面向自动驾驶道路场景中异常案例的多模态数据挖掘算法

基于深度学习的视觉感知技术的发展有利于自动驾驶系统中环境感知技术的进步。然而,对于自动驾驶场景中的异常案例,目前的感知模型还存在一些问题。这是因为基于深度学习的感知模型的能力取决于训练数据集的分布。尤其是驾驶场景中的类别从未出现在训练集中,感知系统也往往很脆弱。因此识别未知类别和极端场景仍然是自动驾驶感知技术安全性的挑战。本文从处理数据集的角度出发,提出了一种新颖的多模态异常案例自动挖掘流程(corner case mining pipeline, CCMP)。为验证CCMP的有效性,在Waymo开放数据集的基础上构建了异常案例子集“Waymo-Anomaly”,该子集共有3 200个图像,每个图像都将包含文本中定义的异常案例场景。并且基于私有数据集Waymo-Anomaly,证明了CCMP针对异常案例场景挖掘的召回率可以达到91.7%。此外,还通过实验验证了目标检测器在包含异常案例的数据集中针对长尾分布的有效性。最终,希望从处理数据集的角度来提高自动驾驶感知模型在现实世界中的真实性。

驾驶场景下结合运动速度以及外观特征的多类多目标跟踪方法

基于相机传感器的多目标跟踪算法是自动驾驶的重要组成部分。驾驶场景下,基于交并比进行前后帧关联的方案一直存在大量的身份切换,此现象在对向来车以及自车转弯时更加明显。本文将目标在二维平面上的运动速度作为扩展匹配空间的变量,设计了基于目标速度变化的交并比算法:Velocity IoU,从而优化前后帧目标关联。同时,使用自监督的外观模型提取不同目标的外观特征编码。基于上述的运动模型以及外观模型,提出了一种互补的关联策略,最终实现驾驶场景下多类别多目标跟踪。在BDD100K上验证了该方法,对应mMOTA为45.2,mIDF1为55.2,IDs为8793,优于大部分跟踪算法。

基于分数阶滑模控制的光伏并网模型预测直接功率控制

针对外界扰动情况下的光伏并网模型预测直接功率控制(model predictive direct power control,MPDPC)系统中存在系统抖振、功率跟踪速度慢、并网电流总谐波失真率较高等问题,提出一种改进分数阶滑模电压控制器,该策略在直流侧母线电压外环采用了分数阶微积分理论.首先,构造分数阶非奇异快速终端滑模面函数,削弱系统抖振,提高系统动态性能;然后,构造分数阶双幂次指数趋近律,引入加权积分型增益和饱和函数,有效避免系统在非滑动模态阶段时切换增益的增大,提高系统控制精度;最后,设计新型分数阶电压环控制器并运用于光伏并网系统中.研究结果表明,改进后的分数阶滑模电压控制器能够满足光伏并网MPDPC系统的各项基本需求,抑制系统抖振,提高功率跟踪性能,降低并网电流总谐波失真率,有效解决可再生能源和公共电网电能转化的关键难题,对光伏并网系统高性能控制的理论研究具有重要意义.

瑞舒伐他汀联合鹿瓜多肽辅助LCP内固定治疗对老年肱骨近端骨折患者骨代谢、再骨折的影响

目的:探讨瑞舒伐他汀联合鹿瓜多肽辅助锁定加压钢板(LCP)内固定治疗老年肱骨近端骨折患者的效果。方法:选取2022年1—8月河北省沧州中西医结合医院收治的老年肱骨近端骨折患者108例,以随机数字表法分为对照组和观察组,每组54例。在LCP内固定术后,予以对照组患者鹿瓜多肽治疗,予以观察组患者瑞舒伐他汀联合鹿瓜多肽治疗。观察两组患者的临床疗效、手术相关指标和并发症发生情况,治疗前后骨密度(BMD)、骨代谢指标[酒石酸酸性磷酸酶-5b(TRACP-5b)、Ⅰ型胶原交联氨基端肽(NTXⅠ)和骨钙素(BGP)]及骨折修复细胞因子[骨形态发生蛋白-2(BMP-2)、血管内皮生长因子(VEGF)和转化生长因子-β1(TGF-β1)]水平。结果:观察组患者的治疗优良率为92.59%(50/54),高于对照组的74.07%(40/54),差异有统计学意义(P<0.05)。观察组患者可负重时间、骨折愈合时间短于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。治疗后,观察组患者腰椎L3、L4BMD高于对照组;TRACP-5b、NTXⅠ水平低于对照组,BGP水平高于对照组;VEGF、BMP-2水平高于对照组,TGF-β1水平低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组患者并发症发生率为5.56%(3/54),与对照组的16.67%(9/54)相比,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:瑞舒伐他汀联合鹿瓜多肽可加速老年肱骨近端骨折患者LCP内固定术后早期康复,促进骨折愈合,可能与瑞舒伐他汀能提高患者BMD、改善骨代谢和调节骨折修复细胞因子有关。

基于深度学习的遥感激光图像特征定位技术

为提高对激光遥感图像特征点定位的准确度,提出基于深度学习算法的遥感激光图像特征定位技术。采用高光谱图模型参数融合和光谱波段图像检测方法,对遥感激光图像进行多频段检测和稀疏化表示,提取多光谱和点云数据,进行不同信息维度的特征重组;采用深度学习算法,动态迭代搜索目标物理和几何特征点。采用图像分割技术聚类处理特征点的复合特征;利用无向图建模特征定位的邻域关系,根据特征聚类和邻域输出表达结果,实现对遥感图像的特征点准确定位。仿真结果表明,采用该方法进行遥感激光图像特征定位的分辨率水平较高,能实现反模糊化的目标特征点定位,定位准确率最高为0.92,点云噪声干扰下,偏移量最高为6∗10^(-3)。

3DuA-Net:融合3D卷积和注意力的雷达回波外推预报

针对短临降雨预测模型对历史雷达数据的建模结果存在视觉性能模糊和低估高回波值的问题,提出一种融合3D卷积和双端注意力机制的短临降雨雷达回波外推模型3DuA-Net。以ST-LSTM时空长短期记忆网络为循环单元,将普通卷积替换为3D卷积,增强模型从全局视角强化对短期运动特征信息的捕获能力。并提出DuAtt高效双端注意力机制,提高模型对长期雷达图像序列局部和全局重要特征信息的保存及结合能力。采用深圳气象局公开的多普勒雷达数据集进行实验,结果表明:在10、20、40 dBz阈值下,该模型相比Conv-LSTM基线模型的CSI指标平均提升7.74%,HSS指标平均提升5.54%,MAE指标下降3.8%,SSIM指标提升8.86%。

磷处理对不同磷效率棉花产量及碳代谢的影响

【目的】探明不同基因型棉花品种产量及碳同化物代谢响应低磷胁迫的差异机理,为生产上提高低磷胁迫下的棉花产量品质的生理调控途径提供理论依据。【方法】采用盆栽试验,以低磷耐受基因型(BX014和LuYuan343)和低磷敏感基因型(FJA和DLNTDH)为试验材料,设置低磷(P1,15 mg/kg)、中磷(P2,50 mg/kg)、正常磷(P3,150 mg/kg)和高磷(P4,300 mg/kg)4个处理,研究不同施磷水平对棉花的干物重、磷素吸收利用、产量性状及棉铃对位叶碳水化合物代谢的影响,及其碳同化物代谢酶活性与产量之间的相关性。【结果】①低磷胁迫条件下,棉花不同器官干物重积累、磷素积累量、株高、果枝数、果节数、铃数、铃重、籽棉产量、皮棉产量及衣分显著降低,而磷素利用效率及棉铃脱落率显著上升;且在不同磷处理和品种之间存在显著的互作效应。②棉铃对位叶中碳水化合物的含量是响应低磷胁迫的关键物质;低磷处理下,随着磷含量的增加,棉花棉铃对位叶蔗糖和可溶性糖含量总体呈下降趋势,且蔗糖磷酸合成酶(SPS)和蔗糖合成酶(SuSy)活性呈先增加后降低趋势。③在P1、P2和P4处理下,低磷耐受基因型棉花干物重、磷积累量和磷利用效率及产量指标都显著高于低磷敏感基因型,对低磷胁迫的响应程度并不一致,表现出较强的耐低磷特性;且SPS和SuSy活性都显著高于低磷敏感基因型,酶活性的差异可能是低磷耐受基因型耐低磷的原因之一。④性状相关性分析表明,皮棉产量分别与铃重(相关系数为0.95)、SPS(相关系数为0.96)和SuSy活性(相关系数为0.99)呈极显著正相关。【结论】低磷胁迫下低磷耐受基因型棉铃对位叶中较高的SPS和SuSy活性,保持蔗糖合成能力,进而促进糖的再分配,从而保证低磷条件下干物质的生产和累积,进而提高皮棉产量。

颈动脉高分辨磁共振血管壁成像对缺血性脑卒中发生及复发诊断价值的Meta分析

目的 基于Meta分析颈动脉高分辨磁共振血管壁成像对缺血性脑卒中发生及复发的诊断价值。材料与方法 检索Web of Science、Embase、The Cochrane Library、Medline、PubMed、中国知网、万方、维普数据库中发表的高分辨磁共振血管壁成像(high-resolution magnetic resonance vessel wall imaging, HR-VWI)评估缺血性脑卒中发生及复发的相关研究,检索时间为建库至2024年2月。根据纳入和排除标准筛选文献。使用固定效应模型计算和合并不同颈动脉易损斑块特征的比值比(odds ratio, OR)或风险比(hazard ratio, HR),以Stata 17.0和RevMan 5.6进行Meta分析。结果 17篇文章符合纳入标准。在8项回顾性研究中,斑块内出血(OR=1.92,95%CI:1.46~2.52)、斑块富含脂质的坏死核(OR=2.78,95%CI:1.84~4.18)、斑块钙化(OR=1.26,95%CI:0.99~1.61)、斑块纤维帽破裂(OR=1.64,95%CI:1.06~2.52)与缺血性脑卒中发生显著相关;在9项前瞻性研究中,斑块内出血(HR=6.88,95%CI:4.46~10.61)、斑块富含脂质的坏死核(HR=1.78,95%CI:0.87~3.65)、斑块纤维帽破裂(HR=3.01,95%CI:1.53~5.93)与缺血性脑卒中复发显著相关。结论 HR-VWI可以准确评估颈动脉斑块成分特征,这些特征与缺血性脑卒中发生及复发有显著相关性。由于缺乏原始研究,未来需要对颈动脉斑块进行大样本量的队列研究,通过对颈动脉粥样硬化斑块特征的评估,进一步提供缺血性脑卒中发生及复发的早期精准预测和临床治疗指导。

SVG协同双馈风电场的暂态控制策略研究

为了充分考虑装设静止无功发生器(static var generator,SVG)的双馈风电场故障状况下的非线性特性,使用一种参数自适应超扭曲滑模控制器(super-twisting adaptive sliding mode control,STASMC)对多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统的零动态(zero dynamics,ZD)方法进行改进,提出一种ZD-STASMC方法来协调控制双馈机组和SVG。使用ZD方法将原始系统部分线性化,简化了控制设计任务。为了进一步提高在参数不确定性和外部扰动下的电压调节能力,将ZD方法与STASMC相结合。通过STASMC构造辅助输入提升了ZD方法的鲁棒性,减少了建模误差和实际过程中各种误差的影响。改进后的ZD方法减小了线性化误差的影响,加强了双馈感应发电机(doubly-fed induction generator,DFIG)的暂态性能。最后,通过算例系统在三相故障下的仿真验证了所提ZD-STASMC控制的有效性。

复杂环境下多无人机协同目标跟踪路径规划

为解决多无人机在复杂环境下协同目标跟踪的路径规划问题,提出基于模型预测控制(model predictive control,MPC)和先进自适应化学反应优化(advanced adaptive chemical reaction optimization,AACRO)算法相结合的方法。基于目标跟踪模型,使用集中式MPC作为路径规划问题的实时控制框架,设计5个指标成本函数在多种约束条件下优化跟踪性能,获取无人机的最优跟踪路径;针对上述多维问题的复杂程度,使用一种新型智能算法解算MPC控制策略。仿真结果表明:该方案具备有效性和可行性,对无人机群协同目标跟踪具有重要的应用价值。

江西省A村一起清洗畜禽运输车辆导致的人间布鲁氏菌病聚集性疫情调查

目的 调查江西省抚州市南丰县A村布鲁氏菌病(以下简称布病)聚集性疫情原因、传播方式和危险因素,为防控类似事件提供建议。方法 开展病例个案流行病学调查,通过现场堪查及走访开展现场卫生学调查,制定统一调查表开展风险暴露回顾性队列调查,组织调查对象开展布鲁氏菌感染初筛及确证实验。对结果进行描述与分析。结果 2020年1月—2023年6月,该村先后共发生3次人间布病聚集发病,涉及该村3户家庭成员,共发生8例布病确诊病例,1例隐性感染者。经回顾性调查发现,暴露畜禽运输车辆(清洗车辆或清洗产生的粪便与水雾)人群患病率为13.43%(9/67),未暴露患病率为0(0/38),两者比较,差异有统计学意义(P<0.05),进一步分析发现接触车辆上留置的粪便(RR=10.48,95%CI:1.39~79.18)、冲洗车辆表面污物(RR=4.73,95%CI:1.46~15.33)、暴露冲洗产生的水雾为危险因素(P<0.05)。培养分离出2株布鲁氏菌,一株为羊1型,另一株为羊2型。结论 本次事件为一起因违规清洗畜禽运输车辆导致的人间布病聚集性疫情。运输畜禽车辆监管不到位、村民违规从事畜禽车辆清洗、操作不规范是导致本次布病聚集性发病的主要原因。建议农业、交通部门加强对畜禽运输车辆备案与监管,统筹推进畜禽运输车辆洗消场所建设,加强从业人员培训与健康监测,提高公共卫生部门对畜禽运输车辆清洗环节人畜共患疾病防控的关注。

响应面法优化糙米总黄酮提取工艺

以胚芽糙米为材料,采用乙醇溶液提取总黄酮,先后开展单因素试验和响应面试验,考察提取温度、乙醇浓度、提取时间和液料比4个因素对糙米总黄酮提取率的影响。结果表明,乙醇提取糙米总黄酮的最佳条件为液料比20∶1、乙醇浓度80%、提取温度40℃和提取时间16 min,在此条件下,总黄酮得率为2.550%,与预测得率2.591%相比,相对误差仅为1.58%。优化后的方法比优化前更科学准确、操作简单、高效快捷和环保廉价,适用于大批量糙米总黄酮的提取。

不同坡向坡位对桉树造林成活率的影响及生长效应分析

分析不同坡向、坡位对桉树造林成活率、树高及胸径的影响。采用桉树组培苗木进行造林试验,以1年生桉树人工林样地调查数据为研究对象,调查造林效果,记录样地坡向、坡位,并实测每株林木的树高和胸径。结果表明,坡向或坡向与坡位二者的交互作用对桉树造林成活率、树高、胸径的影响程度均强于坡位,其中坡向对桉树造林成活率及当年生长量的影响程度最大;不同坡向对桉树造林成活率及当年生长量的影响极为显著,造林成活率受坡向的影响最大,不同坡位对桉树造林成活率及当年生长量的影响不显著,坡位对造林成活率、树高、胸径的影响较小;从阳坡、半阳坡、半阴坡、阴坡光照依次逐渐减弱,桉树造林成活率分别为90.83%、84.18%、77.34%、75.95%,平均树高从8.59 m减小到7.57 m,平均胸径从6.26 cm减小到5.43 cm;从阳坡到阴坡,桉树造林成活率、平均树高、平均胸径均呈现逐渐减小的趋势,而随不同坡位的降低,其变化不明显,但均在中坡表现出最小值。

基于高阶应变梯度塑性理论的受限薄层剪切问题研究

针对受限金属薄层在剪切塑性变形时出现明显尺度效应这一问题,现有理论分析多采用纯剪切假设和传统钝化边界条件,其理论预测与实验结果不符.文章采用黏弹塑性本构模型,对Gudmundson高阶应变梯度塑性理论进行了有限元实现,深入研究了金属薄层受限剪切的塑性变形机理.考虑因界面倾斜引起的附加压应力,采用自定义平面单元对材料的压缩-剪切组合变形进行了有限元模拟.根据表面解锁的物理机制,引入“软-硬”中间态的边界条件.结果表明,在压缩-剪切组合变形条件下,受限薄层的剪切流动应力明显低于纯剪切条件下的流动应力,而压应力的存在降低了剪切屈服强度.利用周期性钝化边界条件,能够定量描述界面处几何必需位错饱和引起的边界条件变化,理论预测与实验结果吻合.相关研究揭示了加载方式和高阶边界条件在受限薄层剪切尺度效应问题中的重要作用.

基于机器学习的热带气旋快速增强预报

极深对流云是热带气旋(tropical cyclone,TC)快速增强的前兆,为预报西北太平洋TC快速增强,该研究开发了一种使用极深对流云相关数据的机器学习模型。该机器学习模型整合了飓风强度统计预报快速增强指数(Statistical Hurricane Intensity Prediction Scheme-Rapid Intensification Index,SHIPS-RII)数据与TC中心300 km半径范围内极深对流云的覆盖面积。基于2011—2019年的数据,对24 h内TC增强超过30 kn和35 kn的快速增强事件分别进行了预报,相较于仅使用SHIPS-RII数据的模型,该机器学习模型在皮尔斯技能得分(PSS)方面分别提升了5.66%和9.58%,在检测概率指标(POD)方面分别提升了8.41%和8.55%。用该模型对典型台风杜鹃(Dujuan,2015)进行预报,其结果证明整合了极深对流云覆盖面积的模型在快速增强预报中具有优势,主要体现在TC初始强度较强时发生的快速增强预报。该模型对于强台风的预报具有较大的应用潜力。

灰钙对掺PCE的磷建筑石膏性能影响研究

为了进一步促进磷建筑石膏的应用,以灰钙为碱性调节剂,对比研究了灰钙掺量对添加或不添加聚羧酸减水剂(PCE)的磷建筑石膏工作性能、力学性能、物相组成及微观形貌的影响。结果表明,在未添加PCE时,随着灰钙掺量的增加,磷建筑石膏p H逐渐增大,水溶性P_(2)O_(5)含量逐渐降低,流动度下降超59.5%,标准稠度用水量升高,强度先降低后升高,但均低于原状磷建筑石膏的强度,抗折、抗压强度最低时较原状磷建筑石膏分别下降63.3%、54.4%。添加PCE后,掺入灰钙可使磷建筑石膏对PCE的吸附量提高10倍以上,从而改善因灰钙掺入对磷建筑石膏流动度、标准稠度用水量、强度造成的不利影响,强度随灰钙掺量的增加先升高后降低再升高,抗折、抗压强度最高时较未掺灰钙时分别提高11.1%、48.9%。XRD及SEM分析结果表明,灰钙主要与磷建筑石膏中H_(3)PO_(4)和H_(2)PO_(4)~-发生反应,生成难溶性无定型小颗粒,降低二水石膏晶体间的相互搭接程度,导致强度下降。在磷建筑石膏生产加工应用中灰钙掺量宜大于1.3%,并搭配PCE使用。

半干法与浇筑法磷石膏空心砌块性能对比研究

对市售半干法与浇筑法磷石膏空心砌块产品的密度、抗压强度进行对比,通过MIP、XRD、SEM对砌块材料进行表征分析。试验结果表明:浇筑法与半干法砌块产品质量均符合JC/T 698—2010《石膏砌块》要求,半干法砌块实心部位密度比浇筑法砌块大43.57%,抗压强度高228.57%。浇筑法及半干法砌块性能主要受材料中拌合水用量影响,多余拌合用水蒸发集中形成0.22~3.47μm晶间孔隙,导致材料密度及强度的下降;由于拌合水用量较少,半干法砌块在加工成型过程中磷建筑石膏易团聚导致砌块均匀性差,在半干法砌块生产中应进一步优化新拌材料的均匀性。

CT影像组学特征联合机器学习预测AECOPD预后价值分析

目的 分析影像组学特征联合机器学习模型对慢性阻塞性肺疾病急性加重期(AECOPD)患者预后的预测价值。方法 回顾性分析2016年7月-2021年2月于华北理工大学附属医院诊断为AECOPD的121例患者,收集其一般资料,采用Pyradiomics软件包提取胸部CT横断位影像组学特征。根据随访结果将患者分为预后不良组(n=59)和预后良好组(n=62)。采用Lasso回归模型对影像组学特征进行筛选降维,并计算rad_score;按7:3的比例将患者分为训练集(n=85)与测试集(n=36),分别采用LR算法、SVM算法、DT算法构建影像组学预测模型,采用ROC曲线、混淆矩阵及Delong检验,评估三种模型对AECOPD预后的预测效能并比较模型之间的差异。结果 共提取出2 381个影像组学特征。Lasso回归模型结果显示,模型拟合效果最好时共包含11个影像组学特征。将这11个影像组学特征与相应的加权系数乘积的线性组合作为rad_score。分析结果显示,LR算法、SVM算法、DT算法三种模型预测AECOPD预后的效能不同,在训练集中其AUC值分别为0.858、0.774和0.767,测试集中分别为0.848、0.748、0.774;其中LR模型的AUC值均最高,约登指数显示其预测效能最优。Delong检验结果显示在训练集中和测试集中,LR模型的AUC值均高于SVM模型(0.858 vs 0.774,P=0.022;0.848 vs 0.748,P=0.011);训练集与测试集中LR模型与DT模型、SVM模型与DT模型的AUC比较差异均无统计学意义(P>0.05)。综合AUC值、约登指数与Delong检验结果,LR模型在此次研究中表现最优。结论 由LR算法、SVM算法、DT算法三种机器学习算法构建的影像组学预测模型对AECOPD预后有较好的预测价值,其中LR模型最优。

不同标粗模式对罗氏沼虾生长及成活率的影响

[目的]比较不同模式下罗氏沼虾的标粗效果,以期筛选出较好的标粗模式,进一步提升稻虾共作综合效益。[方法]采用温棚土池、温棚陆基智能化循环水圆池、池塘网箱3种不同模式进行罗氏沼虾苗的标粗培育,并检测不同标粗模式下罗氏沼虾的成活率、变异系数及特定生长率。[结果]3种模式的成活率分别为24.8%、35.6%、34.45%,变异系数分别为19.97%、13.64%、20.97%,特定生长率分别为4.43%、3.67%、3.23%。[结论]3种模式中,温棚陆基圆池智能化循环水养殖模式的成活率和整齐度优于其他2种模式,更适于罗氏沼虾苗标粗,利于成虾养殖。

基于NFC的主动配电网与微网协同经济调度系统设计

为应对主动配电网和微电网带来的挑战,文章提出一种基于近场通信(Near Field Communication,NFC)的协同经济调度系统。该系统采用分层架构,包括用户层、调度层、通信层以及设备层,实现用户友好的人机交互、高效的资源优化调度以及可靠的数据传输。实验结果表明,该系统能够显著提高负荷满足率、可再生能源消纳率、储能利用率以及通信成功率。