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生物特征識別是利用人體的虹膜、指紋和人臉等生物特征進(jìn)行身份識別的技術(shù)。項目處于產(chǎn)業(yè)化階段，已授權(quán)相關(guān)發(fā)明專利28項，成果突破了國際上信息安全領(lǐng)域中多模態(tài)生物特征識別技術(shù)中的虹膜清晰度檢測，虹膜特征提取以及低質(zhì)量指紋圖像的識別等技術(shù)瓶頸，研制了信息安全的多模態(tài)生物特征識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)建立在自主創(chuàng)新和自主知識產(chǎn)權(quán)的基礎(chǔ)上，打破了國際技術(shù)壟斷，其中低質(zhì)量指紋圖像分割、虹膜動態(tài)質(zhì)量評估和特征提取技術(shù)達(dá)到國際領(lǐng)先水平，直接推動我國多模態(tài)生物特征識別技術(shù)在信息安全領(lǐng)域的發(fā)展。本成果的推廣應(yīng)用為解決信息安全的重大

本產(chǎn)品在Haar特征的Adaboost基礎(chǔ)上采用自主知識產(chǎn)權(quán)的圖像旋轉(zhuǎn)、仿射變換伽馬校正、高斯差分濾波、對比度均衡以及雙曲線正切相結(jié)合的光照處理；采用改進(jìn)Gabor小波變換進(jìn)行特征抽取，采用FFT加速特征提取，用Fisher線性判別進(jìn)行分類，融合了Deep Learning技術(shù)，具有速度快、便攜、環(huán)境適應(yīng)度強和識別率高等特點。產(chǎn)品已經(jīng)在江蘇省農(nóng)業(yè)銀行2700臺自助辦卡設(shè)備、江蘇省農(nóng)業(yè)銀行超級用戶終端、江蘇省在建征信數(shù)據(jù)平臺、江蘇省公安廳等場景應(yīng)用、推廣。

 本發(fā)明公開了一種基于人體生物特征的飛機裝配路徑的優(yōu)化方法，屬于飛機裝配技術(shù)領(lǐng)域。所述優(yōu)化方法包括建立裝配體模型；構(gòu)建虛擬人體模型；基于模糊綜合評價算法，建立基于時間任務(wù)的模糊綜合評價模型；根據(jù)裝配工人整體的受力情況建立狀態(tài)平衡方程；飛機裝配工人上肢的動力學(xué)建模；飛機裝配工人下肢的動力學(xué)建模；綜合各模型，得到優(yōu)化的裝配路徑。本發(fā)明以飛機數(shù)字化裝配為依據(jù)，通過虛擬人體建模研究裝配過程中工人的姿勢、人體生物特征等分析，優(yōu)化飛機裝配路徑，以達(dá)到提高飛機裝配效率和保護(hù)工人健康的目的。

北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院徐琳瑜教授課題組研究成果在《Nature Communications》以研究論文（Research Article）形式在線發(fā)表。研究以廣州為例，在城市生態(tài)系統(tǒng)層面構(gòu)建氮物質(zhì)流核算模擬模型，在不確定條件下全面刻畫氮物質(zhì)流過程，從活性氮產(chǎn)生、流動、積累、環(huán)境負(fù)荷等方面出發(fā)，分析了1995-2015年間氮平衡在源、通量和歸趨上的變化。結(jié)果顯示，人為擾動不僅強化了活性氮輸入，而且極大改變了城市生態(tài)系統(tǒng)中活性氮的分布格局。以往全國尺度的研究認(rèn)為活性氮主要累積于陸地中，而本研究發(fā)現(xiàn)在城市尺度活性氮大量富集于大氣中，而不是陸地中。人工固氮（Haber-Bosch N fixation, HBNF）傾向于生產(chǎn)供人類消費的合成氨產(chǎn)品（如塑料、橡膠等），而不是用于生產(chǎn)農(nóng)業(yè)用的化肥，進(jìn)而導(dǎo)致合成氨產(chǎn)品在人類子系統(tǒng)中的積累。工業(yè)活性氮在人類子系統(tǒng)中迅速積累，這可能作為已有學(xué)者報道的全球未知氮匯的一種解釋。 研究表明，在城市中應(yīng)該更關(guān)注化石燃料燃燒、工業(yè)含氮產(chǎn)品、食品氮消費等引起的活性氮輸入及環(huán)境損失。特別地，工業(yè)合成氨產(chǎn)品延緩了活性氮向環(huán)境的釋放，這種由活性氮釋放延遲引起的遺留效應(yīng)（legacy effect）可能對環(huán)境和人類健康造成巨大威脅。因此，要提高工業(yè)合成氨產(chǎn)品的再利用率，降低工業(yè)合成氨產(chǎn)品生產(chǎn)、使用以及處理全過程中的活性氮損失。

北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院徐琳瑜教授課題組研究成果在《Nature Communications》以研究論文（Research Article）形式在線發(fā)表。研究以廣州為例，在城市生態(tài)系統(tǒng)層面構(gòu)建氮物質(zhì)流核算模擬模型，在不確定條件下全面刻畫氮物質(zhì)流過程，從活性氮產(chǎn)生、流動、積累、環(huán)境負(fù)荷等方面出發(fā)，分析了1995-2015年間氮平衡在源、通量和歸趨上的變化。結(jié)果顯示，人為擾動不僅強化了活性氮輸入，而且極大改變了城市生態(tài)系統(tǒng)中活性氮的分布格局。以往全國尺度的研究認(rèn)為活性氮主要累積于陸地中，而本研究發(fā)現(xiàn)在城市尺度活性氮大量富集于大氣中，而不是陸地中。人工固氮（Haber-Bosch N fixation, HBNF）傾向于生產(chǎn)供人類消費的合成氨產(chǎn)品（如塑料、橡膠等），而不是用于生產(chǎn)農(nóng)業(yè)用的化肥，進(jìn)而導(dǎo)致合成氨產(chǎn)品在人類子系統(tǒng)中的積累。工業(yè)活性氮在人類子系統(tǒng)中迅速積累，這可能作為已有學(xué)者報道的全球未知氮匯的一種解釋。 研究表明，在城市中應(yīng)該更關(guān)注化石燃料燃燒、工業(yè)含氮產(chǎn)品、食品氮消費等引起的活性氮輸入及環(huán)境損失。特別地，工業(yè)合成氨產(chǎn)品延緩了活性氮向環(huán)境的釋放，這種由活性氮釋放延遲引起的遺留效應(yīng)（legacy effect）可能對環(huán)境和人類健康造成巨大威脅。因此，要提高工業(yè)合成氨產(chǎn)品的再利用率，降低工業(yè)合成氨產(chǎn)品生產(chǎn)、使用以及處理全過程中的活性氮損失。

2020年2月24日，重慶大學(xué)附屬三峽醫(yī)院劉雷課題組在預(yù)印本網(wǎng)站medRxiv上發(fā)表了研究成果，題為“Clinical characteristics of 51 patients discharged from hospitalwith COVID-19 in Chongqing，China”，對重慶市51例新冠肺炎出院患者的臨床特征進(jìn)行了分析。  為了總結(jié)非武漢地區(qū)新冠肺炎的流行病學(xué)和臨床特征，并探討有效的治療方法，研究組對重慶大學(xué)附屬三峽醫(yī)院收治的51例確診為新冠肺炎的住院患者進(jìn)行了一項回顧性單中心病例系列研究。 這51例患者于2020年1月20日至2月3日住院，除1例死亡外，其余50例于2020年1月29日至2月11日出院。研究組收集和分析了51例新冠肺炎患者的流行病學(xué)、人口統(tǒng)計學(xué)、臨床表現(xiàn)、實驗室檢查、影像學(xué)和治療數(shù)據(jù)，對入院和出院時的血常規(guī)和生化指標(biāo)的變化進(jìn)行比較，同時還比較了重癥患者和非重癥患者的臨床特征。51例住院的新冠肺炎患者中，中位年齡為45歲，男性32例（62.7%）。43例（84.3%）患者曾到過湖北，其中4例（7.7%）在病發(fā)前有明確接觸史，4例（7.7%）無明確接觸史。 常見癥狀包括發(fā)燒（84.3%）、咳嗽（74.5%）和疲勞（43.1%），一些患者有明顯的呼吸困難。26名患者發(fā)生淋巴細(xì)胞減少（51.0%），32名患者的C反應(yīng)蛋白（CRP）水平升高（62.7%）。CT典型影像學(xué)表現(xiàn)為磨玻璃影（80.4%），部分患者肺炎局部實變（33.3%）。 大多數(shù)患者接受了中藥湯劑治療（54.9%），所有患者均接受霧化吸入重組人干擾素a-1注射，洛匹那韋和利托那韋片口服進(jìn)行抗病毒治療（100%）。大多數(shù)患者服用地衣芽孢桿菌膠囊來調(diào)整腸道菌群（86.3%）。10例（19.6%）患者接受了短期（3-5天）糖皮質(zhì)激素治療。與44例非重癥患者相比，7例（13.7%）重癥患者的年齡更大，糖尿病比例更高，大多數(shù)需要抗生素治療和營養(yǎng)飲食，更有可能出現(xiàn)呼吸困難，其中大多數(shù)需要無創(chuàng)機械通氣。除1例患者死亡外，其余50例均按標(biāo)準(zhǔn)出院，一般臨床癥狀基本消失，淋巴細(xì)胞明顯增多，CRP明顯下降。中位住院時間為12天。 總之，對于新冠肺炎，目前尚無特殊藥物可治療，除吸氧和抗病毒治療外，中藥辯證治療、腸道菌群調(diào)節(jié)、營養(yǎng)支持治療等綜合治療均可臨床獲益。這項研究存在一些局限：1）樣本量很小，特別是重癥患者；2）大多數(shù)出院患者是非重癥患者，重癥和危重患者通常并發(fā)癥更多，住院時間更長；3）重慶有四個新冠肺炎治療中心，目前還未進(jìn)行相關(guān)的比較分析。

本發(fā)明公開了少通道腦機接口EEG信號的特征提取方法，尤其涉及用于腦機接口的信號處理方法，屬于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、信息處理相交叉的技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過基于sin波輔助信號的多變量經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸鈱⑸偻ǖ繣EG信號擴(kuò)容至多通道，通過將多通道合成信號映射在多維球體上以獲取投影極限值瞬時時刻及其對應(yīng)的通道信號，由投影極限瞬時時刻及其對應(yīng)的通道信號確定多通道合成信號局域均值，以多通道合成信號及其局域均值的差值為固有模態(tài)函數(shù)，經(jīng)過多次迭代計算獲得多個固有模態(tài)函數(shù)。本發(fā)明提出的基于sin波輔助信號的多變量經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸庥行Э?

本發(fā)明提供一種頸動脈圖像的多維多種特征提取方法，具體為：（1）依據(jù)頸動脈的醫(yī)學(xué)三維超聲體數(shù)據(jù)構(gòu)建感興趣區(qū)域二維序列圖像和感興趣區(qū)域三維圖像；（2）對二維序列圖像提取二維特征，對三維圖像提取三維特征，所述二維特征包括二維紋理特征、二維形態(tài)特征和二維彈性特征，所述三維特征包括三維紋理特征；（3）驗證各種特征是否對圖像分類具有貢獻(xiàn)，保留具有貢獻(xiàn)的特征；以假發(fā)現(xiàn)率最小為目標(biāo)，在具有貢獻(xiàn)的特征中搜索得到全局最優(yōu)特征組合。本發(fā)明針對圖像進(jìn)行了多個維度多類特征的提取，囊括了紋理、形態(tài)、彈性三大類特征，特征數(shù)目多，

本發(fā)明公開了一種局部特征的分布式并行提取方法，包括：利 用圖像爬蟲軟件下載圖像到云環(huán)境中的各個計算節(jié)點，并建立圖像數(shù) 據(jù)庫，圖像數(shù)據(jù)庫中存儲了每張圖像的 ID 與計算節(jié)點的 ID 之間的映 射關(guān)系，并行地獲取每個計算節(jié)點上存儲的每張圖像的像素值，并建 立圖像的 ID 與其像素大小之間的映射關(guān)系，根據(jù)云環(huán)境中每個計算節(jié) 點存儲的每張圖像像素大小，獲得云環(huán)境中每個計算節(jié)點上總像素值， 根據(jù)云環(huán)境里每個計算節(jié)點總像素值、計