基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测

为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮。实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7%、5.9%,均高于96%,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求。

高频经颅磁刺激联合康复训练对脑卒中后吞咽障碍患者表面肌电图的影响

目的探讨高频经颅磁刺激(TMS)联合康复训练对脑卒中后吞咽障碍患者表面肌电图(sEMG)的影响。方法选取南京医科大学附属淮安第一医院神经内科2022年1月~2023年1月收治的脑卒中后吞咽障碍患者100例,采用随机数表法分为观察组和对照组,各50例。对照组给予常规吞咽康复训练,观察组在对照组基础上联合高频TMS治疗。比较两组患者临床疗效;评估两组患者洼田饮水试验等级以及标准吞咽功能评定量表(SSA)和吞咽障碍严重度评估量表(DOSS)评分;检测两组患者舌骨上、下肌群最大波幅值及吞咽时程;评估两组患者吞咽生存质量问卷(SWAL-QOL)评分。结果观察组总有效率96.00%显著高于对照组82.00%,差异有统计学意义(χ2=5.005,P<0.05);治疗后,两组患者洼水试验评估等级改善显著优于治疗前,且观察组改善显著优于对照组,差异有统计学意义(Z=4.157,P<0.05)。治疗后,两组患者SSA评分低于治疗前,DOSS评分高于治疗前,且观察组SSA评分低于对照组,DOSS评分高于对照组[(23.15±3.51)分vs.(28.21±4.59)分、(6.11±0.78)分vs.(5.16±0.89)分],差异有统计学意义(t=6.192、5.676,P<0.05)。治疗后,两组患者舌骨上、下肌群最大波幅值均显著高于治疗前,吞咽时程短于治疗前,且观察组治疗后舌骨上、下肌群最大波幅值均显著高于对照组,吞咽时程短于对照组[(752.46±94.56)μg vs.(605.45±65.48)μg、(732.12±82.15)μg vs.(594.56±55.89)μg、(1.83±0.42)s vs.(2.15±0.62)s、(1.87±0.41)s vs.(2.32±0.54)s],差异有统计学意义(t=9.038、9.790、3.022、4.693,P<0.05);两组治疗后SWAL-QOL评分显著高于治疗前,且观察组显著高于对照组[(185.45±14.41)分vs.(164.45±15.21)分],差异有统计学意义(t=26.258,P<0.05)。结论高频振幅值增加可促进脑卒中后吞咽障碍患者大脑神经元兴奋性增加,致使其引起更多神经元发放行动电位,促进神经元之间的连接和信息传递,不仅可有效改善患者临床症状以及吞咽功能,还能改善其舌骨上、下肌群最大波幅值、吞咽时程以及生活质量。

基于生成对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型

民航轨迹数据存在采样时间不均匀、空间维度量纲不一致的问题,并且现有轨迹预测方法主要面向行人、车辆等地面交通轨迹,适用于三维空间中的民航轨迹预测方法较少。针对上述问题,提出一种基于生成式对抗网络的三维空间民航轨迹预测模型。该模型对民航轨迹数据重采样以统一采样间隔,消除不同量纲影响;使用数据中的时序特征和不同目标之间的交互信息生成预测轨迹。实验表明,与传统轨迹预测方法相比,该模型在ADE指标上降低了29%以上,验证了模型在三维空间民航轨迹预测中的有效性。

他汀类药物不良反应的临床分析

目的通过分析他汀类药物不良反应报告,为合理使用他汀类药物及不良反应预防提供依据。方法收集从2011-2021年某医院的他汀类药物不良反应报告,依据帕累托分类原则,统计他汀类药物不良反应的类型以及患者的基本情况,分析可能的影响因素以及结局等。结果共收集147例他汀类药物的不良反应报告,他汀类药物不良反应发生人群中55岁以上患者占73.47%;不同年龄合并用药数量:65岁以上为14.29±3.77种,55~65岁为10.50±2.31种;报告中肝损伤占比最高(70.07%),其他还有肌肉、皮肤和神经系统等方面的不良反应;不良反应发生的中位时间为4d;引起不良反应的主要药物为阿托伐他汀40mg·d^(-1)、阿托伐他汀20mg·d^(-1)以及瑞舒伐他汀10mg·d^(-1);多数患者持续时间在9d以内(72.79%);63例患者痊愈(42.86%),71例患者好转(48.30%)。结论使用他汀类药物时,对于55岁以上人群,应尽量精简药物使用种类,避免增加剂量的强化降脂方案,使用4d左右时应注意监测肝功能指标以及其他不良反应,如有发生应及时停药治疗,多数可好转或痊愈。

基于氮化镓的反激同步整流DC/DC变换器设计

给出了一种适合低轨商用航天的中小功率DC/DC变换器的设计方法。该方法采用了反激同步整流拓扑和表贴器件,可以覆盖常见的航天用中小功率单路及多路输出DC/DC变换器需求,具备低成本、高性能、高可靠、可批量化生产的优点。为了进一步提高转换效率和功率密度,还应用了氮化镓GaN(gallium nitride)功率开关。并且对不同工作条件下拓扑中主要功率器件的损耗进行了计算和对比分析。最后,以一款宽输入电压范围(23~47 V),输出5 V@30 W的电源变换器为例对所提方法进行了验证。

基于Mediapipe的手部姿态数据集制作方法

传统的手势姿态检测方法存在着数据量大、无效特征多、标注数据需求高等缺陷,由于个体差异和定制化需求,需要识别的手部动作不尽相同。此外,某些特殊场景下,基于公开数据集制作的模型并不能准确判断手部姿态。谷歌发布的Mediapipe手部检测模型通过已训练成熟的手部关键点检测算法,可以直接获取手部关键点信息。因此,提出了一种基于Mediapipe模型的便捷的训练集收集程序,能够使用该数据集训练固定场景下的实时手势姿态检测算法。这种方法不仅提高了准确率,还减少了数据量和训练时间,从而提高了算法的效率和可靠性。同时建立了10分类手势数字数据集,通过多层感知机进行机器学习,在识别率和灵敏度上取得了较好的成果,正确率达93.38%.

巴西M油田白垩系湖相碳酸盐岩沉积相类型及分布

基于岩心沉积构造、古生物及其组合,结合测井相、地震相分析,对巴西桑托斯盆地M油田下白垩统的沉积环境与沉积相进行了深入研究,提出一种新的沉积微相分类方案。研究表明:研究区下白垩统Ⅰ组主体为淡水开阔湖泊滨浅湖沉积,发育介壳滩、颗粒滩、滩间洼地、浅湖灰泥、滩缘、滑塌扇等沉积微相,局部为咸水丘滩型等湖泊滨浅湖沉积;B组为咸水丘滩型滨浅湖沉积,发育藻丘、颗粒滩、丘缘、滩缘、丘间洼地、藻灰坪等沉积微相。自下而上,湖盆水体逐渐变浅,呈现从Ⅰ组以介壳滩-颗粒滩为主转变为B组以藻丘-颗粒滩为主的沉积格局。研究区湖相碳酸盐岩形成主要受控于古地貌、湖平面变化及水体介质的变化。构造沉降和湖平面变化控制可容空间,水体介质的变化控制生物类型,进而控制沉积微相类型,为沉积主要控制因素。藻丘及介壳滩等高能相带主要发育于古隆起部位,沉积厚度大,分布范围广,呈近南北向和北东-南西向展布;研究区东部迎风一侧发育颗粒滩,规模相对较小;丘间、滩间、浅湖灰泥等低能相带则主要发育于低洼部位。

苏云金杆菌微型颗粒剂对玉米鳞翅目害虫的防治效果

包括草地贪夜蛾、亚洲玉米螟、棉铃虫在内的鳞翅目害虫是安徽省夏玉米生产上发生最重、为害最大的一类虫害,为探索其高效绿色的防控技术,分别于心叶初期和心叶末期,施用两种苏云金杆菌G033A和PS3微型颗粒剂,研究其对玉米鳞翅目害虫防治效果、心叶保护效果及产量影响。结果表明:心叶初期以人工撒施方式,按300、450、600 g/667 m~2剂量施药后7 d,G033A微型颗粒剂对害虫的防效分别为71.62%、77.18%和81.54%,PS3微型颗粒剂的防效分别为75.00%、83.73%和86.91%;G033A微型颗粒剂对玉米心叶保护效果分别为59.42%、68.86%和71.72%,PS3微型颗粒剂分别为65.08%、72.64%和75.50%,持效期均可达14 d。心叶末期以无人机撒施方式,按照1、1.5、2 kg/667 m~2剂量施药后7 d,G033A微型颗粒剂对害虫的防效分别为76.90%、81.22%和86.02%,PS3微型颗粒剂分别为81.71%、84.89%和89.20%,药后14d防效均开始下降;挽回产量损失率G033A微型颗粒剂分别为5.17%、7.07%和9.09%,PS3微型颗粒剂分别为5.56%、7.47%和9.57%。相对于可湿性粉剂,微型颗粒剂产品持效期更长、防治效果更好;相同剂量处理下,药后7、14 d,PS3微型颗粒剂防效均高于G033A微型颗粒剂。G033A和PS3微型颗粒剂防治玉米鳞翅目害虫较好,可有效挽回产量损失,人工撒施推荐剂量均为300~600 g/667 m~2、无人机撒施推荐剂量均为1~2 kg/667 m~2。

下肢动脉硬化闭塞症患者经皮穿刺血管成形术后12个月内再狭窄风险预测模型建立

目的构建下肢动脉硬化闭塞症(arteriosclerosis obliterans,ASO)患者经皮血管成形术(percutaneous transluminal angioplasty,PTA)后再狭窄风险个体化预测模型并验证。方法本研究采用病例对照设计方案,筛选2020年2-5月137例重庆医科大学附属第一医院血管外科因治疗ASO行PTA治疗的患者的临床数据,以7∶3的比例随机分组为训练集(n=97)和验证集(n=40),将术后12个月内发生再狭窄作为研究终点,基于训练集使用单因素和多因素Cox回归筛选出术后12个月内发生再狭窄的独立影响因素,再使用其回归系数建立预测模型并绘制列线图。利用训练集和验证集数据分别对模型进行内、外部验证,采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)以及校准图对模型的识别度进行评价,同时建立决策曲线图评价使用模型对患者治疗的获益程度。结果术中使用血管腔内超声(intravascular ultrasound,IVUS)指导、病变类型、术前剩余流出道、病变长度以及术中治疗方式是ASO患者PTA后再狭窄的独立预测因素(P<0.05)并将其引入模型中。列线图模型内部验证的AUC为0.84(95%CI:0.75~0.92),特异性和灵敏度分别为0.797和0.737,使用验证集外部验证的AUC为0.86(95%CI:0.74~0.98),特异性和灵敏度分别为0.963和0.615。在两组队列中的校准曲线显示列线图预测值和实际观察值一致。决策曲线显示使用该模型患者净获益将显著增高。结论本列线图预测模型可较好预测ASO患者PTA后12个月内通畅率,并且为这一特定群体开发并验证了个体化的风险预测模型。

基于边界框标注的弱监督显著性目标检测算法

针对以往的弱监督显著性目标检测算法存在的显著目标定位不准确问题,提出一种基于边界框标注的弱监督显著目标检测算法。所提算法利用图像中所有目标的最小外接矩形框,即边界框,作为监督信息。首先基于边界框标注和GrabCut算法生成初始显著图;然后在此基础上设计了一个缺失修正模块,以得到优化后的显著图;最后结合传统方法和深度学习方法各自的优势,将优化后的显著图作为伪真值,通过神经网络学习一个显著性目标检测模型。在4个公开数据集上与6种无监督、4种弱监督的显著性检测算法进行比较的实验结果显示,所提算法在所有数据集上的最大F度量值(Max-F)和平均绝对误差(MAE)均明显优于对比算法:与同样基于边界框标注的弱监督方法SBB(Saliency Bounding Boxes)相比,所提算法的标注方法更简单,在ECSSD、DUTS-TE、HKU-IS、DUT-OMRON等4个数据集上进行实验,Max-F分别提高了1.82%、4.00%、1.27%和5.33%,MAE分别降低了13.89%、15.07%、8.77%和13.33%。可见,所提算法是一种具有良好检测性能的弱监督显著目标检测算法。

食品3D打印中的食品材料特性与应用研究进展

食品材料是食品3D打印的关键因素。文章总结了目前在食品3D打印中常用食品材料(蛋白质、淀粉、水凝胶、脂肪)的特点,分析了不同材料组合对成形性能的影响,对不易打印材料如何提高印刷效果给予了一定的建议,指出了目前食品3D打印中食品材料发展面临的技术瓶颈,并对未来食品3D打印技术的发展趋势进行了展望。

基于数据增广的小样本材料属性预测

如何提升数据可用性是机器学习应用在材料属性预测任务中的一大挑战。对此,提出了一种基于数据增广的小样本材料属性预测方法。针对公开发布的Matbench屈服强度属性预测任务,仅使用312个数据样本,应用全连接神经网络对属性进行预测。首先,去除降低模型性能的元素,提高数据质量;然后,使用线性插值扩充数据集;最后,对神经网络进行建模和训练,预测屈服强度属性。相比于最优基线模型MODNet,该方法的平均绝对误差降低了4.97%。

基于DCNN和GLU的武器领域实体关系抽取方法

武器领域的非结构化文本数据通常十分复杂,单句内可能存在“一武器与多个武器相关联”或“两武器之间存在多种关系”等情况,为此提出基于膨胀卷积神经网络和门控线性单元的实体关系抽取方法以处理该类型数据中存在的关系重叠问题。该方法将拼接了词向量和位置向量的句子编码向量传入带有门控机制的膨胀卷积神经网络模型,引入可以快速抽取句内命名实体特征信息的自注意力机制,通过分层次的序列标注方式识别出句中全部实体以及每个主实体对应的所有关系和客实体,进而生成武器领域实体关系三元组。实验结果显示,该方法在自行标注的武器领域数据集上的F1值达81.1%,具备一定的实体关系抽取能力,在不同重叠类型下的F1值均高于78%,能够解决非结构化数据的关系重叠问题,同时在公开数据集NYT上也有良好的表现。

面向工业现场的矩形工件定位算法

为了提高工业现场矩形工件的定位效率,提出了一种基于多边形近似的矩形检测算法,将矩形检测分为粗定位和精定位两步。在粗定位阶段,利用多边形近似算法剔除掉多余轮廓,筛选出矩形,获取矩形4个角的粗定位坐标;在精定位阶段,利用亚像素技术对矩形的4个角进行精确定位,计算出其亚像素坐标。实验结果表明:所提算法的平均检测误差为0.55像素,检测效率分别是基于Harris方法和Hough变换方法的10.7倍和7.9倍。该算法满足工业应用中的快速、高精度要求,具有一定的实用意义。

无人机小目标检测综述

在无人机技术的驱动下,无人机小目标检测成为当前计算机视觉领域的一个热点和难点。为理清当前无人机小目标检测的发展现状,首先介绍了两种小目标的定义形式,并分析总结出目前无人机小目标检测所面临的难点。之后总结当前常用的无人机小目标检测方法,并在每一个方法后面总结分析了其优缺点。接着总结了每种方法在其论文所实验的数据集上的表现结果。然后对部分常用无人机目标数据集进行了介绍。最后总结了全文并提出了未来能够提升无人机小目标检测性能的研究方向。

大断面蚀变岩圆形引水隧洞施工期稳定性研究

四川甘孜硬梁包水电站引水隧洞开挖断面半径最大达7.82 m,采用超前小导管预支护下的多台阶分层开挖方法。采用FLAC3D数值分析软件对过沟浅埋段隧洞开挖变形进行了数值研究,研究结果表明在过沟浅埋段针对Ⅳ类围岩采用台阶法开挖,能很好的控制隧洞变形,并且能满足支护结构的安全性要求。分层开挖对隧洞变形有影响,在上层开挖时,主要影响拱顶沉降变形,在开挖中层时,拱顶沉降较小,隧洞变形主要存在于水平向,在后期进行中层开挖时,应注意水平收敛变形的监测,并保证中层锁脚锚杆的施工质量。

大断面蚀变软岩引水隧洞施工方案适宜性研究

以甘孜硬梁包水电站超长引水隧洞工程为依托,采用三维FLAC3D数值模拟,对不同施工方法进行了对比分析,验证开挖方法的合理性。研究发现蚀变岩隧洞上半洞开挖,以拱顶沉降为主,建议加强拱顶沉降监测。塑性区最大深度在拱肩位置,成为失稳的关键部位,需确保拱肩锚杆的施工质量。根据数值模拟计算结果显示,预留核心土法塑性区厚度6 m,最大变形为55 mm,台阶法开挖塑性区厚度15 m,最大变形为102 mm。因此确定预留核心土法为合理的施工方法。

基于MicroStation二次开发在油田站外管道挖方计算的应用

为了提高挖方计算的工作效率,提出一种基于MicroStation二次开发的计算方法,利用MVBA语言创建窗体程序,将挖方计算规定与计算规则整合到程序中,通过窗体程序来简化人工操作,使得管道挖方的计算工作更为便捷、高效,对油田管网的系统性优化及工程量的整体性计算具有重要意义。

主蒸汽压力自适应AGC负荷控制策略优化

新能源机组装机容量逐年增加,对火电机组调节能力提出了更高要求。针对部分燃料热值较低或进行褐煤掺烧的火电机组主蒸汽压力波动大、自动发电控制(automatic generation control,AGC)调节品质差的问题,进行机组协调控制系统和风煤等控制子系统优化,修改一次风母管压力控制逻辑,设计主蒸汽压力自适应的磨煤机启停控制和机组协调控制系统。新控制策略在火电机组实际运行中提高了AGC调节品质,应用效果良好。

基于增强现实技术的初中地理教学软件设计与开发

增强现实技术为教育领域提供了丰富的技术支持,将虚拟的3D模型叠加到真实世界中,给学生提供一种虚实结合的教学情境,能够帮助学生参与知识和探索,使知识更具有生动性、沉浸感。基于此,将增强现实技术与初中地理教学相结合,开发出了增强现实地理教学软件。首先,对初中地理教学存在的问题进行总结。其次,以初中地理“认识地球”教学内容为例,借助Unity3D开发工具设计与实现一款增强现实地理教学软件,开发流程包括环境搭建、素材资源准备、场景制作、功能实现等。最后,通过扫描课本,增强现实技术所生成的虚拟模型以学具的形式应用到教学中。