本发明公开了一种双通道荧光光学显微成像中基于图像处理的自动对焦方法，包括 S1 获得生物组织样本当前冠状面轮廓，并获得三个对焦窗口位置；S2 对三个对焦窗口进行扫描，并采集第 i 层生物组织样本细胞构筑通道的图像；S3 判断当前层三个对焦窗口的图像采集是否完成，若是，则 i＝i+1，并进入 S4，若否，则返回 S2；S4 判断·830·采集层数 i 是否大于预设的阈值，若是，则进入 S5，若否，则返回 S2；

近日，上海交通大学电子系义理林教授课题组基于智能锁模算法、时间拉伸技术和实时高速电路建立的实时光谱分析控制平台，实现了锁模激光器输出飞秒脉冲的实时光谱调控，对飞秒激光器的设计具有重要的应用价值。相关成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”为题目于2020年1月发表于国际光学顶尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院长春光机所与Nature出版集团合办期刊），并入选为封面文章，在“News & Views”栏目被专门评述。博士生蒲国庆为第一作者，义理林教授为通信作者。 图说：期刊封面文章 飞秒尺度（1E-15秒）脉冲对应着原子分子、材料、生物蛋白、化学反应等丰富物质体系的众多超快过程，有着广泛而重要的应用。锁模激光器作为产生飞秒脉冲的重要基础研究工具，在物理、化学、生物、材料、信息科学等领域都有广泛的应用。飞秒锁模激光器自上世纪六十年代发明以来，与其相关的研究分别于1999，2005，2018年获得过诺贝尔奖。 随着超快光学的快速发展，越来越多的前沿应用需要对飞秒脉冲的时域和光谱进行精细控制。由于飞秒脉冲的产生涉及非常复杂的非线性和色散传输效应，达到特定脉冲状态的稳态输出需要对激光器多个参数在高维空间进行优化，传统基于激光器光学设计和优化的方法已被证明难以精确实现。 通过对飞秒脉冲状态进行智能识别，结合智能算法对激光器多参数进行全局优化，有望获得理想的飞秒脉冲输出，但其主要挑战在于飞秒脉冲难以实时精确识别。低速时域采样无法识别飞秒脉冲宽度和形状，光谱仪虽可识别飞秒脉冲积分光谱但无法识别其瞬时光谱，因此传统方法都无法做到实时控制飞秒脉冲精确锁模状态。为了解决这一难题，义理林教授课题组提出在锁模控制环内引入时间拉伸-色散傅里叶变换（TS-DFT）技术，通过时域到光谱的转换，采用低速时域采样即可识别飞秒脉冲对应的瞬时光谱宽度和形状。结合智能控制算法，实现了以1.4nm为精度对飞秒脉冲光谱宽带从10nm到40nm进行可编程控制，光谱形状可编程为高斯型或三角形等。这是本领域首次实现飞秒锁模脉冲光谱宽度和形状高精度实时编程控制，解决了飞秒锁模脉冲锁模状态无法精确调控的难题。 基于实时的光谱控制，该研究还展示了从窄谱锁模态至宽谱锁模态以及从三角形光谱脉冲态至宽谱锁模态的演变过程，发现两者动力学过程具有相似性，提出了目标锁模状态可能决定中间动力学过程的猜想，为人们进一步探索锁模激光器内部机理提供新视角。 图说：基于快速光谱分析的飞秒锁模脉冲智能控制 非线性光学著名专家John Dudley教授（欧洲物理学会主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”栏目撰文介绍此项工作，认为本工作极具创新性，开拓了研究锁模动力学新的可能性，很可能应用于多种锁模光纤激光器中。 义理林教授课题组过去六年来一直致力于解决飞秒锁模激光器的智能控制问题，2019年发表在光学领域顶级期刊《Optica》的“智能锁模激光器”成果入选美国光学学会旗下新闻杂志《Optics & Photonics News》2019年光学年度进展“Optics in 2019”。该方向工作部分得到国家自然科学基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》论文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”评述论文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

本发明公开了一种基于组合指标的图像分割结果定量评价方法，包括：选择与待评测分割结果的图像所属类别相同的多张图片，将这些图片进行分割，得到分割结果集；对上述分割结果集进行人工主观评价，获取各分割结果的主观评价结果，得到主观评价集；对上述分割结果集进行多指标客观评价，计算各分割结果的客观评价指标值，得到客观评价集；用客观评价集作为分类器的输入，主观评价集作为输出，训练得到经过训练的分类器；计算待评测图像分割结果的客观评价指标值；将客观评价指标值输入经过训练的分类器中，得到评价结果。通过本发明方法可得到代

IVF不明原因的胚胎发育停止的基因诊断。本项目利用在我院收集的IVF过程中原因不明的胚胎发育停止的病人中利用基因芯片和长非编码RNA芯片同时检测精子基因。目前检测出的结果已初步得到验证，该诊断项目将为这一类病人的个体化治疗方案和体外的治疗提供依据。 目前IVF不明原因的胚胎发育停止是导致试管婴儿成功率低的主要原因之一。本项目的转化和产业化将为解决试管婴儿的成功率提供较好的解决途径。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在

本发明提出了一种基于时间-能耗重要性比重的并行任务调度算 法，在满足时间和能耗的双重限制下，实现异构并行系统下任务所用 时间和能耗的权衡优化。本发明考虑到实际情况中任务受各种因素的 影响，执行时间不是固定且确定的，而是近似于正态分布，因此在确 定任务调度顺序时，不采用以往技术中使用执行时间平均值的方法， 而是将执行时间的平均值和方差同时考虑进来使用近似权重。在任务 分配阶段，同时考虑时间和能耗这两个性能指标，并能根据

用电设备的最优管理是智能电网中实现需求侧响应的关键一环。然而该问题通常需要同时管理调度大量的用电设备，同时考虑多个时槽，是一个时间空间耦合的复杂问题，想要在短时间内解决该问题十分困难。因此，如何设计合理的算法，提高计算效率，降低计算时间，是目前的研究热点。

浙江财经大学崇秀全教授编著的《表征的图像——当代非洲摄影文化研究》出版，获2019年浙江省第二十届哲学社会科学优秀成果三等奖（基础理论研究类）。 该著作总体思路遵循影像表征非洲、影像再现和见证非洲两大主旨，即影像表征非洲大陆的政治民主进程、再现西方殖民治理历史，见证非洲社会文化变迁。具体通过扫描当代非洲摄影地理生态，借助当代非洲摄影这一“上帝的眼睛”，透析当代非洲摄影与政治、经济、社会、文化关联，思考非洲发展中的重要现实和理论问题。

由于在影视特效制作、服装布料的虚拟展示、艺术和工业设计等方面的广泛应用，纹理替换正逐渐成为计算机图形学、视觉与图像及视频处理等诸多领域的研究热点。 我校的研究首先提出了一种基于网格优化的图像纹理替换算法。进而在国际上第一次提出可行的视频纹理替换方法，首先自适应选取若干关键帧进行纹理替换，进而借助网格跟踪把关键帧效果传递到视频的剩余帧，提出了网格的时空优化方法解决替换效果的抖动问题，利用