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基于EfficientNet与ViT混合深度学习模型的急性淋巴细胞白血病可解释性多分类方法研究
摘要急性淋巴细胞白血病是一种严重的血液癌症,需要精准且及时的诊断以提高患者生存率。传统的外周血涂片显微图像检查方法较为主观、耗时,且高度依赖专家意见。然而,人工智能和机器学习——尤其是深度学习——的最新进展使白血病的自动检测成为可能;但现有方法因训练数据集而存在偏差,泛化能力
来源:Scientific Reports
时间:2026-10-21
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基于 PSO-ATRO 双循环框架的连续体结构可靠性轻量化拓扑优化方法
摘要连续体结构的轻量化设计在工程中至关重要,然而其复杂的服役环境不可避免地会引入多源不确定性的挑战。基于可靠性的拓扑优化(RBTO)方法在处理这些不确定性时常常遇到困难,尤其是在高度非线性的约束条件下容易发生数值振荡,并且在寻找体积分数时计算效率较低。为了解决这些问题,本文提出了
来源:Scientific Reports
时间:2026-10-21
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基于生成性退化模拟与硬样本学习的水下物体检测方法研究
摘要水下图像受到光谱衰减、颗粒散射和非均匀照明的影响,因此常常出现颜色偏移、对比度降低、边缘模糊以及局部变暗的现象。现有的公共数据集对图像退化类型和程度的覆盖范围有限,而从连续视频中提取帧会引入许多相似的背景,这使得检测模型难以充分学习复杂水域中物体的变化。为了解决这些问题,提出
来源:Scientific Reports
时间:2026-10-21
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基于无人机多光谱影像技术的地中海牧场饲草营养成分产量空间估算研究
摘要
关于牧场营养资源的准确信息对于改进放牧管理和支持精准畜牧业系统至关重要,尤其是在季节变化明显、牧场条件异质性强的地中海地区。在本研究中,利用无人机多光谱影像技术来估算以Hedysarum coronarium L. 为主的地中海牧场在两个生长季节内的关键
来源:Scientific Reports
时间:2026-10-21
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基于直接墨水书写技术的复杂 3D 电极制备及其氧气演化反应性能研究
摘要
在这项研究中,采用直接墨水书写技术(Direct Ink Writing, DIW)制备了用于水分解的新型复杂3D电极,特别是用于氧气演化反应(OER)。使用3D电极的主要优势在于能够最大化催化剂表面积并便于气体产物的排出。基于微米级镍粉的水基浆料经过DIW处理、烧结和
来源:Scientific Reports
时间:2026-10-21
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基于多参数关键指标的CW-TOPSIS煤矿岩爆风险评估方法
## 摘要
岩爆的发生受多种相互作用因素的影响。为了改进煤矿的岩爆风险评估,本研究选取了临界软化半径、临界载荷、临界收敛位移、临界能量和临界开采深度五个关键参数作为关键指标,提出了一种基于多参数关键指标的CW-TOPSIS岩爆风险评估方法。通过理论分析,建立了包含目标层、一
来源:Scientific Reports
时间:2026-10-21
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基于Richardson迭代的大规模MIMO低复杂度IRZF预编码方法
摘要大规模多输入多输出(大规模MIMO)已成为现代蜂窝网络中的关键技术,因为它可以提高频谱效率、数据速率和覆盖范围。然而,这些增益需要高效的预编码算法。传统的预编码方案,如正则化零 forcing(RZF)预编码,在干扰抑制和噪声放大之间提供了有用的折中方案,但当基站天线数量
来源:Scientific Reports
时间:2026-10-21
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基于物理标记几何约束实例分割的皮带输送机错位实时边缘检测方法
摘要皮带输送机错位是采矿和矿物加工中的常见故障,威胁着设备安全和生产效率。传统的基于视觉的检测方法在复杂的工业环境中存在参考不稳定和性能不佳的问题。本工作提出了一种结合专用物理标记的几何约束实例分割框架,用于实时嵌入式错位监测。设计了距离感知损失函数和边界增强模块,以提高像素
来源:Scientific Reports
时间:2026-10-21
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基于多元选择背包的时间窗口约束播放列表生成方法
摘要: 播放列表生成是音乐和视频流媒体服务的一项核心功能。现有的方法能够成功生成符合用户兴趣的个性化播放列表,从而扩展用户的收听或观看范围。然而,这些方法通常没有考虑到播放列表时长的时间窗口限制,尽管用户经常面临观看时间有限的情况。为此,我们将基于时间窗口限制的播放列表生成问题
来源:IEEE Transactions on Haptics
时间:2026-10-21
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基于抗PDCoV刺突蛋白纳米抗体的双抗体夹心ELISA方法的建立与临床验证
摘要背景猪 D 型冠状病毒(PDCoV)是一种新兴的肠道冠状病毒,可引起新生仔猪腹泻、呕吐、脱水和死亡,严重危害全球养猪业。然而,目前尚无用于基层临床实践的商业化 PDCoV 抗原检测 ELISA 试剂盒。因此,建立一种快速、准确且实用的抗原检测方法对于基层养猪场的 PDCo
来源:BMC Veterinary Research
时间:2026-10-21