基于改进教师-学生模型的色情音频事件检测

为保障青少年身心健康,国家日益重视色情信息的监管工作。针对传统色情音频检测无法精准定位事件起止时间的问题,提出一种基于半监督学习的改进教师-学生模型。将无标签、弱标签、强标签数据作为训练集输入,通过多层神经网络提取音频的帧、段特征,随后迭代优化帧、段所产生的分类损失以及教师-学生模型和段分类模型之间的一致性损失。在真实数据集上,实验结果表明当时间容忍度为5 s时,色情类别召回率达到94.3%,F1得分可达到83.4%。

血清CTRP9、AMH对多囊卵巢综合征患者IVF-ET助孕结局的预测价值

目的探讨行体外受精-胚胎移植(in vitro fertilization and embryo transfer,IVF-ET)助孕的多囊卵巢综合征(polycystic ovary syndrome,PCOS)患者血清中补体C1q/肿瘤坏死因子相关蛋白9(complement C1q/tumour necrosis factor-related protein 9,CTRP9)、抗苗勒管激素(anti-mullerian hormone,AMH)对治疗结果的预测价值。方法选取2022年3月—2023年7月于重庆医科大学附属第一医院生殖中心行IVF-ET的85例PCOS患者。根据妊娠结局分为临床妊娠组43例与临床未妊娠组42例。记录2组患者的一般资料,测定血清CTRP9和AMH水平,分析其与妊娠结局的关系。结果临床未妊娠组血清CTRP9为(290.19±58.97)ng/mL,AMH为3.39(2.09,5.42)ng/mL,均低于临床妊娠组的(413.63±89.56)ng/mL、7.42(5.45,9.90)ng/mL(P<0.05)。血清CTRP9、AMH水平、优胚数是PCOS患者IVF-ET妊娠成功的保护因素(P<0.05)。血清CTRP9预测行IVF-ET的PCOS患者妊娠成功的敏感度与特异度为74.40%和90.50%,曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.836;血清AMH预测敏感度与特异度为83.70%和73.80%,AUC值为0.859;血清CTRP9和AMH联合预测的敏感度和特异度分别为88.40%和92.90%,AUC值为0.924,高于单独使用CTRP9或AMH预测的价值。结论血清CTRP9、AMH与PCOS患者IVF-ET治疗结局密切相关,且与单一指标检测比较,两者联合检测可提高预测价值。

基于血清ADMA、IL-18、PIGF、PCT水平构建B型链球菌感染孕妇不良妊娠结局的风险预测模型

目的分析基于血清非对称性二甲基精氨酸(ADMA)、白细胞介素-18(IL-18)、胎盘生长因子(PIGF)、降钙素原(PCT)水平构建B型链球菌(GBS)感染孕妇不良妊娠结局的风险预测模型,对GBS感染孕妇不良妊娠结局的预测价值。方法选取2021年5月—2022年5月80例GBS感染孕妇作为研究组,同期未发生GBS感染的健康孕妇作为对照组,比较2组血清ADMA、IL-18、PIGF、PCT水平。另对研究组孕妇随访至分娩,根据妊娠结局分为良好组与不良组,采用单因素、多因素Logistic回归分析探讨血清ADMA、IL-18、PIGF、PCT水平与GBS感染孕妇不良妊娠结局的关系。并采用受试者工作特征(ROC)曲线分析基于血清ADMA、IL-18、PIGF、PCT水平构建的风险预测模型对GBS感染孕妇不良妊娠结局的预测效能。结果研究组血清ADMA、IL-18、PCT水平显著高于对照组,血清PIGF水平显著低于对照组(P<0.01)。多因素Logistic回归分析结果显示,ADMA(高)、IL-18(高)、PCT(高)、PIGF(低)、IgA(低)、IgM(低)、IgG(低)、合并糖尿病、合并高血压是GBS感染孕妇发生不良妊娠结局的危险因素(P<0.05,P<0.01)。基于血清ADMA、IL-18、PIGF、PCT水平构建的风险预测模型预测GBS感染孕妇不良妊娠结局的敏感度、准确度、阳性预测值、曲线下面积分别为93.67%、91.12%、90.38%、0.933。结论基于血清ADMA、IL-18、PIGF、PCT水平构建的GBS感染孕妇不良妊娠结局风险预测模型,可较为准确地预测GBS感染孕妇的妊娠结局。

基于Res2-UNet模型的皮带煤量检测

为了能够检测煤矿井下的煤量,预测和提高煤的利用率,同时节省电能,减少人力的监管和资源成本。利用煤矿安装的视频监控系统,采用非接触的方式通过Camshift算法对快速运动皮带上的煤量捕捉和跟踪,然后建立Res2-UNet模型来获得显著性信息,融合灰度、纹理、边缘等特征到单一的网络中,实现了皮带煤量的检测。模型利用U-Net网络的思想以编码器-解码器为架构,编码器以Res2Net网络为骨干网络提取煤流不同层次特征的信息,解码器通过反卷积上采样操作恢复图像尺寸。经过构建皮带数据集训练和测试模型,实验结果表明,提出的方法能够快速准确地检测出皮带上的煤料,精确率达到95.5%,每张图像从输入网络到输出的运行时间为4.8s。表明该方法具有一定的实用性和有效性。

输气管道内检测器压力-速度模型及速度调整策略

内检测器的运行速度在输气管道无损检测过程中会影响数据检测的精度。针对内检测器运行速度调节问题进行研究,内检测器速度调节可以看作不同稳态条件下速度的变化。将漏磁内检测器与上下游气体视为一个整体,并根据流体力学原理分析了平稳状态下管道压力与内检测器运行速度之间的关系,建立了内检测器的压力-速度模型。通过所建立的压力-速度模型,计算出管道不同稳态条件下的内检测器速度,并以此作为内检测器速度调节的依据。通过在西气东输二线管道模拟运行表明该模型可以准确地计算出内检测器的运行速度并可以有效的进行速度调节。

一种紫外-可见光谱法水质COD检测的预测模型研究

针对紫外-可见光谱法水质COD检测在线、实时性的测量要求,研究了一种基于主成分分析(PCA)联合粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)预测模型,借以预测水质COD检测数据。通过采用PCA对水质COD检测的光谱数据进行降维处理,提取其特征信息,消除向量相关性并送入PSO-ELM模型中进行建模及预测。研究结果表明,基于PCA联合PSO-ELM进行紫外-可见光谱法水质COD检测的预测模型研究,不仅预测精度较单纯的ELM模型提高了近10倍,而且相对于PSO-ELM模型的预测效率(运行时间)提升了一个数量级,这为紫外-可见光谱法水质COD在线、实时性检测创造了条件。

超声多模态评分及sFlt-1、D-Dimer对原因不明复发性流产妊娠结局的预测

目的探讨超声多模态评分及可溶性血管内皮生长因子受体-1(Soluble vascular endothelial growth factor receptor-1,sFlt-1)、D-二聚体(D-dimer,D-D)对原因不明复发性流产(Unexplained recurrent spontaneous abortion,URSA)妊娠结局的预测价值,并构建URSA不良妊娠结局的风险预测模型。方法选取2020年4月至2022年3月东莞市妇幼保健院收治的有URSA史的早孕患者136例,根据随访妊娠结局分为流产组和未流产组,比较两组超声多模态评分及sFlt-1、D-D水平,采用多因素Logistic回归分析法分析影响URSA妊娠再次流产的危险因素,建立风险预测模型并进行模型验证。结果136例孕妇保胎治疗后流产率为38.24%。流产组年龄≥35岁、饮酒史、URSA家族史、自然流产≥4次患者占比及血清sFlt-1、D-D水平均高于未流产组,孕酮及超声多模态评分均低于未流产组(P<0.05)。二元Logistic回归分析显示,自然流产≥4次、sFlt-1高水平、D-D高水平、超声多模态评分低是影响URSA妊娠再流产的独立危险因素(P<0.05)。预测模型方程:Logit(P)=-1.635+0.605×自然流产≥4次+1.332×sFlt-1+0.841×D-D+1.042×超声多模态评分;内部验证结果显示,预测模型的校正曲线与理想曲线拟合良好(Hosmer-Lemeshowχ^(2)=0.322,P=0.113)。受试者工作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲线结果显示,Logistic预测模型的AUC为0.933(95%CI:0.877~0.969),优于sFlt-1、D-D、超声多模态评分单项预测(P<0.05)。结论血清sFlt-1、D-D水平升高、超声多模态评分降低、自然流产≥4次是URSA妊娠再流产的高危因素,构建的风险预测模型区分度、拟合度好,能够直观准确预测URSA不良妊娠结局发生风险。

基于统计模型和GVF-Snake的彩色目标检测与跟踪

为了能使传统监视系统具备目标自动检测与跟踪能力,提出了一种基于统计模型和GVF(grad ient vectorflow)-Snake的彩色目标检测与跟踪算法。该算法可用于解决在静态背景下通过彩色视频信息来对运动目标进行自动检测与跟踪的问题,同时可直接给出目标轮廓的数学表示,并可简化后续目标识别算法的设计。该算法首先采用归一化RGB空间与灰度空间相结合的模型取代单一灰度模型来消除阴影对目标检测的影响;接着在此模型的基础上对差分图像进行GMM(Gaussian m ixture model)建模,并构造运动边界图像,然后将静态图像轮廓提取算法GVF-Snake引入运动图像中,并通过修改能量项,使其能够跟踪运动目标的轮廓,最后针对Snake初始轮廓需要手工设定的问题,提出一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法,为加快GVF-Snake的收敛速度,还采用一阶差分算法来预测下一时刻目标轮廓的位置。实验结果证明,该算法对刚性和非刚性两类目标都有较好的跟踪效果,可应用于智能监视和交通监控等领域。

δ-冲击模型及随机检测

讨论了δ-冲击模型,在泊松冲击流下给出了一些可靠性指标:系统可靠度函数和首次故障前平均时间。在假设检测间隔形成一个泊松过程的条件下,利用随机的思想来研究遭受随机冲击系统的最优检测问题。

命题μ-演算全局模型检测的高效算法设计

在Long,Browne,Jha和Marrero等人工作的基础上,详细分析了用Tarski不动点定理计算不动点交替嵌套深度为4的命题μ-演算公式的计算过程,找到了计算中间结果间具有的两组偏序关系,利用这两组偏序关系设计了一个高效的命题μ-演算全局模型检测算法,该算法与Long等人提出的算法有相似的时间复杂度(O((2n+1)-d/2-+1)相对于O(n-d/2-+1)),但空间复杂度有很大的改进(O(dn)相对于O(n-d/2-+1)),其中n是变迁系统的状态规模,d是命题μ-演算公式中不动点算子的嵌套深度.算法性能的改进对于命题μ-演算模型检测技术的理论研究与实际推广应用都意义重大.

基于偏序规律的μ-演算一阶谓词界程逻辑模型检测

基于μ-演算的一阶谓词界程逻辑,用谓词变量构造不动点公式,方便描述闭环系统的性质,公式语义简洁.该逻辑在有限控制移动界程上的模型检测目前性能最好的算法的时间复杂度与公式中不动点算子交错嵌套深度d呈指数关系,空间复杂度与d呈线性关系.文中设计了一个基于μ-演算的一阶谓词界程逻辑在有限控制移动界程上的模型检测高效算法,这也是目前已知的第3个同类算法,算法的时间复杂度与d/2+1呈指数关系,空间复杂度与d呈线性关系.文中所做的工作有:(1)找到了基于μ-演算的一阶谓词界程逻辑模型检测计算过程中的中间结果满足的两组偏序关系;(2)利用找到的偏序关系设计了一个快速模型检测算法;(3)分析了算法的复杂度.

植物根-土复合体剪切试验及其力学模型研究现状与展望

近年来随着基础工程建设的快速实施,各类开挖边坡的数量逐年增加,由此引起的坡面水土流失、浅层滑坡等地质灾害呈显著增长趋势,给区域生态环境造成了严重的影响。为了科学有效地探讨解决这类环境地质问题,国内外学者开展了大量有关植物固土护坡理论方面的研究。在简论述植物护坡发展历史的基础上,着重探讨了根-土复合体的剪切试验及其力学模型的研究现状,并从根系特征对土体抗剪强度的影响、根-土复合体剪切试验、根-土复合体力学模型等3个方面论述了该研究领域的发展趋势。

囊胚滋养外胚层活检对妊娠母体血清β-hCG及妊娠结局的影响

目的囊胚滋养外胚层(TE)细胞活检目前是胚胎植入前遗传学检测(PGT)最常用的活检技术,本研究旨在探究TE活检是否影响早期妊娠母体血清β-人绒毛膜促性腺激素(β-hCG)水平及妊娠结局。方法回顾性分析2018年4月至2021年6月在安徽医科大学第一附属医院生殖医学中心行体外受精-胚胎移植且移植后14天内尿妊娠试验阳性的363对夫妻的366个单囊胚冷冻移植周期。根据是否行TE活检后PGT,将所有患者分为两组,即PGT组(180对夫妻的183个周期)及非PGT组(183对夫妻的183个周期),所有患者在移植后14天检测血清β-hCG水平,比较PGT组和非PGT组临床结局和血清β-hCG值。利用受试者工作特征曲线分析血清β-hCG预测各组患者妊娠结局的截断值。结果PGT组患者流产率低于非PGT组(P=0.001)。两组患者移植后14天血清β-hCG水平比较,差异无统计学意义(P>0.05)。PGT组和非PGT组血清β-hCG预测患者临床妊娠的截断值分别为817.8 mIU/mL、549.8 mIU/mL,预测活产/持续妊娠的截断值分别为1310 mIU/mL、1629 mIU/mL。两组患者分娩孕周和方式、早产率、新生儿体质量和身长比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。结论基于TE活检的PGT可降低流产率,且对妊娠结局无不良影响。TE活检对早期妊娠母体血清β-hCG水平无影响,用血清β-hCG预测妊娠结局时可能无需设置特别临界值。

基于质点-弹簧模型碰撞检测算法的改进

碰撞检测技术在织物的模拟等方面中有着广泛的应用。在采用质点-弹簧模型对柔性表面进行建模,对网格曲面进行三角划分后,为环境中的物体建立各自的方向包围盒(OBB)。用改进的碰撞检测和自碰撞检测算法对柔性织物及其所处三维空间中的物体进行处理,提高了柔性织物动态仿真的速度。

超对策模型中多形式结局偏好认知信息融合的0-1规划方法

针对一类具有模糊偏好认知矩阵的超对策问题,提出了一种超对策不同形式结局偏好认知信息的融合方法。首先描述超对策中专家群体可能给出的效用值函数,序关系值,AHP判断矩阵和模糊判断矩阵四种不同形式的结局偏好认知信息,将不同形式结局偏好认知信息转化为序关系值的方法,建立专家群体对其他局中人不同形式结局偏好认知信息融合的0-1规划模型。最后,以实际数值例子说明这一方法的有效性。

孕妇血清25-羟维生素D水平检测的临床价值

目的研究妊娠期并发症及妊娠结局与孕妇血清25-羟维生素D水平的相关性。方法以我院收治的妊娠期妇女作为研究对象,400例孕妇皆于2018年1月至2019年6月在我院实施产检并分娩,对其血清25-羟维生素D水平予以临床检测,检测时间为妊娠24~28周,以检测结果实施分组,A、B、C组分别为血清25-羟维生素D水平充足、不足以及缺乏的孕妇,人数分别为60例、82例、258例,将其妊娠结局及并发症予以对比研究,本研究经医院伦理委员会审核批准。结果与A组、B组孕妇相比,C组孕妇胎膜早破、妊娠期糖尿病、亚甲减、妊娠期高血压、细菌性阴道病等发生率均较高(P<0.05);C组出现剖宫产、胎儿窘迫以及早产的概率均较A组、B组更高,差异有显著性(P<0.05)。结论在妊娠过程中妇女血清中缺乏25-羟维生素D,可增加孕妇罹患妊娠期糖尿病、高血压、细菌性阴道病、亚临床甲状腺功能减退症等并发症的概率,同时也会增加早产及剖宫产的概率,对妊娠期妇女及胎儿均可产生不利影响。因此血清25-羟维生素D水平检测有利于尽早发现孕妇相关物质水平的变化,使不良妊娠结局及妊娠期并发症得到预防和改善。

考虑检测影响的贮存-检测模型及其参数估计

基于产品定期检测数据,考虑了检测对产品可靠性的影响,给出了一个考虑检测影响的贮存-检测模型,并给出了相应的参数估计方法.最后举例说明该模型的有效性.

基于电-声检测法的整流变压器局部放电故障监测

针对整流变压器局部放电处理不及时会造成变压器击穿、使用寿命缩短的问题,提出了一种基于电-声检测法的整流变压器局部放电故障监测方法。通过加速度传感器和电容传声器分别采集整流变压器振动信号和声纹信号,采用集合经验模态分解(EEMD)和盲源分离相结合的方法提取振动信号和声纹信号特征,包括时域、频域和Mel频谱倒谱系数,以提取的特征作为输入,通过隐马尔科夫模型实现整流变压器局部放电故障识别。以故障类型为绝缘材料内部放电的整流变压器为测试对象进行算例分析,结果表明:绝缘材料内部放电故障类型的观测样本概率最大,说明整流变压器存在局部放电故障,且故障类型为绝缘材料内部放电,与实际情况一致,证明了所研究监测方法的有效性。

超高效液相色谱-串联质谱法应用于食品安全检测中的研究

针对目前超高效液相色谱-串联质谱法在食品安全检测中的应用局限,本文从实践角度出发,分析了超高效液相色谱-串联质谱法的应用现状,并提出了优化控制策略与未来展望。其目的在于为相关研究者提供一些理论依据。

命题μ-演算局部模型检测高效算法设计

命题μ-演算局部模型检测算法中,目前最好的算法的时间复杂度与不动点算子交替嵌套深度d呈指数关系。针对命题μ-演算局部模型检测算法的计算过程进行分析,得到迭代计算的中间迭代值间满足的一组偏序关系,然后利用该偏序关系设计了一个局部模型检测算法,算法时间复杂度的指数部分为d/2,大大提高了算法的计算效率。