“V—N”与“用N V”结构及其相关问题

本文从句法和语用角度分析了"V—N"与"用N V"格式,探讨了它们的差异和区别。现代汉语中类似于"踢—脚"、"切—刀"的"V—N"格式可以转化为"用脚踢(—下)"、"用刀切(—下)"的"用N V"的格式。但是这种转换是单项的,两者存在许多相异之处:格式对句法成分、相关句式都有特定要求;语用上存在着工具义隐现与否、语体风格的差异以及有无焦点的区别。

Precipitation and Hetero-nucleation Effect of V(C,N) in V-Microalloyed Steel

The precipitation behavior of V（C, N） in steels microalloyed with vanadium was researched using a thermal simulator during single-pass deformation at 800-750 ℃. The V（C, N） precipitates and its nucleation effect on ferrite were investigated by TEM and EDS. The experimental results show that there are two remarkable heterogeneous nucleation effects of V（C, N） particles precipitated before γ →/ α phase change： primary reason is that high coherency between V（C, N） and ferrite promotes V（C, N） to become a nucleating center of intragranular ferrite; secondary reason is that the coarsening of V（C, N） causes locally solute-poor region in austenite, thus expedites the nucleation of intragranular ferrites further. Furthermore, the relationship between the size and shape of V（C, N） was studied, and identification method was provided for distinguishing interphase precipitation and general precipitation to avoid erroneous judgment and misguide.

Hot deformation behavior of medium carbon V-N microalloyed steel

Processing maps for a medium carbon V-N microalloyed steel(designated as VN steel) and a medium carbon V-N bared steel(designated as Non-VN steel) were developed to study the hot deformation behavior and the influence of vanadium and nitrogen, in the temperature range of 750-1 100 ℃ and strain rate range of 0.005-30 s-1. Experimental results show that the processing map for the VN steel exhibits two dynamic recrystallization and three instability domains, while that for the Non-VN steel has one dynamic recrystallization and three instability domains. The instability domains of VN steel are larger than those of the Non-VN steel, and the VN steel is easier to be unstable when being hot deformed at high temperature and high stain rate. The addition and precipitation of vanadium and nitrogen can hinder the dynamic recrystallization. Compared with the Non-VN steel, the VN steel has higher dynamic recrystallization critical strain and the corresponding stress.

基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法

针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。

基于改进YOLO v5n的舍养绵羊行为识别方法

日常行为是家畜健康状况的重要体现,在传统的行为识别方法中,通常需要人工或者依赖工具对家畜进行观察。为解决以上问题,基于YOLO v5n模型,提出了一种高效的绵羊行为识别方法,利用目标识别算法从羊圈斜上方的视频序列中识别舍养绵羊的进食、躺卧以及站立行为。首先用摄像头采集养殖场中羊群的日常行为图像,构建绵羊行为数据集;其次在YOLO v5n的主干特征提取网络中引入SE注意力机制,增强全局信息交互能力和表达能力,提高检测性能;采用GIoU损失函数,减少训练模型时的计算开销并提升模型收敛速度;最后,在Backbone主干网络中引入GhostConv卷积,有效地减少了模型计算量和参数量。实验结果表明,本研究提出的GS-YOLO v5n目标检测方法参数量仅为1.52×10^(6),相较于原始模型YOLO v5n减少15%;浮点运算量为3.3×10^(9),相较于原始模型减少30%;且平均精度均值达到95.8%,相比于原始模型提高4.6个百分点。改进后模型与当前主流的YOLO系列目标检测模型相比,在大幅减少模型计算量和参数量的同时,检测精度均有较高提升。在边缘设备上进行部署,达到了实时检测要求,可准确快速地对绵羊进行定位并检测。

基于改进YOLO v8n模型的散养蛋鸡个体行为识别方法与差异分析

家禽行为与其生理状态密切相关,可利用行为数据对家禽健康状况进行评估。统计个体行为数据需要进行蛋鸡行为识别和个体身份识别,针对行为识别过程中,蛋鸡体型小、聚集遮挡,养殖环境光照变化等因素导致的蛋鸡有效特征表达不足,个体行为识别效果不理想问题,基于YOLO v8n网络构建行为识别模型,同时融合ODConv、GhostBottleneck、GAM注意力和Inner-IoU结构,通过减少图像特征丢失,放大全局交互信息,融合跨阶段特征,增强特征提取及泛化能力对模型进行改进,提升了蛋鸡采食、饮水、站立、整理羽毛、俯身搜索5种行为的识别精度。同时基于YOLO v8n模型构建了个体身份识别网络,并通过引入MobileNetV3模块对个体身份识别网络模型进行优化,提升了个体行为数据统计效率。试验结果表明,优化后行为识别模型对采食、饮水、站立、整理羽毛、俯身搜索行为识别平均精度(AP)分别达到94.4%、93.0%、90.7%、91.7%、86.9%,平均精度均值(mAP)达到91.4%,与YOLO v5n、YOLO v6n、YOLO v7-tiny、YOLO v8n相比,平均精度均值(mAP)分别提高4.8、4.1、5.5、3.5个百分点;个体身份识别模型参数量和运算量与YOLO v8n模型相比,减少1.965 1×10^(6)和6.1×10^(9)。通过分析蛋鸡行为数据发现,行为数据与温度及蛋鸡个体本身有关,温度降低时,采食、站立次数增加,饮水次数减少,整理羽毛、俯身搜索次数几乎无变化,相同温度下,不同蛋鸡个体的行为数据差异较大,且差异值与蛋鸡体型有关。试验结果为依据行为数据评判蛋鸡健康状况、养殖场精准养殖及蛋鸡个体优选奠定了基础。

基于SAW-YOLO v8n的葡萄幼果轻量化检测方法

葡萄簇幼果果实受背景色、遮挡和光照变化的影响,检测难度大。为了实现对背景色、遮挡和光照变化具有鲁棒性的葡萄簇幼果检测,提出了一种融合随机注意力机制(Shuffle attention,SA)的改进YOLO v8n模型(SAW-YOLO v8n)。通过在YOLO v8n模型的Neck结构中融入SA机制,增强网络多尺度特征融合能力,提升检测目标的特征信息表示,并抑制其他无关信息,提高检测网络检测精度,在不明显增加网络深度和内存开销的情况下,实现了葡萄簇幼果的高效准确检测;采用基于动态非单调聚焦机制的损失(Wise intersection over union loss,Wise-IoU Loss)作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并进一步提高模型的准确率。构建了葡萄簇幼果的数据集GGrape,该数据集由3780幅复杂场景下的葡萄簇幼果图像及对应标注文件组成。通过该数据集对SAW-YOLO v8n模型进行训练和测试。测试结果表明,基于SAW-YOLO v8n的葡萄簇幼果检测算法的精度(Precision,P)、召回率(Recall,R)、平均精度均值(Mean average precision,mAP)和F1值分别为92.80%、91.30%、96.10%和92.04%,检测速度为140.85 f/s,模型内存占用量为6.20 MB。与SSD、YOLO v5s、YOLO v6n、YOLO v7-tiny、YOLO v8n等5个轻量化模型相比,其mAP值分别提高16.06%、1.05%、1.48%、0.84%、0.73%,F1值分别提高24.85%、1.43%、1.43%、1.09%、1.60%,模型内存占用量分别降低93.16%、56.94%、37.63%、47.00%、0,是所有模型中最小的,具有明显的轻量化、高精度优势。讨论了不同遮挡程度和光照条件的葡萄幼果检测,结果表明,基于SAW-YOLO v8n的葡萄幼果检测方法能适应不同遮挡和光照变化,具有良好的鲁棒性。结果表明,SAW-YOLO v8n不仅能满足对葡萄簇幼果检测的高精度、高速度、轻量化的要求,且具有较强的鲁棒性和实时性。

基于改进YOLO v8n的玉米田间杂草检测网络

针对3~5叶期玉米田间伴生杂草目标尺度小、玉米叶片遮挡严重、田间自然环境复杂等导致检测精度不高的问题,提出了一种基于改进YOLO v8n的玉米田间杂草检测算法。首先下载涵盖了黑麦草、芥菜、甘菊、藜麦等常见伴生杂草和玉米幼苗的图像,对图像进行翻转等数据增强方式增加样本多样性,提升模型识别和泛化能力。其次在YOLO v8n网络基础上,重新构建了轻量级跨尺度特征融合网络,增强模型多尺度特征融合能力,并输出一个针对小目标杂草的预测层,提升网络的检测精度。最后,在4个目标检测头前嵌入高效多尺度注意力机制EMA,使得检测头更加专注于目标区域。试验结果表明,本模型的平均精度均值提升了2.4百分点、杂草的平均精度提升了5.1百分点,模型内存用量和参数量分别减小了22.6%和26.0%;本模型与SSD-MobileNet v2、Efficientdet-D0及YOLO系列目标检测模型相比,平均精度均值至少提升了1.8百分点、识别杂草的平均精度至少提升了4.6百分点,并且模型内存用量和参数量都处在较低水平。本研究提出的玉米田间杂草检测模型在降低了模型内存用量和参数量的同时提高了检测精度,可为精准除草设备提供技术支持。

基于改进YOLO v5n的工厂化育秧田间铺盘装置设计与试验

针对目前工厂化育秧育苗田间铺盘自动化程度低、成本高等问题,设计了一种全自动双边轨道式田间铺盘装置,并配备苗床异常凸起视觉检测模块。首先对铺盘结构工作原理进行分析,之后对铺盘装置满载作业状况进行结构设计、受力分析和仿真分析。为了防止苗床异常凸起导致铺盘时秧盘倾斜,影响炼苗成活率,提出了一种基于CBAM-YOLO v5n的苗床异常凸起目标识别算法,改进后的YOLO v5n算法添加了注意力机制,对苗床异常凸起目标检测准确率、召回率和平均精度均值分别为98.1%、91.7%和94.9%,相对于原模型分别提高1.2、1.7、0.9个百分点。对设计的铺盘样机进行了正交试验,试验结果表明,当铺盘高度为90 mm、铺盘机构转速为550 r/min、铺盘箱平移速度为0.14 m/s时,铺盘成功率最高为96.4%,植入机器视觉模块后,铺盘成功率可达99.3%。设计的铺盘装置可有效降低人工铺盘劳动强度,降低铺盘劳动成本。

改进YOLO v5n的作业人员着装规范性检测方法

为了解决当前作业人员着装规范性(DSOP)检测存在小目标识别率低、环境鲁棒性差等问题。针对DSOP检测中小目标、多重叠、背景复杂等特点,提出基于改进YOLO v5n的算法来实现DSOP检测,首先以E-YOLO架构优化设计提升特征提取和融合效能;其次以Dynamic Head提升多尺度、多视角下DSOP检测精度;最后以OTA和Soft-NMS算法来改善目标堆叠及背景构图复杂的不利影响。实验结果表明:相较YOLO v5n算法,参数量和浮点运算量分别下降31%和16%,精度值提升了0.2%,召回率值提升了1.7%,mAP@0.5:0.95值提升5.9%。可以为各类复杂场景的着装规范性检测提供可行的技术参考。

基于YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的奶牛身体分割方法

奶牛身体部位的精准分割广泛应用于奶牛体况评分、姿态检测、行为分析及体尺测量等领域。受奶牛表面污渍和遮挡等因素的影响,现有奶牛部位精准分割方法实用性较差。本研究在YOLO v8n-seg模型的基础上,加入多尺度融合模块与双向跨尺度加权特征金字塔结构,提出了YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN奶牛身体部位分割模型。其中,多尺度融合模块使模型更好地提取小目标几何特征信息,双向跨尺度加权特征金字塔结构实现了更高层次的特征融合。首先在奶牛运动通道处采集奶牛侧面图像作为数据集,为保证数据集质量,采用结构相似性算法剔除相似图像,共得到1 452幅图像。然后对目标奶牛的前肢、后肢、乳房、尾部、腹部、头部、颈部和躯干8个部位进行标注并输入模型训练。测试结果表明,模型精确率为96.6%,召回率为94.6%,平均精度均值为97.1%,参数量为3.3×10^(6),检测速度为6.2 f/s。各部位精确率在90.3%~98.2%之间,平均精度均值为96.3%。与原始YOLO v8n-seg相比,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的精确率提高3.2个百分点,召回率提高2.6个百分点,平均精度均值提高3.1个百分点,改进后的模型在参数量基本保持不变的情况下具有更强的鲁棒性。遮挡情况下该模型检测结果表明,精确率为93.8%,召回率为91.67%,平均精度均值为93.15%。结果表明,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN网络可以准确、快速地实现奶牛身体部位精准分割。

适用于光导开关触发的V/N气体开关设计与验证

为了满足多路精确同步触发开关要求,将光导开关(PCSS)与V/N气体开关结合,可充分发挥PCSS低触发阈值、低抖动和光电隔离以及V/N气体开关工作电压高、带载能力强等优势。两种开关结合的核心是V/N气体开关结构参数与PCSS触发回路的参数匹配。分析计算了V/N气体开关的结构电容、触发回路振荡参数、开关电场分布等,研究了V/N气体开关的结构电容与PCSS、串联电感等构成的振荡回路的匹配关系,通过实验获得了V/N气体开关自击穿电压曲线、导通延迟时间以及不同欠压比下的延迟时间抖动等,初步验证了适用于PCSS触发的V/N气体开关设计。

基于改进轻量化YOLO v5n的番茄叶片病害识别方法

针对现有番茄叶片病害识别存在背景复杂、识别准确率低、模型参数量大、计算量大以及难以部署至移动设备或嵌入式设备等问题,提出一种改进的轻量化YOLO v5n的番茄叶片病害识别方法。首先收集细菌性斑疹病、早疫病、晚疫病、叶霉病、斑枯病、褐斑病等6种常见番茄叶片病害图像以及番茄健康叶片图像,对图像进行镜像翻转、高斯模糊等数据增强方式增加样本多样性,提升模型识别和泛化能力。接着在YOLO v5n网络基础上,选择采用轻量化的C3Ghost模块替换C3模块以压缩卷积过程中的计算量、模型权重和大小,同时在颈部网络中融合轻量级卷积技术GSConv和VOV-GSCSP模块,在增强特征提取能力的同时降低模型参数量。最后引入PAGCP算法对改进后的模型进行全局通道剪枝压缩参数量并减少训练开销。试验结果表明,改进后的YOLO v5n平均精度均值达到99.0%,参数量减少66.67%,计算量降低了2.6 G,模型权重压缩了2.23 MB。本研究提出的番茄叶片病害识别方法在降低了模型大小、参数量、计算量的同时仍保持较高的识别精度,为移动设备上实现番茄叶片病害识别提供技术参考。

基于FSLYOLO v8n的玉米籽粒收获质量在线检测方法研究

玉米籽粒破碎率和含杂率是评价玉米收获质量的关键指标。针对当前玉米籽粒直收机缺少适用于复杂田间作业环境的收获质量在线检测方法的问题,提出一种适用于小目标、多数量检测目标的玉米籽粒破碎率、含杂率轻量化检测方法。首先,根据图像中完整籽粒、破碎籽粒、玉米芯和玉米叶个体数量与个体质量的关系建立数量-质量回归模型,提出了籽粒破碎率和含杂率评估方法。其次,针对籽粒及杂质大小相近,检测物数量多,检测物面积小的特点,提出一种改进的FSLYOLO v8n算法。算法通过FasterBlock模块和无参数注意力机制SimAM改进主干网络结构,并通过使用共享卷积结合Scale模块对检测头进行改进。此外,使用SlidLoss函数替代YOLO v8n的原类别分类损失函数。FSLYOLO v8n模型的mAP@50为97.46%、帧速率为186.4 f/s,与YOLO v8n相比提高6.35%和45 f/s,且网络参数量、浮点运算量分别压缩到YOLO v8n的66.50%、64.63%,模型内存占用量仅为4.0 MB,其性能优于目前常用的轻量化模型。台架试验结果表明,提出的检测方法能够精准检测玉米籽粒破碎和含杂情况,检测准确率高达95.33%和96.15%。将改进后的模型部署在Jetson TX2开发板上,配合检测装置安装到玉米联合收获机上开展田间试验,结果表明,模型能够精准区分籽粒和杂质,满足田间工作需求。

V-N微合金化热轧因瓦合金的组织和性能

因瓦合金具有极低的热膨胀系数,但较低的力学强度严重制约其在结构材料领域的应用。为进一步提升因瓦合金的强度,借鉴微合金化思想,设计了V-N微合金化因瓦合金。采用维氏硬度计、拉伸试验机、电子背散射衍射(EBSD)、X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)等研究了微量V、N对热轧因瓦合金显微组织和力学性能的影响,并分析其作用机理。结果表明:V-N微合金化因瓦合金的热轧组织显著细化,硬度和抗拉强度显著增加;随着N含量增加,其晶粒尺寸进一步细化,且分布更为均匀,抗拉强度进一步增加。V-N微合金化因瓦合金的基体上析出了大量细小、弥散分布的V(C,N)第二相,尺寸约为400 nm,其钉扎晶界和位错。细晶强化、析出强化和位错强化是V-N微合金化因瓦合金力学性能显著提升的主要原因。

具有多级适应性休假和Min(N,V)-策略的Geo=G=1排队系统分析

本文研究具有多级适应性休假和Min(N,V)-策略的Geo/G/1排队系统,运用更新过程理论,全概率分解技术和z-变换工具,分析在时刻点n^(+)的队长瞬态概率分布的z-变换表达式.此外,基于瞬态分析,使用洛必达法则得到系统在时刻点n+的队长稳态分布的递推表达式,然后给出稳态队长分布的概率母函数以及平均稳态队长的表达式.接着,探讨在不同时刻点n^(-)、n和外部观察点的稳态概率分布.最后,在建立费用结构模型下,由更新报酬过程理论获得系统长期运行单位时间内所产生的成本期望费用的表达式,并通过数值实例讨论最优控制策略N^(*)以及当连续休假次数为正整数J时的二维最优控制策略(N^(*),J^(*)).

语法转喻框架下“N的V”结构的形成机制研究

汉语“N的V”结构一直是学界探讨的热点问题之一。从语法转喻视角,架构“N的V”结构的理论分析框架,并基于CCL中的真实语料,可探讨其形成机制。研究表明,动词V进入“N的N′”构式的中心语N′位置,受到该构式的压制,从表动作的源概念转喻为表事件的目标概念;“N的V”的概念转喻触发其语法结构变化,体现在对动词V属性的重新范畴化和该结构作主、宾时对句子谓词的选择上;“N的V”的语法结构对其概念转喻有制约作用,体现在该结构的语义指称性和N与V的语义关联度上;语境对“N的V”结构的概念转喻和语法结构之间的双向互动具有调控作用,体现在单音节动词进入该结构的允准条件和“N的V”结构歧义的消解上。

V含量对AlCrTiNbV_(x)N薄膜结构和摩擦学性能影响

为了探究V含量对AlCrTiNbV_(x)N薄膜结构和摩擦学性能的影响,使用磁控溅射仪在304不锈钢基体上制备AlCrTiNbV_(x)N薄膜。使用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)等分析薄膜结构,使用纳米压痕仪、材料表面综合测试仪等表征薄膜力学性能和摩擦学性能。结果表明,AlCrTiNbV_(x)N薄膜均呈面心立方结构,在(200)晶面呈择优取向,衍射角向右偏移。AlCrTiNbV_(1.0)N薄膜在(200)晶面的偏移角度最大,晶面间距最小。随着V含量的增加,AlCrTiNbV_(x)N薄膜的硬度和弹性模量先增大后减小,AlCrTiNbV_(x)N的摩擦系数和磨痕宽度先减小后增大。AlCrTiNbV_(1.0)N薄膜具有最大的薄膜硬度和弹性模量,最小的摩擦系数和磨痕宽度,摩擦学性能最好。主要磨损机理为磨粒磨损、粘着磨损和氧化磨损。

Effect of(Cr,V)_(2)(C,N)on the Microstructure and Mechanical Properties of WC-10Co Cemented Carbides

WC-10Co cemented carbides with finer WC and narrower grain size distributions are produced by using(Cr,V)_(2)(C,N)as grain growth inhibitors.As a result,with the increase of(Cr_(0.9),V_(0.1))_(2)(C,N)and(V_(0.9),Cr_(0.1))_(2)(C,N),the grains size of WC and mean free path of Co phase decrease,and adjacency of WC increases.Refinement and homogenization of grains enhance the transverse rupture strength(TRS)and the hardness.Meanwhile,the deflection and bridging of cracks keep the fracture toughness at a respectable level.The WC-10Co-0.6(Cr_(0.9),V_(0.1))_(2)(C,N)-0.025(V_(0.9),Cr_(0.1))_(2)(C,N)cemented carbides exhibit excellent comprehensive mechanical properties with the TRS of 4602.6 MPa,hardness of 1835 kg/mm^(2),and fracture toughness of 10.39 MPa·m^(1/2),respectively.However,the large pores are caused by excess N larger than 0.03 wt%and deteriorates the mechanical properties.We provide a new approach to WC-Co cemented carbides preparation with a narrow grain size distribution by adding novel grain growth inhibitors.

N-V蛋白酶体内外纤维蛋白溶解活性的实验研究

目的研究NV蛋白酶对纤溶系统的影响。方法采用纤维蛋白平板法,观察NV蛋白酶体外溶解纤维蛋白的活性。通过一次静脉给药后不同时间测定家兔纤维蛋白原(Fg)、D二聚体(DDimer)的含量及血浆优球蛋白溶解时间(ELT),观察NV蛋白酶对正常家兔纤维蛋白溶解活性的影响。通过测定家兔凝血酶原时间(PT)、活化部分凝血活酶时间(APTT),观察NV蛋白酶对凝血功能的作用。结果NV蛋白酶具有体外溶解纤维蛋白的活性,测定效价为30000kU·g-1。NV蛋白酶(6000U·kg-1体重,15000U·kg-1体重)可明显减少DDimer、Fg含量,缩短ELT,对PT、APTT无明显影响。结论NV蛋白酶具有纤维蛋白溶解活性,对凝血功能未见有影响。