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本發(fā)明公開了一種基于光譜分辨率校正提高光信噪比測量精度 的方法，通過測量一定帶寬內(nèi)寬光譜信號的實際功率，以及采用光譜 分析儀測量該寬光譜信號在該帶寬內(nèi)的采樣點的功率之和，獲取光譜 分析儀的校正分辨率；并用校正分辨率代替光譜分析儀的設(shè)置分辨率， 獲取光信噪比，提高其測量精度；本發(fā)明提供的這種基于光譜分辨率 校正提高光信噪比測量精度的方法能有效地解決光譜分析儀的設(shè)置分 辨率與實際分辨率不同導(dǎo)致光信噪比測量誤差較大的問題；本發(fā)明提 供的方法適用于所有光譜分析儀分辨率的校正，也適用于所有基于光 譜分析的光信

本發(fā)明公開了一種基于光譜分辨率校正提高光信噪比測量精度 的方法，通過測量一定帶寬內(nèi)寬光譜信號的實際功率，以及采用光譜 分析儀測量該寬光譜信號在該帶寬內(nèi)的采樣點的功率之和，獲取光譜 分析儀的校正分辨率；并用校正分辨率代替光譜分析儀的設(shè)置分辨率， 獲取光信噪比，提高其測量精度；本發(fā)明提供的這種基于光譜分辨率 校正提高光信噪比測量精度的方法能有效地解決光譜分析儀的設(shè)置分 辨率與實際分辨率不同導(dǎo)致光信噪比測量誤差較大的問題；

該項研究工作提出了新的面向復(fù)雜種植和灌溉條件的農(nóng)業(yè)區(qū)遙感蒸散發(fā)時空數(shù)據(jù)的融合方法，該算法采用農(nóng)業(yè)區(qū)相對均勻氣象和灌溉條件的水文響應(yīng)單元代替?zhèn)鹘y(tǒng)的分解窗口，并提出一種ET校正的方法，基于作物種植結(jié)構(gòu)對ET進(jìn)行分解和重構(gòu)。

基于真實成像模型，圖像序列/視頻數(shù)據(jù)的通用超分辨率重建方法；對弱紋理目標(biāo)的高清重建，對超精細(xì)紋理的精確預(yù)測與重建。

目前現(xiàn)有方法通過對常規(guī)模型算法的修改，或引入諸多約束條件, 或?qū)ο闰災(zāi)Ｐ偷暮唵胃呕⒒蛲ㄟ^學(xué)習(xí)（非生物）的方法獲取先驗知 識參與重建等，以解決時空超分辨率圖像重建的求解病態(tài)或不適定問 題，仍不同程度地存在著一定的局限性。本項研究受蠅類視覺系統(tǒng)的 啟發(fā)，與以往研究策略和角度不同，首先，有別于目前面向圖像或視 頻全域的時空超分辨率信息處理模式，基于生物視覺對感興趣區(qū)域或 目標(biāo)物體的注意機(jī)制，構(gòu)建多序列圖像的時空超分辨率仿蠅重建信息 處理系統(tǒng)模式。其次，通過超視銳度機(jī)理、大小場景系統(tǒng)、以及“共 

成果創(chuàng)新點 為再生醫(yī)學(xué)、組織工程、神經(jīng)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域 提供新的研究工具；為制造“細(xì)胞芯片”、構(gòu)建“人工視覺”、 “人工聽覺”的基本單元奠定基礎(chǔ)；開發(fā)全新的高成功率 藥物篩選技術(shù)和藥物控釋技術(shù)；打印人體組織或器官，為 構(gòu)建和修復(fù)組織器官提供新的臨床醫(yī)學(xué)技術(shù)。 原理創(chuàng)新：采用諧振腔式液滴產(chǎn)生機(jī)構(gòu)，解決單細(xì)胞 液滴的發(fā)生效率和速度的矛盾。同時降低細(xì)胞在打印中的 損傷。有效液滴產(chǎn)生數(shù)>

為再生醫(yī)學(xué)、組織工程、神經(jīng)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域提供新的研究工具；為制造“細(xì)胞芯片”、構(gòu)建“人工視覺”、 “人工聽覺”的基本單元奠定基礎(chǔ)；開發(fā)全新的高成功率藥物篩選技術(shù)和藥物控釋技術(shù)；打印人體組織或器官，為構(gòu)建和修復(fù)組織器官提供新的臨床醫(yī)學(xué)技術(shù)。 原理創(chuàng)新：采用諧振腔式液滴產(chǎn)生機(jī)構(gòu)，解決單細(xì)胞液滴的發(fā)生效率和速度的矛盾。同時降低細(xì)胞在打印中的損傷。有效液滴產(chǎn)生數(shù)>20000 個/秒。 技術(shù)創(chuàng)新：采用轉(zhuǎn)盤式結(jié)構(gòu)主體，安裝多個打印頭， 解決了換頭時大體積打印頭尺寸和行程的矛盾。 獨到的設(shè)計思想：創(chuàng)新的低溫打印頭結(jié)構(gòu)，解決了常規(guī)低溫打印頭存在的冷凝水問題。 

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 加速的 DEM 超分辨率方法。包括： (1)利用插值方法將低分辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)擴(kuò)充 K 倍，使其與高分辨 率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)達(dá)到同一尺度；同時將待重建的 DEM 數(shù)據(jù)通過相同 的插值方法擴(kuò)充 K 倍，得到低分辨率 DEM 重建數(shù)據(jù)；(2)分別將高分 辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)、低分辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和低分辨率 DEM 重建 數(shù)據(jù)分為一系列大小為 N×N 的相互重疊的區(qū)域塊；(3)對低分辨率 DEM 重建數(shù)據(jù)的每一個區(qū)域塊，在低分辨率 DEM 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中進(jìn)行相 似

上科大iHuman研究所在肥胖癥藥物靶點研究上獲重要突破，首次解析 人源黑皮質(zhì)素受體4（Melanocortin-4 Receptor，MC4R）原子分辨率晶體結(jié)構(gòu)。該成果以“Determinationof the Melanocortin-4 Receptor Structure Identifies Ca2+ as a Cofactor forLigand Binding”為題，于4月24日在國際頂級學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》在線發(fā)表。上科大Stevens課題組博士研究生于靜為文章的第一作者，iHuman研究所創(chuàng)始所長Raymond C. Stevens和密歇根大學(xué)教授Roger D. Cone為共同通訊作者，上科大是第一完成單位。領(lǐng)導(dǎo)這項研究工作的Stevens實驗室專注于多肽配體調(diào)控的G蛋白偶聯(lián)受體（GPCR）及與肥胖癥和代謝類疾病相關(guān)受體研究。肥胖癥增加了其它并發(fā)癥的患病風(fēng)險，如二型糖尿病、心血管疾病等。MC4R主要在下丘腦中表達(dá)，參與控制食物攝取、能量消耗、體重維持等。實驗和臨床證據(jù)也表明，MC4R是肥胖癥治療的重要靶點。但針對MC4R結(jié)構(gòu)與功能的研究及藥物研發(fā)一直充滿挑戰(zhàn)。通過與密歇根大學(xué)Roger Cone實驗室以及南加州大學(xué)合作者的共同努力，最終解析了人源MC4R與環(huán)形多肽配體SHU9119復(fù)合物2.8埃分辨率的晶體結(jié)構(gòu)。研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)鈣離子（Ca2+）結(jié)合在MC4R正構(gòu)結(jié)合口袋中，同時與受體及候選藥物發(fā)生相互作用，這也是首次觀察到功能性Ca2+與GPCR的結(jié)合模式。同時，他們發(fā)現(xiàn)Ca2+有助于穩(wěn)定受體-候選藥物復(fù)合物，并使內(nèi)源性激動劑α-黑素細(xì)胞刺激激素（α-melanocyte stimulating hormone, α-MSH）的親和力和效力得到了極大的提高，但Ca2+對內(nèi)源性拮抗劑刺鼠相關(guān)蛋白（Agouti related protein, AgRP）卻無類似的作用效果。“MC4R是一個神秘而有趣的蛋白分子，還有許多未被發(fā)現(xiàn)的故事。MC4R-SHU9119-Ca2+復(fù)合結(jié)構(gòu)第一次揭下了MC4R的神秘面紗。”于靜說道，“將對活化狀態(tài)的結(jié)構(gòu)、MC4R與G蛋白、與其它蛋白之間的相互作用，以及同源/異源二聚體形成等方面進(jìn)一步研究”。這項工作由上科大生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院和iHuman研究所的Raymond Stevens與趙素文團(tuán)隊、密歇根大學(xué)的Roger Cone實驗室以及南加州大學(xué)的科研人員共同開展。

項目簡介用直流電阻率法的單極-偶極裝置在全測區(qū)形成相互交錯的正交觀測系統(tǒng)；應(yīng)用該三 維高分辨電阻率勘探及直接成像方法可以克服現(xiàn)有二維高分辨電阻率勘探方法由于旁側(cè) 效應(yīng)引起的洞道定位不準(zhǔn)，和洞道形狀不確定的問題。較一般的三維高密度電阻率勘探 對地下洞道的敏感性高，真正實現(xiàn)了對地下分析分辨單元的多次覆蓋測量。 性能指標(biāo) 具有較強(qiáng)的抗干擾和剔除靜態(tài)偏移的能力，易于實現(xiàn)測區(qū)的滾動測量和無縫銜接。 三