科研成果

本发明公开了一种基于深度神经网络的个性化头相关传输函数建模方法。本方法是基于空间主成分分析对HRTF数据进行分解，将分解得到空间主成分、空间主成分系数和平均空间函数分别用神经网络建模，其中，空间主成分和平均空间函数只与空间方向有关，空间主成分系数是频率和被试个性化特征参数的函数；本发明用深层神经网络对空间主成分，平均空间函数和双耳时间差分别建模，将水平角及仰角等空间方向信息引入网络输入层；同时，用神经网络基于人体测量参数对空间主成分系数建模。基于上述模型，可根据被试少量的人体测量参数，得到其在空间任意方向个性化的HRTF。

一种基于非均匀视频图像帧采集的车速实时测量方法，涉及车辆测速方法领域。本发明按如下步骤进行测速，首先从摄像头获取一帧图像映射为系统标准尺寸、划定待检测车道的掩膜及生成基于该掩膜的感兴趣区域、在掩膜内划定测速起始、结束区掩膜并分别生成感兴趣区域。实际标定后依次从摄像头中获取图像帧，根据起始掩膜的感兴趣区域检测图像起始窗的差值大小来判断是否有车到达；根据结束掩膜的感兴趣区域检测图像结束窗的图像差值大小来判断是否有车到达；根据实际距离和系统计时时间计算出车速。本方法可以直接运用摄像头等前端设备进行测速，实时性好、精度高、抗干扰能力强。

上古从“委”得声的字归部存在分歧，主要有归微部和归歌部两种意见。本文逐字考察在上古文献中出现的委声字，利用押韵、联绵词、同源字、通假、异文和古文字的材料，分别归部，从而得出结论：“委”字及从“委”得声的字，先秦主要归入歌部，腇、緌、魏、巍、犩等五字，应归入微部。同声首之字的归部，应坚持“同声必同部”的原则，个别由于时代等原因造成的例外，可以按照实际情况进行处理。

白一平（William H.Baxter）与沙加尔（Laurent Sagart）两位教授的新着Old Chinese: A new reconstruction（《上古汉语：构拟新论》）在古代文献的处理上有不少失当之处，其中音义关系处理为其中一大宗，主要有下述几种情况：1、将别义的异读处理为不别义的异读；2、语音和语义的配合不当；3、滋生方向有误；4、误判同源词；5、对音义关系的年代认识不当。

目的探讨不同代谢肥胖表型与缺血性卒中(ischemic stroke,IS)的关系,以期对不同风险人群提供更有针对性的干预措施。方法采用横断面研究设计,对北京市社区居民进行问卷调查,血生化等指标检测。根据代谢正常或异常及体重正常或肥胖组合形成的四种代谢肥胖表型将居民进行表型分类,分析不同表型与IS的相关性。结果共纳入3159名研究对象,其中有1106人患有IS。多因素Logistic回归显示,调整潜在混杂因素后,与代谢正常体重正常组相比,代谢异常体重正常和代谢异常肥胖组的IS风险增加,OR分别为1.76(95%CI:1.33~2.34)和2.03(95%CI:1.52~2.72);而代谢正常肥胖组与其差异不具有统计学意义。结论代谢异常体重正常表型和代谢异常肥胖表型可能是IS的危险因素,而代谢正常肥胖表型与代谢正常体重正常表型的IS风险无差异,提示代谢异常相较肥胖可能对IS风险影响更大。

目的探讨不同代谢肥胖表型与颈动脉内膜中层厚度(carotid intima-media thickness,CIMT)的关系。方法对北京市社区居民进行一般人口学调查,血糖、血脂等检测,CIMT测量及身高、体重等体格检查。根据代谢正常或异常及体质指数(body mass index,BMI)正常或肥胖组合形成的四种代谢肥胖表型将研究对象分组,分析其与CIMT的相关性。结果共纳入1 648名研究对象,平均年龄为(55.4±11.0)岁,男性占45.8%。多因素Logistic回归显示,在调整了年龄、性别、教育程度、吸烟、饮酒、活动情况、糖尿病家族史、低密度脂蛋白胆固醇(lowdensity lipoprotein cholesterol,LDL-C)后,与代谢正常体重正常组相比,代谢异常体重正常(OR=1.61,95%CI:1.01~2.56,P=0.046)和代谢异常肥胖组(OR=2.10,95%CI:1.32~3.32,P=0.002)CIMT增厚的风险较大。结论代谢异常体重正常表型和代谢异常肥胖表型可能是CIMT增厚的危险因素,而代谢正常肥胖表型的CIMT增厚风险无差异,提示代谢异常相较肥胖可能对动脉粥样硬化风险影响更大。