基于脑电信号评价情绪状态及听觉激励对改善情绪的研究

如何从脑活动数据中发现具有生物学意义的知识及规律,正成为当今神经信息学理论与实践研究的热点与难点.基于脑电的情绪识别和情绪及其脑机制的关联研究已经成为神经工程和生物医学工程领域的热门课题.本研究基于脑电信号评价情绪状态,尝试借助脑电耳机来监测"毫无头绪"的脑电波,重点开展了听觉激励对改善焦虑情绪状态的实验研究.借助特定中国古风纯音乐产生听觉信号激励,激发出被试者平静放松的情绪状态,从而改善焦虑,发现音乐和情绪之间可能存在的关系.将来在BCI技术研究的基础之上,情绪识别可以进一步满足患有特定疾病(ALS症、脑瘫、脑干中风、脊髓损伤等)的患者人群的某些更高级的需求,即通过脑电分析出其对事物的喜好度,比如音乐的选择,从而设计出更加友善和智能的BCI系统,在医疗康复领域具有很好的应用前景.

基于液芯柱透镜测量随浓度变化的液相扩散系数:方法综述

液相扩散系数是溶液浓度的函数D(c),通常采用浓度配对法、Boltzmann-Matano(BM)图解法、Hall解析法和多项式数值逼近等方法测量D(c)关联式.文章在综述以上几种测量方法的基础上,重点介绍了测量D(c)关联式的一种新方法,即BM半解析法.BM半解析法基于液芯柱透镜测量扩散过程中溶液浓度的空时分布函数c_(expt)(x,t)s,结合Hall解析法以及BM图解法,能够快速、准确、稳定地测量D(c)关联式.用BM半解析法测量了葡萄糖水溶液在室温下的D(c)关联式,采用时域有限差分法(FDTD)求解Fick扩散方程,计算了不同D(c)关联式下扩散浓度的空时分布函数,计算结果与实验浓度分布函数c_(expt)(x,t)s进行了分析比较.结果表明,采用FDTD计算并比较实验扩散浓度空时分布的方法,为实测D(c)关联式的正确性提供了一种有效的判断手段.

基于太阳吸收光谱观测大气一氧化碳柱总量

基于地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区一氧化碳(CO)垂直柱总量的变化,连续采集近红外太阳吸收光谱,获得2015年9月至2016年7月整层大气CO的垂直柱总量的时间序列。观测结果显示合肥地区大气中柱平均干空气混合比(XCO)有着明显的季节变化,在2015年10月有着较小值,然后逐渐增加,到2016年3月达到最大值,之后逐渐下降,在2016年7月底达到最小值,并分析了季节变化的原因。为了对地基近红外波段观测进行验证,采用MOPITT卫星数据和站点同一光谱仪采集的中红外光谱反演的CO柱总量与同期测量的数据进行比对。结果表明,MOPITT卫星数据与地基观测值的季节变化一致,而MOPITT观测值整体高于地基FTS观测值;近红外和中红外波段反演的CO柱总量季节变化范围一致。将地基观测和卫星观测数据进行日平均计算,并进行相关性分析,得到的地基近红外和卫星观测、地基中红外的CO日平均柱总量的线型回归相关系数分别为0.85和0.91,显示出高的相关性,证明了地基近红外波段反演CO垂直柱总量数据的准确性。首次采用地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区CO的垂直柱总量,并将得到的观测结果与卫星数据比对,得到准确的CO的垂直柱总量,为解大气CO的时空分布状况及其演变规律、追踪合肥地区CO的源汇分布提供理论依据。

室内移动机器人平台设计与实现

针对目前智能移动机器人只能在单一楼层间工作的现状,对智能移动机器人在不同楼层间切换工作环境的问题进行了研究。基于机器人操作系统(ROS),设计了一套智能移动机器人研究平台IIMR-I,使用自身携带的激光雷达传感器、惯性测量元件(IMU)、超声波和深度相机感知外界环境信息,使用里程计获取自身位移信息,并通过卡尔曼滤波对传感器数据进行滤波处理。使用即时定位与建图(SLAM)技术,构建分辨率为5 cm的高精度栅格地图,并在此基础上进行全局和局部路径规划,实现了机器人的导航和壁障功能。使用蒙特卡洛定位的方法,在机器人导航过程中可以实时确定机器人位姿,其相对定位精度可达10 cm。通过使用深度相机能够识别出电梯按钮的三维坐标,并使用机械臂按下目标楼层按钮,实现了机器人按电梯的功能。

移动网舆情演化博弈分析:以微信公众号为例

针对当前移动网络舆情传播速度快、预警效果差等问题,以微信公众号为例,提出基于演化博弈的移动网络舆情主体行为策略分析方法。通过构建监管者-运营者-使用者三方博弈模型,探索各主体的稳定状态。结果表明,建立政府各级各类官方微信公众号、加强对高频高流微信公众号的引导和管控、提高网络舆情分析预警能力都对网络舆情在微信公众号的传播具有积极影响。

基于cfDNA甲基化和机器学习的男性胃癌早筛预测模型的建立

目的利用新型的细胞游离DNA(cfDNA)甲基化检测技术,建立中国男性人群胃癌患者cfDNA甲基化模型。方法使用cfDNA甲基化免疫沉淀和高通量测序技术(cfMeDIP-seq)开展胃癌患者的全基因组甲基化的检测,利用生物信息学的方法定位胃组织来源的cfDNA,提取区分胃癌患者的特异甲基化标签,通过随机森林算法建立诊断模型,开展胃癌早期筛查的临床验证研究。结果基于胃癌样本和正常对照选取了前63个最为显著的差异甲基化区段,构建了cfDNA甲基化模型,并将此模型应用于胃癌早期筛查,灵敏度达到85%以上,特异性达到95%以上。验证集的灵敏度和特异性分别为98.7%和99.0%,曲线下方面积大小(AUC)为0.999。结论该研究构建的cfDNA甲基化模型具有良好的胃癌预测性能。

基于程序题的自动批改系统设计

作为教师教书育人过程中重要的环节,作业批改规则难以量化、受教师主观因素影响明显;与此同时,批改作业的工作量大,难以充分发挥其反馈和监督效果。针对作业批改系统面临安全风险、难以自动执行批改和判定成绩难度大等问题,提出了一种自动批改程序作业的程序设计方法。基于MVC编程框架,主要使用VUE作为前端开发语言,Python作为后端程序开发语言,针对系统可能会面临的各种安全问题提供了应对策略;从数据库的设计到功能的实现方式,进行了总体的梳理;最后展示了使用此批改系统之后的执行效果,能看到这一系统在教学过程中存在一定优势。