刑事案件射击残留物高光谱实验教学设计研究

枪击案件中,除了传统的枪支、弹头弹壳痕迹检验外,射击残留物的检验、弹道的检验也是至关重要的组成部分,是法庭科学检验的重要研究对象。传统的枪弹弹痕检查课程注重对弹头弹壳弹痕的讲解,并结合少量枪械结构和弹道的介绍,对于现场快速提取检验刑事案件、现场快速检查弹丸弹痕(目标物弹孔)十分重要,然而,实验课程中并没有将弹着点射击残留物的相关知识纳入其中。本文针对警校本科生的特点,创新性地提出对于枪弹痕迹检验课程实验教学模式的新探索,将现场勘验射击残留物的实验纳入课程,使教学内容形成科学完整的体系,同时采用虚拟现实教学手段克服该课程实践难的特点,以达到学以致用、服务实战的教学效果。

无监督学习步态识别综述

在光学技术高速发展的现代,步态特征因非接触、非侵入、难伪造、远距离采集等优势受到了学界的广泛关注。目前步态识别算法主要为依赖标签数据的有监督学习方法,庞大的标签标注量在实际应用中面临多重挑战。无监督学习不需要标注就能完成对数据内在特征的自动分析,更贴合实际应用的需求。为了全面认识无监督学习步态识别发展现状及趋势,对领域相关工作进行了梳理。介绍了步态识别常用数据集、通用制作方式以及主流评价指标。从基于GAN的步态识别方法、基于聚类的步态识别方法、基于无监督域适应的步态识别方法和其他方法四个方向详细介绍了目前基于无监督学习的步态识别相关研究思路;选取了CASIA-B、OU-MVLP和OU-ISIR LP三个典型数据集,对主要无监督算法性能进行综合对比;对各方向研究侧重点进行总结讨论,针对存在的交叉研究情况进行评论综述,为未来研究提供借鉴思路。研究分析了无监督步态识别算法目前面临的挑战,并以此展望步态领域未来的发展方向。

基于改进双流视觉Transformer的行为识别模型

针对现有行为识别方法中抗背景干扰能力差和准确率低等问题,提出了一种改进的双流视觉Transformer行为识别模型。该模型采用分段采样的方法来增加模型对长时序列数据的处理能力;在网络头部嵌入无参数的注意力模块,在降低动作背景干扰的同时,增强了模型的特征表示能力;在网络尾部嵌入时间注意力模块,通过融合时域高语义信息来充分提取时序特征。文中提出了一种新的联合损失函数,旨在增大类间差异并减少类内差异;采用决策融合层以充分利用光流与RGB流特征。针对上述改进模型,在基准数据集UCF101和HMDB51上进行消融及对比实验,消融实验结果验证了所提方法的有效性,对比实验结果表明,所提方法相比时间分段网络在两个数据集上的准确率分别提高了3.48%和7.76%,优于目前的主流算法,具有较好的识别效果。

一种云环境中数据流的高效多目标调度方法

在分布式系统中,云计算作为一种新的服务提供模式出现,其执行科学应用数据流时的优势和缺点得到越来越多的关注,其主要特点为拥有大量同质和并发的任务包,并构成了性能瓶颈的主要因素.在云数据流中调度大规模任务是已被证实的NP难问题.专注于解决优化云数据流中的调度过程,并受现实世界启发,从不同角度将优化目标分别划分为用户指标(完工时间和经济成本)和云系统指标(网络带宽、存储约束和系统公平度),并将该调度问题制定成为一个新的连续的合作博弈,设计出快速收敛的高效Muliti-Objective Game(MOG)调度算法,在优化用户指标的同时,实现系统指标的约束,并保证云资源的效率和公平度.通过综合实验,证实该方法与其他相关算法相比,在算法复杂度O(l?K?M)(明显改进数量级)、结果质量(一些情况下最佳)、系统级别公平性上具有明显的优越性.

以图论为背景的传统民居聚落外部空间量化分析的应用探析

目前,传统民居聚落空间研究对空间本体的系统性调查分析不足,使得传统民居聚落保护陷入尴尬。究其原因主要是由于对空间类型及其相互关系缺乏正确的量化分析认知。本文以安徽西递传统民居聚落为例,基于图论中的空间句法和最小路径法为背景,试图对传统民居聚落空间从空间分型角度进行一定的量化分析,以期更加深层次地了解传统民居聚落空间的实质和相互关系,同时为传统民居聚落的保护指标系统确立提供一定指导。

天津五大道历史街区碳存量分析及控制——基于环境存量分析法

为填补城市历史街区保护和规划实践对碳存量量化分析的缺失,文章以天津五大道历史街区的部分地块为例,以环境存量分析法为研究工具,以历史街区建成环境碳存量为研究对象,采用简化的系统分类和模拟建模法,分析历史街区碳存量的基本发展趋势,并提出相应的控制对策。

荧光原位杂交技术的研究进展

荧光原位杂交(FISH)是在染色体、间期细胞核和DNA纤维上进行DNA序列定位的一种有效手段。近年来,围绕提高检测的分辨率和灵敏性,不断将免疫染色、量子点和微流控芯片等物理化学技术引入到荧光原位杂交中,促进了它的快速发展。本文主要综述了荧光原位杂交的基本原理和发展历程,重点介绍了免疫染色-荧光原位杂交(immuno-FISH)、量子点-荧光原位杂交(QD-FISH)和微流控芯片-荧光原位杂交(FISH on microchip)等多种新技术及其检测特点,如快速、灵敏、动态、多样化等。随着荧光原位杂交技术的不断完善与发展,将在细胞遗传学、表观遗传学及分子生物学等领域发挥更加重要的作用。

云环境下基于数据流的k-means聚类算法

k-means算法是一种最常用的基于划分的聚类算法。传统的集中式k-means算法已不能适应当前呈爆炸式增长的数据规模,设计分布式k-means算法成为了目前亟需解决的问题。现有分布式k-means算法基于MapReduce计算框架且没有考虑初始聚类中心的影响。由于每个MapReduce任务均需要读写分布式文件系统,导致MapReduce不能有效表达多个任务之间的依赖关系,因此提出了一种基于数据流的计算框架,该框架建立在MapReduce之上,将数据处理过程按照数据流图建模。在该框架的基础上,提出了一种高效的k-means算法,它采用基于多次采样的初始聚类中心选取方法来实现负载均衡及减少迭代次数。实验结果表明,该算法的可扩展性较好,且效率比现有算法高。

数据增强设计——新数据环境下的规划设计回应与改变

由大数据和开放数据构成的新数据环境,对城市的物理空间和社会空间进行了更为精细和深入的刻画。新数据环境下所开展的定量研究较多,但多为针对城市系统的现状评价和问题识别,少有面向未来的规划和设计的研究与应用。提出了数据增强设计(DAD)这一规划设计新方法论,它以定量城市分析为驱动,通过数据分析、建模、预测等手段,为规划设计的全过程提供调研、分析、方案设计、评价、追踪等支持工具,以数据实证提高设计的科学性,并激发规划设计人员的创造力。从数据增强设计的定义、理论和实践的维度、内涵、设计流程、特点与概念辨析、常用方法与工具,以及应用场景等角度,阐述了对DAD的认识;最后给出了关于DAD的研究案例和设计案例。

“哲匠”与“塞米丝”的结合——浅谈城市规划职业制度困境以及对律师制度借鉴的可能性

城市规划学科职业实践中的困境越来越受到社会的关注,而社会对其的看法也莫衷一是。而这个困境需要在什么方面寻求突破?本文立足于城市规划职业实践的困境以及职业制度的不足:工作内容缺失、权威性缺失、公平性、正义职责履行不足以及公众参与落实难,对比分析了城市规划职业制度与律师职业制度以及国外相关探索,建议规划职业制度的完善可以借鉴律师制度的相关经验,更加理性的进行城市规划研究和实践。

基于数据流的k-近邻连接算法

k-近邻连接查询是空间数据库中一种常用的操作,该查询处理过程涉及连接和最近邻查询两个复杂操作。传统的集中式k-近邻连接查询算法已不能适应当前呈爆炸式增长的数据规模,设计分布式k-近邻连接查询算法成为了目前亟需解决的问题。现有的分布式k-近邻连接查询算法都包括了多轮串行的MapReduce任务,而每个MapReduce任务均需要读写分布式文件系统,导致MapReduce不能有效表达多个任务之间的依赖关系,因此算法效率低下。首先提出了一种基于数据流的计算框架,该框架建立在MapReduce之上,将数据处理过程按照数据流图建模。在该框架基础上,提出了一种高效的k-近邻连接算法,它利用空间填充曲线将多维数据映射为一维数据,从而将k-近邻连接查询转化为一维范围查询。实验结果表明,该算法的可扩展性较高,且效率比现有算法更优。

基于梯度的受限空间安全定位方法

现有的无线传感器网络定位技术消耗了大量的计算和处理资源,并且受到了环境因素以及对手攻击等干扰,在受限空间中定位精度较低,无法满足定位需求。为了提高受限空间中的定位精度,提出了一种基于梯度的安全定位算法,算法在双曲线定位模型基础上,引入梯度的概念,降低了算法的计算复杂度,使算法能够适应受限空间的环境要求,实现高效高精度的定位;为了提高算法的安全性,增加了对不一致性测量的选择性剪枝过程,增强了算法对恶意攻击的抵抗能力。最后,以室内走廊为实验环境进行了仿真验证,通过主频计时策略,提高了算法的定位精度。分析结果表明,在室内受限空间中,提出的算法在定位精度、能量消耗和抗干扰能力上优于现有算法。

可持久化CSB+-树索引技术研究

现有主存索引方案为实现重用功能仅将更新操作存储到硬盘中,根据操作序列进行索引恢复,实时性和重用性均较差。为进一步提升重用性和实时性,提出了一种可持久化的CSB+-树(cache sensitive B+-tree)索引方案。该方案基于内存映射技术,完整而高效地将索引结构保存到外存中,导入时无需重复创建索引,可节省大量计算资源。针对索引更新过程中出现大量内存碎片问题,采用一种分类内存管理机制进行管理和监视,当内存碎片过多而无法利用时,基于有序键值对进行索引重构以完全消除内存碎片。实验结果表明,所提方案与现有方案相比具有更好的实时性和重用性,同时具有高效的查询处理能力。

大尺度城市设计的时间、空间与人(TSP)模型——突破尺度与粒度的折中

大尺度城市设计中对场地的时间、空间和人三个维度的认识,长期存在尺度与粒度的折中,即难以实现大尺度与细粒度的完美认识与对设计客体人的充分认知,因而限制了"以人为本"的城市设计的具体实践。由大数据和开放数据构成的新数据环境为认识城市的物质空间和社会空间提供了新的视角,也为突破尺度与粒度的折中提供了新的机遇。本文构建了大尺度城市设计的时间、空间与人的TSP模型,重点介绍了新数据环境支持下针对时间、空间和人三个维度的数据增强城市设计框架,最后提出了对面向未来的城市设计的理解与展望。

基于TYHT2014犯罪现场多向视图融合的制图方法

犯罪现场环境复杂多样,为解决案件中犯罪现场图经常会出现的制图盲区以及多个犯罪现场关系不明晰等情况,结合实战案例,基于"天元绘图2014专业版"软件,利用新功能在现场制图中研究新方法和构图方式,通过三向视图融合全面无死角地展现空间现场、轴侧视图与俯视相结合展现隐藏痕迹,以及局部侧视图与俯视相结合防止现场覆盖等3种新方法解决实战制图中存在的问题,弥补软件功能的不足。

基于压力反馈的MapReduce负载均衡策略

数据倾斜是严重影响MapReduce性能的因素之一。数据倾斜问题的现有解决方法需要用户对应用类型提供针对的分区函数,或是为MapReduce编写额外的采样过程,增加了用户的负担。为解决上述问题,提出了一种基于压力统计的负载均衡策略。该策略充分利用MapReduce中的混洗阶段,在reducer准备数据的同时进行统计,以获取全局数据分布。系统根据数据分布情况对负载较重节点进行调度,平衡整个集群负载,而无需用户提供额外的输入。此外,考虑到上层不同的应用类型,引入了压力反馈机制来进一步提高调度策略的性能。实验结果表明,提出的负载均衡调度策略的性能优于默认策略性能。

谷氨酰胺对小细胞肺癌H446细胞增殖和生存的影响

目的观察谷氨酰胺(Gln)对小细胞肺癌H446细胞增殖和生存的影响,并探究其机制。方法应用CCK-8试剂盒检测Gln(+)组和Gln(-)组H446细胞在0、24、48、72、96 h的增殖情况,筛选出最佳时间,采用Annexin V-FITC/PI双染法、Cell Titer-Glo?发光法和流式细胞仪分别检测这2组细胞的存活比例、三磷酸腺苷(ATP)和活性氧(ROS)水平;以Gln(-)组为对照组,实验组中加入草酰乙酸(OAA)或α-酮戊二酸二甲酯(DM-αKG),检测各组H446细胞的ATP水平、增殖和存活情况;以Gln(-)组为对照组,实验组中加入ROS清除剂N-乙酰-L-半胱氨酸(NAC),检测2组细胞的ROS水平、增殖、克隆和存活情况;在Gln(+)条件下,用0、2、5、10μmol/L谷氨酰胺酶抑制剂BPTES处理H446细胞,通过克隆实验筛选最佳作用浓度,在此浓度下检测Gln(+)组和Gln(+)+BPTES组细胞的ATP、ROS水平和增殖水平。最后,单独应用BPTES或ROS诱导剂过氧化氢(H2O2)和二者联合应用情况下检测细胞的存活比例。结果相比Gln(+)组,Gln(-)组H446细胞的增殖水平在24、48、72、96 h均降低(P<0.05),72 h降低最明显,取72 h为最佳时间;Gln(-)组细胞的存活比例和ATP水平低于Gln(+)组(P<0.05),ROS水平高于Gln(+)组;相比Gln(-)组,Gln(-)+OAA组和Gln(-)+DM-αKG组H446细胞的ATP和增殖未升高,而存活比例升高(P<0.05);相比Gln(-)组,Gln(-)+NAC组ROS水平降低,增殖、克隆水平和存活比例均升高(均P<0.05)。克隆实验结果显示10μmol/L BPTES为最佳浓度;相比Gln(+)组,Gln(+)+BPTES组细胞的ATP和增殖降低(均P<0.05),ROS水平升高;相比单独应用,BPTES+H2O2组H446细胞存活比例明显降低。结论 Gln缺乏可通过提高ROS水平抑制H446细胞的增殖和生存;BPTES和H2O2对H446细胞有联合杀伤作用。

浅淡财政政策对扩大内需、改善民生的支撑作用

由美国次贷危机引发的国际金融危机还在蔓延,导致世界经济增长明显下滑,我国经济也受到了严重冲击。为此政府出台了一系列刺激经济复苏的政策,以促进经济平稳较快发展。本文从当前经济形势、居民消费疲软、构建和谐社会的财政的需求出发,探讨了扩大内需、改善民生的财政政策依据,分析和思考了财政政策对扩大内需、改善民生所起的重要支撑作用,并初步提出了有关构建公共财政政策向民生倾斜的若干思考。

数据本地性感知的MapReduce负载均衡策略

现有针对MapReduce的负载均衡调度的研究均未考虑中间数据的分布特点及网络传输的开销,导致额外的网络传输代价与系统效率的下降。为解决上述问题,提出了一种数据本地性感知的负载均衡策略。充分利用YARN中资源管理的新特性,在Map阶段对内存数据溢写的同时进行统计以获取数据分布,根据数据分布情况及各节点的计算能力进行任务调度,减少网络传输开销的同时尽量保证各节点的负载平衡。此外,通过引入细粒度分区与分区的自适应分裂策略,进一步提高在数据倾斜时调度策略的性能。对比实验结果表明,提出的负载均衡调度策略能有效提升性能,同时较好地降低网络总开销。

基于兴趣点的城市阻抗计算模型

为实现城市阻抗的实时计算,提出一种基于社交网络兴趣点的城市阻抗计算模型.模型以城市路网划分地块为基本单位,综合考虑地块中心到兴趣点间的平均路网距离、转弯角度、转弯次数、交叉口以及人口等因素,计算城市地块在可达半径范围内的阻抗值.将提出的模型与效用模型、潜力模型以每2h作为时间段进行计算对比.结果表明:提出的阻抗模型与实际路况的相似度比效用模型、潜力模型分别高出80%与60%,有效提高了模型在城市阻抗计算上的适用性,反映出城市地块在不同时间段的阻抗变化.