2023年beat365

信息技术研究生论坛（五）

场次一、

时间：2023年3月27日（星期一）14:00-14:30

地点：beat365807B教室

报告题目一：融合热力学和酶学约束的通量模式预测算法研究

报告人：陈景宁

报告简介：在后基因组时代，代谢网络的分析对分子生物学至关重要。这些网络是复杂的，将网络细分为路径使分析更加全面。一种用于全面研究代谢网络路径的方法是基本通量模式（Elementary flux mode，EFM）分析，用于识别连接细胞表型和相应基因型的代谢网络的结构。该分析可以将由高度相互关联的反应组成的复杂代谢网络分解为具有三个性质的代谢路径：热力学可行性、准稳态运行和路径的相互独立性。EFM的定义为系统地描述细胞表型、代谢网络调节、稳健性和脆弱性提供了严格的基础，有助于理解细胞生理学和代谢工程策略的实施。然而，生物化学上不可行的基元通量模式的出现阻碍了此类方法的应用。在本文中，我们提出了一种新的方法，考虑了代谢网络模型中的热力学和酶学约束。通过实施方法，我们可以分解通量分布，以确定活性基元通量模式组合。我们通过将其应用于核心大肠杆菌代谢网络来展示我们方法的有效性，并表明方法识别的活性基元通量模式组合是唯一的。因此，我们的方法可能成为现有通量分解工具的有前途的补充。

场次二、

时间：2023年3月27日（星期一）19:00-20:30

地点：beat365508教室

报告题目一：神经风格迁移研究概述：从当前研究到未来方向

报告人：余为民

报告简介：通过分离和重新组合图片内容与风格，CNN 可以创作出具有艺术魅力的作品。使用 CNN 将一张图片的语义内容与不同风格融合起来的过程被称为神经风格迁移（Neural Style Transfer）。从那以后，在学术研究和产业应用中，神经风格迁移已成为一个很受欢迎的主题，日益受到计算机视觉研究者的关注。不过，有关这方面的全面综述、总结性文献还付之阙如。我们将一起回顾神经网络风格迁移研究近期取得的进展，并讨论了这一技术的不同应用以及尚未解决的问题，这也是未来研究的方向。

报告题目二：基于流形的肝脏CT图像病灶分割

报告人：叶炎鑫

报告简介：单张图片在识别肝脏病灶时会有误差，通过使用图像序列提升肝脏病灶识别的准确率，病灶在 CT、MRI 等医学影像中不是突然出现的，而是从某一张开始持续到某一张结束，随着设备扫描病灶会有形变，在识别病灶时通过前后图像进行对比从而学习到病灶的准确位置，减少误差。而传统的线性降维方法如 PCA、LDA 等具有较大的限制，流形可以作为一种数据降维的方式，输出数据更本质的特征，用更少的数据尽可能的表示原始数据，目前效果最好的UMAP 大多应用细胞上，应用在肝脏上可以将病灶特征表示的更为准确，方便模型下一步的学习。

报告题目三：对抗生成模型的医学影像合成

报告人：萧芊牧

报告简介：核磁共振影像扫描成像是一项成本高昂的医学检测项目，在成像的过程中往往要求患者长时间躺在扫描设备中来换取高质量影像的生成。这一过程中，因为患者自身的呼吸和其他难以控制的身体运动，很容易在最终的成像中产生运动伪影从而影响医生的判断。同时长时间的躺在较为封闭的核磁共振扫描设备中对那些年龄较大或者较小已经患有幽闭恐惧症的患者来说并不现实。相反缩短成像时间的结果是产生的影像分辨率较低，清晰度差，尽管收到患者运动的影响较小，低质量的成像结果同样也难以对医生的诊断带来有效指导。因此使用深度学习模型对低质量的合成结果进行处理，从而实现影像质量的提升是十分有意义且有效的，通过对短时间成像的核磁共振一影像进行去噪和超分处理能够在避免伪影的情况下合成高质量的MRI影像，带来不输长时间成像的高质量结果。

报告题目：基于Transformer和高分辨率网络的人体姿态估计

报告人：闫忠心

报告简介：现有人体姿态估计网络多数都是基于卷积神经网络进行设计，虽然这些最先进的CNN架构的模型取得了较高的准确率，但是，人体姿态估计任务仍然是一个巨大挑战。主要存在如下问题：（1）人体周围环境背景复杂，人体部件容易被环境干扰；（2）人体关节运动比较灵活，多人姿态估计时候很容易产生人与人之间遮挡、交叉等。（3）人体姿态估计需要检测出所有的人体关键点，每个关键点预测依据各不相同，同时人体关键点之间存在上下文和内部联系，例如：左脚踝点一般离左膝盖较劲，并且多数位于左膝盖下方。CNN具有平移不变性和局部相关性这两个固有的归纳偏置，这导致了CNN架构的模型只能关注局部信息，缺乏全局依赖关系信息。为了建模关键点与上下文的空间位置依赖关系，解决上述问题，本章提出基于Transformer的高分辨率人体姿态估计模型THNet，该模型使用高分辨率网络提取多层次语义特征，其次使用Transformer Encoder模块建模多尺度特征图中关键点之间的远距离依赖关系，最后，本文在MPII和COCO两个公开数据集上进行了定性和定量的实验，实验结果显示本文框架达到最先进的水平。

场次三、

时间：2023年3月31日（星期五）16:00-18:30

地点：beat365509教室

报告题目一：基于北斗Ka星间链路体制的星地时间同步研究

报告人：苑文卓

报告简介：新一代卫星导航系统的发展趋势之一即是研究基于星间链路技术的 GNSS自主导航。导航卫星星间链路是全球卫星导航系统现代化的重要组成部分。通过高精度的双向测距技术，可以计算获得所有卫星之间的相对钟差，依靠星间链路即可实现全部卫星钟的时间统一。基于星间链路体制的对地测量链路，采用星地时间同步技术可实现卫星与地面站的钟差测量，从而使星上时间与地面时间基准同步，达到卫星钟与地面的时间统一。我国北斗 Ka 星间链路包括双频连续时间体制和单频时分体制，报告围绕星间链路单频时分体制，首先介绍星间链路对地测量的基本架构，然后分别介绍时间系统、坐标系统、卫星系统和 Ka 地面系统，指出了星间链路对地测量数据处理中首先应该进行的必要的误差修正，总结了各误差项在星地双向测距和时间同步中的处理方式，最后对其发展前景做一个展望。

报告题目二：高分辨率真空紫外成像研究

报告人：刘鑫

报告简介：真空紫外（VUV）成像技术是利用真空紫外光在样品表面的反射和散射来获取表面形态和微结构信息的一种非接触、高灵敏度、高分辨率的表面分析技术。随着科学技术的不断进步，对材料、器件等微纳尺度结构的分析和研究需求逐渐增强。传统的表面分析技术如扫描电子显微镜、原子力显微镜等具有不同程度的局限性，例如需要接触样品或不能直接测量微米以下尺寸的结构。真空紫外成像技术则通过利用真空紫外光的特殊性质，在非接触情况下能够以高分辨率、高信噪比地测量样品的表面结构。真空紫外成像技术在材料科学、电子学、生物医学等领域得到了广泛的应用。目前真空紫外成像技术已经可以实现纳米级别的分辨率，并且能够进行化学成分分析、电学性质测试、光学性质分析等多方面的表征。同时，一些新兴的研究领域，如量子计算、光电子学、新型低维材料等，也需要高分辨率真空紫外成像技术作为其表征手段。

报告题目三：光纤光栅传感信号解调研究

报告人：潘雪梅

报告简介：光纤光栅传感系统中，采用特定的传感器加工方法，可以制成只感测应变、温度等相应物理量的传感器。由波长与所测物理量的对应关系可知，光纤光栅传感解调的关键问题，就是要能够准确地测量出光纤光栅布拉格波长的变化量。实际工程应用中，通过光纤光栅传感实现温度、压力、气体浓度等静态量的测量技术已经比较成熟，国内外都有低速的光纤光栅解调仪器出现，但是，对于大型机械旋转、航空发动机监测、导弹冲击波分析等高速振动的应用需求，需要实现光纤光栅传感的高速解调。本次汇报主要是采用嵌入式系统和傅立叶锁模激光器扫描的方式，实现光纤光栅传感信号的高速解调。

报告题目四：卫星激光通信技术研究

报告人：马宁

报告简介：近年来，星间链路在下一代卫星网络中扮演着重要的角色。星间链路是航天器之间实现在空间中通信或测距的手段。应用星间链路，可以支持建、立全球覆盖的卫星骨干网络，实现全球卫星的管控，极大地提升其不依赖于地面系统的独立性，扩充系统通信容量，解决地面测控站星地数传地域局限性问题，从而提升系统的抗毁性、自主性、机动性和灵活性。激光通信具备高信道吞吐率、高传输带宽、强抗干扰能力、高保密性和安全性等优点。实现激光通信的激光终端同时具备轻量级和高能效的特点，可以较好地支持如今日益增加的数据传输需求，使得激光链路成为实现下一代星间链路颇具前景的手段之一。中国的“星网”、“鸿雁”、“虹云”、“行云”以及“天地一体化”星座和国外的“Kuiper”、“Telesat”、“Starlink”网络等已经将激光星间链路作为其核心传输链路的方式之一，激光通信终端也将在未来航天器载荷中成为标准通信设备，可以预见星间通信将从电波时代向着激光时代不断发展转变。