基于改进深度Q网络的虚拟电厂实时优化调度

深度强化学习算法以数据为驱动,且不依赖具体模型,能有效应对虚拟电厂运营中的复杂性问题。然而,现有算法难以严格执行操作约束,在实际系统中的应用受到限制。为了克服这一问题,提出了一种基于深度强化学习的改进深度Q网络(improved deep Q-network,MDQN)算法。该算法将深度神经网络表达为混合整数规划公式,以确保在动作空间内严格执行所有操作约束,从而保证了所制定的调度在实际运行中的可行性。此外,还进行了敏感性分析,以灵活地调整超参数,为算法的优化提供了更大的灵活性。最后,通过对比实验验证了MDQN算法的优越性能。该算法为应对虚拟电厂运营中的复杂性问题提供了一种有效的解决方案。

实时跟踪和虚拟成像技术辅助创伤骨科手术机器人治疗股骨颈骨折

目的:探究实时跟踪和虚拟成像技术(real-time tracking and virtual reality technology,RTVI)辅助创伤骨科手术机器人术中配准治疗股骨颈骨折的治疗效果。方法:回顾分析2020年9月至2022年9月应用创伤骨科机器人手术治疗的60例股骨颈骨折患者,根据术中是否使用RTVI技术辅助机器人手术将患者分成两组:RTVI组28例,男12例,女16例;年龄28~60(46.2±9.3)岁。单纯天玑手术机器人组32例,男15例,女17例;年龄32~58(48.2±7.8)岁。观察并记录两组配准透视次数、手术时间、术中透视次数、术中出血量、住院时间。所有患者术后接受定期随访,常规复查髋关节X线片,记录Garden对线指数、骨折愈合时间、术后并发症、Harris评分。结果:60例患者均获得随访,其中RTVI组随访9~16(13.0±1.2)个月,单纯天玑手术机器人组随访10~14(12.0±1.3)个月,两组比较差异无统计学意义(P>0.05)。随访期间两组股骨颈骨折均愈合良好,无内固定松动、切口感染等并发症发生。RTVI组配准透视次数、手术时间、术中透视次数优于单纯天玑手术机器人组(P<0.01)。而两组术中出血量、住院时间、Garden对线指数、骨折愈合时间、髋关节Harris评分比较,差异无统计学意义(P>0.05)。总结:RTVI技术辅助天玑手术机器人治疗股骨颈骨折手术虽然对其术后疗效影响不大,但可以有效减少手术时间,减低术中X线投射次数,降低患者术中辐射暴露风险。同时也缩短了术者的学习曲线,更好体现创伤骨科手术机器人的精准和高效。

在朋友圈中分享读者调查实时结果

2014年快要结束之时，《微型计算机》一年一度的大型读者调查活动又开始了。对读者来说，每年的这次调查活动，都有机会获得价值不菲的奖品，而我们通过这样的调查，也获得了宝贵的数据，了解了读者心目中的No．1，了解了今年市场上表现突出的厂商，也了解了用户在购机时的想法，指导我们来年的选题方向。

TaqMan多重实时定量PCR快速检测3种常见食源性病原菌

建立一种可同时快速检测大肠杆菌O157:H7、单增李斯特菌和蜡样芽孢杆菌的多重实时定量PCR(qPCR)方法。依据大肠杆菌O157:H7 tir基因、单增李斯特菌mpl基因和蜡样芽孢杆菌entFM基因的保守序列分别设计特异性引物和TaqMan探针,建立多重qPCR反应体系,进行灵敏度、特异性和稳定性试验,同步检测人工染菌牛奶样品中的病原菌并与国家标准方法作对比。结果表明,建立的多重qPCR方法灵敏度高,最低检出限为12 CFU/mL;特异性强,只对3种目标菌进行PCR扩增;稳定性好,各重复性试验中Ct值的变异系数<1%;所有受污染样品阳性检出率均为100%,与国家标准方法检测结果一致,且检测周期缩短至6 h。本研究建立的TaqMan多重qPCR方法能同时快速、准确地检测乳品中的大肠杆菌O157:H7、单增李斯特菌和蜡样芽孢杆菌,为食品安全提供技术支撑。

结核分枝杆菌/利福平耐药实时荧光定量核酸扩增检测对菌阴空洞肺结核的诊断效能分析

目的探讨结核分枝杆菌/利福平耐药实时荧光定量核酸扩增(Xpert)检测对菌阴空洞肺结核的诊断效能。方法选取河北省胸科医院2021年4月至2022年10月期间行手术治疗的124例肺部空洞疾病患者相关病历资料,其中菌阴空洞肺结核86例(观察组),非结核肺部空洞疾病38例(对照组)。收集患者手术标本Xpert检测和外周血结核感染T细胞斑点(T-SPOT)试验结果,分析二者对菌阴空洞肺结核的诊断效能。结果Xpert检测和T-SPOT试验诊断菌阴空洞肺结核的敏感度为68.6%、75.6%,特异度为97.4%、68.4%。Xpert检测的敏感度低于T-SPOT试验(χ^(2)=5.832,P<0.001),特异度高于T-SPOT试验(χ^(2)=21.469,P<0.001)。2种方法在观察组中的阳性检出率均高于对照组[Xpert检测:68.6%(59/86)比2.6%(1/38);T-SPOT试验:75.6%(65/86)比31.6%(12/38)](均P<0.001)。受试者工作特征曲线分析结果显示,Xpert检测诊断菌阴空洞肺结核的曲线下面积为0.830,T-SPOT试验的曲线下面积为0.729,Xpert检测的准确度高于T-SPOT试验(P<0.001)。结论Xpert检测对菌阴空洞肺结核有比较可靠的诊断效能。

分布式3D打印服务的实时多任务调度研究

针对分布式3D打印机(3DPs)在工业物联网(IIoT)中共享、协作、生产全球化的定制产品过程中,3D打印任务(3DPTs)在分布式3D打印机上分配工作量不平衡,以及提交的每个模型的定制属性和实时性等问题,文章提出了用于IIoT中个性化3D打印的实时绿色感知多任务调度架构,给出了一种稳健的在线分配算法,使得每个3D打印任务能够精确地满足用户定义属性,并且平衡了分布式3D打印机之间工作负荷,同时开发了一种基于优先级的自适应实时多任务调度(ARMPS)算法,实时调度每一个3D打印任务,满足3D打印任务的实时性以及动态性要求。在高负载下进行仿真实验,经性能评估测试,表明所提出的算法具有稳健性,调度架构具有鲁棒性和可扩展性。

复合探针实时荧光RT-PCR法检测小儿上呼吸道感染甲型流感病毒的价值

目的 分析小儿上呼吸道感染甲型流感病毒应用复合探针实时荧光反转录聚合酶链反应(RT-PCR)法检测的临床价值。方法选择2023年1月至2023年12月流感监测信息系统两家监测点上呼吸道感染甲型流感病毒感染的患儿80例监测标本进行回顾性分析,均开展复合探针实时荧光RT-PCR法检测,分析其诊断价值。结果 根据监测标本最终诊断结果显示,阳性标本68例、阴性标本12例。经复合探针实时荧光RT-PCR法检出67例,检出率为83.75%,敏感度为95.59%、特异度为83.33%、准确度为93.75%、阳性结果预测值为97.01%、阴性结果预测值为76.92%;批间批内变异系数均小于5%。结论 小儿上呼吸道感染甲型流感病毒应用复合探针实时荧光RT-PCR技术具有较高的敏感度、特异度及准确度,且检查结果快速,可为小儿上呼吸道感染甲型流感病变提供可靠的诊断,有利于制订合理的治疗方案。

改进YOLOv5s-Seg的高效实时实例分割模型

实例分割是图像分割的重要组成部分,同时也是计算机视觉领域的一个重要课题。然而现有实例分割模型不能在保证实时性的同时保证模型分割精度,因此在实时实例分割任务中一直存在精度过低、定位不精确的问题。针对此问题,提出了一种基于YOLOv5s-Seg改进的实时实例分割模型。以YOLOv5s-Seg作为网络的基础模型,主干网络选用Repvit m3网络,然后改进FPN结构,在FPN结构中将原始得到的C3卷积模块升级为RsRepVitBlock模块,并在其内部使用ECA注意力机制,最后采用SIoU作为模型的边界框损失函数。该算法在公开数据集PASCAL VOC 2012上的实验结果显示,改进后的模型分割精度mAP达到了65.7%,较原模型YOLOv5s-Seg提高了10.6个百分点。该模型大幅提升了分割精度,并且有效地改善了分割任务中定位不准确的问题。相较于其他模型,具有显著的精度优势和更好的模型稳定性。

船舶交通数据实时传输可靠性评估系统

为保障船舶交通数据实时传输的可靠性,设计船舶交通数据实时传输可靠性评估系统。从网络条件、节点设备、环境因素与网络管理4个主要方面出发选取评估指标,构建船舶交通数据实时传输可靠性评估指标体系;采用基于三角模糊数的模糊层次分析法计算评估指标的权重值;将各评估指标与对应的权重值形成并进行汇总,由此得到最终船舶交通数据实时传输可靠性评估结果。实验结果显示,该系统能够获取准确的评估结果,且由于不同因素造成的船舶交通数据实时传输故障发生概率下降幅度均达到50%以上,由此说明基于该系统的评估结果能够有效保障船舶交通数据实时传输的可靠性。

天线阵形变实时感知与调控方法研究

针对共形天线采用天线与平台结构功能一体化设计后,平台变形产生的天线阵精确感知问题,开展天线形变实时感知与调控方法研究。提出一种天线阵实时形变监测与补偿(或控制)系统的设计方法,包括搭建传感器网络以实现天线形变实时精确测量、天线阵形变重构、天线阵形变控制与性能补偿等一系列相关技术途径。

人工智能在篮球技战术实时分析中的运用分析

随着科技的发展,人工智能走进生产生活的各个领域,一方面冲击着各行各业,另一方面也推动各行各业向智能化的方向发展。在体育产业也不例外,将体育与人工智能相结合,推动体育产业向智能化的方向发展。篮球是人们喜闻乐见的大众运动,深受人们的喜爱,不仅可丰富人们的生活,而且也起到了锻炼身体的作用。将人工智能应用到篮球技战术实施分析中,能够记录和分析运动员在技战术上的数据,了解运动员的心理和身体的变化,以及训练或比赛中的整体表现,并根据运动员的相关表现来调整接下来的训练内容,为提升运动员的能力、优化团队战术、提升团队的篮球比赛水平奠定基础。

生猪生长环境舒适度实时监测系统设计与实现

为了提高猪舍环境舒适度评价的准确性,克服猪舍多环境因子相互耦合,避免采用单一环境因子评价猪舍内环境质量状况不准确问题。本研究根据猪舍环境养殖标准,构建了猪舍舒适度评价指标体系和权重,建立了温度、湿度、风速、CO_(2)、NH_(3)和H_(2)S各环境因子的隶属度函数,提出了基于层次分析-模糊理论的猪舍多环境因子综合评价方法,搭建了生猪生长环境舒适度实时监测系统。以育肥猪舍环境监测的24组数据为例对本文提出的猪舍舒适度模糊综合评价方法进行验证。结果表明,该系统建立的猪舍多环境因子舒适度模糊综合评价方法能准确反映猪舍空气质量状况,可为猪舍环境精准调控提供科学决策依据,具有一定的应用价值。

动态场景下基于3D多目标追踪的实时视觉SLAM方法研究

近年来一些解决动态场景下的SLAM技术被提出,其中SLAM与MOT结合的技术路线不仅可解决动态场景问题,还可以提高系统对周围场景的理解,获得了更大关注。本文介绍了一种高效的实时在线视觉SLAMMOT融合系统,以双目视觉或RGBD作为输入,只须借助2D目标检测网络,便能高效、准确、鲁棒地跟踪相机以及动态目标的位姿,并生成稀疏点云地图。为提高多动态目标追踪的精度与准确度,引入了级联匹配与IOU匹配结合的策略;利用阿克曼转向模型来简化追踪目标的运动,减少求解动态目标位姿所需匹配点的数量;利用因子图将相机与动态目标的追踪结果进行联合优化,同时提高相机、追踪目标的位姿和地图点的精度。最后在KITTI跟踪数据集上与其他方法进行比较。结果表明,在满足实时性要求的前提下,该方法仍能准确地追踪相机以及动态目标位姿。

基于细节增强的双分支实时语义分割网络

实时语义分割方法常利用双分支结构分别保存图像的浅层空间信息和深层语义信息。然而,当前基于双分支结构的实时语义分割方法重点研究语义特征的挖掘,忽略了空间特征的保持,导致网络无法精准地捕捉图像内物体的边界和纹理等细节特征,最终分割效果欠佳。针对以上问题,提出基于细节增强的双分支实时语义分割网络(DEDBNet),多阶段增强空间细节信息。首先,提出细节增强双向交互(DEBIM)模块,在分支间的交互阶段使用轻量空间注意力机制增强高分辨率特征图对细节信息的表达能力,促进空间细节特征在高低两分支上的流动,以加强网络对细节信息的学习能力;其次,设计局部细节注意力特征融合模块(LDAFF),在两分支末端特征融合的过程中同时建模全局语义信息和局部空间信息,解决不同层次特征图之间细节不连续的问题;此外,引入边界损失,在不影响模型速度的情况下引导网络浅层学习物体边界信息。所提网络在Cityscapes验证集上以92.3 frame/s的帧速率(FPS)获得78.2%的平均交并比(mIoU),在CamVid测试集上以202.8 frame/s获得79.2%的mIoU;与深度双分辨率网络(DDRNet-23-slim)相比,mIoU分别提高了1.1和4.5个百分点。实验结果表明,DEDBNet能够准确地分割场景图像,且满足实时性要求。

基于LSTM神经网络的现地烈度实时估算模型——以JMA烈度为例

如何快速并且准确估计目标场点烈度是地震预警中的关键问题。常用基于衰减关系的场点烈度估计和基于P波信息的现地烈度估计往往存在大震烈度低估的问题。本文提出了一种基于长短时记忆神经网络(logn short-term memery,LSTM)的现地JMA烈度持续估计模型。该模型以现地观测地震动的能量、能量增长率、地震动卓越周期和震源距作为输入,以该点的最大仪器地震烈度为预测目标。选取了日本K-NET台网记录101次地震数据作为训练集,94次地震数据作为测试集,训练了现地烈度估算LSTM神经网络模型。结果表明:在采用3 s时窗长度的序列进行预测时,高估的比例为1.51%,低估的比例为4.00%;并且,随着时窗长度的增加,高估和低估的比例也在不断降低。模型对高烈度(大于等于4.5度)样本的预测时效性随震源距的增加而增加,对大震远场高烈度区域能提供20 s以上的预警时间。

广播星历旋转误差对低轨星载BDS-3/GPS实时精密定轨影响分析

基于LT-01A卫星星载BDS-3/GPS观测值进行了星载实时精密定轨研究,并重点分析了广播星历旋转误差对实时定轨精度的影响。通过赫尔默特转换评估了所选时段内GPS和BDS-3广播星历轨道旋转误差,显示BDS-3广播星历旋转误差可达-8.7 mas,平均量级较GPS大约2.5倍。BDS-3广播星历经旋转改正后,轨道切向、法向均方根(RMS)误差从25 cm左右提升至10 cm量级,提升幅度超过50%。因此,基于星载BDS-3以及BDS-3/GPS联合的实时定轨精度受BDS-3星历旋转误差影响严重,且主要作用于切向和法向。经过旋转改正后,单独BDS-3实时定轨在切向、法向、径向RMS分别为21.0 cm、10.7 cm及11.2 cm,其切向和法向精度比改正前分别提升15.0%和31.8%;BDS-3与GPS联合定轨进一步提升切向精度至19.4 cm。得益于BDS-3广播星历较高的精度,单BDS-3以及BDS-3/GPS联合的实时定轨在旋转改正前的三维RMS分别为31.9 cm和29.2 cm,较单GPS实时定轨分别提升9.1%和16.8%;添加旋转改正后,其定轨精度分别提升至26.7 cm和25.0 cm,较单GPS实时定轨分别提升22.6%和27.5%。

基于实时目标检测网络的胎儿颜面部超声切面识别及应用

目的:探讨基于实时目标检测网络的人工智能(AI)模型在胎儿颜面部超声检查中的应用价值。方法:以妊娠20~24周正常胎儿颜面部超声标准切面(FFUSP)图像为研究对象,构建基于实时目标检测网络的FFUSP识别模型,观察其对FFUSP及其解剖结构的识别精度;通过临床验证分析其对119例胎儿超声图像中FFUSP识别效能以评价其临床应用价值。结果:AI模型对胎儿颜面部结构识别的整体查准率为97.8%、查全率为98.5%、mAP@.5为98.1%、mAP@.5:.95为61.0%。在临床验证中,AI模型对颜面部解剖结构识别的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为100.0%、98.5%、87.4%、100.0%、98.7%,与胎儿超声专家分类一致性强(k=0.925,P<0.001);对3类标准切面图像的识别准确率为100%;动态视频检测平均速度为33.93帧/s。结论:基于实时目标检测网络的FFUSP识别模型性能优越,可应用于实时超声检查辅助诊断、教学及智能化质量评价。

鳗鲡疱疹病毒实时荧光重组酶辅助扩增(RAA)检测方法的建立及应用

为建立鳗鲡疱疹病毒(Anguillid herpesvirus,AngHV)的实时荧光重组酶辅助扩增(recombinase-aided amplification,RAA)检测方法,根据AngHV的ORF 95基因序列设计引物和探针,优化反应温度,确定反应时间,并应用该方法对采集的临床样品进行检测。结果表明:本研究中建立的实时荧光RAA检测方法的最佳反应温度为39℃,反应时间为20 min;实时荧光RAA检测方法的灵敏度、特异性及重复性评价显示,RAA检测AngHV的最低检测量为1×10^(2)copies/μL,可特异性地检测AngHV,与美洲鳗鲡腺瘤病毒(American eel adomavirus,AEAdoV)、蛙虹彩病毒(Rana grylio virus,RGV)、鲤疱疹病毒(Koi herpesvirus,KHV)和对虾白斑综合征病毒(White spot syndrome virus,WSSV)均无交叉反应;实时荧光RAA检测方法的组内和组间变异系数均小于5%,表明实时荧光RAA检测方法灵敏度高、特异性强和重复性好;应用该方法对采集的25份临床样品进行检测显示,实时荧光RAA检测方法与qPCR方法的检出率一致,均为92%,高于普通PCR的检出率(76%)。研究表明,本研究中所建立的鳗鲡疱疹病毒实时荧光重组酶辅助扩增RAA检测方法快速、灵敏、可靠、准确,可用于AngHV的临床快速检测和流行病学调查。

一种近实时全球电离层数据同化和预报系统的构建与实现

电离层天气变化正成为目前空间天气预报最重要的内容之一,建立一个可靠的、精确的电离层特征参量现报和预报系统对空间科学研究及军民用无线电信息系统保障均具有重要价值。基于国际GNSS服务组织(International GNSS Service,IGS)的地基GNSS和全球电离层无线电观测站(Global Ionospheric Radio Observatory,GIRO)数字测高仪的实时数据,以国际参考电离层(International Reference Ionosphere,IRI)模型为背景模型,采用高斯-马尔可夫-限带卡尔曼滤波同化技术,结合超大规模矩阵稀疏存储与处理方法,在云计算平台上构建完成了近实时全球电离层数据同化和预报系统(near-Real-Time Global Ionospheric Data AssiMilation and forecasting system,RT-GIDAM)。该系统具备了全球电离层TEC和电子密度的近实时(延时约5 min)、较高空间(5°×2.5°)和时间分辨率(15 min)的同化和预报功能,可为空间物理研究及相关无线电系统应用提供数据支撑。

实时剪切波弹性成像超声在甲状腺良恶性结节鉴别诊断中的应用价值

目的探讨实时剪切波弹性成像(SWE)鉴别甲状腺疑似恶性结节(4B至5类)的价值。方法选取超声检查诊断为甲状腺美国放射学会(ACR)4B至5类结节患者247例,均行SWE检查,以病理结果为金标准,分为良性组、恶性组,并对各组进行分析。结果SWE技术诊断4B至5类结节的敏感度、特异度、准确率、阴性预测值、阳性预测值以及Kappa值分别为87.85%、88.10%、87.92%、74.00%、94.95%、0.792;恶性组Emean、Emax、Emix均大于良性组(P<0.05)。淋巴结转移到中央区各参数均小于颈侧区(P<0.05),中央区加颈侧区转移的各项参数均明显大于其他两区(P<0.05)。结论SWE诊断甲状腺高度疑似恶性结节具有较高的应用价值,且对甲状腺乳头状癌(PTC)淋巴结转移有预测价值。