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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(duì)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(duì)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(xiàng)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(jì)學(xué)、臨床表現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)室檢查、影像學(xué)和治療數(shù)據(jù)，對(duì)入院和出院時(shí)的血常規(guī)和生化指標(biāo)的變化進(jìn)行比較，同時(shí)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(guò)湖北，其中4例（7.7%）在病發(fā)前有明確接觸史，4例（7.7%）無(wú)明確接觸史。 常見(jiàn)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(shí)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(lái)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(yíng)養(yǎng)飲食，更有可能出現(xiàn)呼吸困難，其中大多數(shù)需要無(wú)創(chuàng)機(jī)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(shí)間為12天。 總之，對(duì)于新冠肺炎，目前尚無(wú)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(yíng)養(yǎng)支持治療等綜合治療均可臨床獲益。這項(xiàng)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(shí)間更長(zhǎng)；3）重慶有四個(gè)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(kāi)了少通道腦機(jī)接口EEG信號(hào)的特征提取方法，尤其涉及用于腦機(jī)接口的信號(hào)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(guò)基于sin波輔助信號(hào)的多變量經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈱⑸偻ǖ繣EG信號(hào)擴(kuò)容至多通道，通過(guò)將多通道合成信號(hào)映射在多維球體上以獲取投影極限值瞬時(shí)時(shí)刻及其對(duì)應(yīng)的通道信號(hào)，由投影極限瞬時(shí)時(shí)刻及其對(duì)應(yīng)的通道信號(hào)確定多通道合成信號(hào)局域均值，以多通道合成信號(hào)及其局域均值的差值為固有模態(tài)函數(shù)，經(jīng)過(guò)多次迭代計(jì)算獲得多個(gè)固有模態(tài)函數(shù)。本發(fā)明提出的基于sin波輔助信號(hào)的多變量經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸庥行Э?

本發(fā)明提供一種頸動(dòng)脈圖像的多維多種特征提取方法，具體為：（1）依據(jù)頸動(dòng)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(duì)二維序列圖像提取二維特征，對(duì)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(yàn)證各種特征是否對(duì)圖像分類(lèi)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(duì)圖像進(jìn)行了多個(gè)維度多類(lèi)特征的提取，囊括了紋理、形態(tài)、彈性三大類(lèi)特征，特征數(shù)目多，

本發(fā)明公開(kāi)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(chóng)軟件下載圖像到云環(huán)境中的各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并建立圖像數(shù) 據(jù)庫(kù)，圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)了每張圖像的 ID 與計(jì)算節(jié)點(diǎn)的 ID 之間的映 射關(guān)系，并行地獲取每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)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(gè)計(jì)算節(jié) 點(diǎn)存儲(chǔ)的每張圖像像素大小，獲得云環(huán)境中每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上總像素值， 根據(jù)云環(huán)境里每個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)總像素值、計(jì)

本發(fā)明公開(kāi)了一種用于提取半導(dǎo)體納米結(jié)構(gòu)特征尺寸的方法，包括待提取參數(shù)取值范圍的劃分，子光譜數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，支持向量機(jī)分類(lèi)器訓(xùn)練光譜的生成，支持向量機(jī)分類(lèi)器的生成、測(cè)量光譜的映射和在子光譜數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行的最相似光譜搜索。與現(xiàn)有方法相比，本發(fā)明方法通過(guò)額外增加一個(gè)可以離線進(jìn)行的支持向量機(jī)分類(lèi)器訓(xùn)練環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)了將測(cè)量光譜映射到一個(gè)小范圍的子數(shù)據(jù)庫(kù)中。與在整個(gè)大數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行最相似光譜檢索相比，在子數(shù)據(jù)庫(kù)中展開(kāi)的檢索所消耗的時(shí)間大大減少。并且，通過(guò)增加每個(gè)分類(lèi)器中包含的類(lèi)數(shù)，可以得到更小的子數(shù)據(jù)庫(kù)，從而進(jìn)一步加速參數(shù)的提取。該方法實(shí)現(xiàn)了參數(shù)的提取速度可預(yù)期與可控。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于不變量特征匹配的車(chē)輛測(cè)速方法，其包括步驟：（1）確定兩幅初始圖像中車(chē)輛大致區(qū)域圖像；（2）提取兩幅車(chē)輛大致區(qū)域圖像的特征點(diǎn)，獲得兩組不變量特征點(diǎn)的集合；（3）在兩組特征點(diǎn)集合中進(jìn)行特征匹配，得到兩幅車(chē)輛大致區(qū)域圖像的匹配特征點(diǎn)集合；（4）計(jì)算每一對(duì)匹配特征點(diǎn)在車(chē)輛縱向方向上的相對(duì)距離；（5）對(duì)所有匹配特征點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)，聚類(lèi)中心處的相對(duì)距離即為車(chē)輛在圖像中的移動(dòng)距離；（6）將圖像距離轉(zhuǎn)化為車(chē)輛實(shí)際的行駛距離，除以獲取兩幀圖像的時(shí)間差得到車(chē)輛速度。本發(fā)明解決了運(yùn)動(dòng)物體在圖像中的精確定位

人臉識(shí)別由于具有直接，友好，方便的特點(diǎn)，使用者無(wú)任何心理障礙，易于為用戶所接受，從而得到了廣泛的研究與應(yīng)用。除此之外，我們還能夠?qū)θ四樧R(shí)別的結(jié)果作進(jìn)一步的分析，得到有關(guān)人的性別，表情，年齡等諸多額外的豐富信息，擴(kuò)展了人臉識(shí)別的應(yīng)用前景。人臉中痣的檢測(cè)可以作為人臉識(shí)別的輔助方法，具有重大的應(yīng)用價(jià)值。目前該問(wèn)題已經(jīng)得到了很多人的重視，但是從不同的人臉中提取痣特征是一個(gè)比較困難的工作。困難主要體現(xiàn)在，人臉成像時(shí)的光照不一致，有的光照比較強(qiáng)烈，有的比較暗淡，另外臉上的眼角，嘴角，皺紋和鼻孔等組織對(duì)痣檢測(cè)的干擾很強(qiáng)烈。本成果很好的結(jié)果了人臉痣檢測(cè)問(wèn)題，對(duì)于人臉識(shí)別能夠起到很好的輔助作用。本發(fā)明解決了人臉識(shí)別過(guò)程中的人臉痣檢測(cè)問(wèn)題。人臉的痣檢測(cè)對(duì)于提高人臉識(shí)別的速度和減小搜索人臉庫(kù)的規(guī)模具有很大的優(yōu)勢(shì)。本文提出了一種基于痣的顯著特征的檢測(cè)方法，結(jié)果表明了這種方法的優(yōu)越性。具有很大的潛在的應(yīng)用。

本發(fā)明公開(kāi)了一種結(jié)合語(yǔ)義特征的 ERVQ 索引，包括以下步驟：準(zhǔn)備訓(xùn)練索引的圖片集 P1 和待索引圖片集 P2，對(duì) P1 提取低層特征(SIFT、SURF 等)，使用殘差量化索引(RVQ)訓(xùn)練方法訓(xùn)練得到一個(gè) L層的 RVQ 碼書(shū) Codebook1，使用 ERVQ 優(yōu)化方法調(diào)整 Codebook1 生成碼書(shū) Codebook2，將碼書(shū) Codebook2 多層質(zhì)心一一組合構(gòu)建索引字典，將索引字典每個(gè)索引項(xiàng)上根據(jù)語(yǔ)義劃分成多個(gè)倒排鏈表結(jié)構(gòu)，對(duì) P2 提取低層特征和語(yǔ)義特征，根據(jù)低層特征找到索引項(xiàng)，根

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于簽到特征的用戶位置分類(lèi)模型，其應(yīng)用 在針對(duì)性的廣告推薦、智能導(dǎo)航、智慧交通等基于位置的服務(wù)中，該 模型包括：針對(duì)用戶當(dāng)前的“簽到”場(chǎng)所，查詢其是否已在用戶的歷 史“簽到”位置集里面；如果不在，則分別基于社交網(wǎng)絡(luò)全局用戶知 識(shí)域、用戶好友知識(shí)域、用戶個(gè)人知識(shí)域提取用戶的“簽到”特征； 應(yīng)用已訓(xùn)練的 SVM 分類(lèi)模型對(duì)用戶當(dāng)前的“簽到”場(chǎng)所進(jìn)行分類(lèi)，預(yù) 測(cè)該位置是否為用戶將來(lái)頻繁“簽到”的場(chǎng)所。本發(fā)明