智、康复等训练。实验组患儿同时采用执行功能训练系统进行执行功能训练,内容包括抑制控制能力、工作记忆、认知灵活性等,其中抑制控制能力采用Stroop、Go/No-Go范式,工作记忆采用N-back范式,认知灵活性采用平板上的威斯康星卡片,一对一训练,30 min/d,每周训练5次,共12周。观察两组患儿干预前后抑制控制能力、认知灵活性、工作记忆和注意力的变化。结果干预后,实验组患儿抑制控制能力、认知灵活性、注意力明显改善(P<0.05),但工作记忆变化无统计学意义(P>0.05)。对照组患儿干预前后上述指标无改善(P>0.05)。实验组干预后形成性评价评分明显提高(P<0.05)。结论执行功能干预可改善ASD儿童的抑制控制能力、认知灵活性和注意力,但对于工作记忆的改善效果甚微。

节能型温室大棚群集中供热智能监控管理系统

为了能够自动调节温室大棚内空气和土壤的温度,采用并联按需供热方式设计了温室大棚群的供热系统,同时,设计了具有三层管理结构的集中供热监控管理系统,主要由温度监控节点、大棚总节点和锅炉房管理中心组成;温度监控节点利用传感器Pt100采集散热箱管道内热水的温度,然后通过ZigBee无线网络发送到大棚总节点,再根据预设的温度,控制风扇的工作状态和管道控制阀来调节棚内的温度和管道换水操作;大棚总节点利用热能表计算流入棚内的热量,再将整个大棚内的温度数据处理后,通过CAN总线发送到锅炉房的计算机上;测试结果表明,设计的系统工作稳定可靠,大大提高了供热效率和自动控制水平,整个大棚内各角落的温度差小于0.5℃,为精细化和智能化农业发展提供了强有力的技术保障。

高功能孤独症儿童情绪理解能力干预的个案研究

目的:探讨高功能孤独症(HFA)儿童情绪理解干预的方法和技术手段。方法:对3例HFA儿童,以表情照片、视频动画和情境故事等视频材料为主体,以讨论式教授方式为主,对其情绪理解中的表情识别和命名、情绪归因进行全面的干预,并进行评测。结果:干预6周及12周后,3例患儿视频评测成绩、情绪词汇理解能力均明显提高。3例患儿形成性评测成绩总体呈上升趋势,并且在干预12周后趋于平稳。结论:以表情照片、视频动画和情境故事等视觉材料为主体的情绪理解中的干预能够提高高功能孤独症儿童的情绪理解能力。

基于L0范数稀疏表达的图像盲超分辨率重建

由于大部分超分辨率图像重建方法都是建立在图像的点扩散函数为已知或假设点扩散函数为高斯模糊核的条件下,但真实的低分辨率图像中的点扩散函数并不是高斯函数,而是由随机的相机抖动造成的。为了提高重建的超分辨率图像质量并使其更接近真实场景,提出了一种基于L0范数稀疏表达的图像盲超分辨率重建方法。首先利用了基于L0范数的梯度最小化方法估计出超分辨率图像中的点扩散函数,再通过点扩散函数的估计在超分辨率重建的过程中有效地去除图片的模糊效应,最后利用反向传播算法,使重建的超分辨率图像更接近真实。通过实验结果表明,提出的方法相对于双三次插值法和基于多字典学习的图像超分辨率重建算法可以得到更清晰的重建效果,峰值信噪比和平均结构相似度均有提高,最后在真实图片重建测试效果中也得到了更好的验证。