功能模块与空间序列——浙江大学医学中心组团设计

为探索现代建筑适应日新月异的建筑功能变换,以及大体量建筑适应局部功能灵活转换,我们提出功能模块与空间序列在医疗公共建筑设计中的应用。该文以浙江大学医学中心组团为例,把超大面积建筑体量结合城市周边湿地环境、古街地域文化,以及医疗功能特点,采用若干标准功能模块分解、排序,使功能模块在功能转换改造时不影响医院整体功能流程布局,从而实现未来医疗模块无级差功能迭代。提供了可持续的医学发展空间,创造一种学科交叉、功能融合、空间共享的创新型现代医学中心新模式。

基于属性散射中心目标重构加权决策融合的SAR目标识别方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,采用原始图像及其属性散射中心目标重构结果进行决策融合。以核稀疏表示分类(KSRC)为基础分类器,对原始及重构SAR图像进行分类。KSRC通过引入核函数提升分类适应能力;目标重构可有效剔除原始SAR图像中的噪声成分。根据目标重构过程中重构结果与残差的能量关系评估原始SAR图像噪声水平,并以此为依据确定原始图像和重构图像决策结果的权重。采用加权融合手段对两个结果进行处理,判断测试样本的目标类别。基于MSTAR数据集对方法进行测试,实验结果证明了其有效性。

基于数据中台的数据融合集成关键技术研究

当前开发新的业务系统往往需要从其他系统引接数据,系统之间的直接数据交互增加了系统开发的复杂性。为解决上述问题,研究基于数据中台的数据融合集成关键技术,为数据中台建设提供参考。设计数据中台技术架构,实现数据引接、数据管理和数据服务。覆盖数据生命周期,设计数据中台业务流程。瞄准数据赋能目标,提升数据融合集成核心能力,采用混合架构完成多源异构数据存储,利用数据层次模型实现数据映射,应用知识图谱进行数据关联。提出的数据中台技术架构已在实际项目中运用,达到预期效果。

基于全局注意力的正交融合图像描述符

图像描述符是计算机视觉任务重要研究对象,被广泛应用于图像分类、分割、识别与检索等领域。深度图像描述符在局部特征提取分支缺少高维特征的空间与通道信息的关联性,导致局部特征表达的信息不充分。为此,提出一种融合局部、全局特征的图像描述符,在局部特征提取分支进行膨胀卷积提取多尺度特征图,输出的特征拼接后经过含有多层感知器的全局注意力机制捕捉具有关联性的通道-空间信息,再加工后输出最终的局部特征;高维的全局分支经过全局池化和全卷积生成全局特征向量;提取局部特征在全局特征向量上的正交值与全局特征串联后聚合形成最终的描述符。同时,在特征约束方面,使用包含子类心的角域度损失函数增大模型在大规模数据集的鲁棒性。在国际公开数据集Roxford5k和Rparis6k上进行实验,所提出描述符的平均检索精度在medium和hard模式分别为81.87%和59.74%以及91.61%和79.12%,比深度正交融合描述符分别提升了1.70%,1.56%,2.00%和1.83%,较其他图像描述符具有更好的检索精度。

基于聚类中心的浅层特征融合伪造语音检测

针对现有检测系统在使用wav2vec2.0模型提取特征导致高计算资源消耗和传统打分方法限制泛化性能的问题,提出一种基于聚类中心的浅层特征融合伪造语音检测算法。裁剪wav2vec2.0模型的深层,将浅层特征通过注意力池化以缩短时序长度,用线性层确定融合权重;通过K-means++得到聚类中心,利用当前样本和相应类中心的表示余弦相似度进行训练和打分以判别真伪。实验采用ASVspoof2019和ASVspoof2021挑战赛的逻辑轨道数据集,wav2vec2.0模型参数量减少了60%,等错误率分别达到0.34%和3.67%,在模型精简和泛化性能方面明显优于同类wav2vec2.0模型和传统打分方法。

多模态数据融合处理对数据中心效率提升的影响研究——以浙江省民政数据共享交换中心为例

研究旨在探讨多模态数据融合对浙江省民政数据共享交换中心效率提升的影响。通过应用早期融合、晚期串联融合和晚期并联融合等方法,整合文本、图像、音频等多模态数据,比较它们对效率的影响。实验结果显示,晚期并联融合在大规模数据流中具有优势,能提高处理效率。这为类似场景下的信息处理流程优化提供有益参考。

基于反光柱的融合定位方法研究

针对复杂场景下,因环境特征变化导致的定位稳定性和精度下降等问题,提出基于反光柱的融合定位方法。通过基于最小二乘的反光柱圆心拟合、基于反光柱观测的粒子滤波定位、基于扩展卡尔曼滤波的即时定位与地图构建与反光柱的融合定位方法,实现了一种轻量的、具有较高精度及鲁棒性的机器人定位系统。经试验验证,该融合定位方法在动态环境下有较大的容错纠偏范围,在静态定位上可达毫米级的定位精度,能满足移动机器人、搬运AGV等场景使用要求。

基于多源数据融合的海上风电智慧运维技术研究

多源数据融合从多数据源收集的数据更完整、准确和有价值,为智慧运维提供了有效的数据支撑。针对广西防城港海上风电A场址项目的开展,建议尽快破解海上风电的数据孤岛,进行多源融合大数据平台建设;探索多源数据创新,从架构、算法和应用等角度开展多源数据融合与相关智慧运维研究,对未来保证风电场安全、响应气候变化以及提高资源利用效率上具有重要价值和深远影响。

如何运用壮族文化设计老年活动中心

本文以壮文化为背景进行了探讨,先介绍其建筑特色等方面的壮族文化概况,提供后续设计的文化依据。随后,文章通过融入壮族特色建筑、传统饮食服饰等壮族传统元素,对壮族文化在老年活动中心设计中的应用进行了详细分析,并对如何营造熟悉、舒适的老年环境,促进老年人身心健康进行了探讨。通过对壮乡文化的深入挖掘和运用,设计老年活动中心,既是单纯的搭建工程,又是一次传承文化、沟通文化的机会。文章对研究成果进行了总结,并对今后的发展方向进行了展望,强调了在设计老年活动中心时,壮族文化的重要性和发展潜力。为促进老年人生活质量的提高和文化的多元交流具有多重意义。

超大城市传统商业中心区道路慢行环境提升策略

传统商业中心区道路的慢行系统具有交通通行、公共活动双重功能,不仅是交通通行载体,更是承载市民公共生活和展示城市风貌的载体。慢行系统需要与街道空间、设施要素、街区文化、景观环境进行多位一体的融合设计,才能有效提升慢行空间环境,进而激活商业街区活力。以深圳东门商圈的东门路为例,阐述超大城市传统商业中心区道路慢行交通提升的主要方法和内容,重点从空间释放分配、交通组织优化、设施精细设计、配套景观提升等方面提出慢行环境提升方案。

一种基于GIS平台的矿山智能管控平台构建与应用

智能管控平台是矿山智能化建设的重要内容,GIS管控平台的建立对于提升矿井的生产效率和管理能力具有重要的推动作用。针对目前矿山管控平台缺乏三维透明地质信息、架构层次和系统间耦合性差、缺乏整体业务应用研究等问题,从全局互联和全局通用的角度出发,提出了一种以业务流为主线的智能管控平台总体设计和技术架构。基于GIS、云边协同和大数据等技术构建了矿井的云服务平台及数据中台。采用数据融合技术实现了多源数据的有效融合,突破了不同系统之间的数据壁垒,实现数据的融合共享和业务协同。通过在陈四楼煤矿的实践表明,该平台能有效提高煤炭企业的生产管理能力、业务协同能力和经济效益,对于矿山智能化发展有一定的借鉴作用。

基于滑动聚类的窄带物联网特征级异构数据融合方法

由于物联网数据具有多样化特征,不同类数据需求不明确,导致数据特征集提取难度较大。为了提高物联网异构数据融合效果,提出一种基于滑动聚类的窄带物联网特征级异构数据融合方法。利用平移变换得到网络数据的时间信息,通过小波变换增强无线传感器节点采集的异构数据质量;计算滑动窗差值,确定物联网特征级异构数据的初始聚类点,利用均值漂移算法完成异构数据状态聚类;通过凝聚机制完成相似数据的特征集提取,实现特征级异构数据的融合。实验结果证明,所提方法有效降低了物联网数据规模,减少了数据融合误差,且融合后信息不失真,在数据处理领域具有较高的应用价值。

物联网下多无线传感网络中不同信道信息融合方法

物联网结构下多个无线传感器组成的不同网络差异较大。当差异化的数据量急剧增加时,多信道信息之间易产生信息孤岛,导致信息融合的能耗大、精确度和节点存活率低。为此,提出一种物联网下多无线传感网络中不同信道信息融合方法。将传感器网络与多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)通信系统结合,构建传感器模型。通过物联网技术采集数据信息,利用传感器信息融合模型对收集的信息进行处理后,传送到融合中心,完成多信道信息的融合。仿真结果表明,所提方法在实施多信道信息融合过程中,传输能耗最低达到0.14 J,信息融合节点存活率和精度值分别达到97%和92%,证明所提方法的能耗小、信息融合节点存活率和精确度高。

基于门控特征融合与中心损失的目标识别

针对目标活动、光线及摄像头距离等问题,提出一种基于门控特征融合与中心损失的目标识别方法.门控特征融合是为了弥补单一特征信息丢失时,身份识别准确率下降的缺陷.门控结构指导网络对输入的人脸、行人特征进行贡献量评估,再根据贡献量去分配权值,组合产生识别性更强的身份特征.通过添加中心损失函数,在引导网络下减少了特征的类内距离,使得特征更具判别性.实验结果表明,在自建数据集上所提方法的最终识别准确率最高可以达到76.35%,优于单特征识别方法以及多种融合方法,使用所提的融合损失函数后,平均识别准确率可提高2.63%.

DIP付费下某大型综合医院肿瘤中心精益融合运营模式探析

DIP打包付费是医保基金支付改革的重要手段,在此背景下大型综合医院以科室独立运营与单元核算的管理模式已落后于改革与发展需求。河南省人民医院新形势下探索创立肿瘤中心,实现集成平台下资源集中整合配置与高效利用,通过人流、物流、资金流和信息流的统一调度,重塑业务流程,破除业务与行政管理屏障,以业务活动与运营管理协同联动,横向延伸到边、纵向挖潜到底,打造绿色集约、互联互通、资源共享、和谐均衡及精益高效的精益融合运营模式,取得一定成效。对该院肿瘤中心精益融合运营模式进行介绍与分析,为医院加强运营管理提供参考。

从单机到双活数据中心建设的思考

公立医院高质量发展促进行动要求提升医院信息化建设标准,促进智慧医疗实施,匹配当下人民群众就医服务体验,提升医院医疗满意度。为实现智慧医院的数字化医疗,支撑医疗业务模式的转型,建设安全、可靠的私有云基础架构是必然的趋势。提高数据的可靠性和安全性,保障医疗信息系统持续化服务,也是当前很多医院在私有云建设中的挑战。该文阐述泰兴中医院在双活数据中心的一些建设思考,介绍如何从单机平台逐步升级为双活数据中心,从而实现私有云的安全可靠建设。

基于多维度特征融合的云工作流任务执行时间预测方法

任务执行时间估计是云数据中心环境下工作流调度的前提.针对现有工作流任务执行时间预测方法缺乏类别型和数值型数据特征的有效提取问题,提出了基于多维度特征融合的预测方法.首先,通过构建具有注意力机制的堆叠残差循环网络,将类别型数据从高维稀疏的特征空间映射到低维稠密的特征空间,以增强类别型数据的解析能力,有效提取类别型特征;其次,采用极限梯度提升算法对数值型数据进行离散化编码,通过对稠密空间的输入向量进行稀疏化处理,提高了数值型特征的非线性表达能力;在此基础上,设计多维异质特征融合策略,将所提取的类别型、数值型特征与样本的原始输入特征进行融合,建立基于多维融合特征的预测模型,实现了云工作流任务执行时间的精准预测;最后,在真实云数据中心集群数据集上进行了仿真实验.实验结果表明,相对于已有的基准算法,该方法具有较高的预测精度,可用于大数据驱动的云工作流任务执行时间预测.

结合特征融合和任务分组的人脸属性识别

针对现有人脸属性识别模型存在的特征提取不足、划分属性组时未充分考虑属性相关性强弱等问题,为了实现对多个人脸属性的同时识别,建立一种结合特征融合和任务分组的人脸属性识别模型。在参数共享部分,通过多尺度特征融合模块将不同尺度的特征进行融合增强特征相关性,同时设计基于中心核对齐和谱聚类的属性分组策略进行属性识别,通过中心核对齐方法度量属性的相关程度,并以此为基础使用谱聚类算法得到属性的合理分组,使同一组内的属性相关性尽可能大,提高属性识别准确率。在分支部分,使用注意力机制加强对目标区域的关注,并通过不确定性加权方法表示任务间的相对难度,自动调整每组任务损失之间的相对权重,进一步优化模型性能。在CelebA公开数据集上的实验结果表明,所提模型的分类准确率相较于MOON、GNAS和DMM-CNN模型提升了0.78、0.09和0.02个百分点,参数量仅为上述对比模型的1.10%、17.08%和0.37%。

长株潭生态绿心总体规划中地理信息应用创新研究

长株潭城市群生态绿心具有独特的地理位置、经济价值和生态价值,其总体规划需要充分挖潜地理信息技术,着重分析其对地理信息创新应用需求与高效利用路径和方法,创新融合绿心地理信息及相关大数据应用,深度拓展新型基础测绘、实体测绘、实景三维等新理念和GIS技术创新应用,从而收获科学、高效、精准、可视、直观与智能化高质量规划设计和管理效果。

应对复杂光照下的高精度表情识别方法

针对表情识别存在相似表情识别精度不高和不同光照下识别困难的问题,提出一种改进的双通道残差网络表情识别模型。通过改进局部二值化算子,改善复杂光照下难以提取到鲁棒特征的问题,通过改进注意力机制,改善全局特征提取能力;搭建特征融合网络,通过交叉实验获取对于不同数据集都鲁棒的特征融合系数;将中心损失引入设计联合算法提高相似表情之间的区分度。实验结果表明,该算法提升了相似表情的区分精度,对于光照具有更好的鲁棒性。模型在3个公开数据集上的准确率达98.53%、96.42%、94.24%。