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测控技术是什么期刊直播_测控技术与仪器专业就业方向及前景(2024年12月全新视觉)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

测控技术是什么期刊

「成电快讯」自动化学院本科生在IEEE TPE、Neurocomputing期刊发表学术论文近日，自动化工程学院2021级测控技术与仪器专业本科生程菲洋在邱根老师和王敏老师的指导下，以学生一作在中国科学院1区工程技术方向TOP期刊IEEE Transactions on Power Electronics（IEEE TPE）发表题为《Intensive Multi-order Feature Extraction for Incipient Fault Detection of Inverter System》的研究性论文，在中国科学院2区计算机科学方向TOP期刊Neurocomputing上发表了题为《Incipient fault detection based on dense feature ensemble net》的研究性论文。该研究在自动化工程学院黄建国教授“电子测试技术与仪器研究所”团队完成，得到该团队主持的国家自然科学基金等项目的支撑。　　随着航空航天、交通运输等领域电力系统不断大型化、集成化、智能化，对复杂系统进行有效的过程监测引起了众多学者和工程师的广泛关注。基于数据的方法由于可通过学习历史数据提取特征并规避复杂繁琐的数学建模过程而得到广泛应用，但现有方法对早期故障的检测表现不佳。项目组针对现有集成技术融合效果一般、泛化能力不强、理论基础不足的现状，系统深入研究了深度特征集成方法，并在早期微小异常检测领域成功应用。 IEEE TPE是国际知名的电力电子学术期刊，其范围包括电力电子领域的新成果，涵盖了电力电子技术、电力系统控制等方面的研究。Neurocomputing创刊于1988年，该刊主要收录神经计算领域的最新理论、应用和实践相关的文章。

科技核心期刊推荐：计算机与自动化领域精选 1. 𐟓Š 吉林大学学报信息科学版科技核心计算机科学与技术、控制科学与工程、信息与通信工程 𐟒𛠨Š€术与自动化科技核心 2024版SCD 控制系统与自动化装置、自控理论及应用、计算机软件及应用、算法分析与研究、图形图像技术 𐟚⠨ˆ𐨈𙧧‘学技术北大核心科技核心船舶相关的学校、公司、研究院单位，图像、电子、通信、网络、机械、电力、计算机、数学、化学、导航等方向稿件 𐟓š 造纸科学与技术科技核心美术、计算机、数学、通信、物流、自动化、化工、风景园林、人力资源、机械等方向 𐟓𚠧Ž𐤻㧔𕥭技术北大核心科技核心计算机科学与应用、电子与信息器件、前沿交叉科学、电子技术及应用、信号分析与图像处理、测控与自动化技术、通信与信息工程、网络与信息安全、人工智能、能源技术、能源与环境科学、智能交通与导航、航空航天航海技术 𐟔砨œ𚦵‹量与控制科技核心设计与应用、测试与故障诊断、控制技术、智能仪器与传感技术、试验与评价技术、测试软件工程 𐟌 激光杂志北大核心科技核心数学、计算机、信息、物理、传感器、深度算法、建筑等方向稿件 𐟔砧”𕥭设计工程科技核心 2024版SCD 计算机技术与应用、测量与控制、通信与网络、电力电子技术、图像与多媒体、嵌入式技术、微处理器 𐟤– 自动化技术与应用科技核心 2024版SCD 控制理论与应用、行业应用与交流、计算机与通信技术 𐟌Œ 计算机仿真科技核心航空航天领域仿真、能源领域仿真、交通体系与工具仿真、信息仿真、制造业仿真、仿真应用研究、仿真方法与算法、仿真网络化、仿真智能化、仿真服务化

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𐟓磀Š现代电子技术》期刊简介𐟓𑊣€Š现代电子技术》Modern Electronics Technique 𐟓… 创刊时间：1977年 𐟓 出版地：陕西省西安市 𐟓頩‚‘代号：52-126 𐟓𐠥‡𚧉ˆ周期：半月刊 𐟓Š ISSN：1004-373X 𐟓 CN：61-1224/TN 𐟓 审稿周期：20-25个工作日 𐟓š 审稿难度：较易 𐟓 出版单位：陕西省电子技术研究所有限公司 𐟓頦”𖧨🦖𙥐‘：人工智能、计算机科学与应用、电子与信息器件、航空航天航海技术、能源技术、激光与红外技术、前沿交叉科学、通信与信息工程、信号分析与图像处理、网络与信息安全、测控与自动化技术、电子技术及应用、能源与环境科学、智能交通与导航等 𐟓‘ 字数要求：6000字以内（含图表） 𐟏… 级别：科技核心 𐟓 收录：知网/维普/万方

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科技日报北京10月23日电（记者张梦然）据《自然》杂志23日发表的论文，美国杰克逊实验室、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所以及耶鲁大学的团队利用人工智能（AI）技术设计出数千个新的DNA开关。这些新设计的元件能够精准控制基因在不同类型细胞中的表达，为人类健康与医学研究提供了前所未有的可能性。尽管近年来，基因编辑和其他基因治疗手段已让科学家能够在活细胞中修改基因，但要在不干扰整个生物体的情况下，只对某一类型的细胞进行基因干预，依然存在挑战。这主要是因为对于控制基因开启和关闭的DNA开关——顺式调节元件（CRE）的理解还不够深入。此次创新的核心在于，新方法可以针对特定的细胞类型来提高或降低基因表达，却不会影响到身体其他部分。团队采用了深度学习算法，基于数十万个人类基因组中的DNA序列训练了一个模型。通过这个模型，他们可在实验室环境中测量3种细胞（血液、肝脏和大脑）中CRE的活性。该AI模型可预测任意序列的活性，从而揭示了DNA中新的模式以及CRE序列的语法是如何影响RNA生成量的。基于上述发现，团队构建了名为CODA（计算优化DNA活性）的平台。通过结合实验数据和计算建模的迭代过程，该平台不断改进其预测CRE生物学效应的能力，成功设计出了自然界中未曾出现过的CRE。经过测试，新设计的合成CRE表现出了比天然存在的CRE更优异的细胞类型特异性。它们不仅包含了促进目标细胞类型中基因表达的序列，还含有抑制非目标细胞类型中基因表达的元素。目前，团队已在斑马鱼和小鼠身上验证了几种合成CRE序列的有效性。这一突破性进展意味着，未来可能实现更加精确和个性化的基因疗法，为预防和治疗疾病开辟了新途径。在生物体内，并不是所有基因都会在合适的细胞和合适的时间点发挥作用。CRE的功能，就在于确保适当的基因在正确的时间、正确的地点被激活。譬如，避免皮肤细胞使用了大脑所需的基因，或是防止成人体内激活仅在早期发育阶段需要的基因。此次团队不仅合成了全新的CRE，还展示了如何使用这些CRE选择性地激活大脑、肝脏或血液细胞中的基因，同时确保这些基因在其他类型的细胞中保持沉默。这在生物医学和技术上具有双重重要意义。

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