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諧振微懸臂梁傳感器的工作原理及其在生化檢測中的研究進展[MEMS|傳感技術(shù)][醫(yī)療電子]

諧振微懸臂梁是一種可以將質(zhì)量變化轉(zhuǎn)換為頻率信號的微質(zhì)量型傳感器，因其分辨率高、靈敏度高、成本低、易于集成和小型化等優(yōu)點而備受關(guān)注。諧振微懸臂梁現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于流量控制、生物醫(yī)學(xué)痕量檢測、氣態(tài)和液態(tài)分子分析等領(lǐng)域。近年來，隨著微機電系統(tǒng)（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）技術(shù)的快速發(fā)展，針對諧振式微懸臂梁傳感器的研究與應(yīng)用越來越多，對近年來諧振式微懸臂梁傳感器在環(huán)境檢測、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的具體應(yīng)用進行了綜述，并對未來的發(fā)展方向做出了展望。

發(fā)表于：2023/3/28 16:02:00

電子鼻技術(shù)檢測人呼出氣揮發(fā)性有機物的研究進展[其他][醫(yī)療電子]

揮發(fā)性有機化合物（Volatile Organic Compounds， VOCs）不僅存在于人類生活環(huán)境中，也會在人體代謝過程中產(chǎn)生，人體產(chǎn)生的VOCs的種類和峰度與人體健康和疾病狀態(tài)密切相關(guān)。近年來，通過無創(chuàng)檢測的方式分析人體呼出氣中VOCs的組分和濃度可以用來指示人體健康狀態(tài)，在臨床診斷和健康監(jiān)測領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注。綜述了呼出氣VOCs的臨床檢測應(yīng)用價值和常見檢測方法，描述了各種方法的利弊。詳細(xì)闡述了新型電子鼻技術(shù)給呼出氣VOCs檢測帶來的革命性進展，為呼出氣VOCs的高靈敏、高通量、智能化檢測帶來了更多可能。

發(fā)表于：2023/3/28 15:42:00

試析美國主流媒體在推特平臺關(guān)于涉華疫情的發(fā)文特征[其他][其他]

在中國新冠疫情面臨新一輪攻堅戰(zhàn)的當(dāng)下，美國媒體對涉華疫情話題的關(guān)注也呈持續(xù)態(tài)勢。以美國主流媒體在推特平臺發(fā)布的涉華疫情推文及其下評論轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)為研究對象，媒體涵蓋美國有線電視新聞網(wǎng)、美聯(lián)社等10家美國主流媒體，時間跨度為2022年8月24日至2022年11月23日，共采集163條涉華疫情推文以及約8 788條評論轉(zhuǎn)發(fā)等數(shù)據(jù)。通過定量分析方法總結(jié)美國主流媒體對涉華疫情的推特發(fā)文特征，進一步明晰其報道偏向與手法，并就中國涉疫信息的對外傳播提出建議。

發(fā)表于：2023/3/10 18:20:00

融合DBSCAN多測點算法的磁方位校正[其他][其他]

單測點校正法計算復(fù)雜、不穩(wěn)定、誤差較大，無法滿足井下地磁方位角的精度要求。基于間接單測點分析法和Brooks多測點分析法，提出一種新方法，通過DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法識別并剔除噪聲，采用橢圓校正法校正徑向干擾，軸向干擾則由單軸多測點分析法校正。實驗證明：改進多測點法不僅可以進一步提高橢圓校正的擬合效果，還能降低噪聲對參考點計算值的影響，計算得到的方差曲線收斂性更強、更穩(wěn)定，校正后方位角誤差進一步降低。

發(fā)表于：2023/3/10 18:16:21

基于時空注意力金字塔卷積的動作識別[其他][其他]

動作識別算法需要從視頻中提取空間和時域特征，對計算存儲資源要求較高?；?D CNN的網(wǎng)絡(luò)更為輕量，但從視頻中提取時域特征的能力較弱，動作識別性能通常受到限制。S-TPNet提出時空金字塔模塊以獲取圖像序列的時間粒度特征，有效提升了基于2D CNN的動作識別網(wǎng)絡(luò)的性能?；赟-TPNet，設(shè)計了時空注意力模型以凸顯空間和時間上的重要特征。為降低輸入數(shù)據(jù)量，通常抽取局部視頻幀作為輸入，為降低采樣幀與整體視頻之間的不穩(wěn)定差異，設(shè)計了自適應(yīng)等間隔采樣策略。實驗表明，在未預(yù)訓(xùn)練的情況下，本網(wǎng)絡(luò)在UCF-101和HMDB-51數(shù)據(jù)集上分別將Top-1精度提高了5.1%和3.3%，并且不會大幅增加所需參數(shù)。

發(fā)表于：2023/3/10 18:12:12

基于三維時空注意的密集連接視頻超分算法[其他][其他]

針對視頻超分對時間幀間信息以及分層信息的利用不充分，設(shè)計了一種具有空間時序注意力機制的密集可變形視頻超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)。利用三維卷積來提取經(jīng)可變形卷積模塊對齊后的相鄰幀之間的時間序列信息，同時設(shè)計具有步幅卷積層的輕量級模塊來提取空間注意力信息。在特征重構(gòu)階段引入密集連接，充分利用分層特征信息以實現(xiàn)更好的特征重建。選取公共數(shù)據(jù)集進行實驗驗證，結(jié)果表明，提出的算法在客觀評價指標(biāo)與視覺對比效果上都有提升。

發(fā)表于：2023/3/10 18:07:07

基于特征選擇的IPSO-GRU脫硫系統(tǒng)出口SO2濃度預(yù)測模型[其他][其他]

針對燃煤電廠在吹掃等過程中脫硫系統(tǒng)出口 SO2濃度的不能及時檢測的問題，提出了一種基于特征選擇的改進粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化門控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IPSO-GRU)的脫硫系統(tǒng)出口 SO2濃度預(yù)測模型。通過最大相關(guān)最小冗余(minimum Redundancy and Maximum Relevance，mRMR)算法對采集的目標(biāo)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，挑選出合適的變量，隨后將選定的變量作為 IPSO-GRU預(yù)測模型的輸入。針對門控循環(huán)單元(Gated Recurrent Unit，GRU)模型關(guān)鍵超參數(shù)難以確定的問題，使用改進粒子群(Improved Particle Swarm Optimization，IPSO)算法對模型參數(shù)進行訓(xùn)練，以降低 GRU的訓(xùn)練成本。最終實現(xiàn)對脫硫系統(tǒng)出口二氧化硫濃度的預(yù)測。實驗結(jié)果表明，所提模型與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比預(yù)測精度更高，在工程實際中更具應(yīng)用價值。

發(fā)表于：2023/3/10 18:00:35

大數(shù)據(jù)時代算法審計構(gòu)想[其他][其他]

在現(xiàn)代語境里，算法是解決問題的自動化程序，在公共管理、司法裁判、金融系統(tǒng)、以及商業(yè)領(lǐng)域等都得到廣泛應(yīng)用。算法應(yīng)用一方面提高了社會整體的運行效率，另一方面也因其復(fù)雜的技術(shù)性特征導(dǎo)致了社會管理的失序。當(dāng)前，我國算法規(guī)制體系立法較為松散、監(jiān)管主體不夠明析，而審計作為一種獨立而成熟的審查制度，在算法設(shè)計監(jiān)督、算法數(shù)據(jù)保護以及算法決策法律問責(zé)中都大有可為，可解決算法監(jiān)管體系松散、監(jiān)管責(zé)任不明等問題。在審計監(jiān)管模式下，可由專業(yè)人員制定審計計劃，根據(jù)特定的審計標(biāo)準(zhǔn)進行風(fēng)險評估和事實審查，給出審計結(jié)論，制作審計報告、進行審計公開，對相關(guān)人員實施問責(zé)以及開展后續(xù)審計質(zhì)量追蹤。由第三方審計、平臺自我規(guī)制與行業(yè)自律相結(jié)合，算法監(jiān)管可迎來新的突破。

發(fā)表于：2023/3/10 17:55:13

數(shù)字時代身份盜竊犯罪的規(guī)制與應(yīng)對[其他][其他]

身份盜竊通常是指竊取和使用個人身份以獲得經(jīng)濟利益或從事其他犯罪活動的行為，數(shù)字時代各國對身份盜竊犯罪的規(guī)制將日趨完善。美國通過《防止身份盜竊及假冒法》等聯(lián)邦立法和州立法，構(gòu)建起身份盜竊行為獨立成罪模式；德國沒有專門的身份盜竊犯罪立法，而是在個人信息刑法保護體系中統(tǒng)一規(guī)制；英國更重視通過前置法實施嚴(yán)格監(jiān)管，以降低身份信息泄露、濫用和欺詐的可能性。我國與德國的規(guī)制模式類似，但存在忽視個人身份保護、身份盜竊刑法評價不全面以及個人信息保護范圍過窄等問題。面對數(shù)字時代深度偽造技術(shù)的沖擊，對身份盜竊犯罪的規(guī)制更加捉襟見肘。當(dāng)前，我國應(yīng)通過采取個人身份的刑法統(tǒng)一保護模式，將非法使用個人信息行為入刑、擴展個人身份信息的刑法保護范圍以及完善身份證件類犯罪規(guī)制，建構(gòu)現(xiàn)有的刑法身份保護體系，加強刑法規(guī)定之間的銜接。

發(fā)表于：2023/3/10 17:47:25

高校數(shù)據(jù)治理的價值與特征[其他][其他]

數(shù)據(jù)治理已經(jīng)成為高校教育信息化的一項基礎(chǔ)性工作，正確認(rèn)識和理解數(shù)據(jù)治理的價值及其特征有助于高校管理者與實踐者樹立正確、科學(xué)的數(shù)據(jù)治理觀，構(gòu)建數(shù)據(jù)治理的良好秩序。高校數(shù)據(jù)治理的價值呈現(xiàn)出對“數(shù)據(jù)及其事務(wù)”治理的外在價值和依“數(shù)”治理的內(nèi)在價值相互聯(lián)系、結(jié)合的立體結(jié)構(gòu)，指引著高校數(shù)據(jù)治理的有效實施。同時，高校數(shù)據(jù)治理存在教育數(shù)據(jù)多源多樣、多元利益沖突、應(yīng)用需求靈活多樣等難點，以及政策驅(qū)動、技術(shù)保障、模式優(yōu)勢等有利條件。

發(fā)表于：2023/3/10 17:37:00