PBR方法在非遗贝雕工艺数字模型中的应用

该文通过创建高品质的数字模型以复制贝雕工艺品,并利用数字化策略来保护北海贝雕文化遗产,对非物质文化遗产的保护与传承具有重要的意义。通过分析材料微表面的结构,采用了基于数学模型的生成函数和排列方法来生成微表面基元,以用于合成材料法线贴图,这一方法有效地降低了贝雕工艺品数字化的人力成本。将数字技术与传统的北海贝雕制作工艺相结合,有助于扩大北海贝雕技艺的文化传播,提高北海贝雕工艺品的商业价值。

大曲率弯扭叶片涡轮产品注射模具设计关键技术的研究

由于大曲率弯扭叶片涡轮产品具有空间结构的复杂性,局部曲面存在多法向交错的特征。为了解决涡轮叶片变截曲面结构带来的空间成型、分型与抽芯困难,研究了增压涡轮产品注射模具设计的关键技术。利用Unigraphics NX平台进行三角网格离散化,采用Python语言,对叶片空间离散点法向进行高斯映射,建立了叶片密集点云与高斯球面法向点域的映射关系。基于高斯球面点域的K-means++法向聚类和可视性分析的方法,将分类结果映射到叶片,通过切割形成了模具镶块的初始复合结构。据此设计了多层瓣合式镶件组合机构用于涡轮产品的注射模具成型与抽芯,将传统的三板式模具改进为四次分型结构,提高了涡轮产品注射模具的设计质量以及自动化生产效率。

基于绿视率和NDVI的城市街道景观分析与优化研究

街道景观空间对市民健康和城市风貌具有重要影响。既往研究中常以归一化植被指数(NDVI)和绿视率(GVI)来分别代表二维和三维的绿色指标,但对二者的指标相关性研究甚少。采用基于深度学习的图像语义分割方法分析百度街景计算代表性街道的GVI,利用GF-1卫星数据计算NDVI,比较分析城市街道的GVI和NDVI指标特征及相关性。结果表明,1)中山市中心城区各代表街道GVI指标参差不齐,从8.06%到36.00%,其中石岐街道兴中道GVI最高;2)各街道观测点的NDVI均值随着缓冲区尺度的增加也随之呈现出不同变化,NDVI均值具有强烈的尺度敏感性;3)50 m GVI和DNVI均值的皮尔逊相关系数最高,达到0.832。在此基础上分析街道景观存在的不足并给出优化建议,为城市街景评估、空间优化、景观提升提供参考。

基于NDT配准与轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法

激光雷达是广泛应用于同时定位与地图构建(SLAM)的测距传感器,普遍基于旋转机制收集周围环境的几何信息。当扫描期间激光雷达发生移动时,生成的点云会产生运动畸变,降低SLAM系统的准确性。在激光雷达SLAM算法设计中,为使雷达运动的估计结果更为精确,文中提出一种基于正态分布变换(NDT)和轮式里程计的激光雷达运动畸变补偿算法。首先,使用轮式里程计以高频测量方式对雷达运动进行估计,可补偿部分运动畸变。其次,设计一种基于NDT配准算法的误差处理方法,通过对点云的精准匹配降低里程计漂移的影响,实现雷达运动精确估计,进而精准补偿运动畸变。文中采用数据集以及真实场景实验对提出算法进行测试。实验结果表明,与传统里程计辅助方法相比,提出的算法能够优化运动畸变补偿效果,降低轨迹累积误差并生成全局一致地图。

局域芯片分布特征辨识及自适应变步长扫描与匹配

为解决LED芯片检测与分选中的漏扫、匹配错误等关键问题,提出自适应变步长扫描方法。该方法对当前局域分布特性进行分析,利用晶圆片局部形变的连续性与保持性对邻近区域芯片分布进行预测,实施步长调整。在检测端,提出基于8邻域位置模型的区域芯片分布特征表征与描述方法,确立自适应步长调整策略,建立物理地址映射视图以及归一化逻辑视图。在分选端,利用已知物理地址映射图和归一化逻辑视图,对扫描区域、步长与路径进行规划,在遍历芯片的同时,实现芯片匹配。实测表明,相比冗余方法,该方法能够以低于4%的冗余率,实现漏扫率低于0.5%,提升扫描效率近23%。由于只针对有意义的芯片进行查找,可实现接近100%的匹配率,显著改善了算法效率和抗干扰能力。

基于方剂数据集的知识图谱构建研究

目的:构建基于方剂数据集的知识图谱,以系统性地展示方剂实体及其之间的关系。方法:首先建立方剂数据处理与知识图谱构建的规范化流程,获取方剂数据集,然后在4种常用命名实体识别模型中遴选最优模型进行实体抽取,最后利用Neo4j图数据库构建知识图谱。结果:最终遴选出基于Transformer的双向编码模型-双向长短期记忆网络-条件随机场(BERT-BiLSTM-CRF)模型,从数据集中抽取出症状、中西医病名、中医证候等医学实体,平均F1值达90.55%,形成了规范的方剂数据集并构建了方剂知识图谱。结论:利用本文方法抽取出的医学实体为中医药的临床实践和科学研究提供了系统性展示方剂实体及其之间关系的可靠数据基础。所建立的方剂知识图谱实现了中药方剂的知识检索,不仅有助于发现方剂数据中的潜在知识与内在关系,而且为中医药领域的信息整合和知识发现提供了坚实基础,推动中医药的现代化进程。

极低信噪比下分层归一化QC-Hadamard-LDPC译码器设计

传统LDPC码在低信噪比环境下性能较差,借助Hadamard约束构造的Hadamard-LDPC码是一类可逼近香农极限的低码率码字。但是Hadamard-LDPC译码常常采用基于符号最大后验概率的方法,译码过程存在大量指数、对数等非线性运算,计算复杂度高、迭代时延长,不利于工程应用实现。提出了一种基于Max-Log-MAP规则的分层归一化QC-Hadamard-LDPC译码器,用加法、比较运算替代指数、对数运算,实现仅包含线性运算的译码器,显著降低计算量和译码时延。同时,针对线性运算引入外信息失真导致性能下降的现象,引入了归一化因子对外信息进行修正,从而在保证尽量减小译码性能损失的同时实现低复杂度快速译码。基于Xilinx UltraScale+的硬件验证结果表明,分层归一化QC-Hadamard-LDPC译码器在消息长度1024、迭代次数20次条件下,可取得E_(b)/N_(0)为0.4 dB时误码率10^(−5)、信息吞吐率313 Mbps的性能,相比于传统最大后验概率译码器,译码性能损失仅0.03 dB,资源消耗减少20%。

思维导图护理模式对2型糖尿病患者胰岛素自我注射规范性及生活质量的影响

目的分析思维导图护理模式对2型糖尿病患者胰岛素自我注射规范性及生活质量的影响。方法选取2022年1月到2023年1月期间我院的96例2型糖尿病患者,随机分为试验组(48例)和对照组(48例),对照组采用常规护理,试验组患者在常规护理基础上加用思维导图护理模式护理。比较两组患者干预前后自护能力、胰岛素自我注射规范性、生活质量改善及对护理服务的满意度。结果两组2型糖尿病患者干预前自护理能力、胰岛素自我注射规范性、生活质量评分相比无统计学差异(P>0.05),护理后试验组以上指标评分均优于对照组(P<0.05);试验组2型糖尿病患者对护理的总满意率高于对照组(P<0.05)。结论思维导图护理模式对2型糖尿病患者胰岛素能更好提升患者的自我注射规范性及自护能力,改善对疾病的管理和控制,提高患者的生活质量。

我国陆地区域似大地水准面对数字化测图的适用性分析

全球导航卫星系统(GNSS)与区域似大地水准面能够代替低等级水准测量,获取正常高成果。为服务于各省不同比例尺测图项目,本文分析我国陆地区域似大地水准面对数字化测图的适用性。首先,统计国内各省(市)的区域似大地水准面精度情况;然后,推导不同比例尺测图中,似大地水准面模型为满足不同地形类别下高程点的限差应达到的精度。结果表明,大多数省(市)的区域似大地水准面模型均优于±0.1 m,能够满足中大比例尺测图需要,可以为各省开展不同比例尺测图提供技术服务。

基于3D归一化流的双分支点云异常检测模型

当前基于三维点云的工业异常检测仍处于起步阶段,较先进的方法将点云栅格化成2D图片或采用传统算子提取点云特征,有待进一步研究。对此,提出一种基于3D归一化流的双分支点云异常检测模型。以3D归一化流作为整体框架,结合双分支交互融合模块进行局部特征聚合,以并行结构聚合由Transformer和卷积神经网络(Convs)架构提取的不同焦点的点云特征;通过3D归一化流对特征金字塔在欧氏空间和潜在空间之间的可逆映射进行建模,基于受试者曲线下面积,所提模型从分布学习的角度实现了图像级(I-AUROC)的高效异常检测。在MVTec-3D AD数据集上进行的实验结果表明,所提模型在点云异常检测中取得了比目前先进方法更好的性能,相较于M3DM(Multi-3D-Memory)、AST(Asymmetric Student-Teacher Networks),I-AUROC(Image-level Area Under the Receiver Operating Characteristiccurve)指标分别提升了1.8和5.9个百分点。

基于自适应分段云模型的电力异构数据聚类研究

云空间中的电力数据种类繁多、数据维度大、结构复杂,容易引发电力系统运行安全问题。有效的数据聚类可以消除云空间中电力异构的无关、冗余数据。引入自适应分段云模型,提出一种全新的电力异构数据聚类方法。通过Tent映射预处理电力异构数据,使数据空间分布更加均匀,提高了数据聚类精度。利用自适应正态云模型建立云期望曲线方程,获取正态云滴,以确定数据聚类中心。根据熵值定义分段聚合条件,实现异构数据有序聚类。测试结果表明,所提方法在聚类中心空间中的异构数据分布较为均匀,分类聚类面积较大,聚类收敛较快,轮廓系数为0.4。所提方法的电力异构数据聚类效果更优,具有较好的适用性和有效性。

改进蚁狮优化算法的永磁同步电机多参数辨识

为提高永磁同步电机参数辨识的精度,提出一种基于Tent映射和正态云模型的改进蚁狮优化算法辨识永磁同步电机参数。首先,在蚂蚁和蚁狮初始化阶段引入Tent映射使初始种群更加均匀地分布于搜素空间;其次,在蚂蚁位置更新阶段以全局最优个体为目标,使用正态云模型更新精英蚁狮的位置;最后,根据迭代次数的增长自适应缩小云滴的生成范围,提升算法的全局收敛能力和精度。仿真实验结果表明,改进蚁狮优化算法能更加精确、迅速地辨识永磁同步电机参数。

AR技术下船舶导航系统交互界面设计

为充分利用AR技术优势设计船舶导航系统交互界面,合理展示船舶航行环境以及航行路线,确保船舶航行安全,提出AR技术下船舶导航系统交互界面设计方法。合理设计船舶导航系统交互界面架构,有效采集与预处理船舶航行环境信息,利用AR技术构建船舶航行环境三维虚拟模型,经法线贴图,凸显模型表面的细小轮廓特征后,使用改进插值算法完成模型渲染,增强模型高光效果,提升船舶航行环境以及航行路线可视化效果。实验结果表明,应用该方法能够设计出效果较好的船舶导航系统交互界面,导航效果理想,可确保船舶安全稳定航行。

变号二阶三点边值问题正解的存在性

研究了具有变号非线性项的三点边值问题正解的存在性,非线性项f(t,0)≥0且满足基于第一特征值的次线性条件.应用r-nowhere normal-outward紧映射不动点指数定理得到正解的存在性.

师范生师德知识图谱研究——基于VOSviewer可视化分析

在“立德树人”背景下,师范生作为教师队伍的“新生力量”,其师德培养是首位的。文章以师范生师德为主题检索,选取258篇来源于中国知网(CNKI)核心期刊的文献作为可视化分析的对象,利用VOSviewer软件系统作为研究工具,通过关键词分析,对师范生师德研究热点和发展脉络进行综述。研究发现,目前已有关于师范生师德主题的研究主要集中在师范生师德养成教育、师范生职业理想教育、师范生师德践行、师范生师德课程、师范生师德修养等方面,研究脉络主要经历了探索建设、继承深化、优化拓展三个时期。

一类集值映射的方向度量次正则性

在有限维Hilbert空间中,研究连续可微单值映射与连续闭凸集值映射之差的集值映射的度量次正则性问题.首先,在适当的连续性假设条件下,得到了这类集值映射的强度量次正则性的充分条件;然后,研究了这类集值映射在存在某种“单值选择”条件下的方向度量次正则性,并给出了这类集值映射的方向度量次正则性的一些充分条件.

基于激光雷达和特征地图的车辆智能定位研究

针对激光雷达采集行驶车辆的三维点云数据中包含过多畸变数据,影响车辆定位效果的问题,本文研究一种基于激光雷达和特征地图的车辆智能定位方法。激光雷达利用基于飞行时间的激光测距法,采集车辆及其行驶环境的三维激光点云数据,去除激光点云数据中的畸变数据。利用正态分布变换方法,优化删除畸变数据的点云集的正态分布概率值,配准三维激光点云数据。从完成配准后的三维激光点云数据中,提取柱状物体的圆形特征,构建车辆行驶的自然柱状特征地图。利用卡尔曼滤波算法,结合自然柱状特征地图信息,实现高精度的车辆智能定位。实验结果证明:该方法可以精准定位车辆目标,车辆智能定位精度较高,最高可达到97%,定位效率较好,最短可在5 s时间内完成定位,具有一定应用价值。

多元化教学法在少数民族大学生正常人体学的应用

目的探讨多元化教学法在少数民族大学生正常人体学教学中的应用效果。方法选取2020级高职临床医学专业1班46名学生为观察班,2班47名学生为对照班,在正常人体学教学中,分别采用多元化教学法和传统教学法,课程结束后,对2班学生进行理论考试、实验考核和问卷调查,综合评价教学效果。结果观察班理论考试及实验考核成绩明显高于对照班(P<0.01)。问卷调查显示,观察班学生对本班教学法赞同率显著高于对照班(均P<0.01)。结论运用多元化教学法,能显著提高少数民族大学生正常人体学教学效果。

一种自我正则映射的弱光图像增强方法

现有的基于学习的弱光图像增强方法中,大多数是以成对的数据训练模型,虽然它们取得了很好的效果,但在没有成对训练集的情况下就失去了原本的优势,而且在实际中,在同一个场景几乎不可能获取同一个视角的两种不同亮度的图像,从而无法完全以成对数据训练模型。因此,为避免使用成对数据,使模型域自适应能力更强,本文基于生成对抗网络提出了一种无监督的自我正则映射的弱光图像增强方法(称之为SAMGAN)。该方法不仅利用原始图像的照明信息作为自我正则映射和灰度图实现对其增强,同时使用特征自我保留损失方法保留原始图像的特征和内容。它不仅可以在没有弱光/正常亮度图像对的情况下训练,还可以很好地推广到各种实际的测试集中。大量实验证明,本文方法在图像视觉质量和客观指标上都优于现行很多的方法。

基于YARN规范的智能电网大数据异常检测

文章描述了Hadoop早期版本在处理智能电网大数据上的不足,同时分析了YARN规范对Map-Reduce进行改进后对电网大数据处理的优点。文章详细讨论了YARNDPP平台中智能电网大数据处理的编码与实现及YARN-DPP的优势,并以IEEE 118节点的电网作为智能电网大数据异常检测的案例程序,对YARN-DPP平台的硬件环境与软件运行环境进行配置。实验结果表明,针对海量的智能电网状态安全大数据异常检测的程序,YARN-DPP平台具有较好的吞吐量与加速比,可以满足现代智能电网大数据异常检测的需求,在计算速度上比单机串行计算及Map-Reduce计算要快。