科研新闻报告：关于《Event-Triggered Fuzzy Adaptive Stabilization of Parabolic PDE–ODE Systems》 研究背景及意义 在现代工程系统中，例如柔性机械臂、热传导设备和反应器控制器等，许多复杂系统需要通过偏微分方程（Partial Differential Equations, PDE）建模，而PDE通过其独特的反应-扩散特性经常用于描述无穷维系统。然而，当这些系统与常微分方程（Ordinary Differential Equations, ODE）级联组成反应扩散控制系统时，设计有效的控制方案变得更为复杂，尤其是在存在耦合现象或非线性因素的情况下。 特别是在金属轧制、柔性海洋升降装置以及高超音速飞行器热保护等工程领域中，这些...
基于Wiener和Poisson噪声的随机Markov跳跃系统的最优控制：两种强化学习方法 学术背景 在现代控制理论中，最优控制是一个非常重要的研究领域，其目标是在各种约束条件下为动态系统设计一个最优控制策略，以最小化给定的成本函数。对于随机系统，传统的最优控制方法通常需要系统的完整模型信息，这在实际应用中存在很大的局限性。近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种无需系统模型的方法，逐渐成为解决最优控制问题的重要工具。RL通过直接从数据中学习，能够获得最优值函数和最优策略，并且通过策略迭代（Policy Iteration）方法可以不断改进性能。 随机Markov跳跃系统（Stochastic Markovian Jump Systems, SMJS）...
基于图论的主动学习疾病监测优化策略 学术背景 随着全球化的加速，传染病的传播速度与范围显著增加，如何有效监测和控制传染病的传播成为公共卫生领域的重要课题。传统的疾病监测方法通常依赖于大规模的检测和隔离措施，然而，资源有限的情况下，如何优化检测资源的分配以最大化信息获取，成为了政策制定者面临的挑战。尤其是在资源匮乏的地区，检测资源的分配不均可能导致疫情的持续蔓延。因此，开发一种能够在有限资源下最大化监测效果的策略显得尤为重要。 本文的研究旨在通过图结构（graph-based）和主动学习（active learning）的方法，优化疾病监测中的检测资源分配。具体来说，研究者将疾病传播建模为一个无向无权图（undirected and unweighted graph），其中节点代表地理位置，边...
# 基于未配准表面空间的弹性形状分析研究综述 ## 背景介绍 三维表面分析近年来已成为计算机视觉领域的热点研究方向之一。这种需求的兴起主要源于高精度3D扫描设备的普及，它使得人类健康分析、面部动画、计算机图形学、合成人体数据生成以及计算解剖学等领域获得了丰富的研究和应用数据。然而，传统的表面形状分析方法通常依赖一致的网格结构和点对应关系，这在实际应用中难以实现，因为真实数据通常缺乏一致的采样和拓扑结构。为了解决这些挑战，研究者们提出了基于黎曼几何的弹性形状分析方法（Elastic Shape Analysis, ESA），该方法通过定义形状空间上的弹性度量来比较表面形状。 这篇发表于 **International Journal of Computer Vision** 的论文《Basis...
多特征基因组关联研究的自适应鲁棒方法 摘要： 过去十年间的基因组关联研究(GWAS)已识别出数千种与人类性状或疾病相关的遗传变异。然而，许多性状的遗传度仍未能完全解释。传统的单一性状分析方法过于保守，而多性状方法通过整合多个性状的关联证据来提高统计力。GWAS总结性统计数据通常是公开可获取的，因此只使用总结性统计的方法具有更大的使用前景。为了解决已开发的多性状分析方法中存在的不一致表现、计算效率低、并且在考虑大量性状时出现数字问题，我们提出了一种自适应Fisher方法用于总结性统计的多性状分析(MTAFS)，这是一种计算效率高并且统计力鲁棒的方法。 研究背景： 基因组关联研究(GWAS)在遗传变异与复杂疾病之间的相关性研究中发挥了重要作用。然而，当一个遗传变异与多个性状相关时，采用单一性状分...
基于贝叶斯张量建模的阿尔茨海默病影像分类 引言 神经影像学研究是当代神经科学的重要组成部分，极大地丰富了我们对大脑结构和功能的认识。通过这些非侵入性的视觉化技术，研究人员可以更精确地预测某些神经和精神疾病的风险，进而在早期阶段进行干预和治疗，从而改善患者的健康和生活质量。特别是在阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease，以下简称AD）的研究中，神经影像学提供了宝贵的病理机制见解，能跟踪病情进展，识别早期症状并区分其他导致痴呆的原因。 然而，在处理神经影像数据时会面临多个重大挑战，例如数据空间依赖性、高维度及噪声，并且往往难以在异构条件下识别合适的神经生物标志物。为了应对这些复杂的影像数据问题，研究者提出了多种统计和机器学习方法，其中包括基于影像特征的分类模型。 尽管现有的方法有着...
口罩的有效性与人群覆盖率的关系 背景与研究动机 新冠肺炎（COVID-19）大流行期间，非药物干预措施（NPIs）如社交距离、佩戴口罩和检测-追踪-隔离策略被广泛应用于控制病毒传播。尽管有大量实证研究表明这些措施确实有效控制了病毒的传播，但对于这些措施的具体定量效果，学术界尚未达成一致。有效性的异质性可以通过许多情景因素来解释，例如地理、文化、社会经济和医护行为等。 社会行为学研究表明，个人对NPIs的坚持会随时间显著变化，即使没有正式的政策变动，保护行为如佩戴口罩的接受程度也会下降。特别是在疫苗开始广泛接种和Omicron变种成为主导之后，许多国家放宽或取消了口罩义务。值得注意的是，个人行为和态度往往在社会网络中聚集，这种同质性更是强化了在疫情期间的口罩佩戴行为。 研究来源与作者信息 本研...
肿瘤生长数学模型研究——利用纵向磁共振成像探究胶质瘤的扩展 近日发表在《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》上的一篇文章，对胶质瘤（glioma）的数学建模及生长规律进行了系统性研究。该研究由Birkan Tunç、David A. Hormuth II、George Biros和Thomas E. Yankeelov完成，主要通过纵向磁共振成像（MRI）数据评估三种不同数学模型在模拟肿瘤生长以及质量效应（mass effect）中的性能差异。 研究背景 胶质母细胞瘤（glioblastoma multiforme, GBM）是最常见的原发性脑肿瘤，患者预后较差。GBM一个显著的特征是对周围脑组织的严重变形效应，即“质量效应”，目前已有大量...
长基线量子传感器网络作为暗物质光子探测仪 学术背景 超轻暗光子（dark photons）作为暗物质的重要候选者之一，得到了广泛的理论和实验关注。根据动能混合机制（kinetic mixing mechanism），当暗光子与标准模型光子耦合时，会产生相干的电磁波，并且这种波应在暗光子的德布罗意波长范围内具有空间相关性。然而，尽管过去八十年来天体物理方面提供了丰富的暗物质存在证据，但其与标准模型粒子和场之间的非引力相互作用的直接探测仍未取得突破。为了应对这一挑战，提出了许多理论，其中一些理论预言了新的基础粒子的存在，如轴子（axions）和暗光子。 来源 这篇论文名为《Long-baseline quantum sensor network as dark matter haloscope》...
学术新闻报道 在《Neuroimage》2024年第285卷中，发表了一篇名为《bridging stories and science: an fnirs-based hyperscanning investigation into child learning in stem》的文章，这篇文章由Juan Zhang等人共同撰写，研究团队来自澳门大学教育学院、健康科学学院以及认知与脑科学中心。本文的在线版于2023年12月8日发布。研究主要通过功能近红外光谱（fNIRS）技术，探索不同的STEM（科学、技术、工程、数学）教学方法（传统教学、故事教学和故事板教学）对教师和学生神经活动同步化的影响。 研究背景 STEM教育在早期学习阶段至关重要。科学家们一直在努力寻找更加有效的STEM教学方法...