基于改进的YOLOv7油田井场压力表小目标识别

针对油田井场压力表小目标在不同光照条件下特征提取困难且目标检测率低等问题,提出一种基于改进的YOLOv7小目标井场压力表实时检测算法。首先,利用全局最大池化和全局最小池化的简单线性组合生成一种自适应池化层,并使用轻量级模块生成SPEM注意力模块,后将其加入YOLOv7主干网络中,提高网络对不同光照条件下压力表小目标的特征提取;其次,使用模量激活函数替代SiLU函数,减少死亡节点,解决梯度消失问题,提高模型的泛化能力;最后,将原来的YOLOv7中的CIoU损失函数替换为Wise-IoU,实现对损失函数的优化,并利用梯度增益分配策略来减少低质量示例产生的有害梯度,以聚焦普通质量锚盒的预测和回归。实验结果表明,改进后的算法相较于原YOLOv7算法精准率上升1.07%,召回率提升2.08%,同时也优于Faster RCNN、SSD、YOLOv3算法的检测结果,能有效满足油田井场压力表小目标的检测要求,具有较强的工程实践意义。

光纤陀螺随机漂移建模与分析

光纤陀螺精度是惯导系统精度高低与否的关键因素,而减小陀螺随机漂移是提高其精度的重要手段。对陀螺输出数据中的随机漂移建立模型,在此基础上对陀螺数据进行滤波,可以有效提高光纤陀螺的输出精度,从而提高惯导系统的精度。本文通过大量实验建立了光纤陀螺随机漂移的ARMA模型,通过有效滤波对随机漂移进行滤除,并且对滤波结果进行Allan方差分析。分析结果表明,光纤陀螺输出信号中存在的主要误差源以及正弦噪声较滤波前明显减小到50%,有效地抑制了高频噪声,验证了光纤陀螺随机漂移建立模型的正确性。本文还设计了可视化软件,具有较高的工程意义。

利用局部线性嵌入的模态识别

提出了一种新的利用局部线性嵌入的模态识别方法。该方法以流形学习为理论基础,从提取结构的几何或固有特征出发,以系统结构的响应数据为分析对象,可识别出结构的模态参数。该方法的基本思想是,将结构的响应看作一个高维数据集,将系统的模态看作高维数据集的本质结构与固有特征,然后通过求解数据的低维嵌入进行模态参数识别。圆柱壳仿真结果表明:提出的利用局部线性嵌入的模态识别方法能够有效地进行模态参数识别;随着阻尼系数的增加,对于贡献量较大的模态,利用局部线性嵌入的识别效果优于基于主成分分析的识别效果。

光纤陀螺惯导系统温度建模与补偿技术研究

工作环境温度的变化使光纤捷联惯导系统内部惯性器件产生了温度漂移,严重影响了系统输出精度。该文从便于工程实现角度出发,设计了一种基于光纤陀螺和石英加速度计温度漂移建模与补偿的方法。建模过程中参数取值通过转台试验获得。验证试验结果说明了建模与补偿的正确性与实用性。

丹参川芎嗪注射液联合盐酸倍他司汀治疗椎基底动脉系统供血不足疗效及对预后生存质量的影响

目的:评价丹参川芎嗪注射液联合盐酸倍他司汀治疗脑血栓椎基底动脉系统供血不足的疗效及对预后生存质量的影响。方法:将94例脑血栓椎基底动脉系统供血不足患者纳入本次研究,将入选者按照随机数表法分组。联合组47例,联合丹参川芎嗪注射液与盐酸倍他司汀治疗;对照组47例,单用盐酸倍他司汀治疗。观察两组患者治疗前、治疗2周后血流动力学、血液流变学及生存质量变化,并评估两组临床疗效及用药安全性。结果:联合组治疗总有效率89.36%(42/47)较对照组70.21%(33/47)高,生存质量各维度评分较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05);与同期对照组相比,治疗后联合组椎基底动脉平均血流速度(Vm)及左、右椎动脉Vm较高,血浆比黏度、全血低切比黏度、全血高切比黏度较低,差异有统计学意义(P<0.05);联合组不良反应发生率6.38%(3/47)与对照组的4.26%(2/47)相比,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:给予脑血栓椎基底动脉系统供血不足患者丹参川芎嗪注射液联合盐酸倍他司汀治疗效果较好,有利于调节血液流变学,改善椎基底动脉系统血液供给,提高预后生存质量,且用药安全性高。

小波滤波方法在光纤陀螺惯导系统初始对准中的应用

光纤陀螺捷联惯导系统(FOG SINS)初始对准的精度直接影响到系统的导航精度,而光纤陀螺的随机漂移则是影响系统初始对准精度的重要因素。对小波分析的理论进行深入的研究,将多种小波滤波方法应用于光纤陀螺随机漂移数据的处理中,并对小波滤波结果进行对比,选定出在工程应用中最佳的小波滤波方法,应用Allan方差分析对该方法进行性能评估,并将此小波滤波方法应用于初始对准试验中,对试验结果进行分析,验证了最佳小波滤波方法的先进性。

小波滤波方法在光纤陀螺惯导系统初始对准中的应用

光纤陀螺捷联惯导系统初始对准的精度直接影响到系统的导航精度,而光纤陀螺的随机漂移则是影响系统初始对准精度的重要因素.对小波分析的理论进行深入的研究,将多种小波滤波方法应用于光纤陀螺随机漂移数据的处理中,并对小波滤波结果进行对比,选定出在工程应用中最佳的小波滤波方法,应用Allan方差分析对该方法进行性能评估,并将此小波滤波方法应用于初始对准试验中,对试验结果进行分析,验证了最佳小波滤波方法的先进性,具有较高的工程意义.

ARMA模型在光纤陀螺惯导系统寻北中的应用

在光纤陀螺捷联惯导系统寻北过程中,光纤陀螺的随机漂移是影响其精度的重要因素。论文提出了一种建立三阶自回归模型AR(3)方法,实现了高精度FOG捷联惯导系统静态输出信号的在线建模,并采用强跟踪卡尔曼滤波技术进行误差的实时滤波。寻北试验结果表明,寻北精度有了明显的提高,从而验证了方法的可行性,具有工程实用性。

跨文化交际视域下的民歌传播——山西民歌在对外汉语教学中的应用

民歌蕴含着丰富的文化底蕴,反映出不同时代、不同地域人们的喜怒哀乐和风土人情,折射出特定历史时期和环境下的文化现象。在国际学生汉语言教学体系中引入民歌不仅可以调动学生的学习兴趣,提高学生语言能力,传播中国民歌的魅力,有利于弘扬中国文化,增进学生对中国文化的理解,培养学生的跨文化交际能力。

现代传媒技术对音乐艺术发展的影响

现代传媒技术赋予音乐艺术以时代特色,并对音乐艺术的创作、传播、欣赏等方面产生了重要影响:现代传媒技术的不断发展扩大了音乐的社会影响,传媒技术的现代性使音乐更富有时代特色,现代传媒技术的更新推动了音乐创作的个性化和自由化,现代传媒技术的传播改变了人们的音乐欣赏习惯。

山西省高校应用型音乐人才培养模式的创新——以山西大学商务学院为例

当前,山西省各高校的音乐专业为了适应社会对应用型人才的需求,纷纷提出应用型音乐人才的培养模式,但是从目前的现状来看,却存在对应用型音乐专业人才培养目标的定位不明确、培养的课程体系不够合理、缺乏特定的职业指向性和评估上出现价值观的偏离等问题。为了能够更好地构建应用型音乐专业人才培养模式,山西大学商务学院"山西省高校应用型音乐人才培养模式的研究与实践"课题组,在对山西省应用型人才的培养模式进行了系统研究的基础上,提出构建新的培养模式的一些设想。而且,部分研究成果已经在山西大学商务学院音乐系人才培养方案中有所体现,并收到了良好的效果。

合唱教学对大学生美育作用的研究

通过对大学生进行合唱训练,考察了合唱对大学生美育教育的影响作用,研究结果表明,合唱训练可以提高大学生对歌曲给予演唱者的审美认知,增强大学生集体主义精神和归属感,体现出演唱者在团队中的个人价值,大学生对合唱活动的开展给予了较高的评价。不同类别团队和不同参与态度的学生在上述几方面认知有所不同。

独立学院应用型音乐人才培养模式在教学中的实践——以山西大学商务学院为例

独立学院由于办学机制、办学目标等与普通高校存在较大差异,所以,在培养人才方面也应该有所区别,但从目前的教学实践来看,多数独立学院的教学模式仍然是对普通高校教学模式的复制。鉴于此,山西大学商务学院《山西省高校应用型音乐人才培养模式的研究与实践》课题组经过近一年的教学实践探索,在确定了应用型人才培养依据的基础上,通过加强音乐专业学生的教学能力、加强音乐专业学生的组织策划能力和加大器乐与声乐的实用性教学等手段,进行了教学实践探索,希望能对新的应用型音乐人才培养模式的建构起理论上的指导作用。

乡村音乐教育关键在教师

音乐师资的缺乏,是我国普遍存在的问题,农村更为严重,就山西省而言,农村受过系统专业学习和进修的音乐教师寥寥无几。由于音乐教师的缺乏,造成农村音乐教育发展缓慢和停滞不前。尤其是离县城较远的农村学校的音乐教育,几乎是一片空白,就算开设“音乐课”的学校也不过是由语、数等科教师兼任,偶尔教几首孩子们连歌词都搞不懂的流行歌曲而已。所以,能对广大贫困落后的农村孩子,从小进行一些良好的、系统的音乐教育,使他们受到美的滋润和熏陶,成为学生盼望已久、教育工作者极为关切的问题。

中国文化视角下美声唱法的认同与接受

由于文化的不同所造成的对美声的接受障碍一直是美声不能广泛为国民所接受的一个重要原因,本文在对美声唱法的文化内涵的分析的基础上,从中国文化的视角下对中国人在认同美声唱法过程中的一些主要障碍,同时,从文化、演唱、语言等方面提出了接受美声唱法的一些建议,希望能够起到认识上的统一。

虚与实·形与神·技与艺——探析中国传统歌唱艺术中的对立与统一

中国的传统歌唱艺术植根于深厚的文化土壤里,在五千年的滋养中留下了无数美不胜收的艺术瑰宝。中国的歌唱艺术从原始社会的劳动中走来,经过不断的艺术提炼,形成了不同民族、地域、社会阶层所喜爱的各种歌唱体例和形式。无论歌唱的分支如何发散,其根基始终与中华民族传统艺术审美交相辉映,与儒家哲学的思辨理念不谋而合。在对于传统歌唱艺术的审美提炼中,我们发现最为重要的美学对应关系在于虚实、形神和技艺之间,它们的对立和统一始终引导着传统歌唱艺术朝着固定的文化理想跃进,并在相互的摩擦中不断激发出富有创造力的火花。为此,我们必须将这三对矛盾体提炼出来,以审美的视角进行尽可能深刻的研究和思考。

基于深度学习的无人机图像语义分割算法研究

已有关于无人机视觉的图像语义分割算法多数是对遥感图像进行分割,无法表现地面细节信息,导致无人机在低空飞行任务中的实时自主环境感知存在障碍。针对该问题,提出一种低空无人机实时图像语义分割方法。设计一种新型的超网络体系结构,在编码器的最后一层加入一个上下文头权重生成模块,在编码器编码结束前生成解码器中每个块的权重,以减少预测时网络的参数量和计算量,达到实时分割的效果。在解码器中,利用局部连接层机制设计一种动态分片卷积算法,在面对跨越多个分片的大型分割对象时充分考虑上下文语义信息,使解码器中每个卷积核的权重随输入特征图的空间位置而变化,同时利用动态权重针对性地分割不同物体,最大程度地提高网络的自适应性。在低空无人机视觉图像数据集上的实验结果表明,该方法对于建筑、道路、静态车等类别图像的平均交并比为66.3%,预测速度达到37.9帧/s,与MSD、ABCNet算法相比,其分割精度分别提升9.3和2.5个百分点。

高校音乐教学中的合作与创新研究

在高校音乐教学中不断引入合作和创新的观念,不但能提升音乐教学的质量,还能完善音乐教学进程。创新是音乐教学发展与进步的动力,唯有在教学过程中持续进行创新,才可保障音乐教学的活力。而合作则是大学生应掌握的一项必备技能,目前社会的发展与进步需要人和人之间相互合作以实现共赢,这也是培养大学生的团队意识以及综合素养的关键要求。本文阐述了音乐教学中合作与创新的重要性,分析了音乐教学中存在的问题,并提出高校音乐教学中合作与创新的路径,以供参考。

利用主成分分析的模态参数识别

针对运行模态分析和独立成分分析技术不完善、可能会识别出虚假模态等缺点,提出一种新的利用主成分分析进行模态参数识别的方法。基本思想是找出模态振型与线性混叠矩阵之间及各阶模态响应与主成分之间的对应关系,并将模态参数识别问题转化为结构响应数据的主成分分解问题。不同状态下梁的仿真结果表明,仅以系统结构的时域响应数据为对象,利用含观测噪声基于主元抽取的主成分分析算法,就可以识别响应中占主要贡献的各阶模态振型和固有频率,且适用于不同边界条件、载荷类型及加载位置,对高斯测量噪声也不敏感,可应用于独立模态控制方法中被控系统的辨识与建模、最优控制点选择、作动器安装位置和控制频率确定以及减振效果预估。

重视声乐教学 中的大脑意识活动

歌唱技能的掌握,要在声乐训练中不断摸索体会,逐步得到理解和感受,才能自如地运用。歌唱的乐器是歌喉,正确地发声、清晰地吐字、富有明暗变化的音色、抑扬顿挫地音调、真切动人的感情表达、以至各种细微末节的变化处理,都必须受大脑而产生的各种心理活动的直接约束。在声乐教学中,人们普遍重视的、往往只是歌唱的各种技能技巧, 而容易忽略另一个问题,那就是心理因素对演唱和训练所起到的作用和影响。很多学生由于心理因素不好,常在歌唱时会有不良反应,只要音乐一起,心中就感到害怕,不敢唱。