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改进差分进化算法的电力系统无功优化方法
本发明公开了一种基于改进差分进化(IDE)算法的电力系统无功优化方法。包括以下步骤：建立电力系统无功优化模型；输入电网参数，形成初始种群，计算种群所有个体的适应度；对种群个体按适应度从大到小排序，设定前Ns个个体为优良群体；以优良群体为基向量，引导群体变异操作；提取优良群体信息，以此确定个体各维变量的交叉概率，指导种群的交叉操作，生成试验向量；比较试验向量与目标个体的适应度，优者成为下一代个体，从而生出新一代群体。本发明的方法收敛速度快、计算精度高、稳定性好、能有效地求解电力系统无功优化问题，可用于电力系统提高电力系统输电效率、降低网络损耗配置实时性运行控制中。
西南交通大学
2016-07-05
基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法
本发明公开了一种基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法，适用于图像处理领域，包括以下步骤：对数据集进行裁剪，将裁剪后原始低分辨率图像输入到预处理模块中，进行图像归一化和数据增强操作，生成预处理后的低分辨率图像；预处理后的低分辨率图像组成失真图像块数据集，构成训练集、验证集和测试集；根据已有的失真图像块数据集，构建一个基于多尺度大核卷积双残差神经网络的超分辨率图像重建方法；将数据集输入到构建的多尺度大核卷积双残差神经网络中分提取语义特征，并用模型的上采样模块对特征图进行放大，生成超分辨率图像。本方法引入多尺度大核卷积与双残差结构，在神经网络中使用视觉注意力机制，提取的特征更符合人类视觉感知特性，使图像超分辨率图像重建更加准确。
南京工业大学
2021-01-12
“闻”出来的肿瘤？浙大最新研究成果登《自然》
浙大研究团队利用前沿的化学遗传学干预手段，精确抑制小鼠嗅觉感受神经元活动。研究人员发现，抑制嗅觉感受神经元活动后，肿瘤体积显著下降；而激活其活动后，肿瘤体积增加。结果证实，嗅觉环路神经元的兴奋性活动是胶质瘤产生的根源。
浙江大学
2022-06-08
氧化白藜芦醇作为制备抗肿瘤药物的应用
本发明成果的目的在于证明反式二苯乙烯类化合物氧化白藜芦醇在制药领域中的新用途，为肿瘤的治疗提供一种化疗药物。本发明通过体外细胞实验证明：氧化白藜芦醇在体外实验中对7株不同来源的人源性肿瘤细胞株均有较好的生长抑制作用，48小时的IC50值位于0.047-0.277mM之间，其中，对人肝癌细胞SMMC-7721，卵巢癌细胞SK-OV-3和乳腺癌MCF-7细胞的作用最佳，48小时的IC50分别为0.058, 0.047和0.097mM。由此可知，氧化白藜芦醇抗肿瘤活性好，抗瘤谱广，因此，可将其作为制备治疗肿瘤的化疗药物应用。本发明通过动物实验证明：氧化白藜芦醇对小鼠移植性S180肉瘤，H22肝癌的生长抑制作用明显，且较常规化疗药物毒性较低，对小鼠体重、免疫脏器影响较低。因此可将氧化白藜芦醇作为制备治疗肿瘤的化疗药物应用。 本发明具有以下有益效果：1、本发明提供了一种已知化合物氧化白藜芦醇的新的医疗用途，为氧化白藜芦醇的应用开拓了新的领域。2、本发明为肿瘤的治疗提供了一种新的化疗药物，抗肿瘤活性佳，毒副作用低，具有明显的社会效益。
四川大学
2016-04-18
抑制上皮间质转化的抗肿瘤转移小分子药物
上海交通大学
2021-04-13
关于肿瘤的广谱精准靶向诊疗领域的突破性进展
不论肿瘤的来源、位置和种类，对其进行特异选择性成像与给药而不影响正常组织是癌症诊疗面临的重大挑战。北京师范大学范楼珍教授课题组研发了一种结构类似大的氨基酸的碳量子点（LAAM CQDs)有望解决这一问题。 这项研究发现，LAAM TC-CQDs的边缘具有多个游离的α-氨基酸基团，通过大中性氨基酸转运体1（LAT1）介导内吞高选择性地进入肿瘤细胞。由于LAT1 在大多数肿瘤细胞中过表达而只在少数组织 (血脑屏障、胎盘、脾脏、睾丸和结肠等)表达，因此，LAAM TC-CQDs对癌细胞具有广谱的精准靶向性。LAAM TC-CQDs在700 nm处发射荧光，成功用于多种肿瘤细胞的成像以及荷瘤鼠体内荧光和光声双模态成像。通过共聚焦荧光显微镜图像可以观察到LAAM TC-CQDs被HeLa 和A549等多种癌细胞摄取，但是在同样的条件下却几乎不被正常体细胞摄取，细胞流式实验结果同样印证了这一发现。活体成像可以发现，LAAM TC-CQDs可以高效在肿瘤富集而几乎不在正常器官富集。LAAM TC-CQDs作为化疗药物拓扑替康（TPTC）的载体，仍然能够精准靶向肿瘤，成功将药物选择性地递送至肿瘤组织。作为TPTC的载体，LAAM TC-CQDs的化疗效率远远超过了游离的TPTC以及已经商业化脂质体载体。更有意义的是，由于血脑屏障是为数不多的过表达LAT1的正常组织之一， LAAM TC-CQDs可以成功穿过血脑屏障，实现了脑肿瘤成像并成功将抗癌药物靶向递送至脑肿瘤。
北京师范大学
2021-02-01
关于肿瘤的广谱精准靶向诊疗领域的突破性进展
不论肿瘤的来源、位置和种类，对其进行特异选择性成像与给药而不影响正常组织是癌症诊疗面临的重大挑战。北京师范大学范楼珍教授课题组研发了一种结构类似大的氨基酸的碳量子点（LAAM CQDs)有望解决这一问题。 这项研究发现，LAAM TC-CQDs的边缘具有多个游离的α-氨基酸基团，通过大中性氨基酸转运体1（LAT1）介导内吞高选择性地进入肿瘤细胞。由于LAT1 在大多数肿瘤细胞中过表达而只在少数组织 (血脑屏障、胎盘、脾脏、睾丸和结肠等)表达，因此，LAAM TC-CQDs对癌细胞具有广谱的精准靶向性。LAAM TC-CQDs在700 nm处发射荧光，成功用于多种肿瘤细胞的成像以及荷瘤鼠体内荧光和光声双模态成像。通过共聚焦荧光显微镜图像可以观察到LAAM TC-CQDs被HeLa 和A549等多种癌细胞摄取，但是在同样的条件下却几乎不被正常体细胞摄取，细胞流式实验结果同样印证了这一发现。活体成像可以发现，LAAM TC-CQDs可以高效在肿瘤富集而几乎不在正常器官富集。LAAM TC-CQDs作为化疗药物拓扑替康（TPTC）的载体，仍然能够精准靶向肿瘤，成功将药物选择性地递送至肿瘤组织。作为TPTC的载体，LAAM TC-CQDs的化疗效率远远超过了游离的TPTC以及已经商业化脂质体载体。更有意义的是，由于血脑屏障是为数不多的过表达LAT1的正常组织之一， LAAM TC-CQDs可以成功穿过血脑屏障，实现了脑肿瘤成像并成功将抗癌药物靶向递送至脑肿瘤。
北京师范大学
2021-04-10
高分辨图像采集卡，X光专用图像采集卡，专业图像采集卡，专业黑白图像采集卡
产品详细介绍光专用图像采集卡，专业图像采集卡，专业黑白图像采集卡
高分辨图像采集卡，X
MV-M系列高分辨率、高速黑白图像采集卡
MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡适用于采集标准和逐行非标准黑白视频信号源、采集输出高精度、高速黑白信号的设备或摄像头信号，特点是采集黑白信号的清晰度和分辨率更高,采集频率更大，信噪比更高，图像采集的实时性更强，性能更为稳定。
【技术特点与指标】
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡视频输入标准视频信号和逐行非标准黑白视频信号。
● 多路视频输入软件切换，可采集单场/单帧/连续帧。
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡采集分辨率为768*576，1024*1024，1280*1024，1600*1200。
● 支持硬件任意开窗，二级缩放，硬件翻转
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡有类似内存映射的功能，多个应用程序/进程可以共享其采集的图像数据；
● 信号接入丢失感知，无信号不蓝屏、死机
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡硬件控制帧率流量，可在实际使用中和其它采集卡配合，更有效提高PCI带宽的利用
● 支持RGB32、RGB24、YUV422、RGB8等采集格式
● MV-M系列高分辨率高速高速黑白图像采集卡编程完全使用微软提供DirectShow / VFW接口，也可提供基于VC、VB、Delphi等演示程序和源代码。
● 行场频全自动检测：具有全自动行场频自适应能力和信号自检测能力，信号源信号变化不需用户调节，完全适合无人值守应用
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡可外触发（低电平沿）硬件采集控制，具有高带宽输入，数字抗混迭滤波技术。
【开发工具】
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡操作系统支持：Windows 2000、XP、Vista。
● SDK支持：VC、VB、Delphi，提供演示程序及演示程序源代码！
● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡驱动支持：DirectX、OpenCV、LabView、Halcon、MIL。
【产品型号】
●MV-M1000 高分辨率、高速黑白图像采集卡（最大点频170M）
● MV-M2000 高分辨率、高速黑白图像采集卡（最大点频220M）
【应用领域】
●各种标准/非标准逐行、隔行的摄像头，X光机、CT、核磁等医疗设备。
【联系方式】
维视数字图像技术有限公司(北京)
电话： 010-51296530/ 64633715/ 51391385/ 13522851886 / 13811069287
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注：产品价格请以咨询为准
维视数字图像（北京）有限公司
2021-08-23
关于印发《上海市科技研发与创新服务业高质量发展行动方案》的通知
上海市科委等十部门联合印发《上海市科技研发与创新服务业高质量发展行动方案》，提出到2028年全市规模以上科技服务业企业超3000家、营收达7500亿元的目标，聚焦研究开发、技术转移、创业孵化等八大关键领域，实施数智赋能、需求激发等六大工程。
上海市科学技术委员会
2026-09-04
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段，采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入，重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程，最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段，根据输入的低分辨率人脸图像，上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集，对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程，最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。
武汉大学
2021-04-13