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基于FCNs-ConvLSTM算法的瓷砖拼花铺贴机器人对象分割方法
1
作者 李鑫 邓阳杰 尚浩 《科技和产业》 2025年第24期54-61,共8页
针对当前瓷砖铺贴机器人在进行瓷砖拼花铺贴作业中,因瓷砖部件形状各异、尺寸差别明显、图形样式不一,瓷砖铺贴机器人在进行瓷砖部件识别困难和识别精度较低,从而导致瓷砖铺贴效率低和质量差等问题,提出了一种基于FCNs-ConvLSTM算法的... 针对当前瓷砖铺贴机器人在进行瓷砖拼花铺贴作业中,因瓷砖部件形状各异、尺寸差别明显、图形样式不一,瓷砖铺贴机器人在进行瓷砖部件识别困难和识别精度较低,从而导致瓷砖铺贴效率低和质量差等问题,提出了一种基于FCNs-ConvLSTM算法的瓷砖拼花铺贴机器人对象分割方法。首先,通过对机器人视觉系统采集的待铺贴区域图像进行预处理,利用全卷积神经网络(fully convolutional neural networks system,FCNs)强大的空间特征提取能力,对瓷砖进行精确的像素级分割与识别,提取出瓷砖的形状、尺寸和图案等信息。其次,考虑到瓷砖拼花的连续性和图案匹配需求,引入融合卷积长短期记忆网络(convolutional long short-term memory networks,ConvLSTM)以捕捉和处理时间序列图像中瓷砖的位置变化和排列规律,从而实现在连续图像流中的稳定识别与跟踪。实验结果表明,该方法在复杂光照环境下的平均F 1-score达93.8%,较传统方法(FCN、U-Net)提升约10%,显著提升了铺贴效率与质量。 展开更多
关键词 LSTM fcns 对象分割 机器学习 瓷砖铺贴
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多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取 被引量：11
2
作者 井然 宫兆宁 +3 位作者 朱文定 关鸿亮 赵文吉 张涛 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期11-26,共16页
遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提... 遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。 展开更多
关键词 遥感 建筑物提取 影像分割 FCN神经网络 支持向量机 高分辨率遥感影像
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基于多数据库整合分析纤维胶原蛋白3在肝细胞癌中的预后价值及对免疫微环境的影响
3
作者 王艳伟 张宝凯 +2 位作者 张玉德 张泽宇 刘英杰 《医学检验与临床》 2026年第1期31-36,共6页
目的:分析纤维胶原蛋白3(Ficolin-3,FCN3)在肝细胞癌(Hepatocellularcarcinoma,HCC)中的诊断及预后价值,并探讨其对肝癌免疫微环境的影响。方法:通过癌症基因图谱(TCGA)数据库下载HCC转录组测序数据,应用Kaplan-Meier生存曲线、基因表... 目的:分析纤维胶原蛋白3(Ficolin-3,FCN3)在肝细胞癌(Hepatocellularcarcinoma,HCC)中的诊断及预后价值,并探讨其对肝癌免疫微环境的影响。方法:通过癌症基因图谱(TCGA)数据库下载HCC转录组测序数据,应用Kaplan-Meier生存曲线、基因表达谱交互分析(GEPIA)、TCGAport数据库评估FCN3与HCC患者生存率的相关性,利用cBioPortal、String和TISIDB数据库评估FCN3在HCC患者中的差异表达、诊断和预后价值及其与免疫微环境的关系。采用实时荧光定量PCR(RT-qPCR)和Westernblot验证FCN3在配对的HCC组织和癌旁组织中的表达。结果:TCGA数据库分析显示,FCN3在HCC肿瘤组织中的表达水平显著降低(P0.001),与HCC的总生存期(OS)、无复发生存期(RFS)、疾病特异生存率期(DSS)和无进展生存期(PFS)均呈显著正相关。临床标本检测结果证实,FCN3在HCC肿瘤组织中的mRNA和蛋白水平均显著低于配对癌旁组织,这与TCGA数据库中的结果一致。功能富集分析显示FCN3与白细胞介导的细胞毒性、细胞因子-细胞因子受体相互作用等相关。此外,FCN3与多种免疫细胞、免疫因子和免疫检查点抑制剂疗效密切相关,其表达在HCC的免疫细胞和基质细胞成分评分中有显著差异,且FCN3与肿瘤突变负荷呈显著负相关。结论:FCN3在HCC中的表达水平显著降低,揭示其可能发挥抑癌基因功能,且可作为潜在预后标志物。FCN3与HCC免疫浸润程度呈正相关,为进一步探索HCC的免疫治疗靶点提供了新思路。 展开更多
关键词 FCN3 HCC 生物信息学 诊断价值 预后
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基于改进U-Net的冷冻电镜图像去噪方法
4
作者 邓竞 曾安 金亮 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第1期241-248,共8页
针对冷冻电镜图像信噪比极低,并且现有去噪方法不能有效去掉复杂噪声的问题,提出一种基于改进U-Net的冷冻电镜图像去噪方法。改进方法用FCN(Fully Convolutional Networks)搭建噪声映射模块,并在原始U-Net网络中嵌入多尺度联接和宽激活... 针对冷冻电镜图像信噪比极低,并且现有去噪方法不能有效去掉复杂噪声的问题,提出一种基于改进U-Net的冷冻电镜图像去噪方法。改进方法用FCN(Fully Convolutional Networks)搭建噪声映射模块,并在原始U-Net网络中嵌入多尺度联接和宽激活密集残差块,既能提高网络的泛化能力又使模型能更好地提取和恢复特征信息,从而实现高质量的冷冻电镜图像去噪;全变差损失函数的引入用来保护输出图像中的颗粒细节信息。实验结果表明,相较于对比方法,该方法在有效去除背景噪声同时能更好地恢复颗粒细节,信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)也是最优,并且颗粒挑选阳性数量也得到提升。 展开更多
关键词 图像去噪 冷冻电镜 U-Net FCN
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FCN3可作为肺鳞癌预后及免疫治疗的潜在生物标志物 被引量：1
5
作者 李伟 祖玲玲 徐嵩 《中国肺癌杂志》 北大核心 2025年第2期114-130,共17页
背景与目的 非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)是全球癌症死亡的主要原因。肺鳞状细胞癌(lung squamous cell carcinoma, LUSC)是其重要的病理组织学亚型,免疫逃逸机制复杂,使得免疫治疗的效果有限。Ficolin-3(FCN3)是... 背景与目的 非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)是全球癌症死亡的主要原因。肺鳞状细胞癌(lung squamous cell carcinoma, LUSC)是其重要的病理组织学亚型,免疫逃逸机制复杂,使得免疫治疗的效果有限。Ficolin-3(FCN3)是一种重要的免疫调节分子,它可以通过重塑肿瘤免疫微环境来调节肿瘤的免疫逃逸,但FCN3在LUSC中的作用仍不清楚。本研究使用生物信息学方法对来自癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)数据库的LUSC样本进行了全面分析,旨在探讨FCN3在LUSC中潜在的生物学功能以及预后意义。方法 泛癌分析表征FCN3的泛癌表达特征及预后价值,同时基于TCGA数据库中的LUSC样本数据,分析FCN3在LUSC中的表达特征及预后关系。通过构建Nomogram模型、体细胞突变分析、差异分析、相关性分析及基因本体(Gene Ontology,GO)、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, K EGG)和基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)进一步探索FCN3的潜在作用机制。通过免疫浸润分析、免疫逃逸评分、免疫相关分子相关性分析揭示FCN3在LUSC中高表达对免疫的调节作用,同时评估FCN3特征表达与药物敏感性的相关性。体外实验验证FCN3在LUSC中的表达特征。结果 FCN3在LUSC组织中的表达水平显著低于正常组织。高表达FCN3的LUSC患者预后较差。FCN3的不同表达情况与免疫细胞浸润丰度、免疫细胞功能障碍有关联,并且与免疫检查点、免疫刺激分子、主要组织相容性复合体(major histocompatibility complex, MHC)类分子表达及化疗药物敏感性也存在关联。结论LUSC中FCN3的高表达与不良预后有关,并且FCN3与免疫细胞浸润、相关免疫通路及免疫相关分子有关,FCN3可能是LUSC潜在的预后标志物和免疫治疗新靶点。 展开更多
关键词 FCN3 肺肿瘤 免疫 生物标志物
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基于全卷积神经网络的近海紫菜养殖区提取与时空分析
6
作者 王宇 李连伟 +1 位作者 郑直 吴世玉 《地理空间信息》 2025年第11期60-64,共5页
紫菜养殖的动态监测和时空分布研究对海域资源管理和海洋环境治理具有重要意义。以连云港近海域为研究区,获取2020—2024年的Sentinel-2卫星遥感影像,构建基于全卷积神经网络(FCN)的紫菜养殖区提取模型并进行精度评定;再利用该模型提取... 紫菜养殖的动态监测和时空分布研究对海域资源管理和海洋环境治理具有重要意义。以连云港近海域为研究区,获取2020—2024年的Sentinel-2卫星遥感影像,构建基于全卷积神经网络(FCN)的紫菜养殖区提取模型并进行精度评定;再利用该模型提取研究区近5年的紫菜养殖区并进行时空特征分析。结果表明,在时间上紫菜养殖区规模呈先增后减的趋势;在空间上紫菜养殖区呈向深海域推进的趋势。研究成果可为其他养殖区提取方法提供参考,为研究区域海水养殖布局优化和海洋环境改善提供支撑。 展开更多
关键词 FCN 紫菜养殖 时空变化 连云港市
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S30432和FCN奥氏体钢在混合熔融盐中的热腐蚀行为研究 被引量：1
7
作者 占阜元 刘宣义 +6 位作者 毛晓飞 潘喜桂 黄世福 龚兵兵 刘帅岐 何华林 刘光明 《北京化工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期48-56,共9页
研究了Super304H(S30432)钢及对S30432钢成分优化熔炼的一种新型Fe-Cr-Ni(FCN)钢在650℃和700℃下于15%(质量分数,下同)KCl+15%K_(2)SO_(4)+70%Na_(2)SO_(4)混合熔融盐中的热腐蚀行为。将样品置于混合熔融盐中进行腐蚀,每隔一段时间取... 研究了Super304H(S30432)钢及对S30432钢成分优化熔炼的一种新型Fe-Cr-Ni(FCN)钢在650℃和700℃下于15%(质量分数,下同)KCl+15%K_(2)SO_(4)+70%Na_(2)SO_(4)混合熔融盐中的热腐蚀行为。将样品置于混合熔融盐中进行腐蚀,每隔一段时间取出样品称重,获取腐蚀动力学曲线;采用X射线衍射、扫描电子显微镜(SEM)及能谱仪(EDS)对腐蚀产物的物相组成、形貌和成分进行分析。在650℃下,S30432和FCN钢均表现为增重,且S30432增重较FCN多约一倍;在700℃下,S30432钢遭到严重腐蚀,腐蚀产物大量剥落,FCN钢表现为“失重-增重-失重”的变化趋势,腐蚀程度较S30432钢轻。S30432钢的腐蚀产物主要为Fe_(3)O_(4)、Fe_(2)O_(3)、FeCr_(2)O_(4),FCN钢的腐蚀产物主要为Fe_(3)O_(4)、Fe_(2)O_(3)、FeCr_(2)O_(4)、Cr_(2)O_(3)及少量的FeS,S30432较FCN钢晶间腐蚀严重。在混合熔融盐中,FCN钢和S30432钢均发生内氧化和内硫化,FCN钢内氧化程度轻,耐蚀性优于S30432钢。从热力学角度计算了发生硫化反应占据优势所需的硫分压。Cr_(2)O_(3)易溶解于氯盐中生成挥发性CrO_(2)Cl_(2),加速了腐蚀。 展开更多
关键词 S30432奥氏体钢 FCN奥氏体钢 热腐蚀 KCl+K_(2)SO_(4)+Na_(2)SO_(4)熔融盐
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基于深度学习的无标签超分辨率土地覆盖制图研究
8
作者 汤媛媛 严恩萍 +3 位作者 唐玉宾 聂小力 聂平静 亓梦茹 《西南林业大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期147-154,共8页
通过整合标签超分辨率(SR)和实例批量归一化网络(IBN-Net),在无本地高分辨率标签的情况下,实现了福建省光泽县的2m分辨率土地覆盖制图,提出了一种基于深度学习的无标签土地覆盖制图方法。结果表明:利用改进的全卷积神经网络(FCN)模型能... 通过整合标签超分辨率(SR)和实例批量归一化网络(IBN-Net),在无本地高分辨率标签的情况下,实现了福建省光泽县的2m分辨率土地覆盖制图,提出了一种基于深度学习的无标签土地覆盖制图方法。结果表明:利用改进的全卷积神经网络(FCN)模型能够实现标签超分辨率,将低分辨率标签提升至高分辨率,有效提高分类精度;IBN-Net网络增强了模型的泛化能力,显著提升跨域应用的效果。相比于内源低分辨率标签,使用高精度的外源标签使模型在光泽县的整体准确率提高2.55%,达到85.48%。本方法在无匹配标签条件下,显著提升土地覆盖制图的精度,可为区域生态监测和管理提供有效的技术支持。 展开更多
关键词 土地覆盖制图 标签超分辨率 深度学习 FCN网络 IBN网络
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基于深度学习的神经形态芯片辐射源重构方法 被引量：1
9
作者 莫利楠 李燕 《电波科学学报》 北大核心 2025年第3期503-510,共8页
针对神经形态芯片辐射源建模难题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和全连接网络(fully connected network,FCN)的辐射源重构方法。该方法以传统等效源理论为基础,通过近场扫描点与偶极子位置的关系构建... 针对神经形态芯片辐射源建模难题,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和全连接网络(fully connected network,FCN)的辐射源重构方法。该方法以传统等效源理论为基础,通过近场扫描点与偶极子位置的关系构建系数矩阵,并将其作为神经网络的输入,对应磁场幅度作为输出,利用神经网络建立偶极子与扫描场之间的映射关系。通过数值仿真和实验测量进行方法验证,结果表明,该方法通过将扫描区域外平面的系数矩阵输入训练好的神经网络可以准确预测对应的磁场幅度,其预测结果与仿真结果及测量结果的相对误差均在5%左右,具有良好的精度。 展开更多
关键词 神经形态芯片 近场扫描 卷积神经网络(CNN) 全连接网络(FCN) 辐射源重构
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图像语义分割方法概述
10
作者 蒋冬梅 彭成东 《电脑知识与技术》 2025年第12期90-94,共5页
图像语义分割旨在对图像中每个像素进行语义类别的预测。文章系统综述了传统图像语义分割算法,基于深度学习的以FCN、DeconvNet和HRNet为代表的经典CNN网络,以及基于视觉Transformer的ViTs和HVTs架构的语义分割网络,并分析了语义分割常... 图像语义分割旨在对图像中每个像素进行语义类别的预测。文章系统综述了传统图像语义分割算法,基于深度学习的以FCN、DeconvNet和HRNet为代表的经典CNN网络,以及基于视觉Transformer的ViTs和HVTs架构的语义分割网络,并分析了语义分割常用的公开数据集、模型评价指标及语义分割相关的研究趋势。 展开更多
关键词 语义分割 高分辨率分割 FCN DeconvNet HRNet ViTs HVTs
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基于深度学习的智能煤岩界面识别方法研究
11
作者 张建荣 《中国煤炭》 北大核心 2025年第S2期430-436,共7页
煤岩界面精准识别是煤矿智能化开采中的关键技术与难点。当前,在复杂井下环境中,现有识别方法普遍存在精度有限、泛化能力弱等问题。为此,提出一种基于改进U-Net网络的煤岩图像分割方法。该方法使用轻量化的VGG16网络替换原U-Net的编码... 煤岩界面精准识别是煤矿智能化开采中的关键技术与难点。当前,在复杂井下环境中,现有识别方法普遍存在精度有限、泛化能力弱等问题。为此,提出一种基于改进U-Net网络的煤岩图像分割方法。该方法使用轻量化的VGG16网络替换原U-Net的编码器作为主干网络,显著降低了模型参数量与计算复杂度;引入通道注意力机制(SE模块),强化关键特征的提取与优化能力;结合小目标特征跨多层融合网络促进多尺度特征融合,进一步提升模型的特征表征能力;并引入自适应焦点损失函数缓解因样本分布不平衡带来的训练偏差。在自建煤岩数据集上的实验表明,所提模型取得了94.21%的识别准确率,推理速度达到每秒57帧。与FCN、U-Net、U-Net++等主流模型相比,本文方法在识别精度、实时处理性能方面均具有明显优势,为煤矿智能化开采提供了一种可行的技术途径。 展开更多
关键词 煤岩界面识别 U-Net SE注意力机制 FCN
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中枢神经系统感染儿脑脊液内皮素、血栓烷及前列环素的意义 被引量：2
12
作者 路明 郭爱华 +2 位作者 程华 姚福宝 许伟 《实用儿科临床杂志》 CAS CSCD 2000年第1期12-13,共2页
目的　探讨内皮素 (ET1 )、血栓烷 (TXA2 )和前列环素(PGI2 )在小儿中枢神经系统感染 (FCNS)中的意义。方法　采用放射免疫方法检测 FCNS儿脑脊液 (CSF)中 ET1 及 TXA2 和 PGI2 的稳定代谢产物 TXB2 和 6 - k-PGF1α,非感染手术儿 CSF... 目的　探讨内皮素 (ET1 )、血栓烷 (TXA2 )和前列环素(PGI2 )在小儿中枢神经系统感染 (FCNS)中的意义。方法　采用放射免疫方法检测 FCNS儿脑脊液 (CSF)中 ET1 及 TXA2 和 PGI2 的稳定代谢产物 TXB2 和 6 - k-PGF1α,非感染手术儿 CSF为对照。结果　 FCNS儿 CSF、ET1 、TXB2 及 TXB2 /6 - k- PGF1α(T/K)比值升高 ,昏迷儿 CSF、ET1 、TXB2 高于非昏迷儿 ,恢复期 CSF、ET1 、TXB2 /6 - k- PGF1α比值较急性期下降。结论　 FCNS时神经系统 ET1 和 TXA2 生成增加 ,CSF中 ET1 、TXB2 和 6 - k- PGF1α改变可反映脑实质损伤程度 ,有助于临床病情判断。 展开更多
关键词 中枢神经感染 fcns 脑脊液 内皮素 血栓烷 PGI2
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基于卷积神经网络的轻量级低场MRI图像重建方法
13
作者 李玟函 《微型计算机》 2025年第6期124-126,共3页
低场磁共振设备因其小巧便携而受到广泛关注,然而其低场特性往往会导致最终成像信噪比及其图像质量偏低。因此,本文提出一种基于卷积神经网络的轻量级模型SeFCN,旨在利用少量数据集提高低场MRI图像的质量。实验结果表明,相较于直接的傅... 低场磁共振设备因其小巧便携而受到广泛关注,然而其低场特性往往会导致最终成像信噪比及其图像质量偏低。因此,本文提出一种基于卷积神经网络的轻量级模型SeFCN,旨在利用少量数据集提高低场MRI图像的质量。实验结果表明,相较于直接的傅立叶变换重建方法以及常用的BM3D方法,本文所提出的方法效果更好,图像的信噪比与结构相似度更高,在提升图像质量和加速临床应用方面具有广泛的潜力和应用前景。 展开更多
关键词 低场MRI 图像重建 深度学习 FCN
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基于多尺度空洞卷积FCN网络的建筑物提取
14
作者 李星 张宝金 +2 位作者 贾鲁净 郭子睿 孟硕林 《江西科学》 2025年第5期914-919,共6页
针对全卷积神经网络FCN提取建筑物时存在上下文信息缺失和部分像素丢失的问题。在FCN基础上引入多尺度空洞卷积,提出了Multiscale Atrous Convolution FCN8s(MAC-FCN8s)深度学习网络,将不同尺度的空洞卷积代替普通卷积扩大感受野,寻找... 针对全卷积神经网络FCN提取建筑物时存在上下文信息缺失和部分像素丢失的问题。在FCN基础上引入多尺度空洞卷积,提出了Multiscale Atrous Convolution FCN8s(MAC-FCN8s)深度学习网络,将不同尺度的空洞卷积代替普通卷积扩大感受野,寻找最优损失函数,促进模型学习。使用马萨诸塞州数据集进行实验,将本文方法与FCN32s、FCN16s、FCN8s方法提取建筑物结果进行对比,并在Satellite datasetⅠ(Global cities)数据集上进行泛化实验。结果表明,MAC-FCN8s网络提取建筑物精度较高,提高了建筑物提取的完整性,减少部分像素丢失的情况,且在Global cities数据集上具有较好的泛化性。 展开更多
关键词 多尺度空洞卷积 (FCN) 损失函数 建筑物提取
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一株黄杆菌及其粗酶液对芘降解的动力学特征研究 被引量：19
15
作者 聂麦茜 吴蔓莉 +3 位作者 王晓昌 林玲 王蕊 王学选 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期181-185,共5页
实验研究了一株黄杆菌FCN2对芘降解的动力学特性,以及该菌株对芘的好氧氧化具有催化作用的酶的分布特征、芘在胞内酶存在下酶促降解的动力学特征.研究结果表明,本实验室经驯化、筛选、分离所得的FCN2菌株对芘有良好的降解性能;反应后10h... 实验研究了一株黄杆菌FCN2对芘降解的动力学特性,以及该菌株对芘的好氧氧化具有催化作用的酶的分布特征、芘在胞内酶存在下酶促降解的动力学特征.研究结果表明,本实验室经驯化、筛选、分离所得的FCN2菌株对芘有良好的降解性能;反应后10h内,降解反应近似表现为一级动力学特性,且随着芘初始浓度的增加,反应速度加快;当芘的初始浓度达到200mg·L-1时,菌体的降解活性被抑制;菌体的初始浓度越大,芘的降解转化速率越快;当菌量达到3.0×108CFUs·mL-1(CFUscolony-formingunits)时,芘的降解转化速度不再随着起始菌量的增加而增加.在本实验的好氧条件下,最适初始菌量为1.0×108～2.0×108CFUs·mL-1范围内.FCN2菌株对芘好氧降解起催化作用的活性酶为胞内酶,它对芘降解的催化作用迅速、有效,短时间内即达到分解平衡;胞内酶最适pH值为5,在pH5.0～6.0之间均有较高的催化活性;胞内酶最适温度为32℃,在30～50℃之间能保持较高的催化活性;粗提胞内酶催化芘的好氧降解过程中,米氏常数较小,为1×10-4mol·L-1,最大反应速率为2×10-6mol·L-1·min-1,说明酶与芘的亲和力大. 展开更多
关键词 黄杆菌FCN2 芘 生物降解 酶促降解 米氏常数
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非晶碳氢薄膜结构及光学间隙 被引量：6
16
作者 刘东平 李芳 +1 位作者 俞世吉 马腾才 《材料科学与工艺》 EI CAS CSCD 2000年第2期58-61,共4页
利用完全抑制网络结构 (FCN)对氢化非晶碳 (α -C :H)膜组成进行模拟计算 ,得出形成质密α -C :H膜条件是H、SP2 C和SP3 C在其三元相图中应在一个三角形区域内 .大量实验数据表明 ,模拟结果与实验结果相当吻合 .在α -C :H中主要存在氢... 利用完全抑制网络结构 (FCN)对氢化非晶碳 (α -C :H)膜组成进行模拟计算 ,得出形成质密α -C :H膜条件是H、SP2 C和SP3 C在其三元相图中应在一个三角形区域内 .大量实验数据表明 ,模拟结果与实验结果相当吻合 .在α -C :H中主要存在氢、四面体碳、乙烯、苯环和双苯等结构 ,它们相对含量在三角形区域内变化 .该理论模拟对薄膜光学间隙的实验分析给予了很好的解释 . 展开更多
关键词 氢化非晶碳膜 光学间隙 FCN 结构 DLC
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金属离子对多环芳烃酶促降解的影响作用 被引量：6
17
作者 吴蔓莉 聂麦茜 +2 位作者 王晓昌 郭鹏 杨刚柱 《水处理技术》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期13-16,37,共5页
采用超声波细胞破碎仪破碎获得胞内酶、紫外分光光度法测定多环芳烃含量的方法研究了黄杆菌FCN2产生的胞内酶对多环芳烃蒽、菲、芘的酶促降解作用并对影响酶促降解的主要条件(pH、温度、金属离子的激活作用)进行了优化。研究结果表明:(1... 采用超声波细胞破碎仪破碎获得胞内酶、紫外分光光度法测定多环芳烃含量的方法研究了黄杆菌FCN2产生的胞内酶对多环芳烃蒽、菲、芘的酶促降解作用并对影响酶促降解的主要条件(pH、温度、金属离子的激活作用)进行了优化。研究结果表明:(1)对影响多环芳烃酶促降解的条件进行了优化。当pH为6、温度为32℃时,胞内酶粗酶液对多环芳烃蒽、菲、芘的降解效果最好。(2)在pH为6、最佳温度为32℃时,研究了Ca2+、Mg2+、Mn2+、Fe3+、Fe2+、Cu2+6种金属离子对胞内酶粗酶液降解活性的影响作用。研究结果表明,Ca2+、Cu2+两种金属离子对蒽、菲、芘的酶促降解都可起到激活作用。Ca2+对胞内酶酶促降解不同底物的激活作用最为明显;当向体系中加入的Ca2+为0.5mmol·L-1时,蒽、菲、芘的去除率可分别提高为不加金属离子时的1.34倍、1.59倍、1.84倍。(3)通过测定米氏常数发现,当不加金属离子时,以蒽、菲、芘为底物时粗酶液的米氏常数值分别为2.69×10--4、4.28×10--4、3.56×10--4mol·L-1;加入0.5mmol·L-1 Ca2+时的米氏常数值分别为1.54×10--4、3.58×10--4、2.46×10--4mol·L-1,说明金属离子的加入增大了粗酶液与底物的亲和力,因此使得加入金属离子时蒽、菲、芘的去除率显著提高。 展开更多
关键词 黄杆菌属FCN2 胞内酶 酶促降解 多环芳烃
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密集连接卷积网络图像去模糊 被引量：13
18
作者 吴迪 赵洪田 郑世宝 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期890-899,共10页
目的 非均匀盲去运动模糊是图像处理和计算机视觉中的基础课题之一.传统去模糊算法有处理模糊种类单一、耗费时间两大缺点,且一直未能有效解决.随着神经网络在图像生成领域的出色表现,本文把去运动模糊视为图像生成的一种特殊问题,提出... 目的 非均匀盲去运动模糊是图像处理和计算机视觉中的基础课题之一.传统去模糊算法有处理模糊种类单一、耗费时间两大缺点,且一直未能有效解决.随着神经网络在图像生成领域的出色表现,本文把去运动模糊视为图像生成的一种特殊问题,提出一种基于神经网络的快速去模糊方法.方法 首先,将图像分类方向表现优异的密集连接卷积网络(dense connected convolutional network,DenseNets)应用到去模糊领域,该网络能充分利用中间层的有用信息.在损失函数方面,采用更符合去模糊目的的感知损失(perceptual loss),保证生成图像和清晰图像在内容上的一致性.采用生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),使生成的图像在感官上与清晰图像更加接近.结果 通过测试生成图像相对于清晰图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR),结构相似性(structural similarity,SSIM)和复原时间来评价算法性能的优劣.相比DeblurGAN (blind motion deblurring usingconditional adversarial networks),本文算法在GOPRO测试集上的平均PSNR提高了0.91,复原时间缩短了0.32 s,能成功恢复出因运动模糊而丢失的细节信息.在Kohler数据集上的性能也优于当前主流算法,能够处理不同的模糊核,鲁棒性强.结论 本文算法网络结构简单,复原效果好,生成图像的速度也明显快于其他方法.同时,该算法鲁棒性强,适合处理各种因运动模糊而导致的图像退化问题. 展开更多
关键词 运动模糊 盲去模糊 生成对抗网络(GAN) 密集连接卷积网络(DenseNets) 感知损失 全卷积网络(FCN)
原文传递
基于图像语义分割和CNN模型的老人跌倒检测 被引量：9
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作者 赵斌 鲍天龙 朱明 《计算机系统应用》 2017年第10期213-218,共6页
随着老龄化社会的到来,独居老人的安全问题越来越引人关注.其中,跌倒是老人在家中最常见也是危害最大的风险之一.当前已经有许多关于老人跌倒检测的算法,它们大多应用在摄像头固定的场景下,并主要采用前景提取方法来获取人体轮廓.采用... 随着老龄化社会的到来,独居老人的安全问题越来越引人关注.其中,跌倒是老人在家中最常见也是危害最大的风险之一.当前已经有许多关于老人跌倒检测的算法,它们大多应用在摄像头固定的场景下,并主要采用前景提取方法来获取人体轮廓.采用固定摄像头意味着需要为家中每一处独立的空间都安装监控设备才能保证对于老人的全面监控,这显然不实用.基于此,本文采用图像语义分割算法和CNN分类模型,提出了一种可用于移动摄像头上的老人跌倒检测算法.首先采用当前流行的全卷积神经网络(fully convolutional network)语义分割算法[1]分割出图像中的人体,对于满足面积比例条件的情况,直接通过宽高比特征判断人体是否处于跌倒状态;否则,提出一种融合的CNN人体姿态判别模型,将人体区域分成Stand、Fall、Half-Lying三种情况分别进行检测,最后根据三者的分类结果判定图像中是否包含跌倒人体.实验结果显示,文中的算法在具有较高的识别准确率(91.32%)的同时,具有较低的误报率(1.66%). 展开更多
关键词 老人跌倒 图像语义分割 FCN CNN
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航拍图像中绝缘子串的识别与分割方法研究 被引量：11
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作者 高金峰 吕易航 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2019年第4期16-22,共7页
为实现航拍图像中绝缘子串的识别与分割,以Faster R-CNN和全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)为框架构建了深度学习算法,并以算法为核心搭建了绝缘子串图像检测平台.算法首先使用Faster R-CNN模型,结合Resnet-101深度残... 为实现航拍图像中绝缘子串的识别与分割,以Faster R-CNN和全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)为框架构建了深度学习算法,并以算法为核心搭建了绝缘子串图像检测平台.算法首先使用Faster R-CNN模型,结合Resnet-101深度残差卷积神经网络,对所有感兴趣区域进行分类,再对Bounding Box回归和坐标进行修正,用于绝缘子串的识别,接着以FCN网络为基础,通过微调使原网络适应新的绝缘子串数据集,实现了在复杂背景下绝缘子串的语义分割.实验结果表明,文中给出的方法与已有方法相比,不仅能够在不同光照条件、不同拍摄角度以及复杂背景干扰下实现绝缘子串的识别与分割,且处理时间短、精度高和鲁棒性强. 展开更多
关键词 绝缘子串 FASTER R-CNN FCN 深度学习 绝缘子串识别 语义分割
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