基于多无人机的高效分散式时序规划器用于时空野火防控 学术背景 野火是全球范围内对生物多样性和资源可持续性的重大威胁，尤其是在初期阶段。若未能及时控制，野火的规模可能会迅速扩大，导致严重的生态破坏。近年来，多无人机系统（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）在野火防控中的应用逐渐增多，主要是为了减少人类在危险环境中的暴露，并提高应急响应的效率。然而，现有的研究大多局限于搜索、监测或灭火等单一环节，缺乏对多无人机协同任务的综合研究。尤其在资源有限、无人机数量不足、野火动态变化的部分可观测环境中，如何高效分配无人机任务以进行早期野火防控仍是一个复杂且具有挑战性的问题。 本文提出了一种冲突感知的高效分散式时序规划器（Conflict-aware Resource-effici...

多阶段不等长过程的投影加权动态时间规整监控方法 学术背景 在现代制造业中，多阶段过程（如批处理和过渡过程）的在线监控对于提高产品质量和降低故障风险至关重要。然而，由于操作条件的变化，这些过程的操作时长常常不等，这给监控带来了巨大的挑战。传统的动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）方法虽然可用于离线同步，但在处理在线数据时，无法有效对齐正在进行的批次与已完成的历史批次，因为它们的进展存在固有差异。此外，传统方法通常忽略操作过程中的时间尺度故障，这会削弱整体监控性能。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的投影加权动态时间规整（Projective Weighted DTW, PWDTW）方法，用于监控不等长时间的多阶段过程。 本文的研究旨在从幅值和时间两个方面解决多阶...

基于显微操作系统的微管-图像校准方法在体细胞显微注射中的应用 研究背景 显微注射技术是一种通过精细的微管将特定量的遗传物质、药物或其他外源物质直接注入细胞或组织的技术。该技术在生物医学研究中发挥着重要作用，尤其是在转基因、基因靶向、动物克隆、人类不孕症治疗以及核酸引导的基因工程等领域。随着自动化技术的发展，传统的手动显微注射逐渐演变为自动化操作模式。然而，在自动显微注射系统中，如何准确地将显微镜视野中观察到的微管尖端的二维坐标与外部控制器获得的三维位置数据进行映射，仍然是一个技术难题。现有的校准方法通常依赖于电机驱动的物镜或复杂的显微视觉系统，这些方法在实际应用中往往不够快速和实用。 为了应对这一挑战，Fei Pan及其团队提出了一种实用的微管-图像校准方法，旨在实现显微镜视野中微管尖端的二...

无人水面车辆（USV）的模型预测控制新方法：基于概率神经网络的MBRL框架 学术背景 无人水面车辆（Unmanned Surface Vehicles, USV）近年来在海洋科学领域迅速发展，广泛应用于海洋运输、环境监测、灾害救援等场景。然而，USV的控制系统仍然面临诸多挑战，尤其是在复杂海洋环境中应对外部干扰的能力。传统的模型自由强化学习（Model-Free Reinforcement Learning, MFRL）方法虽然在某些任务中表现良好，但其依赖大量数据和模拟训练，且缺乏对不确定环境的鲁棒性。为了解决这些问题，模型基础强化学习（Model-Based Reinforcement Learning, MBRL）方法应运而生。MBRL通过同时学习环境模型和优化控制策略，能够更高效地应...

一种基于观测可信度推断的受限学习网络用于少样本退化建模 学术背景 在复杂工程系统中，多传感器广泛应用于监控设备的退化过程并预测其剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）。然而，在仅有少量样本的情况下，确保预测性能仍然具有挑战性。少样本场景下，传感器数据中的不一致观测（discordant observations）会引入大量不确定性，导致经验损失与预期损失相差甚远。此外，学习到的退化模型往往会在有限的可用样本上过拟合，导致模型参数分布偏差，从而限制模型在未见样本上的泛化能力。为了解决这些问题，本论文提出了一种基于观测可信度推断（Observation Credibility Inference, OCI）的受限学习网络，用于少样本退化建模。 该研究旨在开发一种适用...

学术背景与研究动机 在牙科医疗保健领域，锥形束计算机断层扫描（CBCT, Cone Beam Computed Tomography）是一种广泛应用的三维成像技术。CBCT能够提供口腔的三维图像，尤其在对牙源性病变的诊断中表现出色。然而，CBCT图像的分割（segmentation）——即对图像中每个体素（voxel）标记出病变、骨骼、牙齿和修复材料——是一个关键且复杂的任务。目前，临床实践中主要依赖手动分割，这不仅耗时，还需要大量的专业知识。为了实现自动化分割，减少对大量手动标记数据的依赖，研究者们提出了结合口腔解剖知识的半监督学习方法。本文提出了一种新颖的“口腔解剖知识引导的半监督学习模型”（OAK-SSL, Oral-Anatomical Knowledge-Informed Semi...

基于视觉-惯性传感器的上肢关节角度估计及其校准方法的影响研究 学术背景 上肢功能障碍，尤其是中风后患者的上肢功能受损，严重影响了他们的日常生活能力。康复训练是恢复上肢功能的重要手段，但其效果往往依赖于对关节角度的准确评估。传统的基于光学标记的运动捕捉系统（optical motion capture, OMC）是关节角度估计的“金标准”，但其昂贵且笨重，难以在现实临床环境中广泛应用。近年来，视觉-惯性测量单元（visual-inertial measurement units, VIMU）等低成本传感器成为了一种有前景的替代方案，但其固有的测量误差和校准问题限制了其临床应用。 本研究旨在探讨不同校准程序、逆运动学方法（inverse kinematics, IK）和测量模式对康复训练中上肢关...

Adiporon 通过减少脂质积累和纤维化改善射血分数保留的心力衰竭（HFpEF）的进展 研究背景 射血分数保留的心力衰竭（Heart Failure with Preserved Ejection Fraction, HFpEF）是心力衰竭中最常见的类型，通常与肥胖、糖尿病和高血压等代谢性疾病共存。HFpEF 患者的心脏虽然射血分数正常，但存在舒张功能障碍，导致心脏无法有效充盈，从而引发一系列症状。尽管近年来在心力衰竭治疗方面取得了一些进展，但HFpEF 的治疗仍然是心血管医学中未满足的重大需求之一。现有的药物，如血管紧张素转换酶抑制剂（ACEI）和β受体阻滞剂，虽然对射血分数降低的心力衰竭（HFrEF）有效，但对HFpEF患者的预后改善效果有限。 HFpEF 的发病机制复杂，涉及多种因素...

学术背景 随着有机化合物对环境污染的威胁日益加剧，研究不同水生生物对有机化合物的毒性反应变得至关重要。这些研究不仅有助于评估污染物对整个水生生态系统的潜在生态影响，还为环境保护提供了重要的科学依据。传统的实验方法虽然能够提供一定的数据，但其成本高昂、耗时较长，且难以应对大规模化学物质的毒性评估。随着深度学习技术的快速发展，其在预测水生毒性方面表现出更高的准确性、更快的数据处理速度以及更好的泛化能力。然而，现有方法在处理高维特征数据时仍存在局限性，尤其是在捕捉分子复杂结构和相互作用方面。因此，如何开发一种能够同时预测多种水生生物毒性的多任务深度学习模型，成为了当前研究的重要课题。 论文来源 本文由Xin Yang、Jianqiang Sun、Bingyu Jin等研究者共同完成，他们分别来自U...

新型PI3Kα抑制剂的研究与开发：分子杂交技术引领肺癌治疗新突破 学术背景 癌症，尤其是非小细胞肺癌（NSCLC），是全球范围内第二大致死疾病。目前，化疗作为主要治疗手段，由于其缺乏靶向性，常伴随着严重的毒副作用。因此，开发高效、低毒的新型抗癌药物成为当务之急。磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）在细胞生长、增殖和存活中起关键作用，尤其是其α亚型（PI3Kα）的异常激活与多种癌症的发展密切相关。选择性抑制PI3Kα已成为近年来的研究热点，但目前仅有少数PI3Kα抑制剂（如Alpelisib）获批用于临床，且存在选择性不足、副作用大等问题。 分子杂交技术（Molecular Hybridization）是一种将两种或多种药物药效团结合在同一分子中的药物设计方法，能够简化药代动力学，减少药物相互作用，...