一种基于多尺度的目标检测锚点构造方法

目标检测是计算机视觉领域的研究热点和基础任务,其中基于锚点(Anchor)的目标检测已在众多领域得到广泛应用。当前锚点选取方法主要面临两个问题:基于特定数据集的先验取值尺寸固定、面对不同场景泛化能力弱。计算锚框的无监督K-means算法,受初始值影响较大,对目标尺寸较单一的数据集聚类产生的锚点差异较小,无法充分体现网络多尺度输出的特点。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度的目标检测锚点构造方法(multi-scale-anchor,MSA),将聚类产生的锚点根据数据集本身的特性进行尺度的缩放和拉伸,优化的锚点即保留原数据集的特点也体现了模型多尺度的优势。另外,本方法应用在训练的预处理阶段,不增加模型推理时间。最后,选取单阶段主流算法YOLO(You Only Look Once),在多个不同场景的红外或工业场景数据集上进行丰富的实验。结果表明,多尺度锚点优化方法MSA能显著提高小样本场景的检测精度。

基于体验学习理论编写外语教材提升大学英语教学和育人成效

大学英语教材是实现课程教育教学目标的基本保证,必须满足全面提高人才培养质量的国家需求。本文以《新未来大学英语(综合教程2)》为例,阐释教材编写如何通过发挥体验学习的优势来强化学习者投入,提升大学英语课程的教学和育人成效。教材基于体验学习模型设计单元结构,通过情景剧和多模态教学素材增加学习者情感投入;寓多元能力培养于语言能力提升,强化学习者认知投入;以具有真实性、挑战性和恰当性的单元任务设计和生生多元交互,增强学习者行为投入。本文对体验学习理论在外语教材编写中的应用和外语教材强化学习者投入等方面的研究具有一定启发和借鉴意义。

基于图像低维特征融合的航拍小目标检测模型

针对无人机航拍图像目标检测中视野变化大、时空信息复杂等问题,文中基于YOLOv5(You Only Look Once Version5)架构,提出基于图像低维特征融合的航拍小目标检测模型.引入CA(Coordinate Attention),改进MobileNetV3的反转残差块,增加图像空间维度信息的同时降低模型参数量.改进YOLOv5特征金字塔网络结构,融合浅层网络中的特征图,增加模型对图像低维有效信息的表达能力,进而提升小目标检测精度.同时为了降低航拍图像中复杂背景带来的干扰,引入无参平均注意力模块,同时关注图像的空间注意力与通道注意力;引入VariFocal Loss,降低负样本在训练过程中的权重占比.在VisDrone数据集上的实验验证文中模型的有效性,该模型在有效提升检测精度的同时明显降低复杂度.

新癀片联合复方桐叶烧伤油治疗急性痛风性关节炎患者的疗效分析

目的观察新癀片联合复方桐叶烧伤油治疗急性痛风性关节炎的疗效。方法采用前瞻性干预性研究。选取2022年1月至12月在南昌大学第一附属医院接受治疗的96例急性痛风性关节炎患者作为研究对象,采用随机数字表法将其分为3组,每组32例。A组男28例、女4例,年龄(53.37±16.53)岁,急性病程(2.56±0.92)d,在常规治疗基础上加用新癀片外敷;B组男30例、女2例,年龄(54.18±17.42)岁,急性病程(2.53±0.89)d,在常规治疗基础上加用复方桐叶烧伤油;C组男29例、女3例,年龄(53.61±17.21)岁,急性病程(2.61±0.93)d,在常规治疗基础上采用新癀片+复方桐叶烧伤油外敷,干预周期均为1周。对比3组患者一般资料(年龄、性别、体质指数、饮酒、吸烟及急性病程)、治疗前及治疗后1、3、5、7 d视觉模拟评分法(VAS)评分、治疗前及治疗后1、3、5、7 d骨关节炎指数(WOMAC)、中医证候疗效。统计学方法采用t检验、χ^(2)检验。结果3组急性痛风性关节炎患者一般资料比较,差异均无统计学意义(均P>0.05)。治疗前及治疗后1 d,3组患者VAS评分比较,差异均无统计学意义(均P>0.05);治疗后3、5、7 d,3组患者VAS评分比较,差异均有统计学意义(均P<0.05);C组治疗后3、5、7 d的VAS评分[(4.84±1.30)分、(2.97±1.31)分、(1.81±1.15)分]均低于A组[(5.63±1.26)分、(4.34±1.33)分、(2.97±1.28)分]、B组[(6.38±1.21)分、(5.38±1.21)分、(5.38±1.21)分],差异均有统计学意义(均P<0.05)。治疗前及治疗后1 d,3组患者WOMAC评分比较,差异均无统计学意义(均P>0.05);治疗后3、5、7 d,3组患者WOMAC评分比较,差异均有统计学意义(均P<0.05);C组治疗后3、5、7 d的WOMAC评分[(113.50±28.78)分、(82.66±31.82)分、(50.19±34.90)分]均低于A组[(128.09±25.59)分、(110.31±28.29)分、(87.84±33.19)分]、B组[(154.19±20.59)分、(148.19±20.59)分、(137.28±20.62)分],差异均有统计学意义(均P<0.05)。C组总有效率为96.9%(27/32),高于A组[78.1%(25/32)]、B组[53.1%(17/32)],差异有统计学意义(χ^(2)=49.937,P<0.001)。结论新癀片联合复方桐叶烧伤油治疗急性痛风性关节炎疗效较好,能缩短病程,减轻患者痛苦,同时可降低临床护理人员更换敷料频率。

基于改进YOLOv8的嵌入式道路裂缝检测算法

在边缘端设备部署YOLOv8L模型进行道路裂缝检测可以实现较高的精度,但难以保证实时检测。针对此问题,提出一种可部署到边缘计算设备Jetson AGX Xavier上的基于改进YOLOv8模型的目标检测算法。首先,利用部分卷积设计Faster Block结构以替换YOLOv8 C2f模块中的Bottleneck结构,并将改进后的C2f模块记为C2f-Faster;其次,在YOLOv8主干网络中的每个C2f-Faster模块之后接一个SE(Squeeze-and-Excitation)通道注意力层,进一步提高检测的精度。在开源道路损害数据集RDD20(Road Damage Detection 20)上的实验结果表明:所提方法的平均F1得分为0.573,每秒检测帧数(FPS)为47,模型大小为55.5MB,相较于GRDDC2020(GlobalRoadDamageDetection Challenge 2020)的SOTA(State-Of-The-Art)模型,F1得分提高了0.8个百分点,FPS提高了291.7%,模型大小减小了41.8%,实现了在边缘设备上对道路裂缝实时且准确的检测。

基于ID-YOLO的数字仪表检测方法

当前针对数字式仪表检测算法在边缘设备具有实时性差、泛化性差的问题,对此提出一种采用ID-YOLO(instrument detection-you only look once)模型的变电站数字仪表检测识别方法。所提算法以YOLOv5模型为基础,首先设计轻量骨干网络(light weight-YOLO, LW-YOLO)提取图像特征,降低网络参数,提高检测实时性;然后设计了一种双级路由注意力模块(bi-level routing attention moudle, BRAM),提高网络对小数点的检测精度以及网络的鲁棒性和泛化性;最后,引入损失函数α-IoU,通过设定不同的可调节参数α数值得到更准确的真实框与预测框的交并比计算,可以提高模型的检测精度。结果表明:相比于其他基于深度学习的数字仪表检测识别方法,所提方法在不同显示方式的数字仪表识别任务上具有更好的准确性和泛化性,而且可以在检测准确率领先的情况下,将模型在边缘设备上的检测速度从6.87帧/s提升至8.77帧/s,其实时性和检测精度均能够满足实际变电站智能数据采集、检测识别的工程需要。

陆游诗涉《易》意象及其形象塑造功能

陆游诗歌善用《周易》关联意象,叠加组合以抒怀达志,如通过“床头《周易》”保持心性平和,通过“病观《周易》”疗疾养生,借《易》占筮砥砺人生等。《周易》由此成为陆游坎坷人生尤其是晚年的“精神伴侣”,在追求道德完善、心性调和等内圣化并形成闲适放达人格的过程中,发挥着重要而积极的作用,成为“放翁”形象塑造的主要动因与内核,是古典经籍厚植人文情怀、涵养恢廓人格功能的具体呈现。

思辨能力与跨文化能力的融合培养——基于《新未来大学英语》的任务设计分析

思辨能力和跨文化能力是外语教学的核心培养目标,两者具有高度重合之处,具备融合培养的可能性。本文通过对《新未来大学英语》综合教程1、2两个基础级别中有关思辨能力和跨文化能力培养的任务设计进行梳理和分析,发现了两种能力融合培养的具体路径。培养思辨能力和跨文化能力的两类任务你中有我、我中有你、相互交叠、循环互动,具体表现为引导学生在跨文化场景中锻炼思辨能力,以思辨的方法解决跨文化问题,并自然融入课程思政目标,进而实现两种能力的融合培养,充分体现了跨文化思辨育人的教材编写理念。由此,大学英语教师在教学实践过程中应学会凝练培养目标、整合教学资源、优化教学方法,从而进一步实现多元能力发展观在外语教学中的有效运用。

Misp-YOLO:加油站场景目标检测

针对Yolov3-Tiny算法在加油站监控场景检测时由于数据特征提取不充分而导致检测精度低、漏检率高等问题,提出一种基于加油站场景的Misp-YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。首先引入Mosaic数据增强算法,使图片包含更多特征信息;其次使用InceptionV2和PSConv(Poly-Scale Convolution)多尺度特征提取方法提升网络多尺度预测能力;最后结合scSE(Concurrent Spatial and Channel ‘Squeeze&Excitation’)注意力机制,重构主干网络输出特征。实验结果证明该算法具有较高检测准确度,并且检测速度满足实际需求。优化后的算法性能得到极大提升,可推广应用于其他目标检测中。

论陆游“梦中得句”的诗歌创作现象

“梦中得句”是诗人在梦中获得诗句的特殊创作行为,宋前并不常见,至宋创作数量激增,成为涉及一百多位诗人的创作现象。陆游是其中最具代表性的诗人。陆游“梦中得句”的视角选择呈现战士、隐士、诗人、行者四重角色的冲突,“梦中得句”行为的日常化以及得句内容的纪实化呈现出对“梦中得句”创作的理性修正。陆游对“梦中得句”诗题采取模糊式、简叙式、详叙式三种拟制方式,构建由寐到寤的“梦中得句”创作模型,以具象化视角还原“梦中得句”创作过程,对探究宋代诗人的创作心理、创作机制具有启示性。

盘锦方言中的比拟性否定构式“我看你像(个)N”研究

“我看你像(个)N”构式在盘锦方言中普遍使用,表示对他人要求、建议的拒绝或对他人观点的反驳。该构式以非常规性比拟为表现形式,这种比拟方式不以两者的相似性为基础,是构式否定功能的来源,这与其非常规属性、方言特性的影响均相关。因此,盘锦方言中的“我看你像(个)N”构式是比拟性否定评价构式。相似构式“你看我像不像(个)N”与该构式表达功能大体相似,但能够进入两构式的“N”、后接句式、具体表达功能、语气等方面均有差别。

从“幽人”内涵变迁看苏轼黄州时期的贬谪心态

“幽人”语汇贯穿苏诗创作全过程,而在谪宦黄州时期,“幽人”实现内涵的粉碎、颠覆与重塑。苏轼《东坡易传》丰富了“幽人”的内涵,涵盖了“幽隐”“幽囚”和“幽愤”等义项。从初至黄州的“幽囚”情感,到求道的人生尝试中“幽隐”与“幽囚”心态的矛盾徘徊,促成“幽愤”心态的萌芽,从而彻底落于“幽愤之人”的自我体认,皆足以洞察苏轼演“易”所带来的痕迹,生动地展露其贬谪心态的复杂演变。从易学视角入手,为我们理解“幽人”的多重含义及其嬗变脉络指明方向,由此窥测苏轼贬谪黄州的心态,理解其贬谪心态由惊惧避祸转向自我疏解与自我观省,从而实现自身文化人格自立的内在成因。

崇高美学的当代形式--读欧阳黔森《莫道君行早》

欧阳黔森的《莫道君行早》从横向对比和纵向提纯两个维度建构反映脱贫攻坚的人物体系。这个丰富的人物体系既反映了脱贫攻坚的复杂性和艰巨性,也充分展现了脱贫攻坚的现实有效性。小说以轻喜剧的形式在解构中建构脱贫攻坚基层干部的崇高精神,并创造了一种契合中国式现代化乡村实践的、由农民语言、政策语言和知识分子语言有机融合的杂语形态。

基于超星学习通平台的“一二课堂”融合研究——以苏州大学应用技术学院为例

伴随着智慧教育的不断发展,苏州大学应用技术学院不断创新应用型人才培养特色,借助超星学习通平台,以“一二课堂”融合为手段,上下联动、全程贯通、全方位育人,深度推进“一二课堂”协同育人。通过搭建以学习通平台为载体的网络教学平台将“一二课堂”进行有机融合,助推区域经济发展和企业转型升级。

基于“心-肾-冲任-胞宫”生殖轴探析妇科生殖疾病的针灸治疗思路

本文主要阐述基于尤昭玲教授“心-肾-冲任-胞宫”生殖轴理论的“生殖十八针”针灸治疗方案。“生殖十八针”以调节妇科生殖疾病中紊乱的生殖轴为目的,选取生殖轴主要脏腑经络上的穴位为主穴,调节相关脏腑气血的穴位为配穴,通过特定操作手法,调气血,疏经络,治脏腑,从而养精助孕,为妇科生殖疾病的针灸治疗提供思路与参考依据。

北京油鸡种鸡持续受精能力研究

为探究北京油鸡种鸡的持续受精能力,研究共设计两个试验探讨输精间隔对种鸡持续受精能力的影响和种鸡个体间持续受精能力的差异。结果显示:相比于7 d与8d的输精间隔,输精间隔为6 d时具有最高的平均受精率和最长的持续受精时间(23 d)。北京油鸡公母鸡繁殖性能均存在个体差异,单次输精后1~10 d内平均受精率高于90%的公鸡占比52%,平均受精率高于95%的公鸡占比10%;有55%的母鸡单次输精后1~10 d平均受精率在95%以上。结果表明,北京油鸡最佳输精间隔为6 d,为保证系谱准确性建议停精时长30 d或以上,北京油鸡种鸡个体持续受精能力间的差异为选育提供了可能。

林下菊苣草地放养对北京油鸡屠体性能、蛋肉品质、脂质代谢和免疫性能的影响

【目的】比较分析林下菊苣草地放养与传统笼养对北京油鸡屠体性能、蛋肉品质、脂质代谢和免疫性能的影响。【方法】将体重相近的10周龄北京油鸡母鸡随机分为3组:传统笼养的对照组(CK)和林下菊苣草地放养组,放养密度分别为100只/667 m^(2)(T1)和120只/667 m^(2)(T2),采用草地放养与精料补饲相结合的方式,正试期95 d。试验结束后测定油鸡屠体性能和蛋肉品质,采集翅静脉血用于测定血液脂质代谢和免疫性能相关指标。【结果】与CK组相比,T1和T2组的全净膛率分别提高21.0%和21.6%(P<0.05);胸肌必需氨基酸、胸肌肌苷酸(0.05<P<0.01)和蛋黄色泽、蛋黄重(P<0.05)等主要蛋肉品质指标均有提高趋势;血液总胆固醇和甘油三酯等脂质代谢指标均有降低趋势(0.05<P<0.1);T淋巴细胞转化率等免疫指标亦有提高趋势(0.05<P<0.1)。与CK组相比,T1组的蛋重、蛋黄色泽和蛋黄重分别提高25.34%、38.3%和53.2%(P<0.05)。此外,与T2组相比,T1组胸肌粗灰分含量提高4.9%(P<0.05),腿肌粗蛋白质和总氨基酸含量分别提高11.8%和7.8%(P<0.05),腿肌粗脂肪含量显著降低25.9%(P<0.05);鸡蛋蛋白高度提高55.5%、蛋黄色泽提高27.9%、蛋黄重提高40.6%(P<0.05)。【结论】林下菊苣草地放养对北京油鸡屠体性能、蛋肉品质、脂质代谢和免疫性能均有积极影响,其中T1组改善效果更优。

用于船桥碰撞预警的复杂场景下视觉船舶检测

为准确识别航道船舶,实现桥梁防撞预警,结合实拍图像和数据增强建立了针对桥梁航道船舶的图像数据集,包括远距离、多目标以及可视度低等复杂场景.然后,以YOLOv5模型作为基本检测器并对其网络结构进行改进,主要改进包括将主干网络中的C3模块替换为C2f模块,在特征融合网络中嵌入SE注意力机制,采用K-means++聚类算法对数据集的先验框进行优化.最后,以PyTorch为深度学习框架对改进YOLOv5模型进行训练和验证.结果表明,改进YOLOv5模型对重点检测船舶的平均精度达到99.4%,较原始YOLOv5模型提高了11.1%,检测速度达到102帧/s,可为复杂通航场景下船桥碰撞预警提供可靠、高效的支撑.

基于YOLO的航管一次雷达目标检测方法

针对传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测方法检测率低的问题,提出一种基于YOLO(you only look once)的深度学习雷达目标检测方法。首先,利用同相正交(in-phase/quadrature,I/Q)数据匹配滤波后形成的雷达原始图像自建雷达目标图像数据集。然后,改进YOLO检测模型的网络结构、特征融合策略和损失函数以提高模型的精度,并引入迁移学习思想,利用预训练的深度学习网络提取图像特征,降低了检测模型对训练样本量的要求。最后,在自建数据集上对YOLO目标检测方法进行了实验验证。航管一次雷达实测数据的实验证明:与传统CFAR检测方法和两阶段的快速区域卷积神经网络(region convolutional neural networks,R-CNN)检测方法相比,所提方法的目标检测率大幅提高,虚警率明显降低,且实现了实时检测。

全国名中医尤昭玲基于“以胞宫为中心的五脏一体观”诊治绝经前后诸证

绝经前后诸证对应西医学围绝经期综合征,或多种因素致卵巢功能衰竭而出现围绝经期综合征临床表现的患者。全国名中医尤昭玲基于《黄帝内经》“五脏一体观”,提出“以胞宫为中心的五脏一体观”,认为“五脏失调”为绝经前后诸证的主要病机,以“调和五脏”为治则,创制经验方更年方。以胞宫为中心,顺应胞宫藏泻有序的特点,绝经前分经期、排卵前、排卵后辨证施以耳穴辅助治疗,绝经后顺应胞宫藏而不泻的生理特性,辅以耳穴静养阴阳。分年龄配合药膳养巢煲或养生安神煲,临证中收获佳效。