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1、近日,2021年浙江大学优秀博士学位OO公布,我院魏鑫伟博士(指导教师王平教授)、赵奋强博士(指导教师夏顺仁教授)的博士学位OO被评为2021年浙江大学优秀博士学位OO!祝贺魏鑫伟博士、赵奋强博士!
2、细胞传感器是一种以活细胞为敏感元件,以物理化学传感器为换能器的新型生物传感器,已成为生物传感器研究领域的一个重要研究方向。本OO以细胞传感与检测技术为主题,结合细胞体外培养、传感器设计与加工、电子电路系统设计、信号检测与处理等技术,以心肌细胞为主要检测对象,设计制作了不同种类的细胞传感器。(1)提出一种集成叉指电极和微电极的双功能细胞传感器设计方法,可同步检测细胞电阻抗和胞外电位信号,实现对抗肿瘤药物有效性和心OO性的综合评价;(2)利用心肌细胞表达味觉受体的特性,提出一种基于心肌细胞的新型仿生味觉传感器设计方法,可实现对苦味和鲜味物质的特异性检测;(3)提出一种混合集成细胞传感器的设计方法,可同时检测心肌细胞的生长、胞外电位和机械搏动信号,实现苦味物质及其诱导的心OO性的检测与评价;(4)提出一种基于组织工程支架的新型心肌细胞传感器设计方法,研究基于不同支架的传感器构建方式,初步实现药物评价和味觉检测功能。
3、本OO构建了不同的心肌细胞传感器用于药物评价研究,并将心肌细胞传感器扩展到味觉检测领域,同时结合组织工程支架构建新型心肌细胞传感器,大力发展了基于心肌细胞的生物传感器检测技术,拓展了其应用范围。
4、在过去几十年中,MRI的发展使得无创观察人类大脑图像并研究神经系统发育与疾病成为可能。目前已经出现了很多深度学习算法用于大脑三维MRI数据的处理,然而大脑皮层的数据处理大多还依赖传统的手工特征和机器学习方法,在很多应用上满足不了当前大规模神经影像数据处理的需求。因此,本OO针对当前皮层数据流程中存在的问题进行深入探究,利用卷积神经网络极大地加快了数据处理,同时还获得了比当前方法更高的准确率。具体来讲,本OO的主要目的和创新点有三个:(1)速度,本OO开发了基于卷积神经网络并利用GPU高算力的新算法来加速整个数据处理流程,其中配准算法从曾经的1分钟提高到现在的5秒钟;(2)准确性,本OO摈弃了传统的手工提取皮层属性特征的方法,搭建了特定的神经网络模型来自动学习不同任务所需要的不同特征,提高了算法与整个数据处理流程的准确性,在大脑皮层分区上,本OO提出的方法仅使用有限的金标准数据便可以得到一个提升高达20%的分区模型;(3)本OO最终结合多中心的神经影像数据,利用大数据与深度学习的强大能力探索发现不同的皮层属性特征与发育模式,提高了对早期脑发育与神经退行性疾病的理解与认识。
1、3D 感知对于自动驾驶落地至关重要,每个传感器都有相应的缺点,转而采用 RGB + Point Cloud。此前的方案如 F-PointNet 采用级联方式会放大每个传感器的缺点;单阶段OOO如 ContFuse 在每个点上生成特征图,这受限于稀疏点云;两阶段OOO如 OOOD 在 ROI 上融合特征,这种方案帧率有点低。本文开发了一种多传感器融合的且能解决 2D/3D 目标检测,路面估计以及深度补全多任务的框架。
2、这项工作的 Motivations 是将多尺度图像特征融合到了 BEV 中,联合了多种 tricks 来改进 3D 检测的 AP;但个人觉得框架有点复杂,不是一个端到端通用框架。
1、体温是生命活动的一种表现,是人体新陈代谢的一个重要生理参数,体温既有生理学的意义,又有重要的临床医学意义,是临床诊断的一个重要指标。因此,体温计在现在的生活中有极为重要的作用,传统的水银体温计易破碎,存在水银污染的可能,测量时间较长,不易读数,为此设计一种新型的电子体温计,它的测温精度与传统的水银温度计相媲美的情况下,大大的缩短了测温时间且携带方便,对环境几乎没有污染。它以AT89S52单片机为核心,结合温度传感器,LED模块等外部设备,在软件的控制下,实现智能化的体温测量,不但能够精确测温,而且能够对温度进行逻辑判断,并且通过LED显示器将测量结果显示出来。
2、随着人们生活水平的不断提高,单片机控制无疑是人们追求的`目标之一,它所给人带来的方便也是不可否定的,其中电子温度计就是一个典型的例子,要为现代人工作、科研、生活提供更好的更方便的设施就需要从单片机技术入手,一切向着数字化控制,智能化控制方向发展。 现在所使用的体温计最常见的是水银温度计。这种温度计的刻度间隔通常都很密,不容易准确分辨,读数困难,而且他们的热容量还比较大,达到热平衡所需的时间较长,因此很难读准,并且使用非常不方便。破碎,存在水银污染的可能,所以在这种情况下,毕业设计我选择了电子体温计的设计这个课题,用单片机和温度传感器设计,本设计所介绍的电子体温计与传统的体温计相比,具有读数方便,测温准确,快速等优点。
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