简介：神经毒气是化学战武库中的主要成员,已经在实际战争中得到使用。例如,在两伊战争及伊拉克与反叛的库尔德少数民族的战斗中,就使用了神经毒气塔崩(Tabun)。近年来,一种称为沙林(Sarin)的神经毒气被用来对付手无寸铁的广大民众,在松本和东京引起严重的人员伤亡事件。这是首次在非战争状态下被恐怖分子利用的化学武器。有关神经毒气方面的信息不多,广大民众对此均感生疏,象本文这样系统地介绍神经毒气的文章将对公众有所帮助。本文将首先对有毒气体作一简单介绍,然后叙述神经毒气的各有关方面,包括神经毒气的化学结构,制造原理,毒性机理,中毒治疗,检测方法及去污技术等有关内容。

简介：按照驾驶行为构成，从“感知”、“判断”和“操作”三个方面分别构建驾驶行为表征指标，形成可用于研究驾驶行为特征变化的指标体系、这些指标可以作为单独的分析工具对驾驶行为的某个局部特征进行分析，也可以组合起来对驾驶行为变化的整体规律进行研究。

简介：神经调控技术作为一种不破坏神经组织的可逆性神经外科疗法,在疼痛、帕金森病、癫痫、强迫症等功能性神经疾病和精神疾病的治疗上有显著疗效,应用前景广泛。文中介绍了脊髓刺激器、脑深部刺激器,迷走神经刺激器和骶神经刺激器为代表的神经刺激器技术和应用现状,结合脑深部刺激器,迷走神经器和骶神经刺激器的国产化进程,分析了神经刺激器的未来发展趋势。

简介：1前言全球研究机构IHSAutomotive预测2025年全自动驾驶汽车将普及。随着自动驾驶车辆继续引入车队,自动驾驶车辆和传统驾驶车辆在道路上的共存是不可避免的。在这种过渡环境中自动驾驶车辆系统的不正确行为可能导致碰撞和/或对其他人员造成严重威胁。因此,为了实现自动化所期望的安全性的提高,需要深入理解人类驾驶员行为和识别不同的人类驾驶员特征。

简介：

简介：帕金森病是一种普遍的神经退行性疾病,其病理特征是人脑黑质区多巴胺(DA)能神经元的进行性变性、死亡.帕金森病的病因和发病机制虽然至今未明,但氧化应激是主要因素.DA作为脑内主要神经递质,也是一种神经毒素.我们的研究中采用DA作为氧化应激诱导剂,观察了6种神经保护剂的作用效果.MTT分析其存活率、荧光双染色法观察其形态变化以及流式细胞仪分析凋亡和细胞周期变化,结果显示DA诱导后细胞存活率随浓度、时间进行式降低,而6种保护剂分别有不同程度的保护效果.

简介：行人重识别在视频监控领域是一个非常具有挑战性的问题,不同的摄像头位置角度、光照等因素会使同一行人的图像差异较大.文章提出一种DGD（DomainGuidedDropout）卷积神经网络（CNN）与样本相对距离结合的行人重识别算法：首先,通过卷积神经网络来提取来自多个域的数据中具有一般性及鲁棒性的特征;其次,通过计算各个特征样本之间的相对距离来筛选出更具有一般性及鲁棒性的特征;最后,比较筛选出的特征间的欧氏距离进行重识别.实验结果表明,该算法能够提高行人重识别的效率.

简介：本文在分析攻击性驾驶行为定义的基础上，根据表现特征将攻击性驾驶行为划分为消极驾驶、攻击性驾驶和道路暴力犯罪三个层次，总结了攻击性驾驶行为的特点，分析了常用的评测方法，提出避免攻击性驾驶行为危害的应对策略和建议。

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：天网卫士黑匣预警处置驾驶行为干预系统是基于总控中心平台，无线信号传输系统，道路固定地标信号源和车载信号处理终端的联合处置系统。天网卫士黑匣预警处置驾驶行为干预系统总控中心平台，采用无线信号传输系统对道路地标固定信号源预设或根据实际需要变更相关交通干预指令，对经过道路地标固定信号源信号覆盖区域的行驶车辆通过车载信号处理终端反馈预警信号给车辆驾驶者，并且行驶中的车辆车载信号处理终端之间相互波段信号反馈预警，实现以驾驶行为干预预防道路交通事故的目的。

简介：驾驶员转向行为建模经历了半个多世纪的发展，根据不同的应用与建模方式，出现了大量的驾驶员模型。驾驶员行为建模对于车辆自主驾驶、汽车数字开发阶段的模拟仿真及汽车主动安全装置的评价验证阶段有重要作用。为了使该领域的研究人员对当前各种驾驶员建模方法有较全面的了解，主要对各种驾驶员建模进行分类综述。首先通过有无预瞄环节，将驾驶员模型分为补偿控制与预瞄模型；然后通过视觉转向机制，将预瞄模型分为单点、两点及多点预瞄模型；针对单点预瞄建模又划分为经典控制理论、非线性控制理论及基于认知架构的建模，并分别概述了各类驾驶员模型的结构形式、发展现状及其优缺点，最后进行了总结与展望。

简介：为提高反窃电效率,在用电信息采集系统的基础上提出一种窃电行为分析方法.即针对高供低计计量方式,建立窃电行为分析模型,并通过软件仿真验证模型的正确性.在此基础上,对各种窃电行为反映的负荷数据特征进行归纳总结,提出将实际窃电案例中可能遇到的窃电行为分成七类.通过负荷数据远程判断具体窃电行为类型,为现场稽查人员提供技术指导,从而提高窃电查证效率.

简介：针对传统交通控制与诱导模型及算法的不足，提出了具有中心协调系统（CCOS）的交通控制与诱导协同模型。利用数据融合技术将历史数据的短时交通预测、交通事件检测结果以及实时交通流数据设计面向交通动态的信息融合，并采用神经网络技术构建基于神经网络的交通控制诱导协同模型，同时对模型的参数进行了确定。。通过典型的路网进行仿真实验和对比分析，实验验证了该模型具有可行性和有效性。

简介：（二）底盘应用传感器概况与作用1、速度传感器：速度传感器又称车轮角速度传感器。作用监测车轮的转速．是ABS防死系统最重要的一个传感器．以电磁感应式为例：传感器把车轮转速信息传送到ECU（电子控制装置）上．ECU又用传感器的转速信号确定什么时候需要进行抱死控制。若ECU把来自车轮角速度传感器的AC（交流电）信号频率作对比后探测到车轮转速锐减，这就表明会被抱死。每个传感器由一个磁铁组成，磁铁外围由线圈包围着。传感器旁装有一个齿圈，齿圈与制动盘一起转动。

简介：近年来,石墨烯（GN）由于具有非凡的物理和化学性质而受到广泛关注,这为分析化学的发展带来了新的活力。电化学器件与GN的耦合提供了一个很好的平台,来实现对许多生物材料的诊断和检测。我们小组首次报道,利用石墨烯电极电化学自发检测存在于ssDNA和dsDNA的所有4个DNA碱基,该检测是在生理pH条件下,并且不需要预水解步骤。我们研究证明了利用独特的GO/适配体相互作用和特异性核酸适体目标识别,GO/适配子系统可以程序化地完成较复杂的ORandINHIBIT逻辑门。在不同输入相同波长的不同荧光强度下,进行多靶点调节荧光强度和ORandINHIBIT逻辑门,从而组合成组合逻辑门。组合逻辑门可利用荧光成像进行高通量诊断。在组合逻辑门的输出的基础上,我们可以找出ATP和凝血酶是否存在。这个概念的证明可以为多重分析和纳米生物医学器件对多个输入的化学物质响应提供一种新方法。

简介：摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升，传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求，而卷积神经网络具有强大的特征学习能力，突破了传统目标检测方法的瓶颈，基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先，文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性；其次，梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用，并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析；最后，讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题，并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。

简介：单隐层前向神经网络的学习能力是有限的.特别地,作为分类器,单隐层前向神经网络对于图像的复杂信息和不同图像之间的细节信息很难学习和处理.文章借鉴深度神经网络的思想,将单隐层矩阵输入的神经网络拓展到多隐层神经网络,并采用传统的反向传播算法对其训练并给出学习算法.通过多个数据库的实验对比,结果显示所提出的算法具有良好的效果.

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：本文提出了一种不同类型神经生理信号的实时评价方法。这种方法可以在一个系统中自动实时地处理多种神经生物信号,包括EEG、EMG、EOG等。它可以显示信号波形、计算特征参数、指出掺杂在信号中的各种噪声等。因此,这种方法不仅可以在线地预处理原始神经生理信号,也可以基于用户需求对信号进行评价。系统输出的合格神经生理信号可以被用于辅助医生解析神经生理信号,从而诊断疾病或者向患者提供建议。本方法可以根据用户需求进一步扩展功能。