针对现有算法因视网膜图像中血管细小和光照等因素导致的分割精度低的问题, 在U-Net的基础上进行改进, 提出了一种能够较好地提取血管结构的算法模型ASR-UNet。首先, 在编码和解码阶段使用了SE-Resnet结构, 引入通道注意力机制对血管细微结构进行通道增强, 之后在跳跃连接部分使用了AG模块对血管细微结构进行空间增强, 提高网络模型对血管细微结构的分割能力。在公开数据集DRIVE和CHASE_DB1上验证了本文的算法, 在评价指标Acc上分别为0.9697和0.9657, 在敏感性上分别为0.8044和0.7673, 在特异性指标上为0.9859和0.9866。实验结果表明, 近年来的视网膜血管分割算法相比, 本文提出的算法在性能有更好的表现。
为了探究海水养殖循环系统不同功能区域微生物群落结构特征，深入了解水质理化因子与微生物群落之间的相关性，通过16S rRNA扩增子高通量测序技术对系统不同功能区域水体微生物群落结构进行了分析。结果表明，变形菌门(Proteobacteria)和拟杆菌门(Bacteroidetes)为整个系统绝对优势菌门，不同功能区域优势属组成差异较大，但是弧菌(Vibrio)丰度都在1%以上。脉红螺养殖池和生物滤池水体α多样性最高，鲍鱼养殖池水体和自然海水多样性最低。NMDS分析结果显示生物滤池和养殖池进水口微生物群落结构相似，其他区域微生物群落结构有明显差异。生物滤池到养殖池NH4+和NO2-去除率分别为8.77%和45.12%，NO3-质量浓度在整个系统内都处于较高水平(148.50~200.47mg/L)。环境因子与微生物群落结构没有显著相关性，温度T和NO2-对微生物群落结构的影响相对较大。研究结果为下一步循环水养殖系统设计的完善和日常管理提供了参考。
现实世界中许多网络都是根据社区结构紧密组织起来的, 发现社区对于了解复杂网络的结构及其关系有很大的帮助, 文中提出了一种基于注意力网络特征的社区发现(community discovery algorithm based on attention network features, CANF)算法, 利用标记节点频率和反示例节点频率度量初始网络标记特征, 并且引入注意力机制, 对示例节点的每个邻居节点更好地分配权重, 将初始权重与分配权重相结合, 使初始度量的网络特征获取更多与目标有关的细节信息。文中通过分配的注意力网络特征进行复杂网络预处理以及社区博弈归并, 于真实网络中进行验证, 实验结果表明, CANF算法在准确度、模块度以及运行时间方面优于其他社区发现算法。
互联网的普及对计算范式的发展产生了重大影响。随着新一代信息技术基础设施的不断完善, 学术界与工业界在持续探索新的计算范式, 以实现对算力的充分挖掘。海量物联网(internet of things, IoT)设备产生的庞大数据逐渐超出了以云服务器为代表的高性能后端的处理能力, 边缘计算(edge computing)通过云边端协同缓解了这一问题, 但仍存在算力利用率低、算/存容错性低，以及计算资源整合度低等困难与挑战。元计算(meta computing)是一种新型计算范式, 旨在零信任基础上, 打破算力藩篱, 整合网络中所有的可用计算与存储资源, 为各项任务提供高效、安全可靠、可容错的个性化服务, 同时利用密码学技术保护敏感数据信息, 确保用户数据的隐私性, 保证任务结果的准确性与可靠性, 最终实现“对任何一个人或者一项任务整个网络就是一台计算机”, 即“网络即计算机(network-as-a-computer, NaaC)”, 也称为“元计算机”(meta computer)。本文分析了元计算的三大功能目标, 据此提出了一个包含云边端资源、设备管理与零信任计算管理模块的元计算机架构。在该架构中, 设备管理模块将海量异构设备的资源抽象为可以自由操控的对象, 零信任计算管理模块则根据用户任务需求直接调度计算资源, 完成强容错的计算任务并输出可验证的计算结果, 最后进行结算。本文在剖析元计算机架构与功能特性的基础上, 分析了实现元计算机面临的技术挑战, 给出了元计算“从局部过渡到整体”的发展思路, 预测了元计算的未来应用场景, 为未来元计算的落地与发展规划出合理的突破路线。
利用全纯曲线的导曲线, 建立了全纯曲线的Milloux型不等式, 证明了Picard型定理: 设f是C到Pn(C)的一条全纯曲线, ▽f是f的一条导曲线, {Hj}j=12n+1是Pn(C)中一族处于一般位置的超平面, 若f避开超平面族{Hj}j=1n+1, ▽f避开超平面族{Hj}j=n+22n+1, 则f是一条常值曲线, 其中H1, H2, ⋯, Hn+1是n+1个坐标超平面。举例说明n≥2时超平面的个数不能减少, 且坐标平面不能推广至一般超平面。
通过拟幂等元引进拟J-clean环的概念, 给出拟J-clean环的若干例子, 讨论了它们的基本性质。证明了: (1)若R是拟J-clean环, 则全矩阵环Mn(R)是拟J-clean环; (2)一个环R是UJ-环, 当且仅当R中的拟clean元都是拟J-clean元; (3)设R是一个交换环, 则R是拟J-clean环的充分必要条件是若I是R的包含于J(R)的理想且使得R/I是不可分解环, 则R/I=J(R/I)∪U(R/I)。
为了度量概率q阶犹豫模糊信息之间的差异, 基于得分函数和综合犹豫度提出一种概率q阶犹豫模糊距离测度, 并研究其性质。进而, 基于概率q阶犹豫模糊距离测度, 提出一种概率q阶犹豫模糊交互式多准则决策(TOmada de decisão interative multicritério, TODIM)方法。最后通过实例说明所提出的TODIM方法的合理性和有效性, 并进行灵敏度分析。
研究二面体群的自同构群和正规子群, 得到二面体群到任意有限群的同态个数满足的数量关系。作为应用, 验证Asai和Yoshida猜想对二面体群成立。
对于一个点子集 $S \subset V(G)$, 如果图G中任意一条k路上都有至少一个点来自于S, 则称集合S是图G的一个k-路点覆盖。最小的k-路点覆盖集合的阶数为图G的k-路点覆盖数, 记作ψk(G)。研究了星图与二部图的笛卡尔乘积图、字典积图和直乘积图上的k-路点覆盖问题, 运用枚举法以及子图的相关概念, 得到了它们的最小k-路点覆盖ψk(G)值的上、下界。
主要研究了一类由抛物-抛物型Keller-Segel方程组与不可压Navier-Stokes方程组耦合而成的趋化流体模型。利用加权Chemin-Lerner范数、Besov空间插值理论和Fourier微局部分析，建立了该模型在临界Besov空间中一类大解的整体存在性。
利用Nevanlinna值分布理论, 讨论一类Fermat型微分-差分方程在不同条件下的有限级超越整函数解的存在性问题, 得到一个结果。
针对竞争型医药供应链成员的短视与远见行为构建了4种动态微分博弈模型, 研究不同行为选择、竞争强度变动、医保报销比例对药品制造商研发创新投入、医疗机构成本分担策略及供应链绩效的影响。研究发现, 医药企业间的竞争性虽然损害了短视制造商的利润, 但增加了医药供应链整体绩效, 同时更有助于促进远见制造商更高的研发创新投入。伴随医保报销比例的提高, 远见药品制造商及医疗机构的利润均增加, 但无益于短视药品制造商。此外, 医疗机构为其中一制造商分担成本, 会抑制另一制造商利润的增长, 只有选择同时为两竞争制造商分担药品研发创新成本行为模式时, 才能对医药供应链各成员利润均有利。
考虑由一个制造商、一个租赁商和一个零售商组成的租售混合渠道供应链, 制造商通过租赁和零售两个渠道分销两种异质产品, 并回购租赁渠道的部分旧产品以避免这些旧产品直接通过租赁渠道流入零售市场而与零售渠道产生竞争冲突, 研究制造商两种异质产品的渠道进入与回购策略: 高质量和低质量产品分别进入租赁(零售)和零售(租赁)渠道(简称H(L)策略), 应用动态博弈理论建立上述两种策略下的两周期动态博弈模型并进行比较分析。研究表明: 在上述两种策略下, 当回购价格较高时, 均会出现有回购情形; 在有回购情形下, 回购价格始终低于转售价格, 制造商经由零售渠道的利润率始终高于租赁渠道, 且L策略的该利润率高于H策略的; 而H策略的回购价格、回购数量、转售价格始终高于L策略的。最后通过数值仿真分析表明, 当产品质量差异系数较小时, 制造商应选择L策略; 反之, 制造商应选择H策略。
本文研究了复可分Hilbert空间$\mathscr{H}$上的两正交投影算子P和Q的组合P+QP的数值域。首先运用算子分块的方法给出了算子P+QP的数值域的支撑函数。然后运用支撑函数的性质给出了算子P+QP的数值域的一个几何刻画, 即它的数值域闭包是参数在谱里的一些椭圆盘的闭凸包。
给出树的邻和可区别2-全染色方案，并结合三正则图最小消圈集的独立性以及消圈子图的无圈性，较为简洁地证明三正则图的邻和可区别全色数满足1-2猜想。进一步利用独立消圈集法确定r-正则图、Halin图以及路与路的笛卡尔乘积图的邻和可区别全色数。
研究了短时间尺度下的非线性异质性传染病模型的传播规律, 建立了具有易感异质性的多群组传染病模型峰值以及达峰时间的理论结果, 并通过数值拟合验证了模型的有效性。
首先通过引入一个Green函数, 给出了含非局部条件$ u(0)=\sum\limits_{k=1}^n C_k u\left(\tau_k\right)$的二阶非线性脉冲发展方程mild解的新定义。其次运用Sadovskii不动点定理证明了该mild解的存在性。最后, 给出了一个具体例子作为抽象结果的应用。
