基于Wi-Fi感知的多用户身份识别研究

随着无线感知技术的发展,基于Wi-Fi的身份识别研究在人机交互和家居安防等领域备受关注。尽管基于Wi-Fi信号的身份识别已经取得了初步的成功,但是目前主要适用于用户独立行为场景,并发行为下的多用户身份识别仍然面临着一系列挑战,包括用户之间的相互干扰以及模型鲁棒性差等问题。因此,提出了一种并发行为下多用户身份识别系统Wiblack,其核心思想是训练一个多分支深度神经网络(Wiblack-Net)来提取每个单用户的独特特征。首先,利用主干网络提取多用户之间的共同特征;然后,为每个用户分配一个二分类器以此判断给定群体中是否存在目标用户,在此基础上基于并发行为实现多个用户身份识别。此外,将Wiblack与多个独立的二分类模型和单个多分类模型进行对比实验,对运行效率和系统性能进行分析。实验结果显示,在同时识别3个用户身份时,Wibalck平均准确率达到了92.97%,平均精确度为93.71%,平均召回率为93.24%,平均F1值为92.43%。

传染率季节性和流动人口对麻疹动态的影响

为分析传染率季节性和流动人口对于河南省的麻疹动态的影响,比较分析麻疹的传染率季节性变化模式,对中国麻疹的未来防控提供理论支持。建立了包含流动人口和传染率季节性阶梯模型的SIR模型,使用马尔科夫蒙特卡洛方法估计模型中的参数,比较本地流动人群和省外流动人群的传染率,分析不同传染率模型对传播动态的影响。在河南的麻疹传播动态中,省外流动人群对麻疹传播动态的影响大于本地人群,河南传染率季节性变化模式更符合阶梯变化,流动人口对于河南麻疹传播动态的影响高于传染率季节性。在未来的麻疹防控工作中应该加强对流动人口的监测,合理选择免疫接种时间和人群。

面向安防领域的模块化本体重用算法研究

针对独立本体在安防领域中存在的本体复杂度高与本体重用效率低的问题,提出一种模块化本体重用算法。为确定子模块间概念的上下位关系,应用分布式描述逻辑(Distributed Description Logic,DDL)语言构建安防领域模块化本体。在此基础上,使用基于保守扩充理论的模块化本体重用算法,实现模块化本体的模块抽取和重用。在已构建的本体库中对该算法进行评估,提高了重用本体所占被重用目标本体的比重,减少了本体重用模块抽取时间。实验结果表明,该算法可以减轻被重用目标本体复杂度,有效实现模块化本体的重用。

基于多源城市数据的空气质量预测模型

针对目前空气质量预测研究方法只考虑单一站点时序特性的缺陷问题,提出一种基于多源城市数据的STRGNN模型。将相邻站点之间的空间相关性表示为距离图和相似图,根据领域类别对特征分组;将分组特征与构建的距离图和相似图成对组合输入至模型。通过收集邻近信息捕获空气质量的空间相关性,利用叠加多层的卷积捕获空气质量的时间相关性。仿真结果表明,该模型与GRU、Seq2Seq等4个基准模型相比,在1 h-6 h预测的MAE和RMSE分别降低了3%和1%,预测效果有所提升,验证所提方法与现有方法相比具有优越性。

平顶型CLPG-CFBG级联结构中温度应力传感特性的研究

为了使光纤光栅传感器在光纤传感系统的应用中同时具有温度应力双参量传感和通信传输的功能,提出了一种由啁啾长周期光纤光栅(CLPG)和啁啾光纤布喇格光栅(CFBG)组成的平顶型光纤光栅传感器结构。采用测量中心波长位移的方法,建立了传感器温度和应力灵敏度系数矩阵,进行了理论分析和仿真验证。结果表明,CLPG的温度和应力灵敏度大小分别为2660 pm/℃和132 pm/με;CFBG的温度和应力灵敏度大小分别为12.6 pm/℃和0.8 pm/με,且CLPG和CFBG同时都具有平顶输出光谱,平顶光谱带宽分别达到了13.8 nm和5.6 nm,该传感器可以实现温度应力双参量同时传感,具有稳定的通信传输波段。该研究为光纤光栅传感器在光纤传感系统中的应用提供了参考。

面向应急场景最小化数据收集时间的无人机路径优化方法

针对应急场景中无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助物联网节点(Internet of Things Node,IoTN)收集数据过程数据时效性差的问题,提出了一种基于费马点最小化数据收集时间的UAV路径优化方法。费马点的选取能够有效地优化UAV飞行路径,从而使数据收集时间最小,确保收集数据的及时性。该方法通过路径离散化将UAV飞行路径分段,利用连续凸优化(Successive Convex Approximation,SCA)转化复杂混合整数问题的非凸约束,围绕节点的联通性,优化UAV飞行速度与悬停点,求解出最小化数据收集时间的飞行路径。仿真结果表明,所提方法在收集数据时间方面相较于传统方法有6%的提升。

基于深度强化学习的C+L波段弹性光网络频谱分配算法

针对C+L波段弹性光网络中受激喇曼散射(SRS)效应导致物理层损伤加剧的问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)自适应调制格式的频谱分配算法,在路由阶段,采用K最短路由算法为业务请求预计算K条最短备选路径;在波段、调制格式与频谱分配阶段,采用DRL进行智能化决策,并结合了2种奖励函数,以降低网络阻塞率并提高频谱使用效率。仿真结果表明,该算法能够有效降低阻塞率并提高频谱利用率。

基于组学技术分析肺炎支原体肺炎患儿血清生物标志物

目的:采用代谢组学分析肺炎支原体肺炎儿童血清中代谢物的变化,以期筛选出与肺炎支原体肺炎相关的潜在生物标志物,并进行相关通路分析。方法:选取2022年5月至2022年7月内蒙古医科大学附属医院儿科收治的肺炎支原体肺炎患儿为病例组,同时选取年龄匹配的健康体检儿童为对照组。采集研究对象晨起空腹静脉血2 mL,利用UPLC-Q-TOF-MS方法分析血清中代谢产物,并进行通路富集分析。结果:正、负离子模式共筛选出243种代谢物,差异代谢物有19种,与对照组相比,病例组升高6种物质,降低13种物质。通路富集分析结果显示,代谢通路包括氨基酸的生物合成、胆固醇代谢及鞘脂信号通路等。结论:儿童肺炎支原体肺炎患者与正常儿童的血清非靶向代谢组存在差异,磷脂酰胆碱对肺炎支原体肺炎具有一定的预测价值。

急诊入院多发伤患者早期死亡的危险因素分析及预警模型构建

目的 分析多发伤患者急诊入院后早期死亡危险因素,构建可早期评估死亡风险的列线图预警模型。方法 回顾性分析宁夏医科大学总医院急诊科收治的785例多发伤患者,以随机数字法(3∶1)分为建模组和验证组,对建模组采用Logistics回归分析多发伤患者早期死亡的危险因素,使用R语言软件绘制列线图并评价。结果 多因素Logistics回归分析结果显示,年龄、MEWS评分、GCS评分、血糖和PT是急诊入院多发伤患者早期死亡的独立危险因素(OR值分别为1.042、1.554、0.705、1.094、1.144,均P<0.05)。构建列线图模型,结果显示预测模型具有良好区分度(AUC为0.955,95%CI:0.934~0.976),Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P=0.828;外部验证AUC为0.942(95%CI:0.904~0.980)。校准曲线提示预测模型具有良好一致性。DCA曲线提示预测模型具有较高的净收益和临床有效性。结论 列线图模型具有良好的预测效能,为急诊入院多发伤患者的早期评估提供了良好的参考依据。

边缘智能研究进展

从智能手机、智能手表等小型终端智能设备,到智能家居、智能网联车等大型应用,再到智慧生活、智慧农业等,人工智能已经逐渐步入人们的生活,改变传统的生活方式.各种各样的智能设备会产生海量的数据,传统的云计算模式已无法适应新的环境.边缘计算在靠近数据源的边缘侧实现对数据的处理,可以有效降低数据传输时延,减轻网络传输带宽压力,提高数据隐私安全等.在边缘计算架构上搭建人工智能模型,进行模型的训练和推理,实现边缘的智能化,对于当前社会至关重要.由此产生的新的跨学科领域--边缘智能(edge intelligence,EI),开始引起了广泛的关注.全面调研了边缘智能相关研究:首先,介绍了边缘计算、人工智能的基础知识,并引出了边缘智能产生的背景、动机及挑战.其次,分别从边缘智能所要解决的问题、边缘智能模型研究以及边缘智能算法优化3个角度对边缘智能相关技术研究展开讨论.然后,介绍边缘智能中典型的安全问题.最后,从智慧工业、智慧生活及智慧农业3个层面阐述其应用,并展望了边缘智能未来的发展方向和前景.

基于BERT-MSCNN的同行评议情感分类研究

为分析同行评议文本的情感极性,有效避免人工评分存在的主观性问题,提出一种多尺度卷积神经网络与通道注意力机制相结合的BERT-MSCNN情感分类模型。首先,利用爬虫从OpenReview平台上爬取ICLR会议的公开论文评审数据并翻译为中文,构建同行评议数据集;其次,采用BERT预训练完成输入语句的词向量化,通过多尺度卷积神经网络提取局部语义特征;最后,引入挤压—激励网络SENet对特征通道进行权值标定,从而加强对特征的提取,提高模型分类效果。实验结果表明,该文提出的模型能够有效对论文同行评议数据进行情感分类,其准确度可达78.12%,与现有多种基于CNN和LSTM的文本分类方法相比,均具有更高的识别率。

金属磨损颗粒诱导假体无菌性松动的研究进展

金属磨损颗粒诱导的假体无菌性松动(AL)是髋关节置换术后常见的晚期并发症,影响关节置换患者术后生活质量,除了翻修手术外目前尚无有效的非手术治疗方案治疗或缓解AL。AL的发病机制主要包括巨噬细胞炎症反应、破骨细胞分化和成骨细胞功能抑制3个方面。近年来,随着新的信号通路被发现,针对AL的研究不断深入,并且不再局限于研究单一细胞在病程中发挥的作用。本文作者对近年金属磨损颗粒诱导AL的研究予以综述,以期阐明该病的发生机制,为治疗或缓解AL提供新思路。

基于TMT蛋白组学研究纳米氧化铈对小鼠脑组织的作用

目的:探究纳米氧化铈对小鼠海马组织的作用,利用蛋白质组学进行差异蛋白分析,探析在脑相关疾病治疗药物的开发应用中,纳米氧化铈是否可以作为药物递送载体。方法:将ICR小鼠随机分为空白组和纳米氧化铈组,纳米氧化铈组尾静脉注射粒径为2~6 nm的纳米氧化铈(0.4 mg/kg),对照组给予等计量的生理盐水,通过行为学、组织病理学和TMT蛋白质组学进行分析。结果:与对照组相比,纳米氧化铈组小鼠行为学和组织病理学表现差异无统计学意义(P>0.05),蛋白组学发现523种蛋白质存在差异表达,其中243个蛋白下调,280个蛋白上调。KEGG通路分析表明,差异蛋白富集的主要通路包括氧化磷酸化信号通路、Wnt信号通路、长时程增强信号通路、胆固醇代谢通路等。结论:粒径为2~6 nm,剂量为0.4 mg/kg的纳米氧化铈对小鼠海马组织没有损伤作用,可作为药物递送的载体。

WSN中层次型拓扑控制与网络资源配置联合设计方法

综合考虑异构无线传感器网络中节点速率分配、簇的划分规则和链路层网络频带资源占用情况,提出一种基于拓扑控制与资源优化分配的层次型路由算法.在网络层,该算法根据成员节点和簇首节点的速率分配机制建立节点流量平衡模型.在链路层,分析无线传感器网络频谱共享行为,研究邻近用户间访问冲突的规避抑制模型,重构网络频带资源.通过引入带宽比例因子ρ将可用频带划分成若干子带,提高网络频带资源的利用效率.本文基于跨层联合设计思路,建立一个混合整数非线性规划问题,对异构无线传感器网络中拓扑控制和网络资源分配问题联合设计,得到最优的分簇结果和资源分配方案.最后,在设定网络拓扑中评估性能,仿真结果证实该算法在网络频带资源充分利用的同时,可实现最优的簇首匹配和路由建立结果.

门诊及住院急慢性疼痛患者疼痛情况调查分析

目的调查门诊患者疼痛发生情况及住院疼痛患者疼痛控制状况。方法 对 5 40 4例门诊挂号患者采用询问法确定其有无疼痛症状 ;另采取问卷法的形式调查了 2 5 6例有急性或慢性疼痛的住院患者的疼痛程度、受疼痛困扰情况、对疼痛知识的了解及其止痛需求。结果 40 %的门诊患者有疼痛证状 ,而住院的急慢性疼痛患者中虽部分采取了一定止痛措施 ,但仍有相当数量的人受到了疼痛的困扰 ,并且由于疼痛知识的缺乏 ,很多患者盲目忍耐疼痛造成痛楚。提示 必须对患者及家属进行疼痛知识的宣教 ,规范急慢性疼痛的诊疗、护理方案 ,以有效控制疼痛 ,减少患者不必要的痛苦 ,提高护理质量。

多时相头CTA在急性缺血性脑卒中侧支循环影像检查中的应用

目的探讨多时相头CT血管造影(CTA)在缺血性脑卒中侧支循环影像检查中的应用价值。方法收集2015年12月至2017年7月收治的62例缺血性脑卒中患者为研究对象,患者入院后均完成CTA检查,并与CT灌注成像技术(CTP)检查结果相对比,以探讨多时相头CTA在缺血性脑卒中侧支循环影像检查中的应用价值。结果CTA诊断缺血性脑卒中患者侧支循环的敏感度为82. 35%(28/34),特异度为85. 71%(24/28);入院时2组NIHSS评分相较无明显差异(P> 0. 05);入院2周时和随访3个月有侧支循环组NIHSS评分明显低于无侧支循环组,差异有统计学意义(P <0. 05);缺血性脑卒中患者侧支循环在CTA图上表现为脑动脉闭塞远端的逆向充盈和病灶区域较对侧增多的小血管网等。结论多时相头CTA在缺血性脑卒中侧支循环影像检查中的敏感度和特异度较高,脑卒中侧支循环在CTA图上具有典型特征,此外侧支循环建立是确保缺血性脑卒中患者良好预后的关键。

多层螺旋CT血管成像在诊断急性缺血性脑卒中的临床应用价值

目的:探究头颈部多层螺旋CT血管成像技术对急性缺血性脑卒中(AIS)的诊断价值。方法:选取医院收治的173例AIS患者,均接受溶栓、血管内取栓、支架等治疗,并于治疗前后分别使用多层螺旋CT血管成像(CTA)及灌注成像(CTPI)进行检查,对CTA获得图像进行处理,分析不同成像方法对AIS患者的诊断价值。结果:CTPI扫描中脑血流量(CBF)和平均通过时间(MTT)的诊断准确率及灵敏度明显高于CT平扫,其差异有统计学意义(x^2=8.694,x^2=9.430,x^2=24.967,x^2=42.564;P<0.05);CTA扫描中颅内动脉的诊断准确率及灵敏度均高于CT平扫,差异有统计学意义(x^2=10.221,x2=45.983;P<0.05);颈内动脉CTA诊断准确率低于CT平扫,差异有统计学意义(x2=5.026,P<0.05);CTPI扫描和CTA两种诊断方法的特异度与CT平扫比较,差异无统计学意义(x^2=0.023,x^2=0.878;P>0.05)。结论:经头部多层螺旋CTA检查和CTPI检查,均可较好的对AIS进行诊断,为临床疾病的治疗和预防提供科学、有效依据支持,值得临床应用。

无线传感器网络中多类型数据融合研究综述

探讨多类型数据融合面临的新问题,从分析相关性出发,探讨多类型数据中可供融合的关系,提出数据类型属性相关的概念,并综述基于相关性的数据融合研究现状。给出了多类型数据融合研究的一般流程,按流程综述了相关文献,对各种技术进行了分析与对比,并指出了研究的难点、突破口以及未来的研究重点。

疼痛记录单的设计与临床应用

目的 设计术后疼痛护理记录单和慢性疼痛护理记录单并用于临床 ,为有效地开展临床疼痛管理工作打下基础。方法 设计术后疼痛记录单和慢性疼痛记录单 ,并试用于 132例术后患者和68例慢性疼痛患者的疼痛评估。结果 疼痛记录单的制定与应用提高了整体护理意识 ,并为有效开展疼痛管理工作打下了基础 ,但在使用过程中必须充分考虑临床工作的实际 ,所选择的评价方法应兼顾科学性与可操作性 ,同时必须对有关护理人员进行系统规范的培训 ,才能确实提高疼痛评估记录的准确性和可信度。结论 在临床工作中应采用简单易行的评估工具和记录表格来准确评估和记录患者的疼痛情况 。

IP/GMPLS/Optical多层网络生存性机制的协调

通过对多层网络生存性问题、独立的网络生存性配置方案和多层网络生存性配置方案的研究分析 ,基于快速发展的GMPLS技术提出了IP/GMPLS/Optical多层网络结构 ,明确了多层网络生存性方案存在的问题 ,并利用GMPLS的统一控制平面进一步提出了基于层间协调机制的集成多层网络生存性方案 。