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多视角融合的时空动态GCN城市交通流量预测被引量：6: 2024年; 城市交通流量预测是构建绿色低碳、安全高效的智能交通系统的重要组成部分.时空图神经网络由于具有强大的时空数据表征能力,被广泛应用于城市交通流量预测.当前,时空图神经网络在城市交通流量预测中仍存在以下两方面局限性:1)直接构建静态路网拓扑图对城市空间相关性进行表示,忽略了节点的动态交通模式,难以表达节点流量之间的时序相似性,无法捕获路网节点之间在时序上的动态关联;2)只考虑路网节点的局部空间相关性,忽略节点的全局空间相关性,无法建模交通路网中局部区域和全局空间之间的依赖关系.为打破上述局限性,提出了一种多视角融合的时空动态图卷积模型用于预测交通流量:首先,从静态空间拓扑和动态流量模式视角出发,构建路网空间结构图和动态流量关联图,并使用动态图卷积学习节点在两种视角下的特征,全面捕获城市路网中多元的空间相关性;其次,从局部视角和全局视角出发,计算路网的全局表示,将全局特征与局部特征融合,增强路网节点特征的表现力,发掘城市交通流量的整体结构特征;接下来,设计了局部卷积多头自注意力机制来获取交通数据的动态时间相关性,实现在多种时间窗口下的准确流量预测;最后,在4种真实交通数据上的实验结果,证明了该模型的有效性和准确性.; 赵文竹袁冠张艳梅张艳梅张艳梅张雷; 关键词：交通流量预测

基于时空图神经网络的手势识别被引量：12: 2022年; 随着感知计算以及传感器集成技术的发展,使用各种传感设备实时捕捉的手势运动数据,为人机交互提供了新的驱动力,并被广泛地应用于智能家居、远程医疗、虚拟现实等领域.由于手势动作具有时序性与空间连接性,因此在手势识别中需要考虑手势空间连接关系和手势长距离依赖特性.然而现有的手势识别方法忽略了上述两种特性,导致识别精度不高.本文提出了基于时空图神经网络的手势识别算法,该方法从传感器空间分布角度出发,基于传感器的空间位置信息,借助图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)对手势数据之间的空间关联性进行表征,并引入门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)解决手势的时序性和长距离依赖问题,增强手势识别性能.在多种数据集上的实验结果证明本文方法可行且有效.; 袁冠袁冠刘肖刘肖张艳梅张艳梅; 关键词：手势识别多传感器融合循环神经网络

铁镍磁性微球直接纯化组氨酸标签蛋白被引量：2: 2015年; 以氯化铁与硫酸镍为主要原料基于热分解法原理一锅法合成铁镍磁性微球。氯化铁、硫酸镍和乙酸钠在(80℃)乙二醇中搅拌30 min,在氮气保护下,加入乙醇胺后180℃搅拌6h,经过水清洗与乙醇清洗后获得有磁性的含镍微球,XRD检测结果证实晶型为Ni Fe2O4,晶体的平均粒径为6.75 nm。磁性微球不经任何修饰直接与组氨酸标签蛋白结合,完成带有组氨酸标签的绿色荧光蛋白纯化,SDS-PAGE检测结果表明:使用5倍于镍配位凝胶质量的铁镍磁性微球可达到与镍配位凝胶相近的蛋白质吸附量。低成本的铁镍磁性微球可以替代镍配位凝胶用于组氨酸标签蛋白的分离纯化。; 刘宝全张停停鲍丽吕晓菊王佳宁张艳梅王剑锋范圣第; 关键词：热分解法组氨酸标签蛋白纯化

基于超分子体系的钙离子跨膜信号转导研究: 本研究选择生物细胞信号转导通路中的第二信使一三磷酸肌醇（Inositol 1,4,5-trisphosphate,IP3）诱导的内质网上的钙离子通道系统为基本模型,通过自组装的方法在细胞外建立能够进行钙离子跨膜信号转导的...; 刘宝全王剑锋赵小菁张丽影张艳梅范圣第; 关键词：超分子体系钙离子跨膜信号转导

融合特征熵的轨迹结构异常检测方法被引量：1: 2019年; 从轨迹结构特征出发,分析轨迹内部及整体特征,提出融合特征熵的轨迹结构异常检测方法(TSAD-FE,trajectory structure anomaly detection method based on feature entropy)。根据开放角将轨迹划分为轨迹片段,运用线性回归模型对轨迹片段局部特征进行拟合,完成轨迹片段划分;引入轨迹结构框架描述轨迹内部特征属性,应用轨迹结构距离衡量轨迹片段之间的距离,并提出利用熵对特征权重赋值的方法,全面考虑轨迹内部特征对轨迹的影响;运用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法将轨迹集划分为若干簇并提取代表轨迹;通过比较轨迹片段与代表轨迹的结构相似度,提取异常轨迹片段,从轨迹整体上考虑异常轨迹片段占比,进而挖掘出异常轨迹。使用多个数据集的实验表明,融合特征熵的轨迹结构异常检测方法能够从轨迹空间形态及内部特征属性上发现异常,可以全面地发现明显异常轨迹及其分段,使检测结果更具有实际意义。; 裴浩然袁冠张艳梅张艳梅张艳梅; 关键词：结构相似度异常检测人工智能

卟啉金属有机骨架材料在肿瘤治疗中的应用: 2023年; 目前,恶性肿瘤严重威胁人类健康和生命。临床上常用放疗法和化疗法治疗肿瘤,在一定程度上抑制肿瘤的生长和转移。但是,传统的化疗药物在给药过程中缺乏靶向性、副作用大,而且大多数化疗药物水溶性差,效果有限,高剂量的重复给药会导致耐药,单一模式的治疗策略效果不佳。因此通过构建靶向智能多功能纳米载药系统实现肿瘤精准诊断和治疗成为近年来的研究热点。卟啉金属有机骨架(MOFs)材料具有多孔性、大比表面积、表面可修饰等特性,有望成为良好的靶向刺激响应型药物载体。而且卟啉MOFs可以避免卟啉分子的自聚集以及在激发态的自猝灭,还具有卟啉分子的宽光谱响应范围,是一类具有广阔应用前景的固体光敏剂,因此卟啉MOFs近年来成为构建靶向智能多功能纳米载药系统的重要平台。本论文综述了近年来基于卟啉金属有机骨架材料的肿瘤治疗策略,特别是基于肿瘤内源性组分(pH、酶、氧化还原)和外源性物理信号(声、磁、光)刺激触发的多功能纳米平台用于肿瘤精准诊断和治疗的最新研究进展,并讨论了卟啉MOFs在未来肿瘤治疗中面临的挑战和机遇。; 尚静胡欣赵瑞楠齐琪龚雪宣扬权春善权春善; 关键词：肿瘤

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张艳梅

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