融合注意力机制的端到端的街道场景语义分割

随着注意力机制的出现,研究人员开始通过对神经网络的特征图中的不同关注角度添加注意力机制来提升图像语义分割准确率.现有融合注意力机制的方法,大多通过计算像素与其它像素之间的关系来求得该像素点的注意力权值,这些方法提升效果具有局限性.针对以上问题,设计了两种不同的注意力模块:空间-条形注意力和通道注意力,提出了一种融合注意力机制的端到端的街道场景语义分割方法.空间-条形注意力采用两种不同条形池化核,捕获条形分布区域之间的长距离依赖关系,可以有效捕获局部和全局上下文信息.在Cityscapes数据集上的实验表明,该算法在验证集和测试集上的分割精度分别为76.89%、77.8%,与现有的算法相比有更好的表现.本文结合人类视觉注意力的特点,提出的两个注意力模型,使得街道场景下的语义分割效果更加准确.

高校突发环境事件应急处理机制探究

针对高校环境风险管控难度大、应急处理工作基础薄弱和突发环境事件应急预案备案相对滞后等情况,分析了高校突发环境事件应急预案体系建设工作难点与备案滞后的原因,结合湖南省某高校突发环境事件应急预案制定与备案的成功经验,探索高校突发环境事件应急处理机制与预案体系建设实现路径。从高校突发环境事件的应急组织机构组建、预警分级、预警发布流程、应急响应程序、应急保障和应急监督管理等方面提出具体规范和实施流程。对高校突发环境事件应急预案体系建设具有一定指导与借鉴意义和良好的社会推广价值。

一种弧形打点的微聚焦超声在中下面部年轻化的应用观察

目的探索一种弧形打点的微聚焦超声在中下面部年轻化中的临床疗效。方法选择2023年7月至2023年12月以本院接受面部紧致治疗的女性受试者60例为研究对象,所有受试者自愿接受一种具有弧形打点功能的微聚焦超声行面部皮肤紧致治疗,术前、术后即刻及术后12周拍照,由2名高年资皮肤美容科医师盲法参与术前、术后面部形态及皱纹改善情况客观评估,采用全球审美改善量表(Global Aesthetic Improvement Scale,GAIS)其中:4分为无明显改善,3分为轻度改善,2分为中度改善,1分为明显改善。采用修订版面部表情疼痛量表(faces pain scale-Revised,FPS-R)随访受试者术中、术后第1周及第2周的疼痛情况。结果治疗后即刻及12周客观改善率分别为90%(1分6人,2分52人,3分2人,4分0人)和93.3%(1分4人,2分40人,3分15人,4分1人)。治疗中疼痛评分为0~2分4人,2~4分42人,4~6分13人,6分以上1人;治疗后即刻的疼痛评分0-2分56人,2-4分4人;术后1周疼痛评分0-2分60人。结论弧形打点微聚焦超声对面部皮肤紧致治疗具有显著的即刻及持续效果,同时临床耐受度高,值得临床推广应用。

注射用微交联透明质酸钠凝胶改善肤质的临床研究

目的探究不同注射浓度的微交联透明质酸钠凝胶真皮内注射后改善肤质的有效性及安全性。方法招募46例女性志愿者,年龄23-37岁,随机分成两组,分别采用浓度5 mg/mL(A组)和6 mg/mL(B组)的微交联注射用交联透明质酸钠凝胶行面部真皮层内注射。分别在治疗前及治疗后1周、2周及1个月用MPA皮肤测试仪进行对比分析,同时术后随访患者满意度及并发症情况。结果46例患者顺利完成治疗及术后随访,44人完成术后常规检测,2人因出差无法完成术后检测。皮肤MPA检测分析显示A组相对于B组对各时间点肤颜色、光泽度及摩擦力的得分有正向作用(P=0.007,0.016,及0.023);而对于皮肤含水量得分两组透明质酸浓度未显示差异(P=0.141)。术后1月十分满意率调查显示,A组为81.82%,明显高于B组的25%(P=0.036)。术后并发症比较两组无统计学差异。结论面部真皮层低浓度注射微交联透明质酸钠凝胶对改善肤质有较好效果,受试者满意度较高、安全性较高,值得临床应用。

信息家电体系结构研究

通过对现有的信息家电技术、解决方案及平台进行分析,当前存在的问题有:信息家电发展中标准不统一,各种信息设备和终端间的网络互联和信息互通、应用上的互操作性和可移植性都比较差,系统的安全性考虑不够。基于IAIDL和智能Agent技术提出了一种集信息家电功能定义、远程管理和智能维护于一体的信息家电体系结构,从而有效地解决了各种信息家电之间互操作性和即插即用问题,使信息家电朝着标准化、智能化和个性化方向发展。最后列出信息家电需进一步研究的主要问题。

基于人脸检测与细胞自动机的人物图像分割

人物图像具有人体姿态的多样性、衣服颜色和纹理的各异性,存在噪声、低对比度、光照不均匀以及背景复等问题,以至于分割人物图像具有困难。为此,提出一种基于人脸检测和细胞自动机的全自动人物图像分割方法。用人脸检测算法识别人脸,得到面部轮廓。根据识别出的人脸位置建立目标和背景种子点估计模型,并得到目标和背景的种子点。采用细胞自动机进行像素标记任务,得到目标和背景两部分结果,实现全自动的人物图像分割。对分割数据集上不同类别的人物图像进行分割,实验结果表明,与Grabcut相比,提出的方法能自动和准确地对人物图像进行分割,并有效提高分割效率。

家庭网络安全研究

目前,家庭网络是重点研究领域之一,家庭网络提供重要服务之一是远程控制家庭网络里的信息家电,由于家庭网络由异构网络协议和各种服务模型组成,远程控制服务导致家庭网络受到各种安全威胁。分析了国内外家庭网络研究现状和存在的安全威胁,对家庭网络安全研究的各种方法的优缺点进行了分类分析和总结,提出了家庭网络安全研究的科学问题与研究和发展方向,从而为家庭网络安全研究相关技术的进一步研究提供一定的理论基础。为用户提供简单易用、安全可靠的家庭网络环境,并提供隐私保护是家庭网络安全研究的最终目标。

家庭网络安全的研究

分析了数字媒体的内容管理和版权保护、家庭中网络设备和信息家电本身的安全机制、以及实现整个家庭网络的安全机制等家庭网络中安全涉及的主要方面。还考虑在实际的家庭网络环境中,根据用户的安全需求提供了不同层次和级别的安全策略:信息家电间无安全机制;信息家电间具有基本身份认证及消息认证机制;信息家电间具有完善的身份认证、消息传输加密及消息认证或消息签名机制。最后,分析了IPv6在家庭网络安全中的应用。

以学科竞赛为载体,培养大学生创新能力——以大学生程序设计竞赛为例

以大学生程序设计竞赛为依据,提出以学科竞赛为载体,推动课程体系和实践教学的改革,建立以竞赛驱动的课程体系和考核体系,达到培养大学生的创新能力、团队合作精神和使用计算机解决实际问题的能力的人才培养模式。

院级实验室安全管理体系的构建与实践

实验室安全是高校安全工作的重中之重。针对众多高校对实验室安全管理,重点关注危化品、危险废弃物、生物安全等,而弱化了对水、电安全等普通实验室的安全管理。结合信息类学科实验室的特点和安全风险,坚持以人为本,生命至上的安全管理目标,从实验室安全责任落实,完善安全管理制度,加强师生安全教育,增强师生安全防护能力和应急能力,加强实验室安全设施建设,规范实验教学过程,开展实验项目安全审查等方面对实验室安全体系的构建进行研究和实践。建成了高效、科学的院级实验室安全管理体系,形成了校、院、实验室三级管理责任体系,营造了师生全员参与的实验室安全文化氛围。为高校院级实验室的建设和管理提供了有益的借鉴和参考。

信息家电交互模型的研究

该文从信息家电之间的动态组网、自动发现、资源共享和协同服务出发，设计了信息家电从加入网络，发现其它设备和服务，调用服务．直至退出网络的信息家电交互模型。通过该交互模型，信息家电之间可实现透明的连接；统一的设备和服务发现机制；统一的设备和服务访问控制机制：标准的数据资源共享机制等。

基于VB的计算机考试复习系统的设计与实现

介绍了基于Visual Basic+Mirosoft Acess计算机考试复习系统的设计和实现,解决了数据库设计、操作过程等方面遇到的关键问题:登陆功能的实现,在大的总数据库基础上自动创建新的、能快速使用的数据库和表的实现,实现了试题的任意编辑和自动组卷,从而最大程度地加快了系统的速度和严密性.

一种基于本体和自定义规则的情景推理方法

情境感知技术是普适计算研究的重要方向,而情境推理是情境感知系统的核心部分。针对目前智能空间中情境推理方法存在的推理实现便捷性和满足应用特殊要求难以兼顾的问题,对基于相似度计算、基于多值逻辑、基于规则和基于本体等主流情境推理方法进行了优缺点分析,在此基础上提出了一种基于本体和自定义规则的情景推理方法。利用一阶谓词逻辑对情境信息进行描述,选择Jena作为情境推理的工具,并对情境推理的实现流程进行了详细讨论。以智能家居应用场景为例验证了该方法的有效性。

基于JavaRMI技术信息家电远程控制设计与实现

本文针对家庭网络分布式环境,探讨基于XML语言描述信息家电基本信息的方法,实现了基于JSP＋JavaBean＋Servlet发布信息家电信息,并自动形成远程的控制界面,同时利用JavaRMI技术实现远程对信息家电的控制,这对于信息家电远程控制的实际应用具有重要意义。

基于注意力机制与多尺度池化的实时语义分割网络

现有语义分割算法在精确度方面表现良好,但在速度上难以满足实时性要求。为提升网络分割速度同时确保高精确度,提出一种新型实时语义分割网络。设计融合通道注意力模块,先通过最大池化和平均池化捕捉全局特征,对池化后的特征图进行级联、卷积和变形以得到各通道权重,再将原特征图与各通道权重进行矩阵乘法操作,得到融合通道权重。将融合通道权重与原特征图进行元素级乘法操作,保证各通道权重与原特征图有效融合。提出一种轻量化金字塔场景解析模块,使用多尺度池化操作充分捕捉多尺度目标特征,在原金字塔场景解析模块的基础上减少池化后的特征图通道数,从而降低计算量。池化后特征图以级联方式连接,利用输入特征图引导连接后的特征图,以有效融合高层和低层特征图。在公共图像数据集Cityscapes上进行实验,结果表明,该网络在验证集、测试集上的准确率分别达到74.6%、73.8%,分割速度达到60.6帧/s,分割性能优于ICNet、DFANet-A等网络。

高低维特征引导的实时语义分割网络

多数语义分割网络利用双线性插值将高级特征图的分辨率恢复至与低级特征图一样的分辨率再进行融合操作,导致部分高级语义信息在空间上无法与低级特征图对齐,进而造成语义信息的丢失。针对以上问题,改进双边分割网络(BiSeNet),并基于此提出一种高低维特征引导的实时语义分割网络(HLFGNet)。首先,提出高低维特征引导模块(HLFGM)来通过低级特征图的空间位置信息引导高级语义信息在上采样过程中的位移;同时,利用高级特征图来获取强特征表达,并结合注意力机制来消除低级特征图中冗余的边缘细节信息以及减少像素误分类的情况。其次,引入改进后的金字塔池化引导模块(PPGM)来获取全局上下文信息并加强不同尺度局部上下文信息的有效融合。在Cityscapes验证集和CamVid测试集上的实验结果表明,HLFGNet的平均交并比(mIoU)分别为76.67%与70.90%,每秒传输帧数分别为75.0、96.2;而相较于BiSeNet,HLFGNet的mIoU分别提高了1.76和3.40个百分点。可见,HLFGNet能够较为准确地识别场景信息,并能满足实时性要求。

基于决策分类的变压器局部放电模式识别研究

变压器是电力系统中重要的电气设备,其运行状态对电力系统的安全运行起着至关重要的作用,由于其内部结构复杂,在长期的运行电压作用下,内部的绝缘结构会产生一定的劣化,绝缘的劣化会造成局部放电的产生,局部放电反过来对绝缘产生伤害,如此形成恶性循环,所以,对其局部放电的检测显得极为重要,文章结合变压器局部放电的特点,根据决策分类,对其放电进行了模式分类,取得了一定的研究成果。

基于Windows的在线判题系统的安全性研究

在线判题系统(OJ)是ACM/ICPC竞赛选手用来进行程序设计练习和比赛的平台,现有OJ在遇到恶意提交代码方面经常造成服务器故障、崩溃或硬盘阻塞等安全威胁。为参加ACM/ICPC竞赛选手提供安全、可靠和高性能的OJ平台,在保证安全性的同时又不影响使用性。论文从源码级控制、应用程序级控制与防止恶意提交方面作了深入研究,提出基于sandbox(Windows沙箱)、ACL(访问控制列表)、完美哈希和帐号保密等技术的安全体系结构,通过在Windows下搭建OJ平台验证了采用此体系结构的OJ彻底解决了前面的安全问题。OJ安全可靠,性能优良。

基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型

针对雾霾、雨雪等恶劣天气下小型交通标志识别精度低、漏检严重的问题,提出一种基于YOLOv5的雾霾天气下交通标志识别模型。首先,对YOLOv5的结构进行优化,采用逆向思维,通过削减特征金字塔深度、限制最高下采样倍数来解决小目标难以识别的问题,并通过调整残差模块的特征传递深度来抑制背景特征的重复叠加;其次,引入数据增强、K-means先验框、全局非极大值抑制(GNMS)等机制到模型;最后,在中国交通标志数据集TT100K上验证改进YOLOv5模型在面对恶劣天气时的检测能力,并对精度下降最显著的雾霾天气下的交通标志识别展开了重点研究。实验结果表明,改进YOLOv5模型的F1-score达0.92150,平均精度均值@0.5(mAP@0.5)达95.3%,平均精度均值@0.5:0.95(mAP@0.5:0.95)达75.2%,且所提模型在恶劣天气下仍能进行交通标志的高精度识别,每秒检测帧数(FPS)达到50,满足实时检测的需求。