外部注意力機制的PointLSTM網絡實現三維點云在時序的分類。通過MIMO體制的毫米波雷達芯片采集人體動作的回波信號，利用集成雷達基帶處理器的微控制器實現信號處理的部分，可將原始數據實時轉換成三維點云，并提高點云處理中的計算速度及雷達硬件的整體性能。

PointLSTM網絡可實現點云在時空中的提取特征和分類識別，網絡改進了PointLSTM幀間點信息的流失問題，并在信息提取中對所有數據實現特征聯系，外部注意力機制通過獨立的可學習參數優化了網絡復雜度和識別精確率。

拓撲結構是miRNA-疾病預測算法的重要組成部分，然而當前算法并未有效利用拓撲結構導致預測結果并不理想。與此同時，如何有效地融合多源數據也是當前的研究趨勢。

一種自適應融合異質節點結構信息算法（MMTP），通過利用節點的一階鄰居和元路徑誘導網絡學習結構特征，并利用度量學習和拓撲傳播自適應地融合異質節點結構信息，以提升miRNA-疾病預測精度。

5折交叉驗證實驗結果表明，MMTP在HMDD v3.2數據集上的受試者操作曲線下面積（AUC）為94.81，高于其他模型。并且在基于腎癌的案例研究中，該模型所預測的前30個miRNAs全部得到證實。

使用Top-Hat變換加強圖像中的缺陷區域，最后將Top-Hat變換前后的圖像進行融合，得到最終的圖像。實驗結果表明，在擦傷、劃痕、孔洞這三類缺陷中，增強后的圖像信息熵分別提升了10.51%、5.29%、2.89%，與其他圖像增強算法相比，所提算法能夠有效抑制銅板表面缺陷的反光，提升圖像的質量并增強圖像中的缺陷區域。

針對銅板表面缺陷圖像容易受到非均勻光照影響，出現反光和亮度失真，導致圖像難以運用到檢測中的問題，提出了一種非均勻光照場景下銅板表面缺陷圖像的增強方法。

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