基于改进PRM算法的机器人路径规划

概率路线图(Probabilistic Roadmap, PRM)算法是移动机器人领域常用的路径规划算法。针对传统PRM算法存在采样点分布不均匀、路线图构建效率低以及路径冗余不平滑等问题,提出了一种改进PRM算法。使用二维Sobol序列优化采样策略,保证采样点全局均匀分布,优化采样点的覆盖面积,提高了采样点的质量;其次,对采样点进行邻域分类并施加连接约束,使相邻邻域采样点进行连接,减少路线图的大小,提高了路线图的构图和搜索效率;接着,使用节点平移优化算法优化节点位置,使优化路径符合实际空间中的最优路径;最后,使用贝塞尔曲线平滑路径拐点,使生成的路径更符合机器人的实际运动约束。大量仿真实验结果表明,改进PRM算法可以有效提升规划路径的质量且受采样点数量的影响较小。相比于传统PRM算法和其他改进PRM算法,提出的PRM算法在路径长度、运行时间和成功率上具有明显优势。

口服大黄水联合芒硝外敷腹部在结直肠手术患者术后胃肠功能恢复中的应用

目的探讨口服大黄水联合芒硝外敷腹部在结直肠手术患者术后胃肠功能恢复中的应用。方法选择2021年3月至2023年6月就诊于南昌大学第一附属医院高新医院的100例结直肠手术患者为研究对象,按抽签法分为试验组和对照组,各50例。对照组术后行常规西医对症处理,同时口服温开水。试验组术后口服等量生大黄水配合芒硝外敷腹部干预,比较两组手术指标、实验室指标和并发症发生情况。结果试验组腹胀缓解、肠鸣音恢复、肛门排气和术后住院时间短于对照组,住院费用少于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);干预后,两组白细胞计数(WBC)、中性粒细胞(NE)百分比和C反应蛋白(CRP)水平低于干预前,且试验组各指标水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);干预后,两组IgA、IgM和IgG水平高于干预前,且试验组各指标水平高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);干预后,两组胃动素和促胃液素水平高于干预前,且试验组各指标水平高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);两组术后并发症发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论在结直肠手术患者术后联合应用大黄水口服和芒硝外敷腹部可促进胃肠功能恢复,调节胃肠激素,提高免疫功能,安全性高。

廉价卷积和解耦注意力的轻量化图像分割网络研究

近年来,基于二阶段模型的图像分割网络凭借其卓越的性能和鲁棒性,在自动驾驶、医疗等多个领域得到广泛应用.然而,这类网络的庞大模型和复杂计算量严重限制了它们在低算力、低功耗的移动端嵌入式平台上的部署.为此,本文提出了一种新的轻量级二阶段分割网络CDViT Mask R-CNN,通过采用廉价卷积和长距离解耦注意力机制(DFC)对Mask R-CNN这一图像分割领域主流模型的backbone进行重构,在平均精度(mAP)仅下降了0.4%情况下,模型整体尺寸缩减了46.5%,推理帧率(FPS)提升了12.6%.此外,本文借助DFC特性,采用基于掩模恢复的知识蒸馏策略对模型进行多尺度蒸馏,以补偿模型轻量化后的精度损失,使蒸馏后的模型精度提高了1.2%.实验结果表明,本文提出的模型在分割任务中具有更好的速度与精度权衡.

基于多尺度融合和高阶交互的单目3D检测算法

三维目标检测是三维场景理解的一项基础性和挑战性的任务,基于单目视觉的方法可以作为基于立体或基于雷达方法的经济替代。该文提出了一种基于MonoDLE改进的单目3D检测算法,用于优化由尺寸形状与3D位置偏差产生的精度损失。首先,提出了一个通用的多尺度池化注意力模块用于聚合更精细的多尺度特征并且高效地联系上下文信息。其次,为了增强模型的高阶空间交互能力,还提出了由递归门控卷积和分组归一化构成的递归门控卷积块,用于替代基线架构上采样模块的卷积层,有效提升上采样模块的表征能力。在单目3D检测通用数据集KITTI上的实验表明:经过多尺度池化注意力模块提高网络聚合特征的能力后,在3D视角且交并比大于0.7的标准情况下,该算法的平均检测率指标AP 40从13.66提升到15.10;经过递归门控卷积块增强模型的高阶空间交互能力后,在3D视角且交并比大于0.7的标准情况下,该算法的平均检测率指标AP 40再次从15.10提升到15.53;在两个模块协同作用下,在鸟瞰图视角且交并比大于0.7的标准情况下,该算法的平均检测率指标AP 40同样从19.33提升到21.95。

动态环境下融合实例分割的视觉SLAM优化方法

由于视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)算法研究多建立于静态环境中,使得在动态环境下的应用造成较大定位偏移,极大降低了系统的稳定性。针对该问题,该文在原有视觉SLAM算法的基础上结合深度学习方法,对环境可能存在的动态目标进行特征点剔除,从而提升系统在动态环境下的鲁棒性。采用的视觉SLAM系统为ORB-SLAM3,深度学习方法为YOLOv5的实例分割算法,采用对目标模型mask轮廓内特征点的检测算法及多视角几何方法进行特征点剔除。首先利用并行通信,将SLAM系统获取到的帧数据传入YOLOv5系统中进行可能为动态目标的分割,然后将其分割结果传回SLAM系统进行跟踪建图。同时改进词袋加载模型,提升加载速度,最终构建动态环境的稠密地图,具备可靠的实时性。通过在TUM数据集上的实验评估,该方法对比原SLAM框架及现阶段经典动态环境研究均有提升,其在保证平均帧率不降低的前提下精度较ORB-SLAM3的RMSE平均提升近89%。实验结果表明,对动态环境下的视觉SLAM算法有效改进,极大提升了系统的鲁棒性及稳定性。

聚焦超声换能器电阻抗谱实时在线监测系统

高强度聚焦超声(HIFU)换能器作为聚焦超声消融手术(FUAS)系统的核心部件,其电阻抗谱是确定FUAS系统工作参数的重要参考依据,故对其进行实时在线监测具有重要意义。该文采用脉冲响应时域测量方法,将探测脉冲信号与HIFU换能器的工作时序相融合,并基于LabVIEW平台构建了一套HIFU换能器电阻抗谱实时在线监测系统,实现了对HIFU换能器电阻抗幅值与相位的高重复性及准确性的实时测量。通过对长时工作在大功率、高占空比条件下HIFU换能器电阻抗谱的实时在线监测,表明该监测系统可准确反应HIFU换能器的特征频率漂移、阻抗幅值和相位的非线性变化。这为HIFU换能器电阻抗谱实时在线监测及驱动参数优化调节提供了技术方案,对HIFU换能器的设计优化和能量损耗机制研究具有重要的应用价值。

基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络

为了更好地利用红外与可见光图像中互补的图像信息,得到符合人眼感知特性的融合图像,该文采用两阶段训练策略提出一种基于预训练固定参数和深度特征调制的红外与可见光图像融合网络(PDNet)。具体地,在自监督预训练阶段,以大量清晰的自然图像分别作为U型网络结构(UNet)的输入和输出,采用自编码器技术完成预训练。所获得编码器模块能有效提取输入图像的多尺度深度特征功能,而解码器模块则能将其重构为与输入图像差异极小的输出图像;在无监督融合训练阶段,将预训练编码器和解码器模块的网络参数保持固定不变,而在两者之间新增包含Transformer结构的融合模块。其中,Transformer结构中的多头自注意力机制能对编码器分别从红外和可见光图像提取到的深度特征权重进行合理分配,从而在多个尺度上将两者融合调制到自然图像深度特征的流型空间上来,进而保证融合特征经解码器重构后所获得融合图像的视觉感知效果。大量实验表明:与当前主流的融合模型(算法)相比,所提PDNet模型在多个客观评价指标方面具有显著优势,而在主观视觉评价上,也更符合人眼视觉感知特点。

交锁髓内钉内固定治疗肱骨近端骨折的临床疗效及对肩关节恢复效果的影响

目的探讨肱骨近端骨折患者采用交锁髓内钉内固定治疗的效果及对肩关节恢复的临床影响。方法选取2023年1月至2024年1月金沙县中医医院收治的116例肱骨近端骨折患者为研究对象,采用随机数字表法分组,锁定钢板内固定治疗的58例患者纳入对照组,交锁髓内钉内固定治疗的58例患者纳入观察组,对比两组患者围手术期指标、治疗前后肩关节功能、疼痛应激反应及并发症发生率。结果在术中出血量的比较上,观察组少于对照组,在切口长度、手术时间和骨折愈合时间的比较上,观察组均短于对照组(P<0.05);治疗后,在Neer肩关节功能评分的比较上,观察组高于对照组(P<0.05);在疼痛视觉模拟评分(Visual Analogue Scale,VAS)、P物质(Substance P,SP)、前列腺素E2(Prostaglandin E2,PGE2)的比较上,观察组均低于对照组(P<0.05);在并发症发生率的比较上,观察组低于对照组(P<0.05)。结论肱骨近端骨折患者采用交锁髓内钉内固定治疗的效果较显著,不仅可以有效改善围手术期指标,还可以促进肩关节功能的恢复,减轻术后疼痛应激反应,降低并发症发生率。

层次化电工电子实验教学平台建设思考与实践

结合高校电工电子实验室现状,按照“双一流”大学建设要求,在“新工科”建设背景下,提出层次化电工电子实验教学平台建设思路。坚持OBE理念,通过智慧实验室、口袋实验系统和先进仪表器材等,建立了一个设备选型科学、项目设计优化、教学体系完善,具有示范性、影响力和辐射力的高水平实验实践教学平台。

基于GAN-BPNN的牦牛动态体重测量算法研究

针对牦牛体重称重难的问题,结合物联网和人工智能技术开发一种基于生成对抗网络GAN和反向传播神经网络BPNN的动态体重测量算法。在牦牛平稳行走状态下,利用STM32单片机获取80头牦牛的原始压力传感器数据。利用GAN网络生成3000条模拟数据,并使用BPNN神经网络进行回归预测,对牦牛体重进行动态测量。在平稳行走状态下,使用对射红外装置进行位置判断,借此进行数据采集工作,并将采集的原始压力数据交由预测模型进行回归预测。试验结果表明,平均每头牛称重时间约为4 s,预测结果与牦牛真实体重的平均绝对误差为0.92%。优于经验丰富的技术人员估重的最佳精度(±5%),能够满足实际生产需求。试验采用的基于GAN生成对抗网络和BPNN神经网络构建的牦牛动态称重算法能够快速、精确、自动地获取牦牛的体重数据。符合实际应用需求,为牦牛自动化称重提供技术支持,对实现牦牛精准化养殖有着很强的现实意义。

基于FCM的芯粒测试电路设计与实现

设计了一种改进的2.5D芯粒可测性电路,电路的核心是位于中介层的灵活可配置模块(Flexible configu?rable modules,FCM),该模块基于IEEE 1838标准提出的灵活并行端口设计,采用双路斜对称设计结构,水平方向的两条线路可同时向左和向右传输控制信号以及测试数据,彼此独立互不干扰。与IEEE 1838灵活并行端口相比,FCM可以简化扫描测试配置步骤,满足水平双线路传输场景需求。仿真结果表明,基于FCM设计的2.5D芯粒测试电路可以实现对原有可测性设计(Design for test,DFT)测试逻辑的复用,满足芯粒即插即用的策略,提升测试的灵活性和可控性。

手术与保守治疗不稳定型桡骨远端骨折的临床效果评估

目的评估手术与保守治疗在不稳定型桡骨远端骨折中的临床效果。方法方便选取2021年1月—2023年9月金沙县中医医院收治的106例不稳定型桡骨远端骨折患者为研究对象。遵循随机数表法分为两组,对比组(n=53)采取保守治疗,实践组(n=53)采取手术治疗。对比两组患者腕关节功能、掌倾角、尺偏角、骨折愈合时间、治疗有效率、并发症发生情况。结果治疗前,两组患者腕关节功能、掌倾角、尺偏角对比,差异无统计学意义(P均>0.05);治疗后,实践组腕关节功能优于对比组,掌倾角、尺偏角均大于对比组,差异有统计学意义(P均<0.05)。实践组骨折愈合时间短于对比组,差异有统计学意义(P<0.05)。实践组治疗有效率为98.11%,高于对比组的84.91%,差异有统计学意义(χ^(2)=4.371,P=0.037)。实践组并发症发生率低于对比组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论不稳定型桡骨远端骨折患者应用手术治疗可提高治疗有效率,改善腕关节功能与尺偏角,加快骨折愈合,且并发症较少。

燃气工程施工及安全生产运行管理的措施

天然气作为一种重要的生活和生产能源,其管网连通方式广泛,广泛存在于建筑、街道和桥梁中。易燃、易爆、高压管线的工作方式对管线的工作方式有很高的要求,投产后对管线各部分的工作状态进行严密监控。因此,在建设和运营的后期,城市燃气工程是非常重要的。必须根据相关的法律、法规,采取必要的技术流程和相应的管理流程,才能确保项目的安全、高质量,实现对已有管线的有效监控。

大数据背景下行政事业单位财务管理及实践探索

财务管理,是行政事业单位工作的核心,在科学技术迅猛发展的今天,大数据环境给行政事业单位的财务管理工作带来了新的机遇与挑战。本文以大数据环境为背景,探讨行政事业单位在财务管理的实际操作过程中,通过不断完善数据治理机制,加强财务管理转型的认识、强化财会人员队伍、建设加强对大数据技术的安全保护、强化制度建设等措施,确保大数据技术在企业的财务管理中的有效运用,推动其可持续发展和提升效益。

阑尾结石对腹腔镜阑尾切除术治疗急性阑尾炎预后的影响:一项单中心回顾性分析

目的探讨阑尾结石对腹腔镜阑尾切除术治疗急性阑尾炎预后的影响。方法回顾性分析南昌大学第一附属医院高新医院普外科2022年3月至2022年11月间行腹腔镜阑尾切除术治疗急性阑尾炎患者的临床资料,共计152例。根据是否合并阑尾结石分为无阑尾结石组、有阑尾结石组,比较两组的性别比例、年龄及腹部手术史等基础特征,分析比较两组的阑尾解剖位置、阑尾最大直径、手术时间、腹腔引流管放置率、术后肛门排气时间、术后并发症、住院时间等指标。结果男性阑尾炎患者阑尾结石发生率较女性患者高,差异有统计学意义(P<0.05);两组年龄、腹部手术史、阑尾解剖位置、手术时间、住院时间差异均无统计学意义(P>0.05)。与无阑尾结石组相比,有阑尾结石组阑尾易增粗肿胀,腹腔引流管放置率高,术后肛门排气时间晚,术后并发症发生率高,两组比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论阑尾结石易导致阑尾增粗、肿胀,同时也会增加腹腔镜手术治疗急性阑尾炎术后并发症发生率。

DID-YOLO:一种适用于嵌入式设备的移动机器人目标检测算法

近些年来,目标检测算法在移动机器人环境感知领域表现出了突出的性能。但是目标检测算法存在模型庞大和计算复杂的问题,制约了目标检测算法在移动嵌入式设备上的部署和发展。YOLO是一种单阶段的目标检测算法,具有较高的准确度和较快的运行速度。该文提出了一种基于YOLOv5s改进后适用于嵌入式设备的移动机器人目标检测算法DID-YOLO。首先,使用深度可分离卷积和倒置残差模块对YOLOv5s的backbone网络进行重构,降低模型复杂度和计算量,达到轻量化的目的;其次,利用特征层和输出层结合的知识蒸馏训练提高重构后目标检测网络的精度。在目标检测通用数据集PASCAL VOC上实验表明:DID-YOLO模型尺寸为3.63 MB,相较原网络模型尺寸减小了48.65%;经过特征层和输出层蒸馏后,DID-YOLO的mAP@0.5提升至73.83%;DID-YOLO在Jetson AGX Xavier上实现了每秒31.2帧的实时图像处理速度。提出的DID-YOLO性能显著,满足了移动机器人嵌入式平台的实时高精度检测需求。

病毒性肝炎患者血常规及生化指标检测的诊断效果分析

目的探究病毒性肝炎(VH)患者血常规及生化指标检测的诊断效果。方法选取66例VH患者作为观察组,选择同期进行健康体检的参与者60例作为对照组。两组参与者均进行血常规和生化指标检测。比较两组参与者血常规及生化指标。结果观察组患者的白细胞计数(5.18±1.56)×10^(9)/L、中性粒细胞百分比(57.03±11.99)%、血小板计数(102.83±34.30)×10^(9)/L均低于对照组的(7.55±1.87)×10^(9)/L、(69.17±12.63)%、(169.17±39.68)×10^(9)/L,淋巴细胞百分比(39.52±7.50)%高于对照组的(30.54±4.82)%,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组患者的谷丙转氨酶(105.55±35.35)U/L、谷草转氨酶(78.30±12.97)U/L、总胆红素(26.17±7.08)μmol/L均高于对照组的(31.58±10.44)U/L、(31.62±10.99)U/L、(15.10±4.86)μmol/L,白蛋白(34.89±5.11)g/L、人血白蛋白/球蛋白(1.04±0.15)均低于对照组的(47.82±7.07)g/L、(1.76±0.17),差异有统计学意义(P<0.05)。结论VH患者的血常规和生化指标与正常健康者存在一定的差异,在VH诊断中可为其提供更为科学精准的参考,具有一定的意义。

支持向量回归中核函数和超参数选择方法综述

支持向量回归(SVR)模型结构对降低经验风险和减小置信范围十分重要.为了系统深入地分析SVR模型选择方法,将现有的典型的模型选择方法分为核的选择和超参数确定,并从不同的方面对其进行了综述和评价.SVR的精确性和推广能力很大程度上依赖于核函数及超参数.提出了今后研究的方向.

模糊系统结构辨识综述

模糊系统辨识是模糊系统建模的主要手段,优化的模糊系统结构是模糊系统辨识的关键.简要回顾了模糊系统结构辨识的研究现状与发展.讨论了模糊系统结构辨识一些常用的方法,如基于模糊聚类、自组织神经模糊网络、支持向量机、核函数、分层模糊系统、遗传算法和小波多分辨率分析等的模糊系统结构辨识.对各种结构辨识方法的特点进行了深入的分析,并对结构辨识未来的发展进行了展望.