结合密度图回归与检测的密集计数研究

针对基于检测以及基于密度图两种主流的密集计数方法中,基于检测的方法召回率较低、基于密度图的方法缺失目标物体位置信息的问题,将检测任务与回归任务相结合后提出一种基于密度图回归的检测计数方法,可以实现对密集场景中目标物体的计数以及定位,对两种方法进行优势互补,在提高召回率的同时,实现标定所有目标物体的位置信息。为提取出更加丰富的特征信息以面对复杂的数据场景,网络提出特征金字塔优化模块,该模块纵向融合底层高分辨特征与顶层抽象语义特征,横向融合同尺寸的特征,丰富目标物体的语义表达;考虑到密集计数场景中目标物体所占像素比例较低的问题,提出一种针对小目标的注意力机制,通过对输入图像构建掩膜以增强网络对目标物体的注意力,从而提高网络的检测敏感性。实验结果表明,所提出方法在保持准确率基本不变的情况下,大幅度提高了召回率,同时可准确标定目标物体位置,有效提供输入目标图像的计数以及定位信息,在工业以及生态等各种领域具有广泛的应用前景。

基于月球的吉林一号卫星在轨辐射定标研究

为了使吉林一号卫星遥感数据得到更好的应用,利用月球为辐射源对吉林一号光谱卫星进行了在轨绝对辐射定标研究,以对实验室定标系数进行改进。考虑到定标系数具有时效性,将观测数据按时间分组后定标,利用ROLO模型计算卫星观测时刻月球辐照度,构建ROLO模型值与卫星观测值之间的关系并进行最小二乘拟合,从而获得19个谱段的两组定标系数。最后,将定标结果与吉林一号场地定标、高分四号卫星和SeaWiFS月球观测数据进行对比验证。结果表明:对月定标结果稳定,两组定标系数线性拟合的不确定度分别为1.72%和1.24%;在光谱形状上,利用月球定标后月球光谱曲线平滑,光谱形状与月球辐射特性一致,与场地定标相比,各波段相对大小在定性上得到极大改善;在绝对辐射值上,定标结果与高分四号卫星月球辐照度平均相对误差为8.1%,与SeaWiFS两个波段的平均误差为0.90%和7.42%。本研究说明月球定标是卫星在轨辐射定标及真实性检验的有效途径。

电力物联网边缘计算依赖型任务卸载的低时延调度技术

现有电力物联网任务调度技术难以满足任务的低时延和实时性要求,且未考虑到电力物联网任务之间的内部依赖性。针对该问题,融合深度强化学习任务卸载模型和Sequence-to-Sequence神经网络,使用有向无环图表示任务及依赖关系,引入e-贪婪探索机制和优先经验回放来鼓励探索和提高模型训练效率,构建基于深度强化学习的电力物联网任务卸载模型。通过与其他任务卸载算法进行对比,所提模型的任务平均处理时延显著优于其他算法,验证在电力物联网依赖型任务低时延调度方面的优越性。

太湖流域超标洪水应急调度效益评估

太湖流域水利工程众多、调度复杂,科学评估水利工程洪水调度减灾效益对流域制定工程方案、预案具有重要意义。采用太湖流域洪涝淹没仿真模型及太湖流域洪灾损失评估模型,可模拟不同情景下的流域河网水位、水量及洪水淹没情况,并根据洪水淹没特征分布,评估不同水工程调度后的洪灾损失。以太湖流域发生2020年超标洪水为背景,分别模拟了采用常规调度方案和应急调度方案两种情景下太湖流域洪涝灾害情况,评估了采用超标洪水应急调度方案在2020年洪水防御中发挥的减灾效益。结果表明:采用超标洪水应急调度方案在发挥水利工程减灾效益方面作用明显,尤其是可提高太浦河、望虞河两条太湖主要泄洪河道的排水能力,可降低太湖水位0.31 m,缩短高水位持续时间1~22 d,减少淹没面积180.1 km^(2),减少流域直接经济损失约16.2亿元。研究成果可为太湖流域洪水调度方案、预案制定工作提供参考。

量子点标记的新型冠状病毒抗体试剂盒行业分析

新型冠状病毒感染全世界大流行阶段,随着对新型冠状病毒感染的预防、确诊及治疗等方面认识的不断深入,各种体外检测技术与应用产品成为研发人员关注的重点。相较于传统的基因测序及应用广泛的核酸检测,或同为免疫学检测试剂盒的胶体金免疫层析、酶联免疫吸附法(ELISA)、化学发光等技术,新型纳米材料免疫标记试剂盒是一种兼具快速、简便和灵敏度、特异度良好等优点的新型冠状病毒检测方法。本文通过比较不同新型冠状病毒检测方法,重点阐述新型纳米材料免疫标记新型冠状病毒检测试剂盒的商业价值及其潜在应用价值。

徐特立《小学各科教授法》中的美育观探析与启示

徐特立编写的《小学各科教授法》是一部翔实、系统的分科教授法,在我国近代教育史上开了先河。在这部著作中,美育观随处可见,主要可归纳为:以美养德,陶冶情操;以美触感,发现美好;以美增趣,愉悦身心。徐特立的这些美育观和当下的新美育理念异曲同工、一脉相承:突出以美育人,陶冶品格情操;注重审美体验,激发学习兴趣;加强美育实践,倡导学科融合。这些美育观,在一百多年后的今天仍然焕发着勃勃生机。

Research on Visual Operation and Guide System of Railway Four⁃electric Engineering Construction

The visualization operation of railway four-electric engineering construction is an important part in railway′s construction,which plays a critical role in improving operation efficiency and it is smoothly finished on railway four-electric majors′professional construction.According to the typical high-speed railway project construction′s technology,these four-electric professional construction′s technology scheme are made into construction method′s video,according to the technology plan′s characteristics of professional,visualization and information,under the premise of improving the efficiency about professional project management and construction of the railway four-electric project,the critical technology problems of railway four-electric project are solved.At the same time,it also improves efficiency of BIM model′s construction,the cooperation management′s efficiency of construction process,and the ability of integrating model information.

燃气输配管网隐患排查与分级管理

随着城镇燃气的大发展,燃气输配管网逐渐从“青壮年”步入“中老年”。2021年湖北十堰重大燃气事故,更将城镇燃气安全推上了社会关注的风口浪尖。由于工艺迭代、管龄增长、政策变化以及人民对于用气安全日益增长的期盼,对燃气输配管网的隐患排查与分级管理已经刻不容缓。研究确定影响燃气输配管网的隐患项目,制定合理的评价方法对其进行量化分级,相应制定不同的控制措施,可以提升隐患排查治理的效果,减少管网事故的发生。

基于OBE理念和翻转课堂的在线教学实践

在针对传统的教学模式下人工智能基础课程存在的问题,充分结合网络平台的教学优势,提出了一种基于OBE、翻转课堂和项目式教学,采用新工科体系模式线上线下相结合的教学改革方案,实现了对教学内容的重塑,达到使学生的基础知识、操作实践、自主学习和创新能力都得到有效提升的目的。

基于UAV-LiDAR和误差变量回归的落叶松人工林单木参数估测

【目的】以人工落叶松为例,探索基于无人机激光雷达(Unmanned aerial vehicle LiDAR,UAVLiDAR)点云的单木探测提取树高的误差对胸径反演的影响并校准,实现单木参数(胸径、树高)的准确度量,为大尺度高效便捷估测单木参数提供新的思路。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场13块4个龄组(幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林)的落叶松人工林样地UAV-LiDAR数据及野外调查数据为数据源,基于UAVLiDAR点云的单木探测提取的树高,分别以普通最小二乘法(Ordinary least squares,OLS)和3种误差变量回归(标准主轴(Standard major axis,SMA)、远程主轴(Ranged major axis,RMA)和极大似然估计(Maximum likelihood estimate,MLE))构建胸径-树高模型,研究探测误差对各龄组人工落叶松胸径反演的影响并校准。【结果】利用UAV-LiDAR点云的单木探测提取4个龄组树高的相对均方根误差(rRMSE),误差范围为3.41%~5.14%;在胸径-树高模型预测方面,3种误差变量回归均优于OLS,RMA预测效果最好,4个龄组反演单木胸径的rRMSE降低了2.21%~3.58%。【结论】当满足模型假设时,误差变量回归比OLS在预测响应变量方面表现更好,是估计无偏的模型系数的理想方法,本研究中RMA方法表现最好;本研究所构建的人工落叶松胸径反演模型具有较高的预估精度,各项误差均保持在合理范围内,可实现应用UAV-LiDAR高效便捷地估测大尺度森林单木参数的目的,可在实践中推广。

儿茶素对虾滑贮藏和食用品质的影响

为研究儿茶素添加量对虾滑贮藏期间脂肪和蛋白质氧化、微生物侵染程度、色泽以及硬度的影响,以不同时间点样品所含过氧化值(peroxide value,POV)和硫代巴比妥酸(thiobarbituric acid,TBA)值、蛋白质的羰基和巯基含量(质量摩尔浓度)分析儿茶素对虾滑脂肪和蛋白质氧化的抑制作用,以挥发性盐基氮(volatile base nitrogen,TVB-N)值和菌落总数表征微生物对虾滑的侵染程度,以虾滑白度、硬度、pH和感官评分来判断虾滑食用品质的变化。结果显示,儿茶素的添加能够延缓虾滑POV、TBA值、羰基质量摩尔浓度的升高以及巯基质量摩尔浓度的下降,抑制微生物生长繁殖;贮藏期间虾滑的白度值呈先上升后下降的趋势,硬度呈上升趋势,pH无显著变化。结果表明,儿茶素添加量在0.20 g/kg及以上时,能够改善虾滑贮藏期间的品质,具有较好的应用前景。

新工科背景下双创能力多维培养模式探索

新工科建设是基于国家战略发展新要求而提出的工程教育改革方向。创新创业教育作为高等教育中的重要一环,对于新工科人才培养发挥着不可或缺的作用。针对创新创业教育存在不适应发展需要的问题,以新工科建设要求、课程思政、三全育人和五育并举理念为指导,从创新、开放、共享和协调四个维度出发,构建智能与计算大类双创能力多维培养模式,以培养学生家国情怀、全球视野、创新精神和工科实力。

思政课教学案例库的创新建设与前沿探索

教学案例库是现代教育改革创新的重要成果,国内外诸多学科领域都在积极探索建设专业教学案例库。进入新时代以来,我国的思政课教学体系发展与教学案例库建设的连接愈发紧密,部分高校已经开发出功能完备、特质鲜明、效果显著的示范性成果。提炼各方经验的启示价值,明确深入开发的任务要求,探索高效应用的创新机制,加快推进思政课教学案例库建设对于开拓思政教育新局面意义重大。

生产劳动、非生产劳动还是非物质劳动——数字劳动的理论渊源及其本质剖析

近年来,数字劳动成为当代资本主义批判的前沿热点,这种平台网络活动是否创造剩余价值在学界引起了一些争议。事实上,这一问题可以被还原为对数字劳动本质的剖析,即对其生产性和非生产性进行研判。在马克思那里,只有商品生产劳动能够作用于资本增殖,而提供服务的非生产劳动是生产劳动的附属物。鉴于服务业规模在二战后的巨大增长,马克思之后的社会批判学者试图解构物质生产优先的理论框架,甚至提出了非物质劳动的本体论。贯通从生产劳动扩展到非物质劳动的思想逻辑,也就厘清了数字劳动的理论渊源,这有助于把握数字劳动的真正价值。

多元主体参与下的社区少儿阅读空间推广探究——以小龙人童书屋为例

多元主体参与到社区少儿阅读空间推广,可以为少儿阅读推广以及完善公共文化服务体系提供参考和借鉴。论文采用案例分析法,分析了多元主体参与社区少儿阅读空间推广的方式,并结合其开展的内容指出了亮点,并提出了对多元主体参与少儿阅读推广的启示:以“互利共赢”搭建社区第三阅读空间,保障阅读活动常态化、以“儿童友好”理念探索少儿阅读行为,促进儿童的全面发展、以“阅读生态圈”打造双向促进机制,推动全民阅读迈向深入。

基于反向设计的翻转课堂模式构建及应用研究

翻转课堂将传统课堂教学结构重置,秉持“先学后教”的理念,是信息化教学改革的有效手段。反向设计法认为最有效的课程设计应该是反向的,教师从最终预期目标出发设计出达到预期目标的标准和学法,最后确定教法,达到“以学定教”,最大化地实现以学生为中心,以学习效果为中心。该文在翻转课堂模式中引入反向设计理念,实现“先学后教,以学定教”的深度结合,构建基于反向设计的翻转课堂模式,并在大学数据结构课程中进行教学实践。问卷调查结果表明:基于反向设计的翻转课堂模式教学效果显著。

高蛋白饲粮对老年猫生产指标及血清生化指标的影响

本研究采用10只10岁以上老年猫进行试验,随机分成两组,分别给以高蛋白饲粮和某品牌常规饲料,比较不同饲粮对老年猫生产指标及血清生化指标的影响。结果显示:高蛋白猫粮组老年猫血清蛋白含量提高8.06 g/L,血清超氧化物歧化酶(SOD)酶活力提高9.28%,血清谷草转氨酶、谷丙转氨酶及碱性磷酸酶活力分别降低37.77%,30.18%和12.61%(P <0.05),对血糖、胆固醇及血清尿素氮含量无影响。结果表明,高蛋白饲粮对老年猫健康有积极意义。

短视频平台的传播伦理困境及抉择路径探讨——基于波特模式对危险动作类视频的传播伦理分析

作为短视频平台的内容管理者,在对内容进行道德正当性审查时,时常会遇到伦理困境,如遇到危险动作类视频是否应当播放的问题。文章在分析克利福德·克里斯蒂安和洛伊·沃特利所修正的波特模式的基础上,总结出道德推理应包含如下内容:定义情况、利益相关者、义务、价值、普及化和反馈,然后基于波特模式对"吴永宁事件"中危险动作类视频的传播伦理进行分析,综合考量每个要素的行为导向及其重要程度,从而帮助短视频平台管理者做出更合乎伦理道德的抉择。

太湖流域大尺度洪涝淹没仿真模型的建立及应用

利用DEM数据及GIS空间分析技术构建洪涝淹没分析模块,将圩区概化为“零维调蓄单元”,实现圩区的精细化模拟,与细化后的太湖流域水文水动力学模型耦合,建立能够可靠模拟太湖流域洪涝淹没状态的数学模型。选择2016年流域性暴雨洪涝资料进行模拟验证,与代表站实测水位及实际洪涝灾情分布对比表明,构建的洪涝淹没仿真模型可靠有效。针对梅雨与台风雨组合情景,采用该模型模拟了太湖流域洪涝灾害状态,得出了科学合理的结果,为流域洪水风险管理提供了技术支撑。

基于深度学习的多模态气管插管智能目标检测

针对困难气道气管插管过程中内窥镜图像视角较小、目标尺度变化大、相互遮挡等问题,融合内窥镜图像和CO2浓度信息,提出基于深度学习的多模态气管插管智能目标检测算法。首先,对传统的YOLOv3网络进行改进,利用不同扩张率的空洞卷积构建并行多分支空洞卷积模块,并对输出特征进行上采样和张量拼接;其次,根据多路CO2浓度差异,利用矢量化定位算法定位目标中心位置,校正YOLOv3得到的边界框的中心坐标,提升小目标检测的精度,辅助气道位置的定位;最后,基于该算法,研发了新型多模态气管插管辅助装置初代样机,并在模拟气道中进行实验,验证其可行性。在模拟气道中,该新型辅助装置的操作时间中位数为15.5 s,操作成功率可达97.3%。研究结果表明,基于深度学习的多模态气管插管智能目标检测算法能够有效地辅助气管插管操作。