基于边缘计算的公共交通工具疫情监测系统

现有监测系统无法很好地应对疫情环境下存在的交叉传染以及追溯困难等问题,因此提出了一套基于边缘计算的公共交通检测系统的设计方案。首先,建立图数据库来储存乘车人员与乘车信息,同时使用双数据库模型防止建立索引带来的阻塞,从而完成插入效率与搜索效率的均衡;其次,在车辆人像信息提取中,采用HSV色彩空间对图片进行预处理,并建立人脸三维空间模型来提升神经网络的识别准确率,在目标佩戴口罩时,通过较明显的鼻尖特征点、下颌特征点与未遮挡的鼻梁部特征点回归出其口鼻等特征点信息;最后,通过k度搜索快速找出密切接触乘客。在特征对比测试中,该方案在BioID数据集和PubFig数据集上分别达到了99.44%和99.23%的正确率,且在两数据集上的假阴性率均小于0.01%;在图搜索效率测试中,在浅层次搜索的时候,图数据库与关系型数据库并无较大差异,当搜索层次变深时,图数据库效率更高;在验证理论可行性之后,模拟了公交车与公交站的实际环境,经测试所提系统在其中的识别准确率为99.98%,识别时间平均约为21 ms,符合疫情监测的要求。所提系统设计可以满足疫情时期公共安全的特殊需求,能够实现人员甄别、路径记录、潜在接触者搜索等功能,从而有效地保证公共交通安全。

快速老化痴呆小鼠海马组织差异表达基因模式分析及治疗药物预测

目的采用网络集成式细胞内特征的公共数据库(LINCS)分析快速老化痴呆小鼠海马组织差异表达基因的表达模式,并预测其潜在的治疗药物。方法选择2月龄、8月龄SAMP8小鼠各20只,2月龄、8月龄SAMR1小鼠各20只,处死后取海马组织,制作基因芯片。采用LINCS数据库GEO2Enrichr分析SAMP8、SAMR1小鼠海马组织快速老化基因表达模式,进行差异表达快速老化基因的GO富集分析,分析其KEGG代谢途径。采用CREEDS网络在线分析工具定性分析快速老化基因的转录模式,采用小分子药物模块定性分析预测老年性痴呆的治疗药物。结果快速老化SAMP8小鼠海马组织基因表达以上调为主,正常老化SAMR1小鼠海马组织基因表达以下调为主。GO富集分析结果显示,SAMP8小鼠海马组织表达上调基因主要定位于细胞核糖体、线粒体,主要生物学过程是细胞中蛋白质合成分选、定位以及病毒核酸合成,主要分子功能是NADH还原酶活性; KEGG代谢途径分析结果显示,SAMP8小鼠海马组织表达上调基因参与的代谢网络途径主要是线粒体氧化磷酸化途径、3种神经退行性疾病代谢途径(阿尔茨海默病、帕金森病和亨廷顿病)、核糖体蛋白质合成途径及非酒精性脂肪肝、大肠杆菌感染代谢网络途径;基因转录模式定性分析结果显示,SAMP8小鼠海马组织快速老化基因表达模式与单基因模块Psap(典型的神经元保护模式)匹配度最高,SAMR1小鼠基因表达模式与单基因模块Pink1匹配度最高。小分子药物模块定性分析结果显示,匹配度最高的小分子药物是维生素PP。结论 SAMP8小鼠海马组织基因表达以神经元保护为主要特征,是一种特殊的细胞线粒体修复模式,其线粒体相关基因表达显著上调。维生素PP可能是老年性痴呆的有效治疗药物。

基于深度学习紧致二进制编码的指纹索引（英文）

随着指纹数据库迅速发展,有必要开发一种卓越的指纹索引方法满足系统高效性和准确性要求。实值特征的指纹索引已进行广泛研究,但二进制编码特征的研究相对较少,并且二进制编码特征更适合大规模指纹数据库的高效检索。首先,提出高效的有区分度的深度紧致二进制细节点圆柱体编码(deep compact binary minutia cylinder code,DCBMCC)作为指纹索引特征。具体分析了最新细节点圆柱体编码(minutia cylinder code,MCC),并发现其缺点。提出一种新颖的深度神经网络学习指纹索引特征DCBMCC,设置网络倒数第二层直接输出为二进制编码。将独立性、平衡性、量化损失最小和相似性保持等重要属性结合在学习过程中。最后,设计了基于多索引哈希(multi-index hashing,MIH)的指纹索引模式,从而在汉明空间中进行高效精确的搜索。此外,许多公开数据库上的实验表明,本文提出的方法是一个卓越的指纹索引方法,在穿透率非常低的情况下仍然具有非常小的错误率。