基于YOLOv7-tiny改进的口罩佩戴检测算法YOLOv7-DSC

针对密集人群下口罩佩戴检测实时性差、难以部署到移动端的问题,提出基于YOLOv7-tiny改进的口罩佩戴检测算法YOLOv7-DSC。该算法结合深度可分离卷积改进的SE注意力机制设计了一种轻量化特征提取模块,并结合BiFPN设计了一种加权特征融合模块。经实验验证,YOLOv7-DSC算法在口罩数据集上mAP为96.9%,与YOLOv7-tiny算法相比仅降低了0.5%;相比于YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny、YOLOv5s、MobileNetV3、ShuffleNetV2、GhostNet和Swin-Transformer算法在mAP上分别高出13.4%、11.2%、4.5%、5.7%、5.8%、4.2%和5.1%;在检测精度与YOLOv7-tiny算法相当的情况下,参数量和计算量分别减少了60%和55%,仅为2.4 M和6.0 G,极大地降低了硬件成本。

质量平衡法与DSC法测定正十六烷纯度

通过质量平衡法与DSC(差示扫描量热)法对正十六烷进行了纯度分析。质量平衡法中,采用气相色谱FID检测器面积归一化法测定正十六烷主成分及有机杂质,热重和卡尔费休法分析试剂无机组分和水分含量;DSC法通过测定试剂熔融吸热曲线,根据范特霍夫方程计算正十六烷纯度。质量平衡法测定正十六烷纯度为99.30%,不确定度为0.26%;DSC法测定正十六烷纯度为99.35%,不确定度为0.50%。两种正十六烷纯度测定方法一致性良好,其中质量平衡法考察因素较多,适用范围较广,不确定度较小;DSC法操作简单,试剂消耗较小,但其测量不确定度较高,需使用精确度较高的仪器。

DSC快速检测复合助剂中山梨醇类透明成核剂含量研究

研究并建立了采用差示扫描量热仪(DSC)快速准确测定复合助剂中山梨醇缩醛类透明成核剂含量的方法。山梨醇缩醛类透明成核剂热稳定性好,熔融热焓达到181.26 J/g,可采用热焓进行换算透明成核剂含量。透明成核剂质量和热焓的标准曲线方程为m=0.005H-0.070(m为质量,H为热焓),拟合相关系数R^(2)=0.999,线性关系较好。可以利用标准曲线方程分析复合助剂中的山梨醇缩醛类透明成核剂含量。采用DSC差示扫描量热分析替代常用的高效液相色谱或气相色谱分析,DSC差示扫描量热分析方法不需要使用有机溶剂对样品进行溶解,可直接采用粉末完成测试,该方法样品消耗量少,节能,且操作简单、分析时间短,检测结果准确且绿色环保。

DSC单峰法分析有机结晶物质纯度的评述

对测定有机结晶物质纯度的DSC单峰法进行了评述,从原理层面阐述了DSC法测定时被测样品的基本条件,分析了动态DSC测定法和上述基本条件衔接中存在的问题及在实践中DSC测定法的可靠性,探讨了在数据处理过程中存在的问题。陈群-顾浩经验公式综合考虑了样品整体熔化过程中热效应重叠的熔融吸热峰面积的再分配问题,避免了传统方法对熔化早期阶段无法确认而进行面积补偿带来的结果不准确性,可用于快速、准确测定有机结晶物质的纯度。

DSC-PWI与脑胶质瘤分级及Ki-67表达应用研究

目的 探究DSC-PWI与高、低级别胶质瘤以及Ki-67抗原表达差异性与相关性。方法 选取我院于2019年12月至2020年12月病理确诊为脑胶质瘤且有Ki-67表达指数检测患者,采用Philips 3.0T MR扫描及后处理工作站分析,观察其灌注参数值与脑胶质瘤分级及Ki-67表达的关系及检验效能。结果 总共35例患者,12例低级别胶质瘤,23例高级别胶质瘤。两组的rCBF、rCBV及Ki-67指数具有显著统计学差异(P<0.01)和正相关(P<0.01)。ROC分析显示,rCBF、rCBV对鉴别低、高级别胶质瘤和Ki-67表达程度均有一定预测价值,且rCBF=2.33、rCBV=2.10为鉴别低、高级别胶质瘤的临界值,rCBF=2.33、rCBV=2.16为判断Ki-67表达高低的临界值。两者rCBV值诊断效能均优于rCBF值。结论 DSC-PWI技术对初步评估脑胶质瘤分级以及Ki-67表达有重要意义。

ATR-FTIR结合DSC法快速鉴别食品接触用塑料包装制品

研究了一种衰减全反射红外光谱(ATR-FTIR)结合差示扫描量热法(DSC)快速鉴别食品接触用塑料包装制品单一材质的方法。红外光谱图能准确反应塑料制品的内部结构,结合DSC曲线得出其具体成分。该方法快速、准确且几乎不破坏样品。

基于DSC研究酚醛树脂硫化三元乙丙橡胶动力学

采用SnCl_(2)·2H_(2)O作为酚醛树脂硫化三元乙丙橡胶(EPDM)的催化剂,通过二维在线红外光谱、DSC等方法研究了SnCl_(2)·2H_(2)O对硫化EPDM的影响以及硫化反应动力学。实验结果表明,SnCl_(2)·2H_(2)O对酚醛树脂硫化EPDM有明显的催化作用。对于酚醛树脂-EPDM-SnCl2体系,适宜的反应条件为:酚醛树脂用量6 phr,酚醛树脂与SnCl_(2)·2H_(2)O用量比为7~8,硫化温度为200℃。随升温速率的增大,硫化反应的温度范围变窄,硫化反应时间缩短,反应焓增大。该体系的n级动力学模型为dα/dt=6.84×10^(7)e^(-70.3/RT)(1-α)^(0.9)。

DCE-MRI和DSC-MRI参数对非增强T_(2)高信号病变胶质母细胞瘤患者早期进展的评估价值

目的探讨动态增强磁共振成像(DCE-MRI)和动态磁敏感增强灌注成像(DSC-MRI)参数对非增强T2高信号病变胶质母细胞瘤(GBM)患者早期进展的评估价值。方法回顾性分析2018年01月-2021年12月本院收治的76例GBM患者临床资料,术前均行DCE-MRI、DSC-MRI检查并接受标准化治疗。术后第6个月根据神经肿瘤学反应评估标准将患者分为早期进展组(37例)与非早期进展组(39例),比较两组间术前非增强T2高信号病变的DCE-MRI、DSCMRI参数差异。通过绘制受试者工作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC)分析DCE-MRI、DSC-MRI参数对非增强T2高信号病变GB M患者早期进展的评估价值。采用多因素Cox比例风险回归分析具有评估价值指标是否为其独立预后因素。结果早期进展组的K^(trans)、Kep、Ve以及rCBV显著高于非早期进展组(P<0.05),通过绘制ROC曲线并计算AUC发现,Ktrans、Kep、Ve以及rCBV均对非增强T2高信号病变GBM患者早期进展有一定的评估价值,将以上具有评估价值指标采用多因素Cox比例风险回归分析发现,K^(trans)、Kep、Ve以及rCBV均是非增强T2高信号病变GBM患者的独立预后因素(P<0.05)。结论DCE-MRI参数(K^(trans)、Kep、Ve)、DSC-MRI参数(rCBV)是非增强T2高信号病变GBM患者的独立预后因素,对其早期发展具有一定的评估价值。

煤自燃热特性TG-DSC实验研究

为了研究煤自燃热特性,采用同步热分析(TG-DSC)实验研究内蒙古自治区鄂尔多斯市A矿煤样自燃过程。根据TG(Thermogravimetry,热重法)曲线、DTG(Derivative Thermogravimetry,微商热重法)曲线得到煤样自燃的重量变化特性与特征温度点,并将自燃过程划分阶段。根据DSC(Differential Scanning Calorimetry,差示扫描量热法)曲线得到煤样自燃各阶段吸/放热量。结果表明:煤自燃TG曲线随煤温升高呈先降后升再降的变化趋势,自燃过程分为蒸发脱附阶段、增重阶段与燃烧阶段;DSC曲线随煤温升高呈先升再降的变化趋势,蒸发脱附阶段的吸热量为31.96 J/g,增重阶段的放热量为234.59 J/g,燃烧阶段的放热量为2547.84 J/g。

Precipitation kinetics of 2519A aluminum alloy based on aging curves and DSC analysis

The precipitation kinetics of 2519 A aluminum alloy after different cold rolling reductions before aging was investigated by hardness test and differential scanning calorimetry（DSC）. The activation energy was calculated according to DSC curves using single heating rate method. The microstructures of as-rolled and peak-aged alloys were observed by transmission electron microscopy（TEM）. The result shows that the age hardenability reduces and the activation energy rises with increasing the reduction from 7% to 40%. Nonuniform dislocations are found in as-rolled alloy and inhomogeneous distribution of θ′ phase is revealed in peak-aged alloy when the reduction is 15%. The inhomogeneous distribution of θ′ phase may be related to the age hardenability reducing and activation energy rising.

嵌入注意力机制的深度可分离卷积SAR目标识别

深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)的应用使得深度学习的网络模型轻量化。在此基础上,提出了嵌入注意力机制的DSC合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法。通过将DSC与注意力机制结合,提高网络对目标重要特征的学习能力;将多个DSC进行叠加和并联,设计多尺度网络模块,增强不同深度网络的特征提取能力;通过残差连接缓解深层网络的梯度弥散和梯度爆炸问题。使用公开数据集实验表明,所提方法在网络模型参数量较小的情况下,获得99.0%的平均识别率,具有较强的识别优势。

基于DeeplabV3+网络的轻量化语义分割算法

针对传统语义分割模型参数量大、计算速度慢且效率不高等问题,改进一种基于DeeplabV3+网络的轻量化语义分割模型Faster-DeeplabV3+。Faster-DeeplabV3+模型采用轻量级MobilenetV2代替Xception作为主干特征提取网络,大幅减少参数量,提高计算速度;引入深度可分离卷积(deep separable convolution, DSC)与空洞空间金字塔(atrous spatia pyramid pooling, ASPP)中的膨胀卷积设计成新的深度可分离膨胀卷积(depthwise separable dilated convolution, DSD-Conv),即组成深度可分离空洞空间金字塔模块(DP-ASPP),扩大感受野的同时减少原本卷积参数量,提高运算速度;加入改进的双注意力机制模块分别对编码区生成的低级特征图和高级特征图进行处理,增强网络对不同维度特征信息提取的敏感性和准确性;融合使用交叉熵和Dice Loss两种损失函数,为模型提供更全面、更多样的优化。改进模型在PASCAL VOC 2012数据集上进行测试。实验结果表明:平均交并比由76.57%提升至79.07%,分割准确度由91.2%提升至94.3%。改进模型的网络参数量(params)减少了3.86×10~6,浮点计算量(GFLOPs)减少了117.98 G。因此,Faster-DeeplabV3+算法在大幅降低参数量、提高运算速度的同时保持较高语义分割效果。

超声在线监测不饱和聚酯树脂固化过程及其动力学行为

为探索不饱和聚酯树脂(UPR)固化体系在不同温度下的超声振幅变化规律,采用超声波穿透技术对UPR固化过程进行在线监测,获得声速、储能模量、松弛时间、凝胶时间等动力学参数变化规律,并得到固化反应动力学方程。结果表明:温度越高,声速与储能模量变化越快,且最终数值也越大,而固化松弛时间与凝胶时间随温度增加而缩短;此外,超声法与差示扫描量热法(DSC)得到的固化度曲线变化高度一致,通过2种方法所得到的反应活化能分别为38.14 kJ/mol和45.3 kJ/mol;最终,通过DSC法确定了UPR固化反应动力学级数为0.92。总之,超声法与DSC法2种方法相互结合,不仅证明了超声结果的准确性,也为UPR固化过程提供一种精准的在线监控技术和量化方法,从而为UPR生产过程提供理论指导。

基于DCS控制技术的造纸定量监测系统设计和实现

为实现对制浆造纸定量环节的自动化监测,提高造纸企业的自动化管理水平,基于抄纸工艺的一般流程和PID控制技术制订了一项水分定量解耦控制策略,并通过对角阵解耦法明确纸张定量控制策略的基本思路。在此基础上,基于纸机车速、上浆流量和上浆浓度3项指标来实现对纸张生产的定量管理,通过带有初始化功能的PSO算法对PID控制器进行参数整定。为实现上述算法的实地应用,基于SIMATIC S7-200 SMART可编程控制器建立了一套造纸定量监测DCS控制系统,并通过WinCC项目中的OPC驱动程序输入PID参数,最后运用Simulink完成数据交换。为验证该系统的有效性,在某造纸企业的造纸定量工序中随机提取了250个扫描点并输出相应的定量偏差曲线。经实际测量发现,该系统控制下的纸张定量波动处于±1g/m2的可接受范围内,实现了较为精准的定量检测。

JH油田含蜡原油析蜡温度测试与分析

采用显微镜观察法、黏温曲线法、DSC法分别测试了JH油田六个不同区块的原油析蜡温度。在DSC法中,测定了降温速率5、10℃/min下的析蜡点。在黏温曲线法中,测定了剪切速率10、20、50、100 s^(-1)下的析蜡点。在显微镜观察法中,测定了降温速率0.5、5℃/min下的析蜡点。实验结果表明,不同方法测量的析蜡点有所差异,一方面与不同测试方法的原理有关,另一方面与仪器的分辨率、操作者的经验有关。若原油中的活性物质和大分子不溶物影响较大时,也会表现不同。

基于多维度融合注意力的舰船网络异常流量检测

舰船网络通信系统的正常运行是保障舰船安全航行的基础。针对现有舰船网络通信系统访问流量异常检测模型检测精度不高和实时性不强的问题,提出一种基于多维度融合注意力的轻量级舰船网络服务器异常流量检测算法。利用Bidirectional Encoder Representation from Transformers(BERT)作为特征编码器,将捕获的流量数据包映射到深度特征空间;利用深度可分离卷积(Depth-Separable Convolutional, DSC)网络和长短时记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络捕获深度编码特征的空间编码特征和时间维度的编码特征;提出一种多维度融合注意力模块,将空间和时间维度的编码特征进行特征融合;利用多维度融合特征进行正常与异常流量的分类。通过在自建的舰船流量异常数据集上进行测试,结果表明所提出模型能够有效检测出舰船网络通信系统的异常访问流量,在保持检测精度的同时,降低了检测时间开销。

重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法

目前森林火灾多发,建立日常监测尤为重要,但是边缘智能检测设备算力和内存较低,限制了检测模型的推理和部署。针对以上问题,提出一种改进的重参数化YOLOv5s的森林火灾检测算法,结合重参数化、通道重排和深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution,DSC)等轻量化思想分别设计新的骨干和颈部网络,增强特征提取能力,提高模型检测精度,使参数量和推理权重较大幅度减少。为避免颈部网络的信息丢失,根据空洞卷积提出特征增强模块,增强多尺度特征融合能力。为进一步提高模型性能,加入轻量化的CA注意力机制,更准确定位目标。当前公开的火焰烟雾数据集存在针对性不强的问题,为了更好地提高模型的检测效率,制作了一个新的森林火灾数据集,在数据集上利用结构相似性算法剔除了相似度过高的图片,保证了模型的泛化能力。实验结果表明,改进后的重参数化YOLOv5s以原网络约76%的参数量提高了4.0%的精确度,推理权重下降至10.5 MB,更适合于设备性能差、容量小的边缘设备,提高了森林火灾巡检的效率。

城市垃圾焚烧飞灰熔融DSC-DTA实验研究

利用高温DSC DTA热分析仪对国内外 2种城市垃圾焚烧飞灰在惰性气氛 (N2 )和氧化气氛 (O2 )下的熔融特性进行了研究 .在 2 0℃～ 1 45 0℃的温度范围内采用 3种温升速率进行实验 .飞灰熔融过程包含多晶转变和熔融相变 2种反应 ,多晶转变发生在 480℃～ 670℃范围内 ,吸热量 2 0kJ/kg ;熔融约发生在 1 1 3 6℃～ 1 2 3 1℃ ,在1 1 74℃达到峰值 ,熔融相变潜热约 70 0kJ/kg ,整个过程总吸热量约 1 80 0kJ/kg .研究了CaO添加剂对飞灰熔融的影响 .最后提出飞灰熔融吸热量的预测模型 。

等温DSC法研究RFI用环氧树脂固化动力学

为了预测固化反应的进程,采用STA 449C型差示扫描量热仪,用等温DSC法研究了室温下成膜、中温固化的RFI工艺用(E-44/E-21(6/4,质量比))/GA-327=100/40(质量比)环氧树脂体系在80、90、100、110、120℃下的固化过程,通过Matlab数据拟合良好性统计法得到了n级固化模型、自催化模型及复合模型方程中的各个参数值。根据R2和离差平方和SSE确定了适合的动力学模型。研究表明:该树脂体系的固化反应具有自催化和扩散控制的特征,低温下受扩散控制的影响更大;该体系的固化反应动力学符合自催化反应动力学模型,其表观活化能Ea为56.7 kJ/mol,指前因子A为1.18×107s-1,固化反应的反应级数m、n分别为0.529和1.561。

非等温DSC法研究高韧性低收缩环氧体系固化动力学

采用非等温DSC法对一种高韧性低收缩环氧树脂体系(E-51/E-20/DAMI)固化动力学进行了研究。分别通过n级反应模型法和自催化模型法得到了固化反应动力学方程。结果表明,n级反应方程与实验值差别较大;而采用Malek判据判别该固化反应按自催化反应机理进行,并通过"单点非模型"拟合法求解动力学参数,模型计算曲线与DSC实验曲线基本吻合。但由于动力学控制和扩散控制竞争关系的改变,随升温速率的提高,实验曲线逐渐偏离模型曲线,体系的总放热焓变小。所确立的模型在5K/min～25K/min的升温速率下能较好地描述E-51/E-20/DAMI体系的固化反应过程。