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关键词： 乳腺癌   聚类   标记基因   差异基因  

摘要： 为了实现在单细胞水平上量化肿瘤空间异质性,选取10×Genomics平台上的乳腺癌空间转录组数据集为研究对象,使用深度图互信息(Deep graph infomax,DGI)模型对乳腺癌细胞进行聚类研究。结果显示,DGI算法展示出较好的聚类性能,调整兰德系数达到0.55,聚类结果接近人工注释分层且边界平滑,能够出色识别出乳腺癌标记基因和簇4与簇8之间的差异表达基因,富集结果表明这些基因与乳腺癌的发生发展有非常密切的关系。分析结果可能为乳腺癌患者找到作为临床诊断和治疗依据的标志物,对乳腺癌诊断和预后产生新的见解。

关键词： 风云四号B卫星   海表温度   去条纹  

摘要： 风云四号气象卫星B星(FY-4B)作为风云四号系列卫星的首发业务星,其搭载的先进的静止轨道辐射成像仪(Advanced Geostationary Radiation Imager,AGRI)是FY-4B核心载荷之一,目前FY-4B/AGRI采用非线性海表温度算法(NonLinear Sea Surface Temperature,NLSST)进行海表温度产品反演处理。为去除FY-4B/AGRI海表温度产品中出现的条纹噪声,将双谱滤波算法应用于NLSST算法中的红外分裂窗通道亮温差数据进行滤波。双谱滤波算法采用的核函数基于辐射传输物理过程,可去除海表温度产品中存在的条纹噪声和随机噪声,且不会降低产品的空间分辨率。以现场实测海表温度数据为参考海温,对FY-4B/AGRI分裂窗亮温差去条纹后的海表温度产品进行检验,时空匹配窗口选择时间30 min、空间距离4 km。评估表明:双谱滤波算法可以有效抑制条纹噪声,提高海表温度产品图像可视化质量,改善海表温度产品的精度。

关键词： 盲水印   稀疏差分调制   包装水印   鲁棒性   版权保护  

摘要： 在传统的包装印刷领域,印刷条码由于其易损坏、防伪能力弱、占用空间大以及解码时间长等缺点,影响了生产效率。针对这些问题,提出了一种基于稀疏差分调制(Sparse Differential Modulation,SDM)的高效包装水印算法。该技术采用人眼难以察觉但可以通过相机提取的水印嵌入到包装印刷图像中,具有抗破坏性、不易伪造和易于识别等特点。首先,对商品信息、生产日期、防伪标签等数字信息进行编码,生成水印块。通过在与设备无关的CIE Lab色彩空间中微调相应的像素来嵌入水印信息,从而实现了高度的不可感知性和安全性,同时采用了稀疏差分调制在嵌入阶段调制图像的单个通道,这在提取水印时有助于实现图像的精准配准和定位。实验结果表明该算法不仅适用于包装印刷图像的信息存储,也适用于版权保护等领域。

关键词： 人工智能   机器学习   聚类算法   招投标风险审计  

摘要： 招投标是业主选择交易对象的一种市场交易行为,也是政府采购的一种重要方式。招投标工作具有一定的复杂性,暗箱操作、串标、围标等违规行为时有发生,使得招投标审计具有一定的失败风险,人工智能技术的研究与应用为招投标审计带来了机遇。为了帮助审计人员识别招标投标过程中隐藏的审计线索,本文在分析了人工智能、机器学习、聚类算法的基础上,研究了如何把机器学习中的无监督算法K-means++聚类算法运用于招投标风险审计中,提出了基于K-means++聚类算法的招投标风险智能审计方法,并通过应用案例验证了所提出的基于K-means++聚类算法的招投标风险智能审计方法的有效性。本文的研究为今后审计人员开展招投标风险审计提供了智能审计模型与思路。

关键词： 声学成像   波束形成   局部放电   麦克风阵列  

摘要： 基于声学成像原理,通过麦克风阵列检测电力设备局部放电时产生的声波信号,采用声学成像算法,实现对局部放电声源的定位,达到局部放电定位检测的目的。在比较分析多种声学成像算法的基础上,建立一种适用于局部放电定位的基于正交匹配追踪反卷积声源识别(OMP-DAMAS)改进声学成像算法。开关柜局部放电定位检测实验验证表明,OMP-DAMAS算法在保持高精度定位的同时,还显著缩短算法的计算时间,适合用于电力设备的局部放电定位检测。

关键词： 量子联想分类器   均衡叠加态   Hamming距离   量子最小搜索  

摘要： 针对现有联想分类器不能存储重复样本的问题,提出一种基于Hamming距离和量子搜索算法的量子联想分类器设计方法,并给出联想分类器存储和分类的线路图.该方法需提前准备5组量子比特,分别对Hamming距离、输入样本、模式样本、类别和序号进行编码.首先,根据样本总体N,计算联想分类器所需的量子位数,再利用量子旋转门和Hadamard门将初态为|0〉的量子位旋转为恰好包含N个基态的均衡叠加态;其次,根据待存储样本的类别和值,将剩余两组初始状态为|0〉的量子位通过可控操作转换为相应的量子基态;最后,基于量子最小搜索的分类方法,计算输入样本与所有存储样本之间的Ha mming距离,再使用固定相位Grover量子搜索算法搜索这些Hamming距离的最小值,最小值对应存储样本的类别即为输入样本的类别,具体的分类结果可通过测量寄存器中的量子态得到.

关键词： YOLOv5s   轻量化   手语识别   MobilenetV3   ECANet   通道注意力  

摘要： 为应对聋哑人群体在日常生活中的沟通障碍问题,提出了优化YOLOv5s网络的新算法.针对YOLOv5s模型体积庞大、参数过多导致移动端检测效率低下的问题,进行了两个方面的改进:一是轻量化处理,采用MobilenetV3轻量化结构取代其主干网络的骨干层;二是采用ECANet注意力机制替换颈干网络中的C3模块,增强模型的特征提取能力,提高模型的检测精度和对环境的适应能力.使用HAGRID数据集进行实验的结果显示:改进后的YOLOv5s-MobilenetV3-ECA模型平均精度mAP达到了99.6%,且在不同环境下,模型对于手语的识别置信度达到了0.9,与改进前的YOLOv5s模型相比,模型大小仅为原来的19.4%,帧率每秒提高了9.7帧,具有更好的泛化能力.改进后的模型可以在移动端上较好地部署,为手语识别和聋哑人士的交流提供了一定的参考价值.

关键词： 算法审计结果   算法审计发现   算法审计结论   算法审计建议   算法审计信息  

摘要： 算法审计涉及诸多基础性问题,本文聚焦算法审计结果及其运用这一重要的基础性问题,以经典审计理论为基础,提出算法审计结果及其运用的一个理论框架。算法审计结果包括算法审计发现、算法审计结论、算法审计建议和算法审计信息四种类型,各类算法审计业务都可能产生这些审计结果。算法审计结果的运用者是资源类委托代理关系中的委托人、代理人、审计机构和其他利益相关者,在不同的算法委托代理关系中,上述四者不同。

关键词： LBPH算法   人脸识别   信息集成   病人健康状态   智能显示屏  

摘要： 传统的健康监测方法往往依赖于人工观察和记录,不仅效率低下且容易出错。在此背景下,将LBPH算法与智能显示屏相结合,可以设计出具有人脸识别功能的病人健康状态智能显示屏。该显示屏实时捕捉病人的面部图像,利用LBPH算法进行人脸识别,实现病人身份验证,借助数据仓库技术将病人对应的健康信息集成到一起,用于健康状态等级判别并将结果以直观、易懂的方式展示在屏幕上。结果表明:无论面对何种恶劣的测试场景,LBPH算法人脸识别的识别率均在90%以上,验证了显示屏的智能性和可靠性。此外,根据集成到的病人健康信息,得出病人健康状态等级,证明了显示屏的显示功能和统计功能。

关键词： 超密集网络   干扰图   干扰权重值   信道分配   功率分配  

摘要： 针对超密集网络拓扑结构复杂而导致的干扰愈加严重问题,提出一种改进的基于干扰图的分簇干扰管理算法。基于干扰关系定义簇权重值并构建干扰图;根据分簇算法将微微基站分簇,设置分簇阈值,避免顶点无限制地加入一个簇内;分簇完成后,根据用户数据速率值的大小依次为用户分配信道,结合功率分配算法,减轻簇内干扰。仿真结果显示,与不分簇的算法比,所提算法可以减少微微基站之间的干扰,同时,结合能效函数辅助的功率分配迭代算法可以得到更高的系统吞吐量。