基于双重注意力残差模块的低照度图像增强

低照度图像增强(Low Light Image Enhancement,LLIE)是将光照不足条件下获取的图像恢复成正常曝光的图像,基于深度学习的LLIE算法常用堆叠卷积或上/下采样的方式设计,这样缺少相关语义信息的指导,导致增强后的图像存在噪声增多、色彩失真、细节丢失等问题。为此,本文提出一种基于双重注意力残差模块的LLIE算法。该算法提出融合双重注意力单元的残差模块(Dual Attention Residual Block,DA-ResBlock),在通道域和空间域提供的语义信息引导下,通过多级串联的DA-ResBlock对有效特征进行稳定提取,并且使用跳跃链接与卷积神经网络来恢复图像细节信息。此外,使用复合损失函数对增强任务进行约束。最后,在2个真实图像的公共数据集上与近几年主流算法进行对比。实验结果表明,本文算法在主观视觉上在有效提高图像亮度的同时,更好地抑制了噪声、恢复了图像色彩与细节纹理,客观评价上在PSNR、SSIM、LPIPS这3个指标上均优于所对比的主流算法。

基于地区协同发展的高校软件人才培养现实问题与改进策略--以成渝地区为例

软件产业是经济高质量发展的重要支撑和核心驱动力,软件人才是软件产业发展的关键因素。建立适应地区协同发展的软件人才培养体系,培养满足产业发展需求的软件人才是当前地区高校人才培养的现实问题。该文以成渝地区为例,对建立特色化示范性软件学院的13所高校所依托的软件工程和计算机科学与技术专业的人才培养方案进行研究。研究表明,地区高校软件人才培养存在目标趋同化,专业特色不明显;毕业要求指标不明,缺乏课程支撑矩阵;校企合作行业覆盖全,合作特色不明;课程设置不尽合理,专业课程特色不足等问题。基于此,该文提出重构专业培养方案,凝练专业特色;深化校企合作,突显人才培养特色;以特色人才能力培养为核心,强化能力阶段性培养;建立创新能力培养模式,提高工程实践能力;构建递进式能力培养模型,培养特色人才系统能力;精细化人才培养模式,递进式培养特色人才六个方面的改进策略,提高软件人才培养质量,推动地区协同发展,为地区高校软件人才的培养起到示范作用。

有氧运动上调硫氧还蛋白系统抑制衰老大鼠心肌细胞凋亡

背景:研究表明,心肌细胞凋亡与心脏功能减退及心脏衰老过程密切相关,适宜的运动可以改变心力衰竭患者的心泵功能以及减轻衰老引起的心肌细胞凋亡、肥大和纤维化损伤。目的:探究长期有氧运动对衰老大鼠心肌细胞凋亡及硫氧还蛋白系统的影响。方法:选取雄性SD大鼠36只,按照鼠龄分为青年组(3月龄)、中年组(9月龄)、老年组(18月龄),每组12只;每组又分为安静、运动2个亚组,每组6只,安静组常规饲养,运动组进行有氧运动训练(45 min/d,5 d/周,训练10周)。末次训练后24 h,采用ELISA法检测大鼠血清肌钙蛋白Ⅰ和血清肌酸激酶同工酶MB水平,TUNEL染色检测心肌细胞凋亡,Western Blot检测大鼠心肌组织中Bax、Bcl-2、Caspase 3、硫氧还蛋白1、硫氧还蛋白2、硫氧还蛋白还原酶1、硫氧还蛋白还原酶2、硫氧还蛋白相互作用蛋白、凋亡信号调节激酶1、P38丝裂原活化激酶的蛋白表达。结果与结论:(1)老年安静组大鼠血清肌钙蛋白Ⅰ和肌酸激酶同工酶MB水平高于青年安静组、中年安静组、老年运动组(P <0.01),老年运动组大鼠血清肌钙蛋白Ⅰ和肌酸激酶同工酶MB水平高于青年运动组、中年运动组(P <0.01);(2)无论是安静状态还是运动训练后,随着鼠龄的增加,大鼠凋亡心肌细胞数量及Bax、Caspase 3蛋白表达逐渐升高,Bcl-2蛋白表达逐渐降低;与同龄段安静组相比,运动组大鼠凋亡心肌细胞数量及Bax、Caspase 3蛋白表达均不同程度降低,Bcl-2蛋白表达均不同程度升高;(3)老年安静组大鼠心肌硫氧还蛋白1、硫氧还蛋白2、硫氧还蛋白还原酶1、硫氧还蛋白还原酶2蛋白表达低于青年安静组、中年安静组、老年运动组(P <0.05,P <0.01);老年运动组大鼠心肌硫氧还蛋白1、硫氧还蛋白2、硫氧还蛋白还原酶2蛋白表达低于青年运动组(P <0.05,P <0.01),硫氧还蛋白还原酶1、硫氧还蛋白还原酶2蛋白表达低于中年运动组(P <0.01);(4)老年安静组大鼠心肌硫氧还蛋白相互作用蛋白、凋亡信号调节激酶1、P38丝裂原活化激酶蛋白表达高于青年安静组、中年安静组、老年运动组(P <0.01),老年运动组大鼠心肌硫氧还蛋白相互作用蛋白、凋亡信号调节激酶1、P38丝裂原活化激酶蛋白表达高于青年运动组、中年运动组(P <0.01);(5)结果表明,有氧运动可能通过下调硫氧还蛋白相互作用蛋白表达来增强硫氧还蛋白的表达,下调凋亡信号调节激酶1及P38丝裂原活化激酶蛋白的表达,从而减轻衰老大鼠心肌细胞的凋亡。

高透光性甜菜碱型明胶水凝胶的制备与表征

甲基丙烯酰化明胶(gelatin methacryloyl,GelMA)水凝胶透光性、抗蛋白吸附能力较弱,限制了其在人工角膜的应用。基于GelMA水凝胶,引入具抗生物吸附能力及生物相容性的磺基甜菜碱甲基丙烯酸酯(Methacryloxyethyl sulfobetaine,SBMA),构建系列比例的复合两性离子水凝胶GelMA-SBMA体系,讨论单体配比对水凝胶理化性能、生物学性能的影响,并进行体外细胞实验,讨论复合水凝胶对细胞生长、增殖的影响。结果表明,GelMA∶SBMA为5∶1的复合水凝胶在700 nm波长下透光率可达94%,与纤维蛋白的接触角保持在90°以上,体现出抗蛋白吸附能力。细胞实验表明,SBMA的引入有助于细胞生长、增殖,体现出良好的生物相容性。

结合注意力机制的HRNet图像语义分割算法

目前主流的语义分割算法中依然存在小尺寸目标丢失、分割不精确等问题,针对这些问题本文基于HRNet网络模型进行改进,融入注意力机制生成更有效的特征图,对于原模型中低分辨率图像直接向高分辨率图像融合而产生的特征图细节不足的问题,提出多级上采样机制,让不同分辨率图像之间的融合方式更平滑从而得到更好的融合效果,同时使用深度可分离卷积减少模型的参数。本文模型全程保持了图像较高的分辨率,保留了特征图的空间信息,提升了对小尺寸目标的分割效果。在PASCAL VOC2012增强版数据集上的mIoU值达到80.87%,和原模型相比,精度提升了1.54个百分点。

拉莫三嗪联合小剂量丙戊酸钠治疗初诊癫痫的效果及对脑电图指标的影响

目的探究拉莫三嗪联合小剂量丙戊酸钠治疗初诊癫痫的效果及对脑电图指标的影响。方法选取2020年4月至2022年4月收治的100例初诊癫痫患者为研究对象,按照随机数字表法将其分为对照组与观察组,各50例。对照组采用小剂量丙戊酸钠治疗,观察组在对照组基础上增加拉莫三嗪治疗。比较两组的癫痫发作频率、发作持续时间、脑电图指标、神经功能及认知功能。结果治疗后,观察组的癫痫发作频率低于对照组,发作持续时间短于对照组(P<0.05)。治疗后,观察组的δ波、痫样放电、累及导联数低于对照组,θ波高于对照组(P<0.05)。治疗后,观察组的神经元特异性烯醇化酶(NSE)、髓鞘碱性蛋白(MBP)水平低于对照组,简易智力状况检查法(MMSE)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分高于对照组(P<0.05)。结论拉莫三嗪联合小剂量丙戊酸钠治疗初诊癫痫效果明显,不仅能够改善脑电图指标,还能降低神经细胞受损程度,促进患者认知功能恢复。

FPN-MSTCN模型在学生专注度评价中的应用

为了提高智慧教育场景下的学生专注度评价准确率,针对小样本类别难以识别的问题,提出一种FPN-MSTCN模型进行专注度评价,该模型通过改进的FPN网络对单帧人脸进行多尺度的特征提取,解决了在图像中人脸特征无法完整提取的问题。然后,通过融合了SimGNN模块的MSTCN网络对图像序列进行分类,并通过SimGNN模块解决了图像标签与视频标签不一致的问题。采用DAiSEE和EmotiW数据集进行实验。由于DAiSEE和EmotiW数据集的分布严重不均衡,使用代价敏感损失函数作为该模型的损失函数,解决了过拟合问题,测试集准确率分别提高了3.8%和3.1%。

改进的模糊神经网络学习规则研究

在S Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊反向传播算法基础上,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经元模型的研究,对含有一个隐含层的单输出模糊神经网络,提出了依赖于各模糊神经元输出的调整模糊权值的网络学习算法,该算法具有直观和可操作性强的特点.并以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真,仿真结果表明网络学习效果较好.

后验概率加权的模糊隶属度函数

模糊支持向量机(FSVM)中的模糊隶属度函数确定一直是一个难点问题。针对支持向量分类机对噪声数据或孤立点非常敏感的问题,受贝叶斯决策理论的启发,结合样本密度特性,研究样本点相对于同类和异类的关系,对各样本点分布的紧密程度给出了描述,构造了样本点的后验概率与样本密度的加权方法,提出了一种新的加权模糊隶属度函数构造。该方法避免了对噪声数据和孤立点的检测。通过建立基于提出模糊隶属函数的FSVM进行仿真,实验表明,提出的模糊隶属度函数构造的后验概率加权方法的有效性。

模糊反向传播算法及其收敛性

针对S.Stoeva提出的基于相同样本及网络输出的模糊神经网络模型,通过对基于极大-极小模糊算子的模糊神经网络模型的研究,证明了其与S.Stoeva提出的网络模型的等价性.在此基础上提出了依赖于模糊逻辑神经元输出的调整模糊权值的模糊反向传播学习算法,并进一步研究了其收敛性.最后以汽轮发电机组的状态监测为例进行仿真分析.结果表明:在网络输入神经元满足样本输出介于样本输入的极大与极小之间时,所提出的模糊反向传播学习算法是收敛的.

基于大训练样本集的ε-SVR改进算法研究

在改进算法的研究中,从大训练样本集中进行样本抽样是构建大样本支持向量回归机的重要手段。根据ε-SVR支持向量分布的特有属性和支持向量逐步回归机算法求解ε-SVR的缺陷,为改善训练时间,优化收敛性,从大训练样本集中抽取的小样本集的ε-SVR超平面出发,通过计算大训练样本集样本点距近似超平面距离d,剔除大训练样本集中在ε≤d≤dmax外的训练样本点,逐步搜索SVs,建立大训练样本集ε-SVR。提出了构建大训练样本集ε-SVR的逐步搜索算法,理论分析和仿真实验验证了搜索算法的收敛性和有效性。

进食螃蟹致过敏性休克1例

1病例资料 患者,男,60岁,进食螃蟹约400g,约20min后感全身皮肤瘙痒,未在意,约1h后头晕、恶心,伴胸闷、心慌、咽喉部紧束感、大汗,急来我部就诊。病后无呕吐、腹痛、腹泻。既往多次进食螃蟹后出现皮肤瘙痒,每次自服马来酸氯苯那敏片可缓解。否认酒精及药物过敏史,否认外伤、心肺及消化性溃疡等病史。查体：体温35.8℃,脉搏120次/min,呼吸22次/min,血压70/40mmHg（1mmHg=0.133kPa）。

模拟退火算法

本文介绍了Metropolis准则，给出模拟退火算法的算法步骤以及收敛性定理．最后，给出了模拟退火算法运用的数值例子．

基于后验概率加权的模糊支持向量机

针对支持向量机对训练样本内的噪音和孤立点特别敏感、极大地影响了支持向量机分类性能的弱点,提出了一种基于后验概率的加权模糊支持向量机.在模糊支持向量机中引入样本后验概率加权系数后,得到的样本点的隶属度在减弱噪音及孤立点对支持向量机分类的影响的同时,不影响支持向量对分类超平面的作用.实验结果证明,在抗击孤立点和噪音点的干扰方面,该法取得了很好的效果,提高了支持向量机分类的泛化能力和应用范围.

解析信息技术在高校体育教学中的具体应用

随着信息技术的发展,在高校体育教学过程中得到了一定的应用。通过分析信息技术对高校体育教学的意义,强调信息技术在高校体育教学过程中的重要性。分析高校体育教学中信息技术应用的方法与途径,充分结合高校体育教学与信息技术,确保其可以为高校体育教学提供更好的服务。

陕西省普通高校开展拓展训练对大学生心理素质的影响研究——以宝鸡文理学院为例

拓展训练源于二次世界大战时的英国20世纪40年代中期,是欧洲为适应二战的需要成立的训练模式,是一种现代人和现代组织全新的学习方法和训练方式。本研究从促进学生身心全面发展、提高学生综合素质的角度出发,针对大学生在校期间反映出的各种心理问题,研究在高校体育教学中引入拓展训练是否可以作为学校体育的有益补充以及其对提高大学生心理素质的影响,并进一步探讨了其实现过程。以期为今后拓展训练课在高校的普遍开展与普及提供理论支持,使拓展训练项目在高校更好地推广开来。

大学体育课堂现状及学生学习主观能动性的培养分析

大学体育课教学是大学教育的重要组成部分,我国大学教育教学改革已经渗透到各学科的各个环节中,体育课的教学必须在作课堂内容设置,教学方法上有创新,才能提高教育质量。

基于体育教学设计理念的网络学习平台设计与实现

随着科技的发展,网络技术逐渐运用到教学当中,因而构建一个完善科学的网络学习平台是体育教学基础性的工作,也是重要的工作。本文基于体育教学设计,就当前网络学习平台设计的不足进行阐述,并对网路学习平台设计的指导思想及平台实现的关键技术进行了分析。

数据分析多媒体教学对高等体育院校田径教学质量的影响

随着教育现代化进程的深入,教育教学改革在各学科领域已经取得了很大成功,尤其是以多媒体技术在教学上的广泛应用,使传统的教学手段发生了很大程度的变革。多媒体技术的介入,其灵活的教学方式,集声音、视频、图解结合一体的优点,恰恰可以弥补传统田径教学的缺点,本文简要论述了对高等体育院校中田径教学质量影响的因素,并提出相应的改革措施,目的在于进一步提高教学质量,促进学生完善自身发展。

主动模糊规则的触发执行模型

随着计算机技术的发展和应用领域的不断扩大,对传统数据库技术的应用提出了更高的要求.主动模糊数据库就是改造和扩充传统数据模型以适应新的应用要求而发展起来的先进数据库技术[1].它能提供自动、适时的反应,即能够自动监视各种模糊事件和评价相应的模糊条件,并调度相关任务使其满足主动服务的功能.