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关键词： 医学图像分割   小样本学习   原型优化   细化分割   注意力机制  

摘要： 针对小样本医学图像分割中现有方法忽略了支持集和查询集之间的分布偏移和局部边缘细节的问题,提出了一种用于小样本医学图像分割的原型优化和细化分割网络(PORSNet)。首先,该网络中包含一个原型循环迭代模块,通过迭代执行初始原型校正、原型全局感知、原型蒸馏等步骤,抑制初始原型和查询集之间的分布偏移及增强原型的表达能力。此外,还包含一个原型细化分割模块,通过掩码引导聚合和特征归一细化,进一步处理边缘细节信息。在两个广泛使用的小样本医学公共数据集ABD-MRI和ABD-CT上进行大量实验表明,所提出的PORSNet可以利用少量样本在确保分割效果的同时具备良好的泛化能力。

关键词： 光伏功率预测   自适应噪声完备集合经验模态分解   样本熵   双向长短期记忆网络  

摘要： 光伏发电具有间歇性和波动性，传统的单一模型难以实现精确预测。因此，提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decompositionwithadaptivenoise,CEEMDAN)、样本熵(sample entropy, SE)和双向长短期记忆网络(bidirectional long shorttermmemory,Bi-LSTM)组合的预测模型。首先，采用CEEMDAN对历史功率序列进行分解以降低其非平稳性，针对分解后导致后续预测数据规模增大的问题，通过引入样本熵的方法将子序列进行重组。其次，将重组序列输入到双向长短期记忆网络中，对其进行学习和预测。最后，通过将各个重组序列预测结果线性相加的方式，获得最终的预测结果。实例验证表明，构建的组合模型适用于不同天气条件下的光伏功率预测，并且具有更高的预测精度。

关键词： 锂离子电池   健康状态   容量增量分析   变分模态分解   灰狼优化   核极限学习机  

摘要： 为克服传统健康状态估计方法中的特征提取质量不足、非线性特性复杂及模型参数优化困难等问题，本文提出一种基于容量增量分析与VMD-GWO-KELM的健康状态估计方法。首先，本文通过改进的基于洛伦兹函数的电压容量模型，对电池恒流充电过程中的电压-容量数据进行拟合，提取峰电压、峰值和峰面积等健康特征，并利用灰狼优化算法完成模型参数识别，从而有效提升了特征提取质量和鲁棒性。其次，采用变分模态分解技术对健康状态信号进行多尺度分解，将模态分量作为独立子模型的输入，捕捉不同频域的关键特性，降低了信号混叠和噪声影响。然后，结合灰狼优化算法对核极限学习机模型的关键参数进行优化，显著提高了非线性拟合能力和估计精度。最后，通过不同训练量、不同估计模型对比和多电池数据的验证，全面评估模型性能。实验结果表明，本文提出的算法在仅使用100次循环数据的情况下，即可实现高精度健康状态估计，平均绝对误差为0.9751%，最大误差为1.9340%，同时表现出良好的鲁棒性和泛化能力。

关键词： 形式化方法   时间事件逻辑   ID-AOFE协议   公平性分析  

摘要： 公平交换协议旨在为数字信息交换提供安全、公平的机制,分析该类协议的公平性是信息安全领域中一个重要的研究内容。时间-事件逻辑具有描述协议主体知识和状态随时间变化的机制,是一种分析协议安全属性的有效方法。基于时间-事件逻辑,针对公平交换协议中主体互不信任、存在欺骗行为的特点,通过分析当协议结束运行时,是否存在使不诚实主体获得额外优势的策略来分析协议的公平性。以一个基于身份的混淆乐观公平交换(identity based-ambiguous optimistic fair exchange, ID-AOFE)协议为例进行分析,定义了一种规范的消息交互过程,对ID-AOFE协议消息交互过程中时间进行了细粒度分析,发现了协议中存在两个公平性漏洞,结合图形描述方式给出了攻击发生的全过程,说明了时间-事件逻辑理论的有效性。

关键词： 等式残差   总体最小二乘估计   抗差估计   乘性误差  

摘要： 基于M估计理论设计抗差总体最小二乘(robust total least-squares,RTLS)估计算法时，由于总体最小二乘(total least-squares,TLS)估计不适用于残差预测，根据单个随机量残差进行重定权存在理论缺陷。本文基于乘性误差模型推导了TLS估计迭代公式，对“等式残差”或者“总残差”进行理论解释，说明该残差具有最小二乘(least-squares,LS)估计残差的性质；然后顾及观测空间和结构空间的抗差性，基于等式残差或者总残差设计相应的RTLS估计算法；最终通过Monte Carlo实验，从抗差性、有效性和迭代效率等几方面与其他重定权策略进行比较，证明该RTLS估计算法的优势。

关键词： 事件触发   规定性能函数   包容控制   输入延迟   自适应控制  

摘要： 针对具有输入延迟和随机干扰的非线性多智能体系统，提出了一种基于规定性能和事件触发机制的自适应模糊控制方法；该方法采用了基于相对阈值的事件触发机制，从而降低了多智能体系统的硬件要求，并最大限度地减少了智能体之间的通信。与大多数事件触发机制相比，这种设计不仅简单方便，而且有效减少了控制过程中的网络通信负荷；模糊逻辑系统和Pade近似法分别用于处理多智能体系统中的未知非线性函数和输入延迟；为进一步提高系统的瞬态和稳态性能，设计了一种新的自适应模糊包容控制器，该控制器加入了规定的性能函数，确保包容误差收敛到预定的性能标准；此外，为了降低计算复杂度，还引入了指令滤波技术；基于Lyapunov 稳定性理论，证明了闭环系统的稳定性，只存在较小的包容误差，并避免了芝诺现象；通过理论分析和仿真实验，进一步验证了所提控制方法的有效性。

关键词： 轨道角动量   无线通信   多径效应   信道估计  

摘要： 聚焦轨道角动量(orbitalangularmomentum，OAM)技术在无线通信中的应用，针对收发端均匀圆形天线阵列未对准的多径通信场景，提出OAM域与空间域联合的信道估计方案。由于收发端均匀圆形阵列天线(uniformcircularantenna，UCA)难以严格对齐且OAM波束易产生多径效应，方案分两阶段进行信道估计。第一阶段在OAM域估计直达径参数，应用旋转不变子空间信号参数估计算法(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques，ESPRIT)得到直达径信道；第二阶段在空间域估计散射径参数，通过混合信号与直达径信号相减得到散射信号，利用逆离散傅里叶变换(inverse discrete Fourier transform，IDFT)和多信号分类算法(multiple signal classification，MUSIC)估计角度参数完成信道估计。仿真结果表明，该方案能准确估计直达径和散射径参数，均方误差曲线性能良好，为轨道角动量技术在无线通信中的应用提供有效方案。

关键词： 三维人体姿态估计   图注意力   时间上下文   空间上下文   时间卷积网络  

摘要： 近期关于人体姿态估计的研究表明，充分发挥二维姿态潜在空间信息的潜力，获取具有代表性的特征，以产生更准确的三维姿态估计结果，仍然需要进一步研究。因此，提出一种基于图注意力机制的时空上下文网络，该网络包括带滑动窗口的时间上下文模块(STCN)、由人体边缘肢体关节点引导的全局图注意力机制模块(EGAT)和基于姿态语法的局部图卷积网络模块(PGCN)。首先，使用STCN将长序列的二维关节位置转化为单序列的人体姿态潜在特征，从而有效聚合和利用远、近距离的人体姿态信息，并大幅降低计算成本。其次，提出EGAT模块，以有效计算全局空间上下文。该模块将人体边缘节点视为“交通枢纽”，为它与其他节点之间的信息交换建立桥梁。再次，利用图注意力机制进行自适应权值分配，对人体关节进行全局上下文计算。最后，设计PGCN模块，利用图卷积网络(GCN)对局部空间上下文进行计算和建模。它强调人体对称节点的运动一致性和人体骨骼的运动关联结构。在Human3.6m和Humaneva-I这2个复杂的标准数据集上全面地推理评估所提模型，结果表明，所提模型有更优越的性能，在输入帧数为81帧的情况下，模型在数据集Human3.6m上的实验结果平均位置误差(MPJPE)可达43.5mm，与目前先进算法SCNet(Spatial Collaboration Network)相比，所提模型的预测误差降低了9%，体现出更高的准确度。本文的代码可以在https://***/zzddwyff/upgraded-octo-carnival上查阅。

关键词： 本维莫德   药物不良事件   FAERS数据库   皮肤及皮下组织疾病  

摘要： 目的 通过美国食品药品监督管理局（FDA）不良事件报告系统（FAERS）的真实世界数据，评估本维莫德（Tapinarof）在上市后的药物不良事件（adverse events， AEs）情况，并分析其安全性信号。方法 本研究使用FAERS的数据，筛选了2022年第二季度至2024年第一季度的报告。采用药物-事件关联分析方法，使用报告比值比（ROR）、比例报告比率（PRR）和贝叶斯加权药物不良事件概率估计（EBGM）3种信号检测方法评估本维莫德相关的药物不良事件。分析中提取了报告中涉及的临床特征，包括性别、年龄、报告来源、以及药物不良事件的系统器官分类（SOC）。结果 在FAERS数据库的21 035 995例报告中，筛选出914例与本维莫德相关的药物不良事件。主要药物不良事件集中在皮肤及皮下组织疾病中，毛囊炎（ROR=1 211.73， PRR=1 051.72， EBGM=1 017.61）和外用药部位毛囊炎（ROR=47 128.2， PRR=46273.85， EBGM=18 688.11）显示出显著的阳性信号。感染及侵染类疾病也表现出较强信号，特别是脓疱（ROR=136.85， PRR=136.29， EBGM=135.7）。免疫系统疾病中的超敏反应显示较弱但显著的信号（ROR=4.93， PRR=4.88， EBGM=4.88）。结论 本研究基于FAERS数据库评估了本维莫德的安全性信号，发现其在皮肤及皮下组织疾病尤其是毛囊炎相关的风险较高。临床医师应在使用本维莫德时注意监控相关药物不良事件，特别是在长期或广泛使用时。未来应聚焦于本维莫德相关药物不良事件的机制，以便更好地指导临床使用。

关键词： 抽动障碍   注意缺陷多动障碍,共病   家庭环境   亲子感知   差异性  

摘要： 目的：探索抽动障碍（TD）及共患注意缺陷多动障碍（ADHD）的患儿的家庭环境、亲子关系、儿童心理状态与正常儿童是否存在差异，为预防及改善患儿预后提供可靠、科学的新思路，为减轻家庭及社会负担做出贡献。方法：邀请TD、TD共患ADHD及正常儿童及其家长填写《家庭环境与亲子感知量表》，包含事实量表（4个维度：家长过激反应、亲子正向交互、家长高要求、家长间不和谐）和感知量表（5个维度：相处模式紧张、家庭恰当关注、家庭矛盾恐惧、儿童自我认同、儿童意愿忽略），并对共计88对亲子（176份问卷）的不同分组的儿童、家长得分情况进行数学统计分析。结果：各分组儿童年龄分布无显著性差异，各项检验项目的得分在正常组家长与疾病组家长之间、正常组亲子之间均无显著性差异；性别在各疾病组别中的差异均存在统计学意义（分3组P=0.016，分2组P=0.027）；正常组儿童和疾病组儿童在维度7（家庭矛盾恐惧）、维度8（儿童自我认同）以及感知量表的得分存在显著差异（P=0.035、0.038、0.044）；疾病组的亲子得分在维度2（亲子正向交互）和维度8（儿童自我认同）、TD组的亲子得分在维度2（亲子正向交互）、共患组的亲子得分在维度8（儿童自我认同）存在显著亲子得分差异（P=0.012、0.018、0.025、0.006）。结论：儿童对家庭矛盾恐惧大、自我认同低、家庭环境及自我感知评价较差，以及亲子双方对“亲子正向交互“”儿童自我认同”的认知程度差异大与TD及共患ADHD密切相关，本研究揭示了儿童家庭环境及其亲子认知差异与TD及共患ADHD之间存在联系的具体锚点，或可为心理行为治疗提供新的视角与切入点。