针对YOLOv3(you only look once)检测算法对小目标、遮挡目标检测时存在识别率低和识别精度不高的问题,提出一种融合DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)的改进YOLOv3目标检测算法。首先在YOLOv3网络...针对YOLOv3(you only look once)检测算法对小目标、遮挡目标检测时存在识别率低和识别精度不高的问题,提出一种融合DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)的改进YOLOv3目标检测算法。首先在YOLOv3网络中增加DBSCAN聚类算法,其次对检测目标进行提取,实现数据集多尺度聚类,得到初代特征图,然后通过改进K-means聚类算法确定锚点位置达到更好的聚类,最后在VOC2007+2012数据集和MSCOCO数据集上对改进YOLOv3算法进行训练和测试。实验结果表明改进的YOLOv3算法使检测目标在VOC数据集和MS-COCO数据集上mAP(mean average precision)分别提高了14.9个百分点和12.5个百分点。与其他深度学习目标检测算法相比,改进YOLOv3检测算法具有更好的检测效果,同时具有良好移植性和更好的鲁棒性。展开更多
主要基于Web of Science科技论文和Derwent专利文献,利用SATI、SPSS等分析工具,提取文本关键词并构建相异共现矩阵,采用多维聚类方法识别研究热点主题。在继承和发展Naoki Shibata技术机会理论的基础上,通过对比科技论文和专利文献研究...主要基于Web of Science科技论文和Derwent专利文献,利用SATI、SPSS等分析工具,提取文本关键词并构建相异共现矩阵,采用多维聚类方法识别研究热点主题。在继承和发展Naoki Shibata技术机会理论的基础上,通过对比科技论文和专利文献研究热点主题的差异来识别金属3D打印的技术机会。研究得出,科技论文和专利文献分别有4个研究热点主题,识别了两大类共4个技术机会。首次基于专利和科技论文研究金属3D打印的技术机会,开拓了金属3D打印的研究视野,对金属3D打印行业的企业战略决策具有指导作用。展开更多
背景:近年3D打印技术在各个领域广泛应用,在医学领域的应用也日趋增多,为医学研究的发展提供了新的方向。目的:对近5年生物医学领域3D打印的相关文献进行可视化分析,探讨该领域的研究现状、热点和发展趋势。方法:检索PubMed数据库获取2...背景:近年3D打印技术在各个领域广泛应用,在医学领域的应用也日趋增多,为医学研究的发展提供了新的方向。目的:对近5年生物医学领域3D打印的相关文献进行可视化分析,探讨该领域的研究现状、热点和发展趋势。方法:检索PubMed数据库获取2015至2020年关于生物医学领域3D打印的相关文献,并通过文献PMID号在web of science核心集数据库获取这些文献的引用数据。用文献计量学方法对来源数据进行统计分析,利用VOSviewer软件对作者、机构、国家/地区及关键词进行分析,并绘制可视化图谱。结果与结论:①共纳入3471篇文献,近5年论文数量呈逐年上升趋势,根据指数趋势线可预测,发文量将保持增长,未来生物医学领域3D打印的研究将持续受到研究者关注;②共确定22种核心期刊,JCR分区Q≥2以上的期刊占比81.8%,期刊质量级别较高;③根据关键词共现聚类结果可把目前医学领域3D打印的研究方向分为临床应用、组织工程支架、药物制剂领域的应用和3D生物打印共4类;④VOSviewer可视化知识图谱分析显示,3D打印组织工程支架的材料选择和微观结构设计是近年研究热点,是拓展组织工程在临床应用的基础;⑤支架材料呈现出从单一同种向多种复合的发展趋势,支架的三维微观结构,包括孔隙率、孔径和相互连接的孔结构,在增强细胞活力和促进组织生长方面发挥着关键作用;⑥制备具有细胞活性的生物墨水是3D生物打印研究重点,具体热点包括:水凝胶、海藻酸盐和细胞外基质等生物支架材料性能、支架材料的交联和刚度以及干细胞打印等;⑦在3D打印药物制剂领域的应用方面,通过药物制剂打印技术、聚合物、纳米粒子和微流控芯片等热点研究,可实现药物释放系统的个性化设置。展开更多
文摘针对YOLOv3(you only look once)检测算法对小目标、遮挡目标检测时存在识别率低和识别精度不高的问题,提出一种融合DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)的改进YOLOv3目标检测算法。首先在YOLOv3网络中增加DBSCAN聚类算法,其次对检测目标进行提取,实现数据集多尺度聚类,得到初代特征图,然后通过改进K-means聚类算法确定锚点位置达到更好的聚类,最后在VOC2007+2012数据集和MSCOCO数据集上对改进YOLOv3算法进行训练和测试。实验结果表明改进的YOLOv3算法使检测目标在VOC数据集和MS-COCO数据集上mAP(mean average precision)分别提高了14.9个百分点和12.5个百分点。与其他深度学习目标检测算法相比,改进YOLOv3检测算法具有更好的检测效果,同时具有良好移植性和更好的鲁棒性。
文摘主要基于Web of Science科技论文和Derwent专利文献,利用SATI、SPSS等分析工具,提取文本关键词并构建相异共现矩阵,采用多维聚类方法识别研究热点主题。在继承和发展Naoki Shibata技术机会理论的基础上,通过对比科技论文和专利文献研究热点主题的差异来识别金属3D打印的技术机会。研究得出,科技论文和专利文献分别有4个研究热点主题,识别了两大类共4个技术机会。首次基于专利和科技论文研究金属3D打印的技术机会,开拓了金属3D打印的研究视野,对金属3D打印行业的企业战略决策具有指导作用。
文摘背景:近年3D打印技术在各个领域广泛应用,在医学领域的应用也日趋增多,为医学研究的发展提供了新的方向。目的:对近5年生物医学领域3D打印的相关文献进行可视化分析,探讨该领域的研究现状、热点和发展趋势。方法:检索PubMed数据库获取2015至2020年关于生物医学领域3D打印的相关文献,并通过文献PMID号在web of science核心集数据库获取这些文献的引用数据。用文献计量学方法对来源数据进行统计分析,利用VOSviewer软件对作者、机构、国家/地区及关键词进行分析,并绘制可视化图谱。结果与结论:①共纳入3471篇文献,近5年论文数量呈逐年上升趋势,根据指数趋势线可预测,发文量将保持增长,未来生物医学领域3D打印的研究将持续受到研究者关注;②共确定22种核心期刊,JCR分区Q≥2以上的期刊占比81.8%,期刊质量级别较高;③根据关键词共现聚类结果可把目前医学领域3D打印的研究方向分为临床应用、组织工程支架、药物制剂领域的应用和3D生物打印共4类;④VOSviewer可视化知识图谱分析显示,3D打印组织工程支架的材料选择和微观结构设计是近年研究热点,是拓展组织工程在临床应用的基础;⑤支架材料呈现出从单一同种向多种复合的发展趋势,支架的三维微观结构,包括孔隙率、孔径和相互连接的孔结构,在增强细胞活力和促进组织生长方面发挥着关键作用;⑥制备具有细胞活性的生物墨水是3D生物打印研究重点,具体热点包括:水凝胶、海藻酸盐和细胞外基质等生物支架材料性能、支架材料的交联和刚度以及干细胞打印等;⑦在3D打印药物制剂领域的应用方面,通过药物制剂打印技术、聚合物、纳米粒子和微流控芯片等热点研究,可实现药物释放系统的个性化设置。
