简介：小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。

简介：近日从卫生部获悉，我国即将在北京、黑龙江、上海、江苏、浙江、湖南、广东等七省市建立饮用水水质与水性疾病监测点，试行监测数据网络直报，开展城市饮用水卫生监测网络试点工作，此举意味着我国将逐步建立健全饮用水卫生监测网络。

简介：食品中反式脂肪酸（TransFattyAcids,简称TFA）包括单不饱和反式脂肪酸和多不饱和反式脂肪酸，在氢化的植物油中大量存在，大量食用容易导致心血管等疾病发病率的上升，已成为近年来关注的焦点。

简介：目前我国调味品标准以产品标准为主，安全限量标准或指标较少。由于调味品生产离不开植物性和动物性原料，原料大豆和小麦在生长和贮存过程中使用的杀虫剂、杀菌剂等农药残留，肉类香精原料鸡肉、牛肉、猪肉在生长过程中使用的抗生素、驱虫剂等兽药残留不可避免，在调味品生产过程中这些有毒物质不可能完全除去，因此，需建立农药、兽药在调味品中残留限量的标准。通过调味品中外来污染物的来源的讨论，研究了外来污染物污染的预防措施和监控，并提出了外来污染物的纠正措施。

简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：通常，一根色谱柱在分析数千个样品之后性能仍然保持良好，但也有的柱仅分析不多的样品后几乎就报废了。影响柱寿命和其它问题的因素很多，而有些因素是操作者很难控制的，如果被分析的样品（如分析生物样品），怎么净化样品也是“脏”的，好于色谱柱的影响是非常大的。然而采取下列措施后，在多数情况下总能够人为地减少柱上故障，达到延长柱寿命的目的。

简介：生物系统具有鲁棒抵御外界干扰而维持自身性能稳定的特征。细胞中分子相互作用负反馈环是系统鲁捧控制的主要机理之一。本文对各种负反馈环之间的差异进行了对比并针对p53、Mdm2构成的负反馈环建立了数学模型，以模拟负反馈系统的衰减振荡。

简介：在药物研究实验室中,自动化纯化系统是仪器的核心部分,它有助于药物的发现。该系统消耗大量的溶剂,以实现对采用的一定量的混合物进行必要的分离。为了给这些系统提供溶剂,通常采用4L溶剂瓶到56L贮液器或小桶,里面往往包含有害液体。因此存在着不少潜在危险,例如火灾,由于意外溢出、泄漏或从溶剂废液瓶中溢出而使接触化学品的科学家和后勤人员受伤。使用通用的、化学惰性的、本质安全的液体传感器安装在二次防漏容器中为废液收集提供了一个相对安全的工作环境。

简介：目的:通过对志愿者观看3D影片之后的脑电信号进行主成分分析,选取最能代表立体视觉疲劳度的主成分,运用BP神经网络对疲劳等级进行建模,提高对疲劳度等级的预测准确度。方法:采集15名志愿者观看五部不同3D影片前后的脑电信号,先对脑电信号进行疲劳度分级并选取特征通道;再对特征通道的脑电信号进行主成分分析选取影响最大的特征主成分,利用BP神经网络进行建模,根据建立的模型对立体视觉引起的疲劳等级进行预测,将预测结果与已知的疲劳等级进行对比。结果:根据文献中的疲劳等级将实验结果分成三个等级;据累计贡献率超过90%选取的前四个主成分建立的预测模型,准确度达95.4%。结论:运用主成分分析和BP神经网络的方法对立体视觉疲劳度进行预测,预测准确度较高,与直接根据脑电特征参数建立模型的方式相比简便和准确,这一方法对立体视觉引起的疲劳度分级及预测提供了新的思路。