物理层的超高频RFID标签信号分离

提出一种分离冲突信号算法,先用动尺度变换将冲突信号变换至时—尺域并得到变换矩阵,然后由最小二乘和最小均方误差准则将冲突信号分离以检测标签信号。仿真结果表明,相比传统标签分离方法,所提方法仅采用单接收天线就可分离2个以上冲突标签信号,并在无捕获效应下也具有良好分离性能。

联邦异质性数据下半监督颈椎MRI分割模型

利用分割的医学图像进行诊断在临床和医学研究上是一种有效的辅助方法,但由于医学图像的隐私性、分散性和标注困难等问题严重影响了其实际应用效果。对颈椎磁共振成像(MRI)图像分割来说,其图像数据获取更困难,且标注成本高昂,颈椎分割模型在面对不同来源的异质性数据时难以有效提取颈椎细节信息。因此,在联邦学习场景下,针对标注信息缺少以及数据异质性导致分割精度下降的问题,提出一种基于标签分离与引导的多尺度半监督分割网络M-FedLO。M-FedLO通过标签分离的方式分别对椎块与椎间盘进行分割,同时实现多尺度输出,使得椎块与椎间盘的边缘信息得到进一步提取,更好地分离出椎块与椎间盘。在联邦“全局+本地”的模式下,利用全局模型的标签引导,使本地模型在无标签数据上提取的特征与全局模型逼近一致,从而增强本地模型对无标签数据的利用。同时使用随机权重平均(SWA)算法对参数进行优化,缓解模型权重震荡问题,提升模型泛化能力。实验结果表明,与半监督基准分割模型相比,提出的模型不仅在非异质性上的颈椎MRI医学图像分割效果上取得一定的提升,而且在异质性的颈椎图像上也具有较好的成果。在颈椎数据集上与实验结果最好的ICT模型相比较,Disc相似性系数(DSC)指标达到86.86%,提升了1.72个百分点。

微流控芯片细胞捕获分离方法概述

细胞捕获分离是免疫学、诊断检测、病理研究等学科经常用到的生物学实验方法.近年来,微流控芯片平台的细胞捕获分离方式花样繁多,层出不穷,它具有可快速检测、所需样本量少、节约试剂、成本低廉等优势.本文主要对近年来多种微流控细胞捕获分离的方法,以免疫捕获分离和无标签细胞分离两类对其进行介绍.免疫捕获分离是较为传统的细胞捕获分离方式,它的特异性好、捕获分离后的细胞纯度较高.无标签细胞分离是近几年热门发展的技术手段,它采用物理学与生物学相结合的方式,能较好地保持细胞的完整性和生物活性.细胞捕获分离在微流控平台的应用虽然发展迅速,但其在工业化生产和微型化整合等方面还存在一些问题,只有解决生产问题,细胞捕获分离在微流控平台的应用才真正具有实际价值,可以真正作为一种技术手段用于日常的实验操作和医学检测中.就目前而言,细胞捕获分离在微流控芯片中仍具有很大的发展前景.

精密自动标签粘贴机的研制

阐述精密自动标签粘贴机,包括标签与基体可靠分离机构,标签准确定位机构,标签卷固定及标签基体张力产生机构,标签与基体确保脱离机构,标签基体回收易卸下结构,采用PLC控制技术,满足了小型标签的精密粘贴的要求,实现了标签粘贴的自动化。

利用小肽控制的基于蛋白质内含子非层析标签制备重组蛋白(英文)

基于蛋白质内含子的蛋白质纯化自我断裂标签已经被广泛使用超过15年之久.但这一系统体内表达过程的提前断裂一直是限制这一技术广泛应用的瓶颈,特别是在需要高温表达和长表达周期的真核表达系统中.本研究介绍了一种利用小肽控制的基于蛋白质内含子和非层析标签ELP(elastin-like polypeptide)的自我断裂系统.在这一系统中,蛋白质内含子的体内外活性严格受到其结构互补小肽控制.在体内表达不含有互补小肽时,蛋白质内含子不具有活性;而在体外添加结构互补小肽,蛋白质内含子结构恢复并发生C端断裂反应释放目的蛋白.由于非层析标签ELP的引入,因此整个纯化过程可以简单地通过几步机械沉淀完成.此外,这一系统反应pH、小肽与前体蛋白之间的摩尔比及断裂速率也一并进行了系统的研究.

面向智能电网的一种新型可信可控网络体系架构

智能电网中信息传输和通信调控的网络攻击在影响智能电网正常运行的同时,也会导致物理设备受到破坏并威胁其附近居民的生命财产安全。针对此问题,提出了一种新型可信可控网络体系架构,创建身份标签与位置标签,提出标签分离、聚类映射网络理论模型,实现身份信息与位置信息分离,研究一套全新的信息网络工作机理、原理以及协议体系,为智能电网高效、可靠和稳定运行奠定技术基础。实验结果表明,所设计网络体系架构对智能电网具有较好的支持,满足其安全可靠、可控可管的需求。