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基于TRMM 3B43 V7数据雅鲁藏布江流域降水空间分异特征分析
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作者 李琳静 潘锋 +3 位作者 邹进 陆颖 刘磊 王大双 《贵州大学学报(自然科学版)》 2022年第5期75-80,124,共7页
为厘清不同时间尺度下雅鲁藏布江流域降水空间分异特征,基于1998—2015年TRMM 3B43 Version7降水数据,分析了年、季、月3个不同时间尺度下流域降水空间分异特征。结果表明:1)雅鲁藏布江流域年降水整体呈东多西少的分布特征。降水高值区... 为厘清不同时间尺度下雅鲁藏布江流域降水空间分异特征,基于1998—2015年TRMM 3B43 Version7降水数据,分析了年、季、月3个不同时间尺度下流域降水空间分异特征。结果表明:1)雅鲁藏布江流域年降水整体呈东多西少的分布特征。降水高值区位于雅鲁藏布大峡谷一带,达3333.5 mm;低值区位于西部仲巴一带,仅277.4 mm。2)雅鲁藏布江流域季节降水具有夏季多、冬季少、春秋季均衡的特征。夏季,流域内分布着多个“西南—东北”走向的多雨带,且其强度和范围自东向西不断减小。3)TRMM逐月降水数据不但印证了3月—4月流域东部林芝—波密—墨脱一带的“早春雨”现象,同时揭示了5月—8月流域多雨带自东向西的推进过程和各地雨季开始及持续时间的差异。研究结果有助于掌握流域降水多尺度变化特征,也可为进一步探究流域水循环演变规律以及合理开发利用流域水资源提供借鉴。 展开更多
关键词 雅鲁藏布江流域 TRMM 3B43 v7 降水 空间分异特征
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金蝶K/3 V10.1满足快速配置需求
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《软件世界》 2004年第10期111-111,共1页
关键词 金蝶国际软件集团 K/3v10.1 管理软件 企业现代化管理
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改进DeepLab v3+模型下的梯田遥感提取研究
3
作者 张俊 陈雨艳 +2 位作者 秦震宇 张梦瑶 张军 《智慧农业(中英文)》 CSCD 2024年第3期46-57,共12页
[目的与意义]梯田作为农业生产的关键要素之一,其面积估算对于农业政策制定、土地规划和资源管理至关重要。为解决复杂的地形条件、种植环境导致传统遥感数据和监测方法难以开展梯田自动化提取问题,探索一种利用深度学习技术在高分辨率... [目的与意义]梯田作为农业生产的关键要素之一,其面积估算对于农业政策制定、土地规划和资源管理至关重要。为解决复杂的地形条件、种植环境导致传统遥感数据和监测方法难以开展梯田自动化提取问题,探索一种利用深度学习技术在高分辨率遥感影像中精准提取梯田面积的方法。[方法]以休耕期梯田高分六号影像构建语义分割数据集,同时提出一种改进的DeepLab v3+模型。该模型使用轻量级网络MobileNet v2作为骨干网络,为了同时兼顾局部细节和全局语境,使用多尺度特征融合(Multi-scale Feature Fusion module,MSFF)模块代替空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块,利用扩张率依次增大的空洞卷积级联模式改善信息丢失的问题。此外,对浅层特征和深层特征使用坐标注意力机制以加强网络对于目标的学习。[结果与讨论]利用红、绿和近红外波段组合方式在梯田提取的精度和效果上表现最佳。相比于原始DeepLab v3+网络,精确率、召回率、F_(1)评分和交并比指标分别提升4.62%、2.61%、3.81%和2.81%。此外,与UNet和原始DeepLab v3+相比,改进的DeepLab v3+在参数量上和浮点运算数有着更为优越的性能,其参数量仅为UNet的28.6%和原始DeepLab v3+的19.5%,同时浮点运算数仅为UNet和DeepLab v3+的1/5。这不仅提高了计算效率,也使得改进后的模型更适用于资源有限或计算能力较低的环境中。[结论]深度学习在高分辨率遥感影像梯田识别中具有较高的精度,有利于为梯田精细化监测和管理提供参考依据。 展开更多
关键词 梯田提取 遥感 卷积神经网络 高分六号卫星 DeepLab v3+
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改进Deeplabv3+的双注意力融合作物分类方法
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作者 郭金 宋廷强 +4 位作者 孙媛媛 巩传江 刘亚林 马兴录 范海生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期110-120,共11页
近年来,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)在农作物分类研究中不断取得新进展,但在建模长期依赖关系方面表现出一定的局限性,对农作物全局特征的捕获存在不足。针对以上问题,将Transformer引入Deeplab v3+模型,提出了一... 近年来,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)在农作物分类研究中不断取得新进展,但在建模长期依赖关系方面表现出一定的局限性,对农作物全局特征的捕获存在不足。针对以上问题,将Transformer引入Deeplab v3+模型,提出了一种用于无人机影像农作物分类的并行分支结构--DeepTrans(Deeplab v3+with Trans-former)模型。DeepTrans以一种并行的方式将Transformer和CNN结合在一起,利于全局特征与局部特征的有效捕获。通过引入Transformer来增强图像中信息的远距离依赖关系,提高了作物全局信息的提取能力;加入通道注意力机制和空间注意力机制加强Transformer对通道信息的敏感度及ASPP(atrous spatial pyramid pooling)对作物空间信息捕获能力。实验结果表明,DeepTrans模型在MIoU指标上可达0.812,相较于Deeplab v3+模型提高了3.9%,该模型在五类作物的分类中精度均有提升,对于容易错分的甘蔗、玉米和香蕉三种作物,其IoU分别提高了2.9%、4.7%、13%。由此可见,DeepTrans模型在农作物分类图像的内部填充和全局预测方面有着更好的分割效果,有助于更准确地监测农田作物的种植结构及规模。 展开更多
关键词 农作物分类 无人机影像 Deeplab v3+ TRANSFORMER 注意力机制
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基于v3洋葱域名的比特币地址威胁程度分析
5
作者 胡锦枫 徐晓瑀 +1 位作者 陈云芳 张伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期173-181,共9页
比特币可以在不透露使用者身份的情况下进行交换,导致其成为不法分子在暗网上进行违法活动的主要方式。为了追踪比特币非法交易,传统方法根据比特币的伪匿名性,在整个区块链上进行启发式地址聚类,没有充分利用比特币地址在暗网上的信息... 比特币可以在不透露使用者身份的情况下进行交换,导致其成为不法分子在暗网上进行违法活动的主要方式。为了追踪比特币非法交易,传统方法根据比特币的伪匿名性,在整个区块链上进行启发式地址聚类,没有充分利用比特币地址在暗网上的信息。2021年Tor官方全面启用v3洋葱域名,使得以往的v2洋葱域名数据无法再作为分析的依据。设计并实现基于v3洋葱域名的比特币地址威胁程度的一体化分析框架TLAFDB。信息收集模块使用境外服务器解决地域限制并设置socks5h代理以支持暗网爬虫运行,使用洋葱种子地址在暗网中爬行收集最新的v3洋葱域名数据,信息清洗模块采用可同时覆盖Base58和Bech32编码的正则表达式以提取v3洋葱域名网页中的比特币地址,通过区块链搜索引擎Blockchain.com筛选存在真实交易的比特币地址,并建立其和所在v3洋葱域名的关联关系,信息分析模块采用人工分析和关键词匹配相结合的方法分类v3洋葱域名,赋予其关联的比特币地址类别和流行度并判定威胁程度。实验结果表明,TLAFDB收集了23627个v3洋葱域名网页,提取并分析1141个存在真实交易的比特币地址的类别、流行度和威胁程度,发现在暗网中同一个比特币地址常出现在大量的镜像洋葱域名网页上,超过95%的比特币地址被恶意使用,并且庞氏骗局交易量占高危比特币地址总交易量的99%。 展开更多
关键词 暗网 爬虫 v3洋葱域名 比特币地址 分类
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基于改进MobileNet v3的苹果叶片病害识别研究
6
作者 李豫晋 沈陆明 +2 位作者 何少芳 余文强 滕明洪 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第12期224-231,共8页
为解决移动端和嵌入式设备中苹果叶片病害识别准确率不高、效率低下的问题,提出了一种新的基于MobileNet v3网络的分类模型,以实现更加高效和准确的苹果叶片病害识别。首先通过数据增广方法增强数据集,按照9∶1的比例划分训练集和验证集... 为解决移动端和嵌入式设备中苹果叶片病害识别准确率不高、效率低下的问题,提出了一种新的基于MobileNet v3网络的分类模型,以实现更加高效和准确的苹果叶片病害识别。首先通过数据增广方法增强数据集,按照9∶1的比例划分训练集和验证集;然后在MobileNet v3网络核心倒残差结构的升维部分引入全维动态卷积,以加强对不同维度注意力权重的学习,从而增强网络的拟合能力;最后在降维部分引入修改后的ConvNext Block模块,减少信息损失并增加全局感受野。采用PyTorch作为分类网络的深度学习框架,使用交叉熵损失函数作为分类任务的损失函数,Adam作为优化器,通过多组对比试验可知,MobileNet v1、MobileNet v2、ResNet34、MobileNet v3以及改进后的MobileNet v3 ODConvNext网络的准确率分别为94.5%、95.7%、97.2%、96.9%及97.5%。可见,MobileNet v3 ODConvNet网络拥有最高的Top-1准确率,相较于MobileNet v3网络和结构更为复杂的ResNet34网络分别提升了0.6、0.3百分点;在运算频率方面,相对于MobileNet v3网络仅增加了1.00×10^(6)次/s,并且仅为ResNet34网络参数量的11.84%。因此,该试验结果证明了改进后的MobileNet v3 ODConvNext模型具有更加轻量级和更高准确率的优点,满足在移动端真实场景下进行苹果叶片病害识别的要求,有助于苹果叶片病害的防治工作。 展开更多
关键词 苹果叶片 病害识别 MobileNet v3 全维动态卷积 ConvNext 深度学习
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基于DeepLab v3+的综放工作面含矸率预测研究
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作者 王志峰 王家臣 +1 位作者 李良晖 安博超 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第10期90-96,共7页
针对综放工作面真实煤矸堆叠状态下的体积含矸率很难获取的问题,提出一种基于DeepLab v3+的综放工作面含矸率预测方法。构建了煤矸堆积体图像数据集,采用半自动的数据标注方法和限制对比度自适应直方图均衡化法对煤矸图像进行预处理。运... 针对综放工作面真实煤矸堆叠状态下的体积含矸率很难获取的问题,提出一种基于DeepLab v3+的综放工作面含矸率预测方法。构建了煤矸堆积体图像数据集,采用半自动的数据标注方法和限制对比度自适应直方图均衡化法对煤矸图像进行预处理。运用DeepLab v3+模型进行煤矸图像语义分割,进而计算煤矸图像的投影面积含矸率。利用PFC3D数值模拟软件,基于重建的三维煤矸块体建立数值模型,模拟顶煤放落和刮板输送机运煤过程,通过fish语言读取每个矸石或煤的体积,计算得到煤矸堆积体体积含矸率。通过分析不同顶煤厚度条件下刮板输送机上煤矸堆积体的投影面积含矸率与体积含矸率的量化关系,建立了煤流的体积含矸率预测模型。实验结果表明:DeepLab v3+模型的准确率、平均像素准确率和平均交并比分别为97.68%,97.72%,95.33%,均高于经典语义分割模型FCN8s和PSPNet,实现了煤矸堆积体投影面积含矸率的精准快速识别;体积含矸率预测模型的决定系数R^(2)为0.9828,预测效果较好。 展开更多
关键词 智能放煤 综放工作面 含矸率 煤矸识别 体积含矸率 语义分割 DeepLab v3+模型
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基于改进MobileNet v3的苹果叶片病害识别方法及移动端应用
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作者 张风伟 朱成杰 朱洪波 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第7期205-213,共9页
准确识别苹果叶片病害种类以进行及时防治对于苹果增量增产具有重要的意义,为实现在移动设备实时对苹果叶片进行病害识别,提高苹果的产量,减少种植者的损失。首先收集了黑星病、斑点落叶病、锈病、白粉病、混合病、褐斑病等6种苹果叶部... 准确识别苹果叶片病害种类以进行及时防治对于苹果增量增产具有重要的意义,为实现在移动设备实时对苹果叶片进行病害识别,提高苹果的产量,减少种植者的损失。首先收集了黑星病、斑点落叶病、锈病、白粉病、混合病、褐斑病等6种苹果叶部病害和健康叶片的图像,并使用Retinex算法对图像进行数据增强,以提高数据集质量,然后将数据集按照8∶1∶1的比例划分为训练集、验证集和测试集;其次对MobileNet v3网络模型进行改进优化调整,在精简网络结构的同时减少冗余参数,并在非线性激活层后加入批归一化层,以提高网络的特征提取能力;同时,为了提升在低精度移动设备上的准确性和模型运行效率,将全连接层中的激活函数替换为ReLU6函数;最后,在模型训练时使用动量随机梯度下降优化器来进行模型权重系数的寻优,以减少训练时间和达到更高的分类准确率。试验结果表明,改进后的MobileNet v3-A3网络对苹果叶片病害图像的识别准确率为96.48%,模型权重为2.98 MB,识别速率为8.82 ms/幅图片,与其他同量级卷积神经网络相比识别精度更高、模型更小、识别速度更快。本研究使用Android Studio将权重模型封装到安卓软件中,实现了移动设备对苹果叶片病害的准确快速识别。 展开更多
关键词 苹果 叶部病害 图像识别 MobileNet v3 ANDROID
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基于改进YOLO v3的轴承端面缺陷检测算法
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作者 余浪 苗鸿宾 +1 位作者 苏赫朋 申光鹏 《机床与液压》 北大核心 2024年第9期209-214,共6页
为提高轴承端面缺陷检测的速度以及检测精度,提出一种基于改进YOLO v3的轴承端面缺陷检测算法。首先,对图像数据集进行数据增强处理以防止产生过拟合现象;其次,通过改进K-means聚类算法重新聚类出目标检测的Anchor Boxes,并引入SKNet注... 为提高轴承端面缺陷检测的速度以及检测精度,提出一种基于改进YOLO v3的轴承端面缺陷检测算法。首先,对图像数据集进行数据增强处理以防止产生过拟合现象;其次,通过改进K-means聚类算法重新聚类出目标检测的Anchor Boxes,并引入SKNet注意力机制模块对原网络结构以及输出层结构进行改进;最后对改进的YOLO v3算法进行实验验证,并与原YOLO v3算法进行对比分析。结果表明,改进后的YOLO v3算法相比原YOLO v3算法对轴承端面缺陷检测的mAP值提升了7.03%,检测速度提升了34.7帧/s,验证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 轴承 YOLO v3算法 缺陷检测 聚类算法
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基于改进MobileNet v3-Small模型的草莓病害识别方法
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作者 王晶 崔艳荣 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第10期225-234,共10页
为了对草莓病害进行及时的诊断与治疗而提升草莓产量,将深度学习与农业生产结合以快速高效地进行病害检测。传统神经网络进行病害识别时间较长,参数量较大,难以迁移到移动端设备上,基于此提出一种改进MobileNet v3-Small模型的识别方法... 为了对草莓病害进行及时的诊断与治疗而提升草莓产量,将深度学习与农业生产结合以快速高效地进行病害检测。传统神经网络进行病害识别时间较长,参数量较大,难以迁移到移动端设备上,基于此提出一种改进MobileNet v3-Small模型的识别方法。首先收集了7类常见草莓病害图像样本(如角斑病、叶斑病等),通过旋转、镜像等多种数据增强方式对图像进行处理以增加图片数量,提高模型泛化能力。接着以MobileNet v3-Small模型为基础,基于原始Inception_A提出部分卷积权值共享的多尺度卷积结构,以更高效地提取草莓病害不同尺度特征。随后,在网络深层引入了ULSAM轻量级子注意力机制,形成草莓病害更高层次的抽象表示。同时,将深度可分离卷积中的第2个PW卷积替换为CondConv卷积形成PDC结构,克服了PW卷积只拥有局部感受野的缺陷,同时也降低了模型参数量。试验结果表明,改进后的MobileNet v3-Small模型准确率达到98.62%,较原模型94.91%的准确率提高了3.71百分点,并且参数量减少了0.04 M,远优于同级轻量化模型,且以远低于ResNet18的参数量取得更好的特征提取效果。综上所述,本研究所提出的改进后的MobileNet v3_Small模型能更好地在真实场景下进行草莓病害识别,为草莓生产贡献了一份力量,助力智慧农业发展。 展开更多
关键词 草莓病害 图像分类 MobileNet v3-Small Inception_A ULSAM轻量级子注意力机制 CondConv
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香烟烟雾提取物对破骨细胞体积及整合素αvβ3基因表达的影响
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作者 秦颖 葛化冰 刘琪 《北京口腔医学》 CAS 2024年第3期184-189,共6页
目的探讨香烟烟雾提取物(cigarette smoke extract,CSE)对破骨细胞体积及整合素αvβ3基因表达的影响。方法首先制作CSE溶液,实验采用7周龄C57BL/6J小鼠骨髓单个核细胞加入M-CSF和RANKL诱导生成破骨细胞,将浓度为5%的CSE加入实验组破骨... 目的探讨香烟烟雾提取物(cigarette smoke extract,CSE)对破骨细胞体积及整合素αvβ3基因表达的影响。方法首先制作CSE溶液,实验采用7周龄C57BL/6J小鼠骨髓单个核细胞加入M-CSF和RANKL诱导生成破骨细胞,将浓度为5%的CSE加入实验组破骨细胞作用3 d,对照组不加入CSE。通过Trap染色识别对照组和实验组破骨细胞并于光镜下采图;通过甲苯胺蓝染色识别两组破骨细胞在骨片上形成的骨陷窝并于光镜下采图,均用NIH imageJ计算数量及面积。用实时荧光定量聚合酶链反应,以GAPDH作为内参,最后通过2-ΔΔCT计算,以检测Trap、CTR以及整合素αvβ3 mRNA表达水平。通过Western blot检测整合素αvβ3蛋白表达。结果破骨细胞表面积及细胞核数量的计量表明,实验组诱导形成的破骨细胞显著大于对照组(P<0.01)。实验组骨片上吸收陷窝数量及面积明显多于对照组(P<0.05),CSE处理组的TRAP mRNA水平为1.16±0.13,明显高于对照组(P<0.05),CTRmRNA水平为0.38±0.04,明显低于对照组(P<0.01)。CSE处理组的整合素αvβ3mRNA水平为1.75±0.05,显著高于对照组(P<0.01),蛋白质印迹分析结果也明显高于对照组(P<0.05)。结论CSE能显著增加破骨细胞的体积并上调整合素αvβ3的基因表达,并可能对骨吸收有促进作用。 展开更多
关键词 香烟烟雾提取物 破骨细胞 骨吸收陷窝 整合素ΑvΒ3 细胞迁移
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Co8W6Mo5Cr4V3粉末高速钢的热变形行为
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作者 杨礼林 陈学敏 +1 位作者 陈朔 赵莉萍 《粉末冶金材料科学与工程》 2024年第1期11-19,共9页
采用熔炼、电渣重熔和气雾化法制备Co8W6Mo5Cr4V3粉末,再通过热等静压制备Co8W6Mo5Cr4V3粉末高速钢。在不同变形条件下进行热压缩实验,研究粉末高速钢的热变形行为,根据获得的应力-应变曲线,建立热变形本构方程,绘制热加工图。结果表明:... 采用熔炼、电渣重熔和气雾化法制备Co8W6Mo5Cr4V3粉末,再通过热等静压制备Co8W6Mo5Cr4V3粉末高速钢。在不同变形条件下进行热压缩实验,研究粉末高速钢的热变形行为,根据获得的应力-应变曲线,建立热变形本构方程,绘制热加工图。结果表明:Co8W6Mo5Cr4V3粉末高速钢的流变应力随变形温度升高或应变速率减小而减小;通过本构方程预测的流变应力和实验得到的流变应力间的相关系数为0.995,可用此方程对粉末高速钢在不同变形条件下的应力进行预测;根据热加工图,粉末高速钢最优的变形温度为1 100~1 150℃,应变速率为0.1~1.0 s^(-1)。 展开更多
关键词 Co8W6Mo5Cr4v3 粉末高速钢 热变形 本构方程 热加工图
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基于DeepLab V3+估测小龙虾虾头虾钳占比及分级
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作者 王子豪 胡志刚 +1 位作者 付丹丹 蒋亚军 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第5期81-87,218,共8页
目的:完善小龙虾分级工作。方法:搭建小龙虾图像拍摄平台,获取小龙虾原始图像,创建分割虾头、虾钳和虾尾3个部位的语义分割数据集。分析小龙虾虾头、虾钳、虾尾3个部位实际质量与数据集中对应部位像素大小之间的相关性,总结得到根据整... 目的:完善小龙虾分级工作。方法:搭建小龙虾图像拍摄平台,获取小龙虾原始图像,创建分割虾头、虾钳和虾尾3个部位的语义分割数据集。分析小龙虾虾头、虾钳、虾尾3个部位实际质量与数据集中对应部位像素大小之间的相关性,总结得到根据整虾中虾头虾钳占比进行分级的小龙虾分级新标准。使用数据集训练DeepLab V3+神经网络,并用测试集检验模型语义分割效果以及小龙虾分级的准确率,语义分割评价指标为平均交并比(MIoU)、平均像素准确率(MPA)和像素准确率(PA)。结果:小龙虾语义分割测试集的MIoU为94.35%,MPA为96.56%,PA为99.44%,测试集小龙虾分级准确率为85.56%。结论:DeepLab V3+模型可以准确分割小龙虾图像并估测虾头虾钳占比,模型能够完成小龙虾分级任务。 展开更多
关键词 小龙虾 语义分割 分级 DeepLab v3+
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Wear Properties of Ni_(3)Al-Ni_(3)V-Zr-Ni_(5)Zr Alloys under Different Atmospheres
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作者 WU Shang-a-meng WANG Zhensheng 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS CSCD 2024年第5期484-494,共11页
The study examines the friction and wear properties of Ni_(3)Al-Ni_(3)V-Zr-Ni_(5)Zr alloys under varying gas conditions.The alloy was tested in the presence of oxygen and carbon dioxide using a controlled atmosphere w... The study examines the friction and wear properties of Ni_(3)Al-Ni_(3)V-Zr-Ni_(5)Zr alloys under varying gas conditions.The alloy was tested in the presence of oxygen and carbon dioxide using a controlled atmosphere wear tester.The study revealed that the wear environ‐mental embrittlement resulted from the diffusion of reactive atomic hydrogen into the interior of the Ni_(3)Al-Ni_(3)V alloy.The addition of Zr elements decreased the proportion of Al elements on the surface of the Ni_(3)Al-Ni_(3)V-Zr-Ni_(5)Zr alloy and reduced the proportion of H atoms produced by the chemical reaction between atmospheric water vapour and Al elements.This inhibited the environmental embrittlement and improved the performance of the Ni_(3)Al-Ni_(3)V-Zr-Ni_(5)Zr alloy.The wear performance of Ni_(5)Zr alloy is superior to that of Ni_(3)Al-Ni_(3)V.When exposed to air in an air environment,the surface of Ni_(3)Al-Ni_(3)V-Zr-Ni_(5)Zr alloy forms a protective Al_(2)O_(3) oxide film on the workpiece,result‐ing in a reduction of the friction coefficient and wear rate of the alloy.The wear mechanism of the alloy is mainly oxidation wear and abra‐sive wear.In an oxygen environment,the surface of the alloy generates a significant amount of Al_(2)O_(3) oxide film.The flaking of the oxide film leads to an increase in the friction coefficient and wear rate of the alloy.In a carbon dioxide environment,the surface of the alloy un‐dergoes severe deformation,and plough lines become apparent.This is accompanied by flaking Si_(3)N_(4) abrasive chips adhering to the sur‐face of the alloy,which intensifies the wear of the alloy.The primary wear mechanism is abrasive wear.Therefore,the friction coefficient and wear rate of the Ni_(3)Al-Ni_(3)V-Zr-Ni_(5)Zr alloy in the atmosphere are optimal. 展开更多
关键词 metallic materials Ni_(3)Al-Ni_(3)v-Zr-Ni_(5)Zr alloys environmental embrittlement nickel-based alloys frictional wear
原文传递
新课标导向下的五年级下学期3v3篮球大单元教学设计方案
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作者 胡立锋 丁显锋 窦亚晨 《体育教学》 2024年第2期64-65,共2页
本文为五年级下学期3v3篮球大单元学习方案,以“篮球基本技术”为大概念引领整个单元教学。教学设计围绕核心素养培育、“教会、勤练、常赛”等理念,教学过程中以“移动技术、传球、运球、投篮、突破、篮球基础配合”等基本技术为大任... 本文为五年级下学期3v3篮球大单元学习方案,以“篮球基本技术”为大概念引领整个单元教学。教学设计围绕核心素养培育、“教会、勤练、常赛”等理念,教学过程中以“移动技术、传球、运球、投篮、突破、篮球基础配合”等基本技术为大任务驱动整个单元教学,单元学习过程中为学生创设各类比赛的真实情境,提高学生运用篮球基本技术的能力。最终,通过多种形式的“学、练、赛”提高学生的篮球水平,培育学生的核心素养。 展开更多
关键词 新课标 五年级 3v3篮球 大单元
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Real-Time Monitoring Method for Cow Rumination Behavior Based on Edge Computing and Improved MobileNet v3
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作者 ZHANG Yu LI Xiangting +4 位作者 SUN Yalin XUE Aidi ZHANG Yi JIANG Hailong SHEN Weizheng 《智慧农业(中英文)》 CSCD 2024年第4期29-41,共13页
[Objective]Real-time monitoring of cow ruminant behavior is of paramount importance for promptly obtaining relevant information about cow health and predicting cow diseases.Currently,various strategies have been propo... [Objective]Real-time monitoring of cow ruminant behavior is of paramount importance for promptly obtaining relevant information about cow health and predicting cow diseases.Currently,various strategies have been proposed for monitoring cow ruminant behavior,including video surveillance,sound recognition,and sensor monitoring methods.How‐ever,the application of edge device gives rise to the issue of inadequate real-time performance.To reduce the volume of data transmission and cloud computing workload while achieving real-time monitoring of dairy cow rumination behavior,a real-time monitoring method was proposed for cow ruminant behavior based on edge computing.[Methods]Autono‐mously designed edge devices were utilized to collect and process six-axis acceleration signals from cows in real-time.Based on these six-axis data,two distinct strategies,federated edge intelligence and split edge intelligence,were investigat‐ed for the real-time recognition of cow ruminant behavior.Focused on the real-time recognition method for cow ruminant behavior leveraging federated edge intelligence,the CA-MobileNet v3 network was proposed by enhancing the MobileNet v3 network with a collaborative attention mechanism.Additionally,a federated edge intelligence model was designed uti‐lizing the CA-MobileNet v3 network and the FedAvg federated aggregation algorithm.In the study on split edge intelli‐gence,a split edge intelligence model named MobileNet-LSTM was designed by integrating the MobileNet v3 network with a fusion collaborative attention mechanism and the Bi-LSTM network.[Results and Discussions]Through compara‐tive experiments with MobileNet v3 and MobileNet-LSTM,the federated edge intelligence model based on CA-Mo‐bileNet v3 achieved an average Precision rate,Recall rate,F1-Score,Specificity,and Accuracy of 97.1%,97.9%,97.5%,98.3%,and 98.2%,respectively,yielding the best recognition performance.[Conclusions]It is provided a real-time and effective method for monitoring cow ruminant behavior,and the proposed federated edge intelligence model can be ap‐plied in practical settings. 展开更多
关键词 cow rumination behavior real-time monitoring edge computing improved MobileNet v3 edge intelligence model Bi-LSTM
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基于改进DeepLab v3+的耕地自动化提取方法
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作者 高威 于龙昊 《中国新技术新产品》 2024年第21期27-29,共3页
耕地是地表覆盖的主要类型之一,也是粮食生产的直接载体。本文针对耕地提提取不准确和效率低的问题,提出一种改进的DeepLab v3+提取方法。首先,使用轻量级网络替代DeepLab v3+模型的特征提取网络Xception,以减少模型参数量,提高训练速... 耕地是地表覆盖的主要类型之一,也是粮食生产的直接载体。本文针对耕地提提取不准确和效率低的问题,提出一种改进的DeepLab v3+提取方法。首先,使用轻量级网络替代DeepLab v3+模型的特征提取网络Xception,以减少模型参数量,提高训练速度。其次,引用SE注意力加入模型,提高网络对耕地的提取精度。并在GID数据集上进行试验,结果显示,本文方法具有优秀的分割性能,能够有效解决经典模型分割结果中存在的不同程度的误分、漏分等问题,在耕地提取中具有高效性,为后续耕地提取任务提供支持。 展开更多
关键词 迁移学习 SE注意力 MobileNet v2 耕地提取 DeepLab v3+
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Non-invasively differentiate non-alcoholic steatohepatitis by visualizing hepatic integrinαvβ3 expression with a targeted molecular imaging modality
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作者 Xiao-Quan Huang Ling Wu +7 位作者 Chun-Yan Xue Chen-Yi Rao Qing-Qing Fang Ying Chen Cao Xie Sheng-Xiang Rao Shi-Yao Chen Feng Li 《World Journal of Hepatology》 2024年第11期1290-1305,共16页
BACKGROUND Non-invasive methods to diagnose non-alcoholic steatohepatitis(NASH),an inflammatory subtype of non-alcoholic fatty liver disease(NAFLD),are currently unavailable.AIM To develop an integrinαvβ3-targeted m... BACKGROUND Non-invasive methods to diagnose non-alcoholic steatohepatitis(NASH),an inflammatory subtype of non-alcoholic fatty liver disease(NAFLD),are currently unavailable.AIM To develop an integrinαvβ3-targeted molecular imaging modality to differentiate NASH.METHODS Integrinαvβ3 expression was assessed in Human LO2 hepatocytes Scultured with palmitic and oleic acids(FFA).Hepatic integrinαvβ3 expression was analyzed in rabbits fed a high-fat diet(HFD)and in rats fed a high-fat,high-carbohydrate diet(HFCD).After synthesis,cyclic arginine-glycine-aspartic acid peptide(cRGD)was labeled with gadolinium(Gd)and used as a contrast agent in magnetic resonance imaging(MRI)performed on mice fed with HFCD.RESULTS Integrinαvβ3 was markedly expressed on FFA-cultured hepatocytes,unlike the control hepatocytes.Hepatic integrinαvβ3 expression significantly increased in both HFD-fed rabbits and HFCD-fed rats as simple fatty liver(FL)progressed to steatohepatitis.The distribution of integrinαvβ3 in the liver of NASH cases largely overlapped with albumin-positive staining areas.In comparison to mice with simple FL,the relative liver MRI-T1 signal value at 60 minutes post-injection of Gd-labeled cRGD was significantly increased in mice with steatohepatitis(P<0.05),showing a positive correlation with the NAFLD activity score(r=0.945;P<0.01).Hepatic integrinαvβ3 expression was significantly upregulated during NASH development,with hepatocytes being the primary cells expressing integrinαvβ3.CONCLUSION After using Gd-labeled cRGD as a tracer,NASH was successfully distinguished by visualizing hepatic integrinαvβ3 expression with MRI. 展开更多
关键词 Non-alcoholic steatohepatitis Cyclic peptides Magnetic resonance imaging Non-invasive diagnosis Hepatic integrinαvβ3
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基于PIV/V3V技术的100 MW熔盐泵内部流动可视化测量
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作者 王珊珊 金洁 +3 位作者 陆佳铭 孙佳昱 姜正源 胡永海 《新技术新工艺》 2024年第10期69-73,共5页
以100 MW等级塔式太阳能光热电站熔盐泵为研究对象,采用PIV/V3V技术对内部流场进行可视化测量,基于目前世界上最先进的体三维(3D3C)测量技术,构建体三维测量系统和测试平台,设计了100 MW等级光热电站熔盐泵缩放0.5倍模型泵。基于自主专... 以100 MW等级塔式太阳能光热电站熔盐泵为研究对象,采用PIV/V3V技术对内部流场进行可视化测量,基于目前世界上最先进的体三维(3D3C)测量技术,构建体三维测量系统和测试平台,设计了100 MW等级光热电站熔盐泵缩放0.5倍模型泵。基于自主专利技术的三维体流场测试标定方法,首次得到100 MW熔盐泵叶轮流道内部三维流场结构,并提取了叶轮单流道S2流面体内部和涡量值,通过对叶轮流道内速度分布与涡量分布进行分析,发现在偏工况运行时,叶轮流道内发生了更为明显的分离涡现象,三维可视化测量结果与设计要求吻合。 展开更多
关键词 光热熔盐泵 100 MW等级 PIv/v3v 叶轮 三维可视化测量 涡量
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系统性红斑狼疮患者尿液Gal-3BP,VSIG4表达水平与疾病活动度及肾损伤的相关性研究
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作者 符妹丽 江强 +1 位作者 周仕群 符书山 《现代检验医学杂志》 CAS 2024年第4期88-92,115,共6页
目的探讨尿半乳糖凝集素-3结合蛋白(galectin-3 binding protein,Gal-3BP)及V-set包含免疫球蛋白域4(V-set containing immunoglobulin domain 4,VSIG4)水平在系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)患者尿液中的表达及其与... 目的探讨尿半乳糖凝集素-3结合蛋白(galectin-3 binding protein,Gal-3BP)及V-set包含免疫球蛋白域4(V-set containing immunoglobulin domain 4,VSIG4)水平在系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)患者尿液中的表达及其与疾病活动和肾损伤的关系。方法选取儋州市人民医院收治的SLE患者105例(SLE组)和体检正常者50例(对照组)作为研究对象。105例SLE患者根据SLE疾病活动度指数(SLEDAI)评分分为轻度活动度组(SLEDAI评分≤9分,n=51)、中度活动度组(14分≥SLEDAI≥10分,n=29)和重度活动度组(SLEDAI评分≥15分,n=25)。按肾功能受损程度分为肾功能正常组、肾功能轻度受损组和肾功能中重度受损组。采用酶联免疫吸附法检测尿液Gal-3BP,VSIG4表达水平,应用多元Logistic回归分析影响SLE患者发生肾损伤的危险因素,绘制ROC曲线分析尿Gal-3BP及VSIG4水平预测SLE患者发生肾损伤的价值。结果SLE组尿Gal-3BP(251.38±46.75 ng/ml)及VSIG4(13.40±4.27 ng/ml)水平均明显高于对照组(117.50±18.24 ng/ml,2.73±0.85ng/ml),差异具有统计学意义(t=19.315,15.681,均P<0.001)。SLE患者活动度越高,尿Gal-3BP及VSIG4水平越高,重度活动度组>中度活动度组>轻度活动度组,差异具有统计学意义(F=23.416,17.380,均P<0.001)。肾功能中重度受损组和轻度受损组尿Gal-3BP及VSIG4水平明显高于肾功能正常组(t=24.580,18.163;20.864,15.947),且中重度受损组尿Gal-3BP及VSIG4水平明显高于轻度受损组(t=19.837,11.215),差异具有统计学意义(均P<0.001)。多元Logistic回归分析显示,尿Gal-3BP(OR=3.472,95%CI:2.685~11.463)及VSIG4(OR=2.376,95%CI:1.842~9.105)水平升高是影响SLE患者发生肾损伤的危险因素(均P<0.05)。ROC曲线分析显示,Gal-3BP及VSIG4二项联合预测SLE患者发生肾损伤的曲线下面积(95%置信区间)[AUC(95%CI)]最大[0.909(0.846~0.973)],其准确度为88.6%。相关分析显示,SLE患者尿Gal-3BP与VSIG4水平呈正相关(r=0.813,P<0.05),尿Gal-3BP及VSIG4水平与SCr,BUN,24h尿蛋白、抗dsDNA抗体及SLEDAI评分均呈正相关(r=0.358~0.702,均P<0.05),而与血红蛋白、eGFR均呈负相关(r=-0.479~-0.670,均P<0.05)。结论尿Gal-3BP及VSIG4水平在SLE患者中明显升高,其高表达与疾病活动和肾损伤有关,二项联合预测SLE患者发生肾损伤有较好的价值。 展开更多
关键词 系统性红斑狼疮 半乳糖凝集素-3结合蛋白 v-set包含免疫球蛋白域4 疾病活动度 肾脏损伤
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