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产品概述应用特征原理框图 - NET
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三阴性乳腺癌免疫微环境特征及免疫治疗进展
三阴性乳腺癌（TNBC）是乳腺癌最具侵略性的亚型，由于缺乏雌激素受体（ER），孕酮受体（PR）和人类表皮生长因子受体2（HER2）的表达，治疗方案相对有限，预后不良。肿瘤免疫微环境（时间）在三阴性乳腺癌的发生，发育，侵袭和转移中起关键作用，并且对患者的预后有重要影响。免疫疗法是三阴性乳腺癌的主要治疗方法之一。针对肿瘤免疫微环境的免疫疗法为治疗三阴性乳腺癌提供了新的方向。本文回顾了三重阴性乳腺癌的免疫微环境和免疫疗法进展的特征。
青藏高原南部南北地堑系温泉气体地球化学特征与演化过程
81G 0.07 8.3 −9.3 — 3.67×10 11 3.8 0.3 95.9 0.4 65.2 34.3 注 ： “ — ” 表示未测出或无法计算 ； R C 为样品 3 He/ 4 He ； R A 为大气 3 He/ 4 He ： 大气 （ 3 He/ 4 He ） =1.39×10 −6 、（ 4 He/ 20 Ne ） =0.318 ， 地幔 （ 3 He/ 4 He ） =1.1×10 −5 、（ 4 He/ 20 Ne ） = 1 000 ， 地壳 （ 3 He/ 4 He ） =1.5 ×10 −8 、（ 4 He/ 20 Ne ） =1 000 ； δ 13 C-CO 2 端部构件的值 ： 地幔端元取值 （ δ 13 C=−6.5±2.5‰ ， CO 2 / 3 He=2×10 9 ）， 碳酸盐端元取值 （ δ 13 C=0±1‰ ， CO 2 / 3 He=1×10 13 ）， 沉积物端元取值 （ δ 13 C=−30±10‰ ， CO 2 / 3 He=1×10 13 ） 。
多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别
刘仲民，杨富君，胡文瑾 .多尺度特征交互的伪标签无监督域自适应行人重识别 [J].光电工程， 2025 ， 52 (1): 240238 Liu Z M, Yang F J, Hu W J. Multi-scale feature interaction pseudo-label unsupervised domain adaptation for person re- identification[J].Opto-Electron Eng , 2025, 52 (1): 240238
战术显控系统人机交互中的特征整合设计研究 - 包装工程
编码特征作为预测结果，邀请用户进行认知情况调 研。从用户调研数据的计算结果可知，用户对不同特 征编码的认知存在一定的共性，有共同的认知习惯。 1 ）就属性语义来看，认知效率主要受色相、明 度、饱和度、尺寸、位置、形状的影响。色相：国军 标对色彩的应用有明确的规范，在进行色相编码时， 应考虑用户对专用色彩属性的认知习惯，严格遵守色 彩使用规范。对于没有硬性规定的色彩，也应以用户 过往的知识、经验为基础进行编码设计。如，在界面 设计中，一般认为红色表示危险，黄色表示警告，绿 色表示安全。明度：实验表明，在深色背景下，明度 越高信息等级越高。战术显控系统复杂性较高，合适 的明度编码设计适合应用于信息层级设计，能够有效 降低用户的学习成本。饱和度：饱和度取决于该色中 含色成分和消色成分（灰色）的比例。含色成分越大， 饱和度越大；消色成分越大，饱和度越小 [14] 。高饱和 度的色彩编码方式更能引起视觉关注，帮助用户集中 注意力。形状：在战术显控系统中，涉及形状属性的 元素主要为图形和符号，包括通用类和特殊类。在进 行形状编码时，现有图符应遵循沿用的原则，新的图 符应结合现实形态、行业背景进行设计，以符合用户 认知习惯、缩短学习过程，提高交互效率。尺寸：根 据实验结果显示，信息尺寸的大小与信息的重要等级 成正比，信息越重要，尺寸越大。位置：用户对显示 屏上的信息关注度依次为中间、左上方、右上方、左 下方、右下方 [15] 。在进行界面布局时，应注意信息等 级与其在界面中位置的一致性，同时要保证同类信息 的位置编码统一。 2 ）就情感语义来看，战时用户的生理和心理负 荷较高，任务情景的不确定性易增加用户的操作压 力 [5] 。在进行交互界面设计时应考虑信息编码元素的 情感性。从实验结果来看，影响情感语义的特征主要 为形状和色彩。尖锐的形态容易让用户产生较大的心 理压力，而圆润浑厚的形状更容易使用户平静。在进 行形状编码时，可采用倒角的设计手法。根据蒙赛尔 色彩体系对色彩要素的划分及实验结果，战术显控系 统的主色可以选用冷色调，明度、饱和度不宜过高， 以避免色彩刺激增加用户的焦虑感。而对于重点信息 和即时变化类信息，可采用高明度或高饱和度的色 彩，以提高用户的警觉性。
录用稿件，非最终出版稿 - 工程科学学报
因此，跨个体、跨场景的脑电分析方法逐渐成为研究热点。越来越多的研究人员将广泛应用脑 电信号分析的特征于跨个体、跨场景的脑电信号分析研究中。 Touryan 等人采用经典的独立成分分 析的特征分析方法描述特征空间，计算功率谱密度（ Power Spectral Density ， PSD ），并采用顺序 前向浮动选择方法识别频谱特征中的独立成分集，结果表明该方法可以识别出跨场景脑电信号中的 共同成分 [88] 。 Kakkos 等人采用了特征融合的方法，将 PSD 与功能连接特征相结合，提高了跨场景 分类的性能，并证明了脑特征融合在跨场景中的应用更为有效 [89] 。 Xing 等人将模糊熵特征用于跨 场景脑电信号分析，发现模糊熵特征相对于其他特征更能适合跨场景 [90] 。卷积神经网络 （ Convolutional Neural Networks ， CNN ）和递归神经网络（ Recurrent Neural Networks ， RNN ）等基 于深度学习的新型跨任务模型在跨场景脑电分析中展现了巨大潜力。这些模型能够自动提取特征和 学习复杂的脑电特征，从而有效地缩小不同任务和场景之间的差距，提高模型的泛化能力 [91][92][93] 。 近年来，一些跨学科的方法被创新性地应用于跨场景研究， Zhao 等人提出了一种跨学科的对齐多 源域自适应方法，用于跨个体的 EEG 疲劳状态评估，显著提高了模型的泛化能力 [94] ， Zhou 等人在 此基础上进行改进，提出了一种跨任务域自适应方法，有效提升了跨场景认知诊断的性能 [95] 。
基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
自然特征
“从奈伊海滩向南到亚奎纳湾，海岸线正受到风暴波的侵蚀。考虑在这些悬崖上建造建筑物的人应该意识到，悬崖每年都会向后侵蚀一英尺，如果发生山体滑坡，侵蚀可能会更加严重。在陡峭的植被斜坡上建造堤坝的做法极其危险，因为植被会分解，在堤坝和原始地面的交界处产生滑坡。 “纽波特海岸线以东，从奈伊海滩向南到海湾，海洋阶地上覆盖着松散的沙丘沙。这些沙子在被植被覆盖的地方是稳定的；然而，在植被被移除或没有植被的地方，沙子就会受到侵蚀或被风吹走。在大风期间，经常可以看到沙子飘过街道，飘进街道附近的房屋。 _________________________________________________________________