基于DT-LIF神经元与SSD的脉冲神经网络目标检测方法

相对于传统人工神经网络(ANN),脉冲神经网络(SNN)具有生物可解释性、计算效率高等优势。然而,对于目标检测任务,SNN存在训练难度大、精度低等问题。针对上述问题,该文提出一种基于动态阈值LIF神经元(DT-LIF)与单镜头多盒检测器(SSD)的SNN目标检测方法。首先,设计了一种DT-LIF神经元模型,该模型可根据累积的膜电位动态调整神经元的阈值,以驱动深层网络的脉冲活动,提高推理速度。同时,以DT-LIF神经元为基元,构建了一种基于SSD的混合SNN。该网络以脉冲视觉几何群网络(Spiking VGG)和脉冲密集连接卷积网络(Spiking DenseNet)为主干(Backbone),具有由批处理归一化(BN)层、脉冲卷积(SC)层与DT-LIF神经元构成的3个额外层和SSD预测框头(Head)。实验结果表明,相对于LIF神经元网络,DT-LIF神经元网络在Prophesee GEN1数据集上的目标检测精度提高了25.2%。对比AsyNet算法,所提方法的目标检测精度提高了17.9%。

古代病原微生物基因组的研究进展

古代病原微生物基因组研究对病理学、微生物学、考古学等领域均具有重要的价值。在过去的十年里,高通量测序和靶向富集技术的发展和应用使古代微生物基因组的获取成为可能,通过对古代人群样本中获取的宏基因组进行筛查,使得引发古代疫情的相关病原体的基因组得以重建,为研究人类传染病的起源、传播和演化提供了一个独特的窗口。在当今全球化的背景下,新发及再发传染性疾病的出现频率促使我们回顾过去,以便更好地了解现代病原菌出现和古代病原菌重新出现的过程和生态环境。在这篇文章中,我们总结了近十年古代病原微生物基因组水平的研究进展,并提出了这项研究所面临的挑战以及未来的研究前景和方向。

煤矿输送带危险源图像特征识别方法研究

针对由危险源导致的煤矿输送带纵向撕裂事故,提出了一种基于灰度行程长度纹理特征、小波变换和支持向量机的输送带危险源图像识别分类方法。首先利用灰度行程长统计分析方法和小波变换分析方法分别提取了灰度行程矩阵的行程因子参数与小波系数特征参数,进而将2种方法提取出的多个纹理特征量归一化输入分类器,最后采用支持向量机对危险源图像进行分类。实验结果表明该方法能够有效地识别出不同的危险源。

青枯菌SRAP-PCR体系的建立与优化

本研究以马铃薯青枯菌P046为试验材料,应用单因素试验法优化SRAP-PCR反应体系,得出重复性好、带型清晰、稳定性强的最佳反应体系:总体积为10μL,50 ng/μL模板DNA 0.6μL、10μmol/L引物0.8μL、Tap DNA聚合酶1.0 U、10 mol/L、dNTPs 1.0μL.该反应体系可用于青枯菌遗传多样性、基因定位与克隆等的研究.

矿用输送带双目视觉检测自适应标定方法

针对煤矿输送带纵向撕裂视觉检测中,传统的摄像机标定方法复杂、精度低等问题,提出了一种高效的双目视觉检测自适应标定方法。分析了摄像机数学模型与双目视觉基本原理,在线性模型的基础上引入非线性畸变参数,将输送带图像与7×7矩阵模型融合提取出的关键特征角点坐标值代入矩阵约束方程,求解出摄像机内外参数及结构参数、畸变参数,并对其进行非线性优化,得到精确值,最后采用贝叶斯误差估计方法对计算出的参数与Faugeras自标定方法所得结果进行对比分析。实验结果表明该方法精度高,可靠性好。

内蒙古陈巴尔虎旗岗嘎墓地古代人骨的DNA研究与蒙古族源探索

岗嘎墓地位于内蒙古呼伦贝尔市陈巴尔虎旗呼和诺尔镇东约6公里,海拉尔河南岸的一级阶地沙丘上,距河面高约7米。2014年7~10月,经国家文物局批准,中国社会科学院考古研究所、内蒙古自治区文物考古研究所、北京大学考古文博学院和呼伦贝尔民族博物院组成呼伦贝尔联合考古队,对岗嘎墓地进行了钻探和考古发掘。发掘面积680平方米,清理墓葬16座,均为长方形竖穴墓。