场驱动医疗微机器人:材料制备工艺不断优化的应用前景

背景:微机器人具有体积小、灵活、靶向性强等特点,可以在狭窄的环境下通过单体或集群的方式完成复杂的工作。随着材料、制备工艺以及驱动方式的不断优化,其在生物医学领域内显示出越来越重要的应用价值。目的:分析场驱动微机器人在生物医学领域的应用并展望其应用前景。方法:以“微机器人,纳米机器人,驱动,生物医学,医疗”为中文关键词,以“microrobots,micro-robots,nanorobots,micromachine,microswimmer,medical”为英文关键词,分别检索万方以及Pub Med数据库,检索时间范围重点为2010年1月至2024年1月,同时纳入少数远期文献。通过阅读文题、摘要初步筛选,排除重复性研究、低质量期刊以及与内容不相关的文献,阅读全文后最终纳入66篇文献进行综述。结果与结论:场驱动医疗微机器人涵盖了磁、光、热、超声及多种混合因素驱动机器人。场驱动机器人已被应用于肠道诊断、药物靶向治疗及干细胞治疗等多个领域。尽管医用微机器人在临床医学中已有少数应用,但大多数还处于理论和实验阶段。医用微机器人的未来面临诸多挑战,如实现大规模制备、进一步提升精确控制、解决回收或体内降解问题,以及所用材料是否会对人体产生不良反应等,此外微机器人还需与相应的微创医学手术相配合。

面向“双碳”目标人才培养的工业化学课程教学改革探索与实践

为培养“双碳”目标高等教育紧缺专业人才,过程装备与控制工程专业工业化学课程“教”与“学”的模式需要与时俱进,改变以教师为中心的教学模式,建立以学生为中心的教学模式势在必行。该文针对工业化学课程教学过程中存在的“双碳”目标教育内容不足问题,初步探索通过增加绿色工程教育内容、实施项目驱动教学、建设跨学科的工业化学师资队伍和建立与“双碳”目标人才培养相适应的教学评价方法等措施来提高教学质量,并提出“双碳”目标下工业化学课程体系改革建议,为培养“双碳”目标紧缺人才提供参考和应用实践。

目标引领发展百年:1949—2050

从政府视角看,经济发展的必答题是,要什么样的发展和如何实现这个发展。中国经济发展实践给出的回答是,社会主义现代化引领经济发展。单维目标引领发展的理论机制可概括为共识效应、激励效应、生成效应、扭曲效应和锚定效应等五个效应。这五个效应既可以解释速度目标引领发展的利弊与特色,也可以解释生态环境等目标引领发展的利弊与特色。进入新时代,多维目标引领高质量发展正成为中国经济发展新的实践创新。因此,未来研究需转向多维目标引领发展的理论机制。

基于数据驱动的红外弱小机动目标检测与跟踪

针对复杂背景下红外弱小目标检测跟踪中目标特征缺失、强杂波干扰等问题,基于多帧的处理方法引入了目标运动特征来提升性能,然而针对无人机等新型强机动目标,现有的基于机理模型的多帧处理方法难以覆盖其复杂多变的运动形态,导致其检测跟踪的效果并不理想。对此,以多帧的处理方法为基础框架,提出了一种复杂背景下基于数据驱动的红外弱小机动目标检测跟踪方法:首先采用MPCM算法对弱小目标进行增强;其次将多帧的增强结果投影到二维子空间,构建基于YOLO的二维轨迹检测模型;最后将二维检测结果进行三维时空回溯,构建基于LSTM的三维轨迹检测模型。构建检测模型时,在实测图像的基础上进行了数据增广,使得训练样本尽量覆盖目标的各种运动形态;在二维子空间上,利用高性能YOLO检测网络,快速剔除大量杂波;在三维时空上,利用LSTM时序网络对少量难剔除的杂波进行精细化筛除。与多种算法的对比实验结果表明,所提方法在耗时上能满足实时性要求,同时,在多个场景下的平均跟踪精度能达到86.6%,虚警率仅有9.2%,ROC曲线下的AUC值能达到0.9820。

基于数据驱动的机动目标跟踪

目标跟踪是进行目标精准打击的关键,特别是对于机动目标的精确跟踪可以提高对目标状态的估计精度,从而实现目标的精确打击任务。针对机动目标跟踪问题,基于神经网络理论,本文提出了基于数据驱动的机动目标跟踪算法。通过生成大量不同机动方式运动的飞行数据,建立目标机动的数据样本库,采用基于双向输入的深度神经网络,对大量不同的机动飞行数据进行训练,生成不同机动轨迹的模型,通过轨迹序列数据与不同机动模型匹配,实现对任意机动目标的运动轨迹预测,进而实现对机动目标的跟踪。仿真结果验证了基于数据驱动进行目标跟踪算法的有效性,提供了机动目标轨迹预测的新思路和新方法,提升了轨迹预测的时效和精度。

电磁目标表征:知识-数据联合驱动新范式

电磁目标表征是电磁空间态势感知中的一项共性基础性问题。早期目标表征基于专家经验知识,需要设计者具有较强的专业背景与先验知识,其在复杂信号环境下的性能不佳。近年来发展起来的深度学习为复杂电磁环境下的目标信号表征提供了新的途径,它通过模拟人脑的深层结构建立机器学习模型,以端到端的方式自动表征和处理目标数据,在电磁目标检测、分类、识别、参数估计、行为认知等感知任务中显示出良好的性能。然而,深度学习严重依赖海量高质量标注数据,在现实电磁环境中存在一定局限。将知识融入智能系统一直是人工智能的研究方向,结合知识与数据进行电磁目标表征,将有望提升目标感知精度与泛化能力,正在成为电磁目标表征中新的方向。本文回顾了电磁目标表征技术的发展过程,对新的知识-数据联合驱动的电磁目标感知范式进行了展望。

层流信道中基于模型驱动的信道建模方法

针对已有的层流信道模型不能直接应用于存在目标的复杂层流信道的问题,提出一种基于模型驱动的信道建模方法.研究了存在目标的层流扩散信道的系统模型,在无目标平流模型的基础上加入参数,考虑层流和目标对接收分子的影响.结合仿真结果,将有目标的复杂层流信道近似为两个稳定的层流信道,建立有目标的点源-接收机层流扩散信道模型.结合神经网络使用Levenberg-Marquardt算法对信道模型参数进行学习和预测,同时提出基于数据和模型驱动结合(combination of data and model driven, CDMD)的检测方法对目标进行检测.结果表明:通过公式数据与仿真数据对比验证了其信道模型的准确性,所有数据的相关系数为0.999 15,该神经网络模型具有可行性;使用神经网络二分类算法验证提出的目标检测方法,检测准确率达到98.8%时,提出的CDMD检测方法所需数据量约为基于数据检测方法的1/6.

基于全永磁微波离子源钛自成靶的D-D中子源设计研究

介绍了一种基于全永磁微波离子源钛自成靶技术的紧凑型氘氘(D-D)中子源,其设计中子产额为1×10^(9)s^(-1)。该D-D中子源已经进行了800 h以上的测试,系统可重复稳定运行。早期测试结果显示,系统打火频率高、中子产额低,长时间放电后反向电子会烧蚀Al2O3陶瓷窗,导致微波耦合困难,氘等离子体无法点亮。通过在等离子体腔室中添加氮化硼(BN)保护片以及在钛靶与高压电极之间增加电子抑制电阻,有效抑制了Al2O3陶瓷窗的损伤。通过对等离子体电极孔径的优化和降低腔室压力,降低了打火频率,提高了中子的产额。系统优化后,氘离子能量为70 keV、束流强度为5 mA时,中子产额达到了2.0×10^(8)s^(-1)。在氘离子能量为97 keV、束流强度为6.6 mA时,系统中子产额达到5.2×10^(8)s^(-1)。

微纳米机器人在血栓治疗领域的研究进展

综述了近年来国内外关于微纳米机器人在血栓治疗领域的研究进展。首先介绍了微纳米机器人在血栓治疗中的驱动方式,从磁驱动、光驱动、化学驱动、生物驱动四个方面概述了微纳米机器人在递送时的优异性能,并分析了每种方式存在的局限性。重点探讨了微纳米机器人在血栓治疗中的应用研究,归纳了微纳米机器人近年来在药物载体、机械力破坏血栓、流体动力促进药物扩散、非药物治疗方式领域里的研究进展,探究了其治疗机理和应用前景。最后对微纳米机器人在血栓治疗领域的优势进行总结,并分析了目前存在的局限性,并以此展望了未来的研究方向,微纳米机器人技术的发展为血栓治疗提供了新的思路,有望成为一种更高效、安全的治疗方式。

紧凑型氘氘中子发生器中钛自成靶实验研究

靶作为氘氘中子发生器关键部件之一,其性能直接影响了中子发生器的中子产额及其稳定运行。文章从钛自成靶的设计、制备、表征及测试四个方面系统的介绍了中子发生器中靶的关键技术实验研究。首先,为满足靶的温度控制需求,采用无氧铜作为靶基底材料,并在其内部开设套环式主动水冷回路。通过ANSYS热工模拟靶在加速器运行时的表面温升情况,并利用电子枪轰击测试靶表面实际温度变化情况。模拟和测试结果表明,在中子发生器运行期间,靶表面温度可以有效控制在200℃以内。随后,利用直流磁控溅射技术在无氧铜靶衬底表面制备微米级高纯靶膜。并且,利用扫描电子显微镜、能谱仪、X射线衍射仪和划痕仪研究了靶膜表面的微观结构、成分及膜基结合力。结果表明利用磁控溅射制备的钛膜表面十分均匀紧凑,以六方晶系结构的α-Ti沉积在靶衬底表面,钛膜与基底的膜基结合力为0.22 N。最后,在感应耦合型中子发生器中子产额达到了1.25×10^(8)n/s,电子回旋共振中子发生器中子产额达到了1.75×10^(8)n/s,都实现了稳定运行5 h。

主体功能区战略视角下广东省县域城镇化发展路径研究

推进以县城为重要载体的城镇化是新时期推进县域城镇化的重要切入点和关键抓手,对助推实现城乡融合和区域协调发展具有重大战略意义。本研究选取广东省57个县(市)作为研究对象,从落实主体功能区战略和完善主体功能区制度的视角,揭示了广东省县域主体功能区的重要特征,以及广东省县域城镇化、县域产业发展的情况和问题,并以底线优先、发展赋能、政策叠加的原则和思路,对衔接主体功能区战略的广东省县城进行了归类,对不同类别县城以产业为牵引推进城镇化的路径提出了具体对策建议,以期为支撑广东深入推进“百县千镇万村高质量发展工程”、为其他省市推进县域城镇化发展提供有益参考。

基于深度学习的MIMO雷达一体化处理

传统MIMO雷达采用基于模型驱动的级联信号处理流程,各处理流程对模型假设依赖严重,且互相依赖,引入了基于深度学习的数据驱动的方法,通过构建三维卷积神经网络检测模型,直接在接收端检测发射波形,实现空域、时域和距离维的联合处理。仿真结果显示:在简单目标环境下,深度学习方法同传统处理方案效果相当;在复杂目标环境下,深度学习方法要明显优于模型驱动的传统处理方法,表明了深度学习方法的有效性。

基于数据驱动的目标选择策略探究

文章介绍了数据驱动的目标选择策略的重要性,探讨了相关的研究方法和技术。通过对数据的分析和模型的应用,文章提出了一种有效的目标选择策略并对其进行了评估和验证。研究旨在探讨基于数据驱动的目标选择策略,深入研究其理论框架、方法和实际应用,以期为各个领域的决策者和研究人员提供有益的参考和启发。

“双碳”目标驱动下沱江流域生态补偿机制优化

中共二十大报告将“积极稳妥推进碳达峰碳中和”作为“推动绿色发展,促进人与自然和谐共生”的重要抓手。“双碳”政策目标驱动为流域生态补偿提供了新的价值指引,对稳固与优化流域生态补偿机制产生了极大的内在促进作用。通过梳理沱江流域生态补偿机制的发展历程,剖析了“双碳”目标下沱江流域生态补偿机制建设面临的困境,提出了如下优化路径:创新制度体系供给,运用好政策组合拳;提升协同治理水平,拓宽协商共治平台;扩宽资金来源渠道,提升资金使用效率;建立补偿协商平台,实施分类补偿策略;完善监督考评体系,建设数字生态文明。

基于双目视觉的绳驱动飞行机械臂目标识别与抓取

为提高面向飞行机械臂平台的目标姿态估计的精度,为飞行机械臂配备双目视觉系统,对绳驱动机械臂和双目相机进行系统建模,利用Camshift算法对目标进行实时追踪,结合目标的几何特征提出一种轻量化的目标姿态估计算法,可用于飞行平台的实时目标追踪与姿态估计并进行飞行机械臂抓取实验。实验证明:该姿态估计算法对于目标追踪和姿态估计具有较好精度,可以实现抓取作业。

目标驱动的迷宫布线算法及优化

在传统迷宫算法的基础上 ,结合电路布线的特点 ,提出了目标驱动的迷宫布线算法及优化的方法 .该方法有效地减少了计算和回溯次数 。

论中介语语料库的平衡性问题

本文以汉语中介语语料库为例,从质量参数、程度参数和数量参数这三个方面的内在关联来讨论中介语语料库的平衡性问题。文章认为,实现中介语语料库平衡性要在参数选择合理、充分的前提下,语料规模做到可能大量和相对足量相结合,在语料库结构安排上适用于不同的研究理念和研究方法。为此,需要遵循目标驱动、质稳量足的基本原则,采取急用先建、循序渐进的基本策略。

配电网目标网架实施策略下的电力质量管理优化研究与应用

本研究旨在探讨配电网目标网架实施策略下的电力质量管理优化方法,并通过应用实例展示其潜在价值。首先,文章介绍了配电网目标网架的定义、特点以及主要实施策略,突出了其在电力分配中的优势。随后,分析了当前电力质量管理方法存在的局限性,并探讨了目标网架实施策略下电力质量管理所面临的挑战。接着,文章详细讨论了电力质量管理的优化方法,包括数据驱动的电力质量预测、监控与控制策略,以及电力质量问题的故障定位与诊断技术。最后,通过实际应用案例,展示了目标网架实施策略下的电力质量管理的优化成果。本研究为电力行业提供了有力的参考,以改善电力质量管理和提高配电网的效率与可靠性。

一种用户目标驱动的交互设计方法

面向对象的软件工程是面向对象技术在软件工程领域的全面运用,提高了软件的可修改性和可维护性,但软件的可用性并没得到有效解决。提出了以用户目标为中心,用户目标驱动功能的开发和界面交互设计的思想;描述了交互设计与面向对象设计的结合方法;划分了交互设计师和建模人员的职责。在保证软件可维护性的同时提高了软件的可用性。

用户目标驱动的档案知识服务模型研究

本文分析了知识源、知识服务专家、知识用户、知识通道和干扰因素等档案知识服务的五大要素,构建了用户目标驱动的档案知识服务模型框架,并从信息集成、知识采集、知识组织、知识存储以及用户建模和知识服务等几方面分析了档案知识服务的流程。