简介：美国曼彻斯特大学研究人员宣布，他们发现了一种将胚胎干细胞培养成能产生胰岛素的胰腺组织的新技术，从而为找到糖尿病的新疗法取得重大突破。通常，干细胞中的大多数细胞会发育成神经元细胞，而只有不到1％％的干细胞会发育成能产生胰岛素的胰腺细胞，这是目前科学家们利用胚胎干细胞治疗糖尿病所遇到的最大障碍，而研究出能让更大比例的干细胞发育成胰腺细胞的技术就能克服这一障碍。

简介：摘要：本论文旨在探讨当前文物保护与利用领域存在的问题，并提出相应的对策。通过对相关文献和实践案例的研究，发现在文物保护与利用过程中存在诸多挑战，包括文物保护技术的不足、文物流失与盗窃问题、文物保护与经济利用之间的平衡等。为解决这些问题，需要加强技术研发，加强法律法规的制定与执行，并积极推动文物保护与社会经济的有机结合。

简介：针对传统交通控制与诱导模型及算法的不足，提出了具有中心协调系统（CCOS）的交通控制与诱导协同模型。利用数据融合技术将历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果以及实时交通流数据设计面向交通动态的信息融合，并采用神经网络技术构建基于神经网络的交通控制诱导协同模型，同时对模型的参数进行了确定。。通过典型的路网进行仿真实验和对比分析，实验验证了该模型具有可行性和有效性。

简介：针对深度信念网络无法科学有效地确定网络模型深度和隐层神经元数目等问题，根据贪心算法思想，提出了一种动态构建深度信念网络模型的新方法.即从底层逐层构建深度信念网络的过程中，根据验证集错误分类率调整当前层神经元数目，使当前模型达到最优后，固定当前层神经数目，网络深度增加一层；继续调整下一层神经元数目，直至整个模型构建完成.最后，根据重构误差微调各层神经元数目.结果表明，与依据重构误差构建的深度信念模型相比，利用此方法构建的深度信念网络模型的分类准确率更高.

简介：近日从卫生部获悉，我国即将在北京、黑龙江、上海、江苏、浙江、湖南、广东等七省市建立饮用水水质与水性疾病监测点，试行监测数据网络直报，开展城市饮用水卫生监测网络试点工作，此举意味着我国将逐步建立健全饮用水卫生监测网络。

简介：随着汽车功能的不断丰富和发展,各种电子控制系统在车辆上的应用与日俱增,传统的线路连接方式已经无法满足电气系统日益丰富的要求,由此,车载网络系统应运而生。短短几年间,网络技术在汽车上就得到了广泛而普遍的应用。然而,也正是由于车载网络系统的应用,使得汽车维修技术从逻辑思维层面发生了根本性的改变。一、车载网络系统与传统电控系统的比较车载网络系统也称车载总线系统。

简介：针对在不同的摄像头场景下,光线、摄像头参数的差异较大使得行人重识别困难的问题,提出一种基于距离度量学习的方法进行行人重识别.该方法首先为每一对摄像头学习一个距离度量模型.其次,根据上述因素的影响强度为这些度量模型赋予相应的权值.最后,对度量模型与其相应权值的乘积进行累加与优化,得到最终的距离度量模型.经过在两个公共数据集中进行行人重识别实验,其结果显示所提出的方法能够提高行人重识别的正确率.

简介：智能网联汽车已成为现代运输问题的潜在解决方案。广泛的采用智能网联汽车可以通过减少排放和能源消耗来减少环境恶化,同时通过提高效率、交通流量、道路安全和交通可达性以及其他好处提供有益的经济和社会成果。但是,智能网联汽车的成功运作及其对社会的影响在很大程度上取决于其管理和解决与之相关的风险。其中很重要的一个风险就是网络安全。如果对安全运营至关重要的通信网络不能防止黑客攻击,那么智能网联汽车将面临主要的网络安全风险。

简介：雷诺是第一家建立报废汽车拆解与回收利用工厂的汽车制造商，这一举措成为了共同制定的新环保政策的一部分

简介：透明元抽杀方法通过对透明组元抽杀从而简化了非周期序列，不必进行复杂的计算就可以得出一维非周期超晶格薄膜系统光透率的主要特性。采用TCD方法研究了B类广义Thue-Morse[FBGTM（m）]非周期超晶格薄膜系统的光透射性质，直接得到了在中心波长处的光透射系数，所得结果和以前发表的结果完全一致。

简介：压缩气体供应商竭尽其所能供应气体产品以满足用户对气体纯度、混合精确度和其他特殊要求。大多数气体通过传统的高压气瓶传输,而另一些气体通过容器或者是小型容器或真空瓶传输。不论哪一种运输和存储方法,用户都必须对这些气体进行处理、管理和分配。在这个过程中,气体会与不同的设备系统接触,而这些设备和系统会保持或者降低其纯度。本文讨论了气体减压阀使用材料、选择标准、注意事项和其他与其相关的问题。

简介：掺铒光纤（EDF）中的自发辐射噪声是影响掺铒光纤放大器（EDFA）工作性能和掺铒光纤激光器（EDFL）的起振特性的重要因素。自发辐射与泵浦方式紧密相关,研究脉冲泵浦下EDF的自发辐射具有重要的学术意义。从速率方程出发,建立了任意波形脉冲泵浦下EDF自发辐射的能级粒子数分布所满足的一元二阶变系数微分方程。由于没有封闭形式的解析解,采用杜哈梅尔方法,将泵浦脉冲波形进行分时段描述,每个小时段都有解析解,从而得到了自发辐射的平均功率表达式。分析结果表明,随着泵浦功率的增大,ASE的输出波形更接近泵浦光的波形,且泵浦光的毛刺对于ASE噪声的影响较小。

简介：提出了一种适应市场需求适用于液压机上液压垫四角调压的液压系统。该系统采用比例溢流阀调节上液压垫缸的压力,压力传感器实时采集并给主控制系统反馈信号,通过控制比例溢流阀的电流从而达到调节各上液压垫缸压力的目的。

简介：摘要：经济的发展，促进社会对电力的需求也逐渐增加，这有效地推动了电力企业的发展，电力系统总体呈现自动化发展趋势，对供配电模式产生了影响。因此，如何高效应用自动化技术，成为优化供配电系统的重要课题。配网自动化技术水平的高低一定程度上决定了电力企业配网服务的水平，要结合科学技术发展要求，提升配网自动化技术效能，维持良好的供电可靠性管理模式，从而满足人们的用电需求，同时提高企业的经济效益。

简介：摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升，传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求，而卷积神经网络具有强大的特征学习能力，突破了传统目标检测方法的瓶颈，基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先，文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性；其次，梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用，并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析；最后，讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题，并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：多波长光学网络(MONET)联台体的科学家已经宣布，建立国家全光学通信网络的工作向前迈进了重要的一步，全光学通信网络包含了在局域网和长距离网络上都能操作的多路传输的信号。

简介：