The present study describes the production of monoclonal antibodies against cultured chick myoblast to pursue critical proteins in muscle cell fusion. Among a panel of monoclonal antibodies, three, Mll-3H 13, Mll-3Hl8 and Mll-3H35 were inhibited movblast fusion. A single 101-kDa antigen reactive with monoclonal antibody Mll-3H35 was detected by radioimmu-noprecipitation or by immunoblotting. During the course of myogenesis, the level of the protein remarkably decreased as the cells there differentiated. These results suggest that the protein platys a direct role in the process of myoblast fusion mechanism.
An image fusion method is proposed on the basis of depth model segmentation to overcome the shortcomings of noise interference and artifacts caused by infrared and visible image fusion. Firstly, the deep Boltzmann machine is used to perform the priori learning of infrared and visible target and background contour, and the depth segmentation model of the contour is constructed. The Split Bregman iterative algorithm is employed to gain the optimal energy segmentation of infrared and visible image contours. Then, the nonsubsampled contourlet transform (NSCT) transform is taken to decompose the source image, and the corresponding rules are used to integrate the coefficients in the light of the segmented background contour. Finally, the NSCT inverse transform is used to reconstruct the fused image. The simulation results of MATLAB indicates that the proposed algorithm can obtain the fusion result of both target and background contours effectively, with a high contrast and noise suppression in subjective evaluation as well as great merits in objective quantitative indicators.
The recovery of reasonable depth information from different scenes is a popular topic in the field of computer vision. For generating depth maps with better details, we present an efficacious monocular depth prediction framework with coordinate attention and feature fusion. Specifically, the proposed framework contains attention, multi-scale and feature fusion modules. The attention module improves features based on coordinate attention to enhance the predicted effect, whereas the multi-scale module integrates useful low- and high-level contextual features with higher resolution. Moreover, we developed a feature fusion module to combine the heterogeneous features to generate high-quality depth outputs. We also designed a hybrid loss function that measures prediction errors from the perspective of depth and scale-invariant gradients, which contribute to preserving rich details. We conducted the experiments on public RGBD datasets, and the evaluation results show that the proposed scheme can considerably enhance the accuracy of depth prediction, achieving 0.051 for log10 and 0.992 for δ<1.253 on the NYUv2 dataset.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4439-4455
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2021
Compared with two-stage object detection algorithms, one-stage algorithms provide a better trade-off between real-time performance and accuracy. However, these methods treat the intermediate features equally, which lacks the flexibility to emphasize meaningful information for classification and location. Besides, they ignore the interaction of contextual information from different scales, which is important for medium and small objects detection. To tackle these problems, we propose an image pyramid network based on dual attention mechanism (DAIPNet), which builds an image pyramid to enrich the spatial information while emphasizing multi-scale informative features based on dual attention mechanisms for one-stage object detection. Our framework utilizes a pre-trained backbone as standard detection network, where the designed image pyramid network (IPN) is used as auxiliary network to provide complementary information. Here, the dual attention mechanism is composed of the adaptive feature fusion module (AFFM) and the progressive attention fusion module (PAFM). AFFM is designed to automatically pay attention to the feature maps with different importance from the backbone and auxiliary network, while PAFM is utilized to adaptively learn the channel attentive information in the context transfer process. Furthermore, in the IPN, we build an image pyramid to extract scale-wise features from downsampled images of different scales, where the features are further fused at different states to enrich scale-wise information and learn more comprehensive feature representations. Experimental results are shown on MS COCO dataset. Our proposed detector with a 300 × 300 input achieves superior performance of 32.6% mAP on the MS COCO test-dev compared with state-of-the-art methods.
이미 할당된 무선 자원의 고갈과 새로운 무선 서비스에 대한 주파수의 수요 증가는 인지 라디오 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 인지 라디오 기술은 기존에 할당되어 사용중인 주파수의 사용 현황을 스캐닝하여 빈 채널 감지 시 해당 채널을 통해 통신하는 개념이다. 이러한 기술을 사용한 인지 라디오 네트워크에서 스펙트럼 센싱의 정확성을 높이고자 다수의 노드에서 센싱하여 종합 판단하는 분산 스펙트럼 센싱 기술이 연구되어 왔다. 그러나 참여하는 센싱노드의 위협 가능성 때문에 해당 메커니즘에서의 안전성 보장 기능이 필수적이다. 이에 센싱노드의 평판값(reputation)을 기반으로 WSPRT(weighted sequential probability ratio test)를 적용하여 센싱 결과들을 퓨전하는 RDSS 메커니즘이 제안되었다. 그러나 RDSS에서는 센싱 결과의 입력순서에 따라 WSPRT 수행 횟수가 늘어날 수 있고, 공격 당한 센싱노드의 센싱값에 대해 빠르게 대처할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 평판값이 높은 센싱값부터 우선적으로 WSPRT에 입력하며, 평판값 변화를 트랜드 값으로 계산하고 이를 이용하여 공격가능성을 타진하고 그 가능성이 높은 센싱값인 경우 퓨전에서 배제시켜 빠르게 공격에 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 메커니즘이 RDSS보다 적은 수의 센싱값을 가지고 보다 정확하게 유휴 채널을 감지하여 공격 대응에 우수한 성능을 제공함을 입증하였다.
배양한 계배 근원세포의 융합기작을 밝혀보기 위해서 분화과정에 있는 근세포를 lactoperoxidase를 촉매로 써서 막표면단백질을 iodination하여 본 결과, 융합의 과정에서 막표면단백질의 정성적 및 정량적 변화를 볼 수 있었다. 융합전의 세포에서 12개의 주요단백질을 검출할 수 있었는데, 융합시의 세포에서는 165K와 93K의 단백질이 새롭게 나타났으며 동시에 245K 단백질의 감소와 저분자 단백질의 증가를 볼 수 있었다. 이 고분자 단백질의 감소는 세포주기와 관계가 있는 것으로 생각되고 있는 세포내 cAMP 수준은 융합에 앞서서 현저한 일시적인 증가를 보였는데, 이와같은 결과는 cAMP의 증가가 세포의 융합의 유발과 관계가 있음을 보여 주는 것이었으며, 분화하는 근원세포에서는 고도의 동조성이 보였다. 아울러, 근세포의 융합과정에서 적어도 4 가지의 iodination된 저분자 단백질을 배양액에서 발견할 수 있었는데, 이들은 막단백질의 가수분해산물로 생각되었고, 역시 세포의 융합과정과 유관할 것으로 추정되었다. 세포막 표면단백질의 변화, 분화과정 중에 배양액 속으로 방출되는 단백질, 융합과 유관한 cAMP의 증가 및 융합과 관련되는 외적 요인의 가능성에 관해서 논의하였다.
$Bi_2Te_3$ powders are recovered by wet chemical reduction for waste n-type thermoelectric chips, and the recovered particles with different morphologies are prepared using various surfactants such as cetyltrimethylammonium bromide (CTAB), sodium dodecylbenzenesulfonate (SDBS), and ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA). When citric acid is added as the surfactant, the shape of the aggregated particles shows no distinctive features. On the other hand, rod-shaped particles are formed in the sample with CTAB, and sheet-like particles are synthesized with the addition of SDBS. Further, particles with a tripod shape are observed when EDTA is added as the surfactant. The growth mechanism of the particle shapes depending on the surfactant is investigated, with a focus on the nucleation and growth phenomena. These results help to elucidate the intrinsic formation mechanism of the rod, plate, and tripod structures of the $Bi_2Te_3$ recovered by the wet reduction process.
In the task of continuous dimension emotion recognition, the parts that highlight the emotional expression are not the same in each mode, and the influences of different modes on the emotional state is also different. Therefore, this paper studies the fusion of the two most important modes in emotional recognition (voice and visual expression), and proposes a two-mode dual-modal emotion recognition method combined with the attention mechanism of the improved AlexNet network. After a simple preprocessing of the audio signal and the video signal, respectively, the first step is to use the prior knowledge to realize the extraction of audio characteristics. Then, facial expression features are extracted by the improved AlexNet network. Finally, the multimodal attention mechanism is used to fuse facial expression features and audio features, and the improved loss function is used to optimize the modal missing problem, so as to improve the robustness of the model and the performance of emotion recognition. The experimental results show that the concordance coefficient of the proposed model in the two dimensions of arousal and valence (concordance correlation coefficient) were 0.729 and 0.718, respectively, which are superior to several comparative algorithms.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권4호
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pp.444-452
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2003
An integration system with multi-measurement sets can be realized via combined application of a centralized and federated Kalman filter. It is difficult for the centralized Kalman filter to remove a failed sensor in comparison with the federated Kalman filter. All varieties of Kalman filters monitor innovation sequence (residual) for detection and isolation of a failed sensor. The innovation sequence, which is selected as an indicator of real time estimation error plays an important role in adaptive mechanism design. In this study, the centralized Kalman filter with adaptive measurement fusion is introduced by means of innovation sequence. The objectives of adaptive measurement fusion are automatic isolation and recovery of some sensor failures as well as inherent monitoring capability. The proposed adaptive filter is applied to the GPS/SDINS integration system with an additional sensor. Simulation studies attest that the proposed adaptive scheme is effective for isolation and recovery of immediate sensor failures.
The reporter plasmid pMT-lacZ containing the metallothionein (MT) promoter region (-320∼+58 with respect to the transcription initiation site) fused to the lacZ gene in a P-element vector was constructed. Transgenic Drosophila bearing the MT-lacZ fusion gene were established by P-element mediated transformation. Expression of the MT-lacZ fusion gene in transformants was examined during development. By treatment with low concentration of cadmium (>1O uM) or paraquat (>50 uM), increased expression of B-galactosidase was shown in fat body, brain lobe, and ganglion transgenic larval tissues. The results show that transformants bearing the MT-lacZ fusion gene are useful for further studies on the mechanism of regulation of MT gene expression and for monitoring toxic metals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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