并行特征提取和渐进特征融合的计算机主板装配缺陷检测

针对计算机主板装配缺陷检测中的元器件位置分布复杂、缺陷目标不显著及多尺度等问题,本文提出了一种并行特征提取和互交叉渐进特征融合的端到端的缺陷检测算法。首先,结合部分卷积和视觉Transformer提出了一种并行残差特征提取网络,利用部分卷积的低计算复杂度的优势提取局部特征,同时利用视觉Transformer的长距离建模能力扩大模型的感受野,增强网络的特征提取能力。其次,引入注意力机制和特征渐进融合机制,提出了一种多尺度注意力互交叉的渐进特征融合网络,增强检测模型的特征融合能力。在公开数据集上的实验结果表明,该算法的平均精度均值(mAP)达到了94.63%,相较于基线模型YOLOv5提升了4.62%,并优于其他几种先进模型,检测速度达到了25 FPS。实现了较好的检测精度与速度的平衡,为实际工业环境下计算机主板表面装配缺陷检测自动化和智能化的实现提供了一种快速、有效的方法。

公务员制度发展的渐进特征、平衡机理与创新路径——基于公务员法实施十年的回溯与思考

回溯公务员法实施的十年历程,公务员制度建设呈现出渐进、平衡与创新并行的脉络,即以多个单项制度"探索-试点-评估-再决策"的方式实现公务员制度的渐进式发展,以动态调整实现公务员制度"平衡性"运作的机理,以创新性举措实现对传统干部人事制度弊端的突破。公务员制度未来发展的路径将重点体现在:制度建设方面不断加强党内法规与公务员法规体系的衔接;选拔任用方面进一步健全并落实严格标准;专业化发展方面重点推进分类管理;队伍建设方面更加突出基层导向。

基于滑坡破坏渐进特征的新不平衡推力法及其应用

为了克服不平衡推力法不能体现滑坡破坏渐进性的缺点,在其基本计算方法的基础上,考虑到岩土体的软化特征,提出一种关于滑坡稳定性的简明计算方法。此方法主要从以下3点对传统不平衡推力法进行了革新:第一,考虑滑体变形;第二,引入节理本构模型,考虑滑体强度衰减及应力应变之间关系的转化;第三,考虑部分失稳对于整体稳定性的作用,基于条分法提出条块稳定系数与条块破坏概率的定义,进而定义滑坡整体稳定系数与整体破坏概率。给出了所提方法的计算公式,并阐述了计算的基本原理。改进方法与原方法共同应用于推移式滑坡实例的分析,分析结果表明:改进的不平衡推力法比改进前具有更低的稳定系数,并且在工程应用中更安全;同时,新方法可以体现部分失稳对于整体失稳的推动作用,能够计算出滑坡发生整体破坏的概率,从而较直观地评价滑坡的整体稳定性。

基于多尺度渐进式特征融合的伪装目标检测

伪装目标检测任务中目标和所处环境具有极大的相似性,只通过简单的特征提取容易使得重要信息丢失,此外,直接聚合不同层特征会引入噪声,导致预测不准确。针对这些问题,本文提出一种基于多尺度渐进式特征融合的伪装目标检测网络。该网络采用金字塔视觉Transformer作为骨干网络提取多尺度特征,利用可变形注意力对提取的多尺度特征增强,以突出伪装目标的边界;然后通过渐进式特征融合模块递增式融合相邻层特征,积累难以分辨但有效的信息,避免非相邻层之间较大语义差距;在融合过程中引入自适应空间融合操作,以减少在同一空间位置发生信息冲突问题;最终输出预测结果,实现伪装目标检测。模型在COD10K和CAMO组成的训练集上进行训练,实验结果表明本文方法与其他方法相比具有较明显优势。

多层渐进式特征对齐网络优化的空地影像稳健匹配

精细三维模型是智慧城市建设的关键空间基础信息,而视角变化、遮挡等因素导致基于航空影像生成的三维模型容易出现边缘不准确、孔洞以及建筑物立面纹理模糊等问题。地面影像可以很好地解决倾斜摄影建模底部缺失与区域遮挡的问题,因此,提出一种轻量化多层渐进式特征对齐网络优化的空地影像匹配方法,以实现空地影像的稳健匹配,为城市建模提供一定的技术支撑。设计多层渐进式匹配网络优化策略,利用EfficientNet-B3预训练模型的高层特征图进行双向匹配,取双向匹配的交集作为初始匹配点集。根据初始匹配点对,采用RANSAC策略计算初始单应矩阵,运用该矩阵对地面影像进行图像变换,得到近似空中视角的影像,从而完成特征匹配与粗差剔除。针对空中影像和近空视角影像,在前面多层特征图上进行匹配和优化。在每一层特征图上都计算该层特征图的匹配和对上层匹配点对的位置校正,最终得到精确的匹配点集。以无人机DJI-MAVIC2拍摄的航空影像及手持设备拍摄的地面影像等8组典型数据作为对象进行实验,结果表明,与SIFT、D2-net、DFM等方法相比,该方法具有良好的匹配性能,平均同名点匹配数量较次优方法提升了1.3倍。

渐进式逐层密集连接网络图像超分辨率重建

针对现有基于深度神经网络的图像超分辨率重建,存在未完全考虑层次特征信息的提取和利用问题,本文提出了一种渐进式逐层密集连接网络。通过设计一种逐层密集连接特征融合块,以挖掘和利用图像中不同层次的特征信息,并且利用一种渐进式特征融合机制,在全局层次上融合从逐层密集连接特征融合块中提取到的特征信息,促进图像纹理细节的重建。实验结果表明,所提方法与其他方法相比,在客观评价指标与主观视觉效果上有着更加显著的表现。

兴安落叶松针叶挥发油的GC-MS和启发渐进式特征投影法分析

采用水蒸气蒸馏法提取兴安落叶松针叶挥发油,利用气相色谱-质谱(GC-MS)联用对挥发油进行成分测定,并对其重叠色谱峰采用启发渐进式特征投影(HELP)法进行分辨,得到各组分的纯色谱峰和质谱,然后采用峰面积归一化法确定各化合物的相对含量。共分离出110种化合物,鉴定了70种化合物,占挥发油总量的93.09%,其中单萜、倍半萜和二萜的含量分别为31.92%、53.29%和6.91%。

历史上英国教育现代化进程的渐进式特征

与其它国家相比 ,英国的教育现代化历史进程具有十分鲜明的渐进式特色。探讨形成其特色的基本社会历史原因及其对教育本身的影响 ,不仅可以深化对英国教育的研究 ,而且也可为我国的教育现代化建设提供必要的借鉴。

煤岩组合体界面效应与渐进失稳特征试验

煤岩体组合特征决定着煤和岩石组合形成整体结构的变形失稳,为分析煤岩高比对煤岩组合体受载时力学特性、能量转化规律与失稳破坏特征的影响,制作了3种高比的“岩-煤-岩”(RCR)组合试件,开展了煤岩组合试件的单轴压缩试验和PFC2D数值模拟试验,并基于RCR组合体声发射信号和宏观破坏特征分析,获得了组合体界面效应影响下的渐近失稳特征和声发射能量演化规律。研究结果表明:煤岩组合体的损伤破坏表现出渐近非连续特征,损伤破坏首先在煤岩组合体的煤体中发生、发展,煤体裂纹发育至煤岩交界面时被阻隔,受煤岩组合体界面效应的影响和裂纹尖端强应力链的持续集聚,裂纹最终从煤体扩展至岩石中煤岩组合体发生整体性瞬时破坏;随煤岩高比增大,组合体单轴抗压强度、弹性模量、宏观起裂破坏时间和瞬时失稳破坏时间均呈降低趋势且瞬时破坏时动力显现也逐渐被弱化。由于RCR组合体结构和弹性储能的差异性,导致裂纹在煤岩组合体中的扩展能力、速度和角度不同,进而组合体呈现出不同的破坏形态,但组合体破坏形式具有相似性,其中煤体以剪切破坏为主,顶底板砂岩以劈裂破坏为主。在煤岩组合体渐进破坏过程中煤体的破坏诱导了顶底板砂岩的破坏,而砂岩的破坏加剧了煤体的损伤破坏程度和瞬时破坏时动力显现强度,形成了煤体砂岩破坏互馈机制。RCR组合体受载时声发射信号有明显的时段性特征,当RCR组合体发生整体失稳时,声发射信号频率较低,声发射能量值达到历史最大,根据煤岩组合体声发射前兆信息的时频、时空规律性特征可对煤岩动力灾害孕育与发生进行实时监测,实现煤岩动力灾害的精准感知与超前预警。

民国时期东北地区绘画发展的渐进型特征研究

民国时期东北美术有其发展的独特性,由于地域环境、艺术市场、画家群构成等原因,造成东北美术文化发展呈现渐进性特征。

多源信息融合下冷链配送车辆碳排放动态预测方法

[目的/意义]冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据。本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型。[方法]基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息,构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型,并以路况信息、行驶特征(速度、加速度)、货物重量、制冷参数(温度、功率)等为输入,构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型。最后与其他模型展开对比分析,分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度。[结果]改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和98.4%,比YOLOv8s分别提高了1.2%、3.7%和0.2%,参数量和运算量分别减少了12.5%和31.4%,检测速度提高了5.4%。改进的iTransformer模型碳排放量预测的均方误差、平均绝对误差、均方根误差和R^(2)分别为0.026 1%VOL、0.079 1%VOL、0.161 5%VOL和0.940 0,均优于其他时序预测模型。[结论]提出的多源信息融合下冷链配送碳排放预测模型可实现对冷藏车辆碳排放量的精准预测,为有效降低冷链配送碳排放与提升配送企业绿色信用等级等提供理论参考。

时空渐进式学习的视频显著性目标检测

视频显著性目标检测需要同时结合空间信息和时间信息,连续地定位视频序列中与运动相关的显著性目标,其核心问题在于如何高效地刻画运动目标的时空特征.现有的视频显著性目标检测算法大多使用光流,ConvLSTM以及3D卷积等提取时域特征,缺乏对时间信息的连续学习能力.为此,设计了一种鲁棒的时空渐进式学习网络(spatial-temporal progressive learning network,STPLNet),以完成对视频序列中显著性目标的高效定位.在空间域中使用一种U型结构对各视频帧进行编码解码,在时间域中通过学习视频序列中帧间运动目标的主体部分和形变区域特征,渐进地对运动目标特征进行编码,能够捕捉到目标的时间相关性特征和运动趋向性.在4个公开数据集上与13个主流的视频显著性目标检测算法进行一系列对比实验,所提出的模型在多个指标(maxF,Smeasure(S),MAE)上达到了最优结果,同时在运行速度上具有较好的实时性.

改进YOLOv8n的道路目标检测算法

针对道路场景中目标尺度多变、复杂背景干扰导致检测精度低、漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv8n的道路目标检测算法。引入多样化分支块(diverse branch block,DBB)构建C2fDBB模块,替代原算法中的C2f模块,增强网络多尺度特征提取能力。在路径聚合网络(path aggregation network,PANet)的基础上结合渐进特征金字塔网络(asymptotic feature pyramid network,AFPN)思想,提出PA-AFPN(path aggregation progressive feature pyramid network)特征融合方式,提升网络对多尺度特征的融合能力。设计SPPF2_TA(SPPF with dual-branch structure incorporating triplet attention)模块,通过在SPPF(spatial pyramid pooling fast)中引入平均池化分支和三重注意力机制(triplet attention,TA),有效整合多尺度信息,降低背景干扰对检测的影响。采用MPDIoU作为新边界回归损失函数,替代原损失函数,加速算法收敛,提高目标定位精度。在公开道路目标数据集BDD100K和SODA10M上的实验结果显示,改进方法的mAP@0.5相较于基线算法分别提升了5.7个百分点和7.3个百分点,计算量降低了0.6 GFLOPs。与其他主流目标检测方法相比,改进方法在计算量、FPS和mAP@0.5等方面均展现出显著优势,更加契合道路场景下的目标检测任务需求。

雾霾条件下结合直接传输率图的车牌检测算法

为提高雾霾条件下的车牌检测精度,提出一种无锚车牌检测算法。该算法不对雾霾图像进行去雾处理,避免图像失真,将雾霾图及反映其深度信息的直接传输率图作为两个并行的特征提取源来丰富学习特征,增强网络的深度感知能力。设计基于特征金字塔网络FPN(feature pyramid networks)的并行FPN结构对两个特征提取源进行特征提取,处理网络多输入以及车牌多尺度变化的问题。提出融合空洞卷积和注意力机制的渐进融合结构,促进不同来源特征的协同表示和渐进融合。加入特征增强块降低空间特征损失,加强特征表达。实验结果表明,该算法能有效提高雾霾条件下的车牌检测精度。

中药丹参高效液相色谱重叠峰的解析

采用超临界CO2萃取方法对丹参中的脂溶性成分进行提取,利用高效液相等度分离方法对丹参脂溶性成分进行分离,再结合启发渐进式特征投影法和固定尺寸移动窗口渐进因子分析法对未能完全分离的重叠峰进行解析,得到了比较满意的结果。

基于可变形卷积神经网络的肺结节假阳性识别

针对肺结节检测中假阳性高的问题,提出一种基于可变形卷积神经网络的肺结节假阳性降低框架。使用多尺度候选结节作为输入,使用可变形卷积神经网络提取候选结节的多层次上下文特征,渐进融合不同输入顺序的候选结节特征信息。通过端到端的学习方式集成多流渐进特征信息得到最终的分类结果。在LUNA16数据集和合作医院临床数据集上,所提框架CPM评分优于已有方法,检测出的结节数量最多,假阳性结节数量最少,有很好的泛化能力,能有效降低结节假阳性,适用于真实的临床数据。

新权威主义视角的晚清中国宪政变革研究

新权威主义是一种政治理念或政治模式。它倡导国家在现代化早期阶段推行新式的权威统治。这种政治模式的适用国情包括国家处于现代化初期阶段、低下的社会经济发展水平、较低的政治制度化程度、扩大的政治参与等。晚清中国推行的政治体制改革和法制化建设等一系列宪政实践,与新权威主义一些特征非常相似。新权威主义模式是清末中国政治发展道路的一个选择。

考虑降雨滑坡多级滑动的改进传递系数法研究

在多级滑坡的渐进破坏过程中,滑带不同部位的屈服程度和破坏模式不同,强度参数也不同。在强降雨条件下,坡表产生的张拉裂缝充水,会产生静水压力。当前广泛应用的传递系数法对滑带不同位置取同一强度参数,也尚未考虑到静水压力作用。为此提出了一种考虑静水压力作用和滑带不同部位强度参数差异的改进传递系数法,对降雨引起的西安市柳西村南部的牛角沟滑坡进行了计算。结果表明:与不考虑静水压力和滑带不同部位强度参数差异的计算方法比,改进传递系数法计算的抗滑力相对较小,剩余下滑力计算结果相对较大,各级滑坡稳定性系数分别减小了约33.26%、17.92%、24.95和16.94%;而改进前的稳定性系数偏高,可能会导致支挡工程的安全储备不足。本研究提出的改进传递系数法可为多级滑坡处置提供更安全的参考。

The Feature Value of Sturm-Liouville

This article discuss on the existence condition and of Sturm-Liouville feature value by analyzing its existence, asymptotic distribution and locus formula in special instance.

基于实时语义分割的红外小目标检测算法

语义分割网络对图像进行像素级分类,相较于目标检测其对于目标的精准定位更有优势,因此在红外小目标检测中发挥着重要作用。针对红外小目标的特点,提出一种基于实时语义分割的红外小目标检测网络。该网络基于双分支特征提取结构,采用渐进式特征融合模块和改进的Dice损失函数,使红外小目标分割的速度与效果达到良好的平衡。实验结果表明,该算法在较小参数量和计算量的情况下相较于FCN、ICNet、BiSeNet V2、STDCNet、TopFormer等5种算法达到较高的精度,在实际采集的红外小目标数据集上,其推理帧率相较于传统的FCN提升44%,达到117 frame/s,且红外小目标的交并比相较于与其推理帧率相近的TopFormer提升49%,有利于语义分割在红外小目标检测的实际应用。