基于2D人体图像特征学习的女西装合体性判别

为解决服装远程定制和网络购衣过程中服装合体性无法预先判断的问题,文章提出利用2D人体图像判断女西装合体性。首先采集了462名18~25周岁青年女性的2D图像及3D尺寸,建立人体数据集。并制作10件虚拟女西装,建立服装数据集。其次提取用于女西装合体性判别的服装特征、2D人体图像关键点距离特征和整体特征。基于感性工学原理,采用专家评价法获取女西装合体性评价标签。最后利用贝叶斯分类器建立女西装合体性判别模型。研究结果显示,将文章提出的特征应用于基于贝叶斯算法的女西装合体性判别模型判别准确率可达到84.8%,说明提出的服装合体性评价指标有效,可以用于基于2D图像的服装合体性预测。

基于TM2D1介导铁死亡探讨丙泊酚抑制结直肠癌的分子机制

目的:基于丙泊酚通过TM2D1介导铁死亡抑制结直肠癌的分子机制。方法:测定TM2D1在正常和CRC组织中的表达,将人CRC SW480细胞暴露于50μm丙泊酚中,检测细胞活力。用过表达TM2D1的载体转染SW480细胞并用丙泊酚处理,并评估异丙酚处理SW480细胞,观察细胞活力、集落形成、细胞增殖、铁水平、ROS生成和和铁死亡。结果:TM2D1在结直肠癌组织中高表达。异丙酚对SW480细胞活力有抑制作用,TM2D1在丙泊酚作用下显著下调,丙泊酚还能抑制结直肠癌细胞增殖和集落形成,提高细胞铁和ROS水平。此外,丙泊酚还改变了与铁死亡相关的蛋白的表达,包括CRC细胞中CHAC1和PTGS2的表达上调,以及GPX4的表达抑制,TM2D1过表达阻断了异丙酚对CRC细胞的作用,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:丙泊酚可能通过下调TM2D1的表达引发CRC细胞铁死亡。

基于D2D的车联网资源分配与模式选择方案

针对当前设备到设备(D2D:Device-to-Device)通信在车联网端应用时只考虑提高D2D的复用模式的资源利用率或系统遍历容量,而未将D2D的其他模式纳入到系统内的问题,提出一种兼顾资源分配与模式选择的算法。通过优先复用模式的方式提高通信资源利用率,对不满足复用模式的D2D用户对(D-UE:Device-to-device UsErs)采用蜂窝模式,采取和蜂窝用户(C-UE:Cellular UsErs)相同的方案满足D-UE的基础需求,考虑D-UE用户与蜂窝用户和基站(BS:Base Station)距离、D-UE间的信噪比等因素对D-UE分配不同的资源接入模式。理论计算与仿真结果均表明所提资源分配与模式选择方案能有效提升系统容量及D-UE的服务质量(QoS:Quality of Service)。

miR-647、miR-122、KMT2D表达与前列腺癌临床病理特征及预后的相关性分析

目的探讨前列腺癌组织中微小RNA-647(miR-647)、微小RNA-122(miR-122)、组蛋白赖氨酸甲基转移酶2D(KMT2D)与其临床病理特征及预后的相关性。方法选取100例前列腺癌患者作为研究对象,均于术中采集肿瘤组织及癌旁正常组织标本送检,统计肿瘤组织及癌旁正常组织内miR-647、miR-122、KMT2D表达水平差异;分析miR-647、miR-122、KMT2D表达与肿瘤分期、肿瘤直径、淋巴结转移、微血管侵犯等的关系;并随访2年,比较复发转移与未复发转移患者miR-647、miR-122、KMT2D表达间差异。结果肿瘤组织内miR-647表达水平为(0.62±0.13),低于癌旁正常组织的(1.02±0.19),miR-122、KMT2D表达水平为(6.45±1.24)、(1.45±0.23),低于对照组的(1.23±0.22)、(0.89±0.12)(P<0.05);肿瘤分期Ⅲ期、肿瘤直径≥3 cm、有淋巴结转移及有微血管侵犯患者miR-647表达水平低于肿瘤分期Ⅰ~Ⅱ期、肿瘤直径<3 cm、无淋巴结转移及无微血管侵犯患者,miR-122、KMT2D表达水平高于肿瘤分期Ⅰ~Ⅱ期、肿瘤直径<3 cm、无淋巴结转移及无微血管侵犯患者(P<0.05);100例患者术后随访2年,共出现24例复发转移,复发转移率为24.00%(24/100);复发转移患者miR-647表达水平为(0.51±0.11),低于未复发转移患者的(0.73±0.15),miR-122、KMT2D表达水平为(8.42±1.39)、(1.89±0.32),高于未复发转移患者的(4.68±1.02)、(1.12±0.15)(P<0.05)。结论前列腺癌组织内miR-647、miR-122、KMT2D存在不同程度表达,均与肿瘤分期、肿瘤直径及淋巴结转移等关系密切,且可明显影响患者预后,还需临床高度重视。

移动机器人2D激光SLAM算法仿真与实现

随着无人驾驶技术的迅速发展,同步定位与建图技术因其精度高、稳定性好的优点备受人们关注。基于激光雷达传感器,选择主流的Gmapping和Cartographer算法,搭建实验环境,对两种算法进行对比仿真与实验建图,并对两种算法的建图效果进行深度的分析。基于滤波器的Gmapping算法计算量小,依赖于里程计信息,适用于小尺度、低特征环境中;基于图优化的Cartographer算法累计误差低,精度高,适用于精度和稳定性要求较高的场合。

基于改进白鲸优化算法的D2D通信功率控制

D2D(Device-to-Device)通信作为未来移动通信网络的关键技术,为用户提供了直接通信的便利性和资源共享的高效性.然而,D2D通信的功率控制一直是影响通信质量和系统性能的关键问题.为解决这一问题,将精英反向学习、自适应权重两种策略引入到白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization,BWO)中,并利用莱维飞行的随机步长策略来增加算法寻优的多样性,提出了基于改进白鲸优化算法的D2D通信功率控制方法.该方法利用最优解的信息引导搜索过程,可提高搜索效率和全局收敛,并能够有效提高通信效率和系统稳定性.为了验证所提出方法的有效性,开展了大量的数值仿真实验.结果显示,基于改进白鲸优化算法的D2D通信功率控制方法在增加系统吞吐量、减少干扰方面有显著的改善.同时,提出的算法相对于已有的算法有着更出色的收敛性与鲁棒性,在不同通信环境和参数设置下都能表现出更稳定的性能.

D2D-MEC技术在异构车联网资源分配优化中的研究

在异构车联网中,资源分配和性能优化是关键挑战之一。D2D-MEC技术作为一种有潜力的解决方案,允许车辆之间直接通信并利用边缘计算资源。本研究旨在探讨如何有效地利用D2D-MEC技术来改进异构车联网的资源分配和性能。我们提出了一种资源分配算法,以最大程度地减少网络拥塞,降低通信时延,并提高整体系统效率。通过仿真和实验结果,我们验证了该算法在不同场景下的有效性,展示了D2D-MEC技术在异构车联网中的巨大潜力。

2D-STI评价妊娠期高血压患者左心功能与脐动脉S/D的相关性

分析妊娠期高血压患者通过二维斑点追踪成像技术(2D-STI)评价左心功能与脐动脉S/D的相关性。方法 抽取50例院内心脏彩超科在2022年6月~2023年6月间(12个月)接受临床诊断的妊娠期高血压患者为观察组,均在用降压药物治疗之前进行图像的采集,并根据病情程度分成18例的妊娠期高血压组、17例的轻度子痫前期组与15例的重度子痫前期组,再以同期来诊的正常孕妇50例为对照组,研究左心功能与脐动脉S/D的相关性。结果 各组的超声心动图参数LVEDD、LVESD、LVEF、SV、LVMI、IVRT值相比无差异P>0.05,而妊娠期高血压组、轻度子痫前期组与重度子痫前期组的左室应变参数GLS、GLS-Avg值相比对照组差异显著P<0.05,最后轻度子痫前期组与重度子痫前期组的脐动脉S/D值相比对照组更高,具体水平随血压升高而上升P<0.05。对照组的GLS-Avg与脐动脉S/D存在的负相关性P<0.05,其他各组的LVEDD、LVESD、LVEF、SV、LVMI、IVRT、GLS与脐动脉S/D均无相关性P>0.05。妊娠期高血压的病情严重程度与脐动脉 S/D呈正相关P<0.05,与LVEDD、LVESD、LVEF、SV、LVMI、IVRT、GLS、GLS-Avg均无相关性P>0.05。结论 2D-STI可作为评估妊娠期高血压患者左心功能与脐动脉S/D的相关性的手段,正常孕妇的左室收缩功能随血压升高而减弱,同时脐动脉S/D随之升高,GLS-Avg与妊娠期高血压的脐动脉S/D有负相关性。

基于改进NSGA-Ⅲ的D2D协同MEC多目标优化研究

在当前的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)模型中,由于任务是直接上传到MEC服务器执行,存在边缘服务器的计算压力大、空闲移动设备上的资源未得到充分利用等问题。使用边缘网络中的空闲设备进行协同计算,能够实现用户闲置资源的合理利用,增强MEC的计算能力。因此,提出了一种利用终端直通(Device-to-Device,D2D)进行协同计算的部分卸载MEC模型(D2D Collaborative MEC for Partial Offloading,DCM-PO)。在该模型中,除本地计算和MEC服务器计算外,还能将部分任务上传到空闲D2D设备进行辅助计算。首先,以最小化边缘网络的时延、能耗和费用为目标建立多目标优化问题。然后,在多染色体混合编码、自适应交叉率和变异率等方面对基于参考点的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅢ,NSGA-Ⅲ)进行改进,使之适合DCM-PO模型中的多目标优化问题求解。最后,仿真结果表明,相比基准MEC模型,DCM-PO模型在多项性能指标上有明显优势。

2D MoS_(2)及其异质结构在生物传感领域的应用

简要介绍了多相态二维(2D)MoS_(2)纳米材料的结构、制备和相态调控策略。MoS_(2)具有可调节的电子转移和光学特性,可以通过制备过程参数的调制对产物相态调控。不同相态的MoS_(2)性质差异巨大,因而在传感器上的应用不同。详细介绍了基于不同相态MoS_(2)及其异质结构的2D纳米材料在生物传感领域的代表性应用。重点剖析了不同相态MoS_(2)在不同类型传感器中所起的作用。生物传感技术的发展对于疾病的诊断和临床治疗,以及环境和食品安全监测等领域都至关重要。希望可以为高性能MoS_(2)基生物传感器的研发和构建提供参考。

2D/3D多模态医学图像配准算法研究

2D/3D多模态配准在医学影像导航手术中起着重要作用,主要用于提供术前三维图像和术中二维图像的实时信息,帮助医生精准定位病灶,规划手术路径,从而提高手术的安全性和效率。提出了一种2D/3D多模态医学图像配准算法,首先利用Swin Transformer优秀的特征提取能力,构建了初始姿态估计模型,实现姿态参数的快速预测;接着,为了提升整个配准方法的鲁棒性,引入基于Grangeat关系的粗配准方法;最后设计了基于梯度下降的精配准模块,以提升整个配准过程的精确性,且在该模块将Sobel微分算子与归一化互相关结合,提升了参数优化过程中的灵敏度。实验结果表明,所提配准方法在正位和侧位配准中的误差满足配准要求,配准成功率有显著提升。

基于Lie群表示的保体积2D-3D点集配准算法

2D-3D点集配准的目标是寻找三维原始点集与二维目标投影点集之间的对应关系和最优变换.为了给出配准问题的解析解,避免投影引起的体积退化,提出基于Lie群表示的保体积2D-3D点集配准算法.首先,考虑投影矩阵和旋转矩阵的非交换性,引入Lie群表示,将配准问题形式化为一个Lie群优化问题.利用局部线性化方法,将Lie群优化问题转化为一个可计算的二次规划问题.其次,为了避免体积退化,考虑约束变换后的三维点集的投影与二维目标点集的投影具有相同的体积.为便于计算,引入Jensen-Bregman LogDet散度作为保体积正则项,将计算点集的体积差异转化为计算协方差矩阵之间的差异.然后,通过交替求解对应关系和最优变换,形成完整且可解的迭代策略.最后,在两个经典数据集上进行对比实验和消融实验,验证了该算法的精确性和有效性.

无人机辅助D2D通信网络安全通信资源分配算法

针对被动窃听下的无人机辅助D2D通信网络中能量受限、频谱短缺、同频干扰严重等问题,考虑每个用户的保密速率和发射功率约束,引入网络保密能效的概念。基于物理层安全传输理论,以最大化网络保密能效为目标,研究频谱复用和功率控制策略的联合优化问题。该问题是非线性非凸优化问题,提出了一种结合Dinkelbach算法和凸近似算法的资源分配算法,通过凸近似算法将非凸优化问题转化为几何规划问题,并结合Dinkelbach算法保证原问题收敛到全局最优解。仿真结果表明,所提算法可有效缓和同频干扰,提高网络保密能效,平衡网络安全通信性能和功耗之间的关系。

多用户D2D计算卸载与资源分配算法

基于边缘服务器架构的移动计算卸载场景避免了核心网链路的网络延迟,在一定程度上提高了计算任务的处理效率,然而在移动用户密集分布的场景下,该计算卸载架构可能面临较高的蜂窝网络接入延迟。为提高移动边缘计算的用户体验,本文在移动用户密集分布的场景下研究了基于D2D通信的多用户计算卸载问题。根据是否具有任务处理需求将用户分为两类,定义拥有密集型计算任务需要处理的用户为需求用户,无任务需要处理且能够提供计算资源的用户为空闲用户。需求用户可以将任务以整体的形式卸载至空闲用户进行辅助处理。联合考虑需求用户与空闲用户在计算卸载中的收益,分别构建了各方的效用函数并形成了相应的优化问题。为了提高各方用户的效用,本文提出了基于Stackelberg博弈与遗传算法相结合的计算卸载与资源分配算法,该算法为两层结构,内层基于Stackelberg博弈对需求用户计算资源租赁单价决策以及空闲用户计算资源分配决策进行优化,并证明了各方用户的策略存在唯一纳什均衡。外层采用遗传算法对需求用户的任务卸载决策进行优化,根据内层算法的反馈结果,可以求解出能够有效提高需求用户效用的任务卸载决策。为验证算法的性能,本文进行了大量的实验仿真工作,仿真结果表明,与其他方案相比,本文算法能够有效提高需求用户与空闲用户的效用。同时,本文还对不同参数对算法有效性的影响进行了仿真分析。

SWIPT-D2D通信中基于深度强化学习的资源分配

针对信道状态信息未知SWIPT-D2D(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer Device to Device)无线通信网络环境下设备间信号干扰以及设备能量损耗问题,提出通过使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法,在满足蜂窝用户通信质量要求的前提下同时对D2D用户的资源块、发射功率以及功率分割比三部分进行联合优化。仿真结果表明,所提算法相比于其他算法能够为D2D用户制定更好的资源分配方案,在保证蜂窝用户保持较高通信速率的同时使D2D用户获得更高的能效。同时,当环境中用户数量增加时,所提算法相比于Dueling Double DQN(Deep Q-Network)以及DQN算法,D2D能效分别平均提高了15.95%和23.59%,当通信网络规模变大时所提算法具有更强的鲁棒性。

基于PSM分析联合检测血浆纤维蛋白原和D-二聚体预测T2DM并发脑卒中的价值

目的探讨血浆纤维蛋白原(Fg)和D-二聚体(DD)联合检测对2型糖尿病(T2DM)病人并发脑卒中的预测价值。方法选取2017年1月-2019年1月莒南县中医医院神经内科的126例T2DM并发脑卒中恢复期病人作为观察组,211例单纯T2DM病人作为T2DM组,50例体检健康者作为正常组,收集所有受试者的人口学资料、既往病史、病程、并发症、血糖、糖化血红蛋白、血压、血脂、血浆Fg和DD等资料。运用倾向性评分匹配(PSM)法对观察组和T2DM组病人进行1∶1匹配(卡钳值=0.02),分析血浆Fg和DD单独以及联合检测预测T2DM病人并发脑卒中的价值。结果PSM前后,观察组病人血浆Fg和DD水平均显著高于T2DM组(Z=3.12~7.36,P<0.01)。多元Logistics回归分析显示,血浆Fg(OR=1.489,95%CI=1.094~2.025,P=0.011)和血浆DD(OR=1.009,95%CI=1.004~1.014,P=0.001)水平是T2DM病人脑卒中发生的风险因素。受试者工作特征曲线分析显示,血浆Fg和DD联合检测对T2DM病人脑卒中的发生有预测意义(曲线下面积为0.883,灵敏度为78.57%,特异度为94.64%),且联合检测的价值显著高于二者单独检测。结论T2DM并发脑卒中病人血浆Fg、DD水平显著升高,二者联合检测可提高T2DM病人并发脑卒中的风险预测效能。

基于深度强化学习的蜂窝网络中D2D通信资源分配

设备到设备(Device to Device,D2D)通信可以提升频谱利用率和系统吞吐量,但由于D2D通信存在干扰问题,资源分配难度较大。近年来,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)被广泛应用于蜂窝通信的资源分配。因此,提出了一种基于优势演员-评论员(Advantage Actor-Critic,A2C)的资源分配算法,该算法可以根据环境状态选择最佳的D2D资源分配策略。通过仿真实验验证了该算法在网络性能上的优越性,并与其他算法进行了对比,结果表明,所提算法在提高系统吞吐率方面效果最好。因此,该算法为蜂窝网络中D2D通信资源分配问题提供了一种新的解决方案,具有广泛的应用前景。

核级石墨PFC^(2D)模型的宏细观参数分析

颗粒流软件PFC能够很好地处理非连续介质力学的问题,模拟核级石墨的损伤和断裂过程具有独特的优势。在采用PFC^(2D)模拟核级石墨时,为了增加模拟的便捷性,实现了PFC^(2D)细观参数的快速标定。本文首先设计了四因素四水平的正交试验,分析了核级石墨的宏观参数与PFC^(2D)的细观参数关系;然后基于建立的核级石墨宏细观参数的关系,采用PFC^(2D)模拟石墨IG11的三点弯曲试验,并从位移场变形、荷载-位移曲线和断裂参数三个方面验证其宏细观参数关系的正确性。结果表明,弹性模量E随平节理模量E_(c)的增加线性增加;抗拉强度σ_(t)随平节理抗拉强度σ_(b)的增加线性增加;泊松比ν随平节理刚度比k_(n)/k_(s)的增加先增大后减小;数值模拟的位移场变化和荷载-裂缝口张开位移P-CMOD曲线与试验结果较吻合,此外,断裂参数的最大误差不超过3.57%。

基于轮廓点相似性测度的2D-3D医学图像配准算法

针对传统配准算法无法适用于成像模糊、对比度低的X光医学图像的问题,本文提出一种基于轮廓点相似性测度的配准技术.首先引入分块双阈值增强策略来提取DRR图像和X光图像的边缘轮廓信息;其次,采用高斯加权欧氏距离计算图像轮廓的相似度;最后通过平衡优化器算法进行迭代优化,得到最优的位姿参数.实验结果表明:本文算法能够精确提取模糊X光图像的边缘轮廓信息,而且可以准确评估其与CT数据的相似度,平均配准成功率超过94%,算法效率和鲁棒性优于传统算法,可用于医疗诊断、放射疗法、图像引导手术等医学活动.

基于River 2D模型的黄河花园口河段生态流量研究

针对目前生态流量研究方法难以充分考虑鱼类栖息地等生境因素的问题,以黄河花园口鲤鱼核心保护区为研究区域,选取黄河鲤鱼为研究物种,基于耦合水动力学模型和栖息地模型的River 2D模型确定黄河鲤鱼的生态流量,将水深和流速作为鱼类生存保护的限定性因子,采用栖息地模型模拟不同流量下对应的黄河鲤鱼的适宜栖息地面积。计算结果表明:花园口河段鲤鱼产卵期的最小生态流量为230 m^(3)/s,生长期的最小生态流量为430 m^(3)/s,越冬期的最小生态流量为150 m^(3)/s。计算结果可以为花园口核心鱼类保护区的鱼类保护以及黄河小浪底水库的生态调度提供参考。