荣耀背后 与朱磊教授访谈的真情实录(下)

经过十几年的磨合期,电子管风琴这件乐器已经逐渐朝着您所期待的良性竞争的方向发展了,无论是国产还是进口品牌的琴都已走向成熟,为普及和专业教育的学习者提供了较为充分的支持。那么作为教育工作者,您对我们专业的发展现状有什么特别的感受?

基于迁移学习与残差网络的快递包裹X光图像识别

针对快递包裹违禁物品识别存在种类繁多、依赖人力和X光图像获取难度大等问题,为提高快递包裹违禁物品识别的效率和准确度,本研究提出一种迁移学习与残差网络相结合的快递包裹X光图像识别方法(TL-ResNet18)。首先构建了相似度高的源领域数据集和目标领域数据集;其次,选用ResNet18作为预训练模型,调整初始化参数结构,并将ResNet18学习到的内容作为初始化参数迁移到目标领域,实现快递包裹X光图像分类;最后,将相同数据集作为三种模型的输入并对结果进行对比。实验结果表明,TL-ResNet18模型的局部微调和全局微调的识别准确率分别为93.5%、95.0%,相比于ResNet18模型提高了7%、8.5%,且精确度、召回率和F1值都优于ResNet18模型,该方法性能更优,且不受小型数据集对深层网络训练的限制,有利于快递包裹X光图像识别的智能化发展。

基于Sentinel-2的青铜峡灌区水稻和玉米种植分布早期识别

及时准确地掌握灌区内作物种植分布对于灌溉水资源高效配置、农田精准管理具有重要指导意义。以宁夏青铜峡灌区为研究对象,利用多时相Sentinel-2卫星数据,通过水稻和玉米早期特征分析,提取关键的“水淹”信号和“植被”信号,构建时序归一化差异水体指数(MNDWI)和归一化植被指数(NDVI)特征值数据集,并通过样本分析关键特征阈值,构建水稻和玉米早期种植分布决策树模型,提取2022年宁夏青铜峡灌区水稻和玉米种植的空间分布。结果表明(:1)玉米和水稻苗期的后半段5月15—31日,水淹信号和植被信号是区分二者关键时期。(2)基于早期作物物候特征的方法,在5月16—31日获取的水稻和玉米图像制图精度高于90%,用户精度超过91%,总体精度超过90%,Kappa系数高于0.88,明显高于同时期随机森林方法的分类精度。(3)本研究提出的方法在早期水稻和玉米种植分布提取方面具有较强的适用性,并且能够在时空尺度上以较少的实地样本进行延展,同时在时间上也更有优势。因此,该方法为青铜峡灌区水稻和玉米种植分布早期调查提供了重要的方法支撑。

改进YOLOv5的织物缺陷检测方法

为了在不增加网络参数量的条件下提升深度学习方法对织物缺陷检测的精度,提出了一种基于改进YOLOv5的织物缺陷检测方法。通过深度卷积改造通道注意力,剪裁最大池化优化空间注意力,并通过二者构建的双级联注意力机制来搭建特征提取子网络,从而提高网络对缺陷区域纹理和语义特征的提取能力;采用鬼影混洗卷积改进特征融合子网络,强化对提取特征的筛选,在降低模型参数量的同时,改善缺陷信息丢失和无效信息冗余问题;在检测端引入具有角度损失的新型损失函数SIOU,来促进真实框和预测框的拟合并提升对缺陷预测的准确性。实验结果表明:改进的YOLOv5方法在降低YOLOv5基准模型复杂度和计算量的同时,与YOLOv7等六种先进方法相比,可获得更高的检测精度,相较原模型mAP@0.5值提高了2.6个百分点,mAP@0.5:0.9值提高了1.3个百分点。

融合多维特征的街景图像语义分割方法

为进一步提升深度学习语义分割方法在复杂街景图像上的分割精度,本文基于PointRend网络提出了一种融合多维特征(Multi-Dimensional Features,MDF)的街景图像语义分割网络(MDFNet)。首先,通过构建目标区域增强模块优化特征提取子网络,在深度网络的每个卷积块自适应地细化中间特征图,从而强化对复杂街景图像多维特征信息的精细提取;接着,在特征融合时引入特征金字塔网格,使用不同的卷积核处理不同尺度的街景图像,从而更加全面地获取复杂街景图像各类目标的不同分辨率特征;最后,使用双解码头对图像细节进行更细致的恢复,得到逐像素分类的结果。实验结果表明,本文网络与DeepLabV3、SegFormer等其他优秀分割网络相比,在Cityscapes复杂街景数据集上分割精度更高,平均交并比达到了80.11%,相比于其他网络提升了3.51%以上,对复杂街景图像的理解力更强。

木质素氧化解聚衍生芳香族化合物的研究进展

木质素作为自然界最丰富的可再生芳香族资源,由于具有复杂的三维网状结构和顽固的抗性,难以高值化利用。全球约有90%的工业木质素被直接用于燃烧发电,造成了极大的资源浪费。木质素氧化解聚转化为芳香族化合物是对其高值化利用的重要手段,本文在介绍木质素结构和种类的基础上,综述了木质素氧化解聚的研究进展,主要从化学催化氧化、电化学氧化、生物催化氧化解聚木质素的方法和氧化解聚产物4个方面进行总结,分析了各种氧化解聚方法的优缺点和适用范围,以及不同氧化解聚方法对木质素衍生产物的选择性影响。

不同育苗方式对刺槐幼苗生长的影响

为了解不同育苗方式对刺槐幼苗生长的影响,以泰安市徂徕山林场种植的刺槐幼苗为研究对象,分别用播种育苗、扦插育苗和容器育苗3种方式进行育苗,并分析不同育苗方式对刺槐幼苗生长、根系形态和生物量产生的影响。结果表明:(1)扦插育苗方式下,刺槐幼苗苗高和地径明显高于播种育苗和容器育苗(P<0.05),且播种育苗苗高和地径高于容器育苗(P<0.05);(2)扦插育苗总根长、根表面积、根体积和根尖数显著高于播种育苗和容器育苗,播种育苗其次,容器育苗最低(P<0.05);(3)扦插育苗茎叶生物量、根系生物量、总生物量和根冠比均高于播种育苗和容器育苗,播种育苗高于容器育苗(P<0.05)。扦插育苗方式下,刺槐幼苗生长状况较为理想,可促进刺槐幼苗生长,改善其根部发育状态。

基于Sentinel-2的青铜峡灌区春小麦和苜蓿早期识别

【目的】基于决策树分类算法对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行早期识别。【方法】在实地调研的基础上,结合Sentinel-2遥感影像,构建能够不断融入遥感数据的决策树分类算法,对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行早期识别。【结果】4月上旬,由于春小麦和苜蓿生长特征较为相似,春小麦和苜蓿的总体分类精度分别为69%和75%。此后,随着观测数据的不断融入,分类精度逐步提升,5月14日二者的分类精度即可达到90%以上。5月31日利用全部5期卫星影像数据时,春小麦的总体精度可达到94%,Kappa系数为0.75,苜蓿的总体精度可达到97%,Kappa为0.86。2023年青铜峡灌区春小麦种植面积为24 000 hm^(2),苜蓿种植面积为2 000 hm^(2)。其中,春小麦种植结构较为复杂,既存在集中连片的大规模种植,也存在大量面积较小的碎片化种植带。【结论】基于Sentinel-2遥感数据的决策树分类方法,可在4月上旬获取初步分类结果,在5月中旬苜蓿第1次收割之前对青铜峡灌区春小麦和苜蓿进行较为准确的识别。

基于神经辐射场的苗期作物三维建模和表型参数获取

苗期作物三维结构的精准高效重建是获取表型信息的重要基础。传统的三维重建大多基于运动恢复结构-多视图立体视觉(Structure from motion and multi-view stereo,SFM-MVS)算法,计算成本高,难以满足快速获取表型参数的需求。本研究提出一种基于神经辐射场(Neural radiance fields,NeRF)的苗期作物三维建模和表型参数获取系统,利用手机获取不同视角下的RGB影像,通过NeRF算法完成三维模型的构建。在此基础上,利用点云库(Point cloud library,PCL)中的直线拟合和区域生长等算法自动分割植株,并采用距离最值遍历、圆拟合和三角面片化等算法实现了精准测量植株的株高、茎粗和叶面积等表型参数。为评估该方法的重建效率和表型参数测量精度,本研究分别选取辣椒、番茄、草莓和绿萝的苗期植株作为试验对象,对比NeRF算法与SFM-MVS算法的重建结果。结果表明,以SFM-MVS方法重建点云为基准,NeRF方法重建的各植株点云点对距离均方根误差仅为0.128~0.395 cm,两者重建质量较接近,但在重建速度方面,本文研究方法相比于SFM-MVS方法平均重建速度提高700%。此外,该方法提取辣椒苗株高、茎粗决定系数(R^(2))分别为0.971和0.907,均方根误差(RMSE)分别为0.86 cm和0.017 cm,对各苗期植株叶面积提取的R^(2)为0.909~0.935,RMSE为0.75~3.22 cm^(2),具有较高的测量精度。本研究提出的方法可以显著提高三维重建和表型参数获取效率,从而为作物育种选苗提供更为高效的技术手段。

寒地‘贝达’葡萄清汁的研制及理化指标分析

以寒地栽培的抗性砧木品种‘贝达’果实为原料,为了克服原汁‘糖低酸高’的缺陷,突出其美洲种特有的风味特征,并使果实中的营养活性成分得以充分保留,研制了一款葡萄清汁产品,实现了榨汁后葡萄皮渣的二次利用。利用单因素实验,确定了葡萄皮渣酚类提取的最佳工艺条件:乙醇浓度为60%、料液比为1:25、浸提时间为1.5 h、浸提次数为3次。通过单因素实验和正交试验确定了寒地‘贝达’葡萄清汁的最优配方:原汁添加量为45%、白砂糖添加量为8.2%、柠檬酸添加量为0.035%、葡萄皮酚类提取物添加量为0.4%、葡萄籽酚类提取物添加量为0.5%。研制的寒地‘贝达’葡萄清汁为深宝石红色,且酸甜适中、葡萄风味突出,其中维生素C含量为3.27 mg/100 mL、总酚含量为831.08 mg GAE/L、黄烷-3-醇含量为25.37 mg CAE/L、花色苷含量为15.75 mg CGE/L、DPPH自由基清除能力为3.71 mmol Trolox/L。与市售纯汁葡萄汁相比,寒地‘贝达’葡萄清汁纯汁比例下降,但是减少了加糖量,葡萄皮渣酚类提取物的添加提高了产品的营养和活性,符合当今消费者对果汁品质和健康的双重需求。

结合非对称卷积与特征蒸馏的图像超分辨率重建网络

为了进一步提高单幅图像超分辨率(single image super-resolution,SISR)轻量化网络的图像重建效果,基于轻量化网络RFDN,提出一种结合非对称卷积与特征蒸馏的图像超分辨率重建网络(asymmetric convolution distillation network,ACDN)。首先利用非对称卷积构建特征提取模块,在残差块中并联2个不同卷积核的非对称卷积,增强网络对特征的提取能力;其次利用均衡注意力机制与非对称卷积改进特征蒸馏模块,强化网络对高频信息的获取;最后在重建模块中加入均衡注意力机制进一步提高网络的最终重建性能。实验结果表明:与RLFN、SMSR等先进轻量化网络相比,提出的ACDN网络能在5个标准数据集上重建出纹理细节更丰富的高质量图像,重建图像的峰值信噪比和结构相似性指标均有提升,并在网络模型的参数量和性能上达到了更好的平衡。

工程认证背景下“葡萄酒加工工艺学”的构建与探索

“葡萄酒加工工艺学”是一门兼具理论性和应用性的学科,集葡萄酒酿造原理及操作技能于一体,不断优化其课程教学体系是工程认证背景下改革实践的重要组成部分,也是提升食品学子在行业中的核心竞争力和社会贡献价值的有效措施。以黑龙江八一农垦大学食品科学与工程专业的“葡萄酒加工工艺学”课程为研究对象,在原有基础上对课程体系从教学模式、教学手段和学习途径等方面进行构建与探索,以期推进食品科学与工程专业的“工程教育”实践活动,并在成果导向教育(OBE)模式下提高大学生工程能力满足新工科的适应度。

基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统

为提升主机元件对大数据的分类准确性,尽可能地避免数据误传,提出基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统。在邻域粗集神经网络中,完成对邻域系数的粒化处理,通过逼近运算的方式,使神经网络模型快速趋于稳定。选取大数据特征调制信息,借助调制识别器元件控制大数据特征的导出方向,结合关联信道组织完成数据特征的多标合并处理。实验表明,利用该系统可将大数据的单位召回率提升至65%,能够促进主机元件对大数据的准确分类。

中国式现代化视角下的企业家精神与企业创新:研究述评和展望

企业家精神作为一种新型创新要素,是企业创新不容忽视的加速器和动力源泉。在中国式现代化的视角下,如何激发和弘扬优秀企业家精神,提升企业创新水平,成为学者关注的重点。基于CiteSpace知识图谱分析法,依据2010年至2022年间Web of Science和CNKI数据库的文献,可视化展现了国内外企业家精神的研究热点与演进趋向,并进一步从内涵特征、度量方式及其在中国式现代化视角下对企业创新的影响路径等方面进行了文献挖掘与述评。研究发现:第一,国内外“企业家精神”相关文献数量总体呈上升趋势,但学术界对企业家精神内涵的定义未形成一致意见,衡量方法各异。第二,在中国式现代化建设历程的各阶段,企业家精神发挥了关键作用,其可以通过促进组织学习、缓解融资约束、优化资源配置等路径驱动企业创新。

基于BOPPPS的混合式教学在中医骨伤科学专业本科生实践技能培养中的探索与实践

目的:探讨基于BOPPPS的混合式教学在中医骨伤科学专业本科生实践技能培养中的效果研究。方法:选取安徽中医药大学中医骨伤科学专业在中医骨伤科临床实践技能理论知识摸底考试中成绩相仿的本科生60例为研究对象。采用随机抽样法,实验组30人采用传统授课模式,对照组30人采用基于BOPPPS的线上线下混合式教学模式。比较两组学生授课后理论考试成绩、技能操作考核成绩和教学满意度评价总分。结果:试验组学生授课后理论考试成绩、技能操作考核成绩和教学满意度评分均显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:基于BOPPPS的混合式教学可显著提高中医骨伤科学专业本科生的成绩,强化了学生对课本知识的掌握,很好的调动了本科生对课堂的参与性,提搞了对课堂的满意度。

基于跨阶段特征融合算法的混合部位运动图像超分辨率修复方法

混合部位运动图像存在模糊、失真、低分辨率等问题,且峰值信噪比差值较小。提出基于跨阶段特征融合算法的混合部位运动图像超分辨率修复方法。结合非线性映射关系重构像素点,采用跨阶段特征融合算法,完成混合部位运动图像超分辨率修复。实验结果表明:得到完整的混合部位运动图像修复结果,表现出的峰值信噪比差值较大,修复后的图像分辨率更优,满足了混合部位运动图像的现实应用需求。

广告赛事的可供性维度探索——基于扎根理论

在广告教育的中国式现代化进程中,广告赛事以其独特的存在成为广告教育中国经验的重要主题。本文基于可供性视角,通过参与式观察法和半结构式访谈法,运用扎根理论提炼出广告赛事的3个维度共计11个类别的可供性特征。首先,广告赛事展现了“感知和沟通”可供性,包括可见可供性、元表达可供性、互动可供性和联接可供性;其次,广告赛事凸显了“参与和创意”可供性,包括参与可供性、创意可供性以及角色扮演可供性;最后,广告赛事还呈现出“教育和支持”可供性,涵盖了促进可供性、成就可供性、导学可供性和教育平等可供性等内容。通过提炼广告教育的可供性维度和类别,本文结合中国广告赛事的具体实践,深入探讨其现实意义,以推动中国广告教育的创新发展。

物元可拓学在修井作业施工风险管理中的应用

油田修井作业施工风险管理对降低施工风险,减少或消除生产安全事故均有重要意义。文章以油田修井作业施工风险管理评价为对象,构建评价体系,包括管理制度、教育培训、现场管理、相关方沟通、井场车辆伤害预防、应急、现场职业健康管理、修井作业施工风险管理等16项。根据检查评分情况,利用物元可拓学模型对10支修井施工队伍的风险管理水平进行了评价,10支修井施工队伍有8个处于中风险,风险可控,有2支处于高、较高风险,溯因分析表明管理不善、证件超期、擅自施工等违规行为较为凸显。修井作业队伍应进一步加强安全管理,对设备设施完整和人员能力管理予以重点关注。

朱磊作品选

朱磊,1980年生,2004年毕业于广州美术学院绘画专业,获学士学位;2009年毕业于广州美术学院美术学专业,获硕士学位。2009至今任教于深圳职业技术学院艺术设计学院。2006年,作品《女人体》入选第八届素描大展;2008年,作品《飞行》入选'心系汶川'慰问作品展;2008年。