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基于创客教育理念的《病理学》教学创新实践——以“提取物过滤筛选装置”的研发为例
1
作者
赵涵伊
贾雪凌
+9 位作者
于美军
薛炬君
毕雪晶
孙红飞
付雁
刘潇潇
张彦秋
王乙茗
董枭
马莹
《现代畜牧科技》
2025年第3期151-153,共3页
本研究在创客教育理念的指导下,引导学生在《病理学》课程中开展创新实践,初步研发了一种“提取物过滤筛选装置”。该装置融合控温、自动化控制及高精度提取技术,以实现Percoll 4阶段操作的自动化分离,旨在提高肿瘤免疫浸润淋巴细胞分...
本研究在创客教育理念的指导下,引导学生在《病理学》课程中开展创新实践,初步研发了一种“提取物过滤筛选装置”。该装置融合控温、自动化控制及高精度提取技术,以实现Percoll 4阶段操作的自动化分离,旨在提高肿瘤免疫浸润淋巴细胞分离的效率与精度。初步实验结果表明,该装置在一定程度上提升了分离效率和精度。
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关键词
创客教育
细胞分离
提取物过滤筛选装置
效率与精度
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职称材料
基于多传感器的紧耦合三维室内定位与建图
被引量：
3
2
作者
李春磊
陈久朋
+2 位作者
伞红军
李曰阳
彭真
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期121-131,共11页
即时定位与地图构建(SLAM)因其可以解决未知环境中的定位与地图构建问题,广泛应用于移动机器人领域。本文使用雷达、相机、IMU和轮式里程计提出了一种名为3D-MultiFus的SLAM方法。其中雷达-IMU-里程计子系统(Ls)快速构建全局地图的几何...
即时定位与地图构建(SLAM)因其可以解决未知环境中的定位与地图构建问题,广泛应用于移动机器人领域。本文使用雷达、相机、IMU和轮式里程计提出了一种名为3D-MultiFus的SLAM方法。其中雷达-IMU-里程计子系统(Ls)快速构建全局地图的几何结构,通过最小化点到平面误差估计系统位置状态。相机-IMU-轮式里程计子系统(Vs)可剔除被遮挡或深度不连续的特征点,以最小化帧间地图光度误差进一步估计位姿状态,并可实现子图中点云地图的着色渲染。IMU与里程计融合后的数据、雷达系统点到平面误差和相机系统中光度误差以基于误差状态的迭代卡尔曼方式(ESIKF)实现数据紧耦合,从而在保证精度和鲁棒性的同时,实现快速定位与建图。为了验证本文算法的定位与建图精度,布置了室内运动实验场景并将3D-MultiFus算法与相关算法比较。仿真和实验结果表明,3D-MultiFus算法完成一次数据处理需185 ms,在运行效率上优于其他算法。在复杂的室内场景下,长时间运行定位首末位置误差仅0.0856 m,3D-MultiFus移动机器人的全局地图精度得到了较大的提升,所构建的全局地图具有较好的一致性。证明了所提出算法能够在室内场景中稳健可靠的工作。
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关键词
多传感器
紧耦合
三维SLAM
基于误差状态的迭代卡尔曼
效率与精度
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职称材料
面向配电网数字孪生模型构建的边缘协作方法
被引量：
1
3
作者
杨阳
陈亚鹏
+3 位作者
舒乙凌
谢文正
于子淇
周振宇
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期1053-1061,共9页
边缘计算通过计算资源的下沉为配电网数字孪生(digital twin,DT)模型训练提供算力支撑,但仍需对边缘层计算资源进行整合优化,提升模型构建效率与精度。针对此,该文提出面向配电网DT模型构建的边缘协作方法。首先,建立基于边缘协作的配电...
边缘计算通过计算资源的下沉为配电网数字孪生(digital twin,DT)模型训练提供算力支撑,但仍需对边缘层计算资源进行整合优化,提升模型构建效率与精度。针对此,该文提出面向配电网DT模型构建的边缘协作方法。首先,建立基于边缘协作的配电网DT模型构建框架,通过局部模型训练与全局模型整合实现配电网孪生。其次,建立协作训练损失函数,在保障DT模型长时同步率约束前提下,最小化模型损失。最后,借助李雅普诺夫优化构建与DT模型长时同步率约束相关的虚拟队列,针对无线信道时变性以及协作决策耦合性带来的信息不确定、不对称问题,提出基于深度强化学习的配电网DT模型边缘协作构建算法。仿真结果表明,相较于其他两种传统算法,所提算法在保障DT模型长时同步率约束前提下,可分别降低全局模型损失34.94%和55.93%,降低样本数据队列积压27.40%和19.68%。
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关键词
配电网
数字孪生
边缘协作
长时同步率保障
效率与精度
提升
深度强化学习
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职称材料
题名
基于创客教育理念的《病理学》教学创新实践——以“提取物过滤筛选装置”的研发为例
1
作者
赵涵伊
贾雪凌
于美军
薛炬君
毕雪晶
孙红飞
付雁
刘潇潇
张彦秋
王乙茗
董枭
马莹
机构
哈尔滨医科大学大庆校区
出处
《现代畜牧科技》
2025年第3期151-153,共3页
基金
2024年大学生创新创业计划(20240226D055)
黑龙江省教育厅2022年高等教育教学改革研究项目(SJGY20220295)
+1 种基金
哈尔滨医科大学大庆校区2024年教研基金项目(XNJY2401)
黑龙江省教育厅2024年高等教育教学改革研究项目(SJGYB2024306)。
文摘
本研究在创客教育理念的指导下,引导学生在《病理学》课程中开展创新实践,初步研发了一种“提取物过滤筛选装置”。该装置融合控温、自动化控制及高精度提取技术,以实现Percoll 4阶段操作的自动化分离,旨在提高肿瘤免疫浸润淋巴细胞分离的效率与精度。初步实验结果表明,该装置在一定程度上提升了分离效率和精度。
关键词
创客教育
细胞分离
提取物过滤筛选装置
效率与精度
Keywords
maker education
cell separation
extraction and filtration screening device
efficiency and accuracy
分类号
G641 [文化科学—高等教育学]
R-4 [医药卫生]
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职称材料
题名
基于多传感器的紧耦合三维室内定位与建图
被引量：
3
2
作者
李春磊
陈久朋
伞红军
李曰阳
彭真
机构
昆明理工大学机电工程学院
云南省先进装备智能制造技术重点实验室
山东农业工程学院机械电子工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期121-131,共11页
基金
云南省基础研究计划-青年基金项目(202301AU070059)资助。
文摘
即时定位与地图构建(SLAM)因其可以解决未知环境中的定位与地图构建问题,广泛应用于移动机器人领域。本文使用雷达、相机、IMU和轮式里程计提出了一种名为3D-MultiFus的SLAM方法。其中雷达-IMU-里程计子系统(Ls)快速构建全局地图的几何结构,通过最小化点到平面误差估计系统位置状态。相机-IMU-轮式里程计子系统(Vs)可剔除被遮挡或深度不连续的特征点,以最小化帧间地图光度误差进一步估计位姿状态,并可实现子图中点云地图的着色渲染。IMU与里程计融合后的数据、雷达系统点到平面误差和相机系统中光度误差以基于误差状态的迭代卡尔曼方式(ESIKF)实现数据紧耦合,从而在保证精度和鲁棒性的同时,实现快速定位与建图。为了验证本文算法的定位与建图精度,布置了室内运动实验场景并将3D-MultiFus算法与相关算法比较。仿真和实验结果表明,3D-MultiFus算法完成一次数据处理需185 ms,在运行效率上优于其他算法。在复杂的室内场景下,长时间运行定位首末位置误差仅0.0856 m,3D-MultiFus移动机器人的全局地图精度得到了较大的提升,所构建的全局地图具有较好的一致性。证明了所提出算法能够在室内场景中稳健可靠的工作。
关键词
多传感器
紧耦合
三维SLAM
基于误差状态的迭代卡尔曼
效率与精度
Keywords
multi-sensor
tight coupling
3D-SLAM
iteration Kalman based on error state
efficiency and precision
分类号
TH76 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
面向配电网数字孪生模型构建的边缘协作方法
被引量：
1
3
作者
杨阳
陈亚鹏
舒乙凌
谢文正
于子淇
周振宇
机构
新能源电力系统全国重点实验室(华北电力大学)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期1053-1061,共9页
基金
国家电网有限公司总部管理科技项目(面向智慧园区低碳业务的多模态通信关键技术研究及试点应用)(52094021N010(5400-202199534A-0-5-ZN))。
文摘
边缘计算通过计算资源的下沉为配电网数字孪生(digital twin,DT)模型训练提供算力支撑,但仍需对边缘层计算资源进行整合优化,提升模型构建效率与精度。针对此,该文提出面向配电网DT模型构建的边缘协作方法。首先,建立基于边缘协作的配电网DT模型构建框架,通过局部模型训练与全局模型整合实现配电网孪生。其次,建立协作训练损失函数,在保障DT模型长时同步率约束前提下,最小化模型损失。最后,借助李雅普诺夫优化构建与DT模型长时同步率约束相关的虚拟队列,针对无线信道时变性以及协作决策耦合性带来的信息不确定、不对称问题,提出基于深度强化学习的配电网DT模型边缘协作构建算法。仿真结果表明,相较于其他两种传统算法,所提算法在保障DT模型长时同步率约束前提下,可分别降低全局模型损失34.94%和55.93%,降低样本数据队列积压27.40%和19.68%。
关键词
配电网
数字孪生
边缘协作
长时同步率保障
效率与精度
提升
深度强化学习
Keywords
distribution network
digital twin
edge collaboration
long-term synchronization rate guarantee
efficiency and accuracy improvement
deep reinforcement learning
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于创客教育理念的《病理学》教学创新实践——以“提取物过滤筛选装置”的研发为例
赵涵伊
贾雪凌
于美军
薛炬君
毕雪晶
孙红飞
付雁
刘潇潇
张彦秋
王乙茗
董枭
马莹
《现代畜牧科技》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于多传感器的紧耦合三维室内定位与建图
李春磊
陈久朋
伞红军
李曰阳
彭真
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向配电网数字孪生模型构建的边缘协作方法
杨阳
陈亚鹏
舒乙凌
谢文正
于子淇
周振宇
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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