PROMOTER FLOW ACTION OF SOLID-STATE LOW MELT POINT METAL ON THE POLYPROPYLENE

With the aid of a slip-disentanglemnt theory, a rheological equation has been deduced about the composite system of solid-state low melting point metal and polymer. By measuring some rheological properties of the composite system composed of low melt point metal and polypropylene (LMPM/PP), the results show that LMPM has a promoter flow action upon PP when using a small amount of LMPM and, if some coupled agents are added, the promoter flow action will be remarkable. Moreover, while LMPM being added into the composite, the temperature sensitivity of system will go rip. This indicates that the system's viscosity will drop further if its temperature is increased.

教育强国建设的多维起点、内涵意蕴与主体行动

建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程。新时代,加快建设教育强国,需要从中国建成世界规模最大教育体系、中华优秀传统文化基因和中国教育发展的主要矛盾方面准确把握教育强国的多维起点。需要从本体论、功能论、语境论分析教育强国的内涵。需要利益相关主体协同发力,办学主体要提升支持力,加强资源保障;行政主体要提升决策力,增强政策供给;校长要提升领导力,优化学校运行;教师要提升教育力,增值专业资本;学生要提升学习力,培养发展活力。

针刺治疗坐骨神经痛的选穴原则及作用机制研究进展

坐骨神经痛为一种临床常见的疾病。研究表明针刺可明显缓解患者坐骨神经痛,提高患者生活质量。本研究从临床角度阐述了针刺治疗坐骨神经痛的中医传统理论选穴原则及现代医学理论选穴原则;从动物实验角度总结了坐骨神经痛产生的原因及针刺镇痛的机制。同时,探讨了目前临床及基础研究中存在的不足。以期为针刺治疗坐骨神经痛的客观化研究提供创新性思维,并对针刺治疗坐骨神经痛的基础研究到临床成果转化提供有力支持。

融合视觉信息感知与虚拟现实的康复辅助系统

当前人工智能技术在康复领域大多用于严重运动障碍群体,而中国现阶段人口老龄化加剧,会导致轻型运动障碍人群的大量增加,亟需更加智能化的运动训练与康复系统.针对轻型运动损伤患者以及普通老年群体,本文提出了一种基于视觉的运动信号感知与虚拟现实的康复辅助系统,该系统通过实时推断人体骨骼模型,利用虚拟现实游戏与骨骼点运动进行交互,实现引导康复动作,最终对康复动作进行评价并给出交互界面提示.本文招募受试者参加实验,在闭环训练中受试者通过本文系统在虚拟康复游戏的引导反馈下复现标准康复动作,对比分析受试者实验结果,验证了所提出方法的有效性与可行性.

国家级大数据综合试验区能否驱动外贸高质量发展——基于准自然实验的实证研究

基于2010—2019年我国269个城市面板数据,以国家级大数据综合试验区为准自然实验,使用多时点双重差分法实证检验了大数据试验区设立对外贸高质量发展的影响效应及作用机制。研究发现:大数据试验区设立可以显著促进外贸高质量发展,经过一系列稳健性检验后结果依然成立;机制分析发现,市场化水平、能源利用效率和绿色技术创新是大数据试验区促进外贸高质量发展的主要渠道;异质性分析表明,在不同地理位置、不同经济基础以及不同政策环境的城市,大数据试验区设立对外贸高质量发展的作用效果存在显著差异;扩展性分析发现,城市人力资本与信息基础设施在大数据试验区设立驱动外贸高质量发展进程中存在显著的正向调节效应。

基于掩码自监督学习的点云动作识别方法

点云动作识别方法可以提供精准的三维动作监测与识别服务,在智能交互、智能安防和医疗健康等领域具有广阔应用前景。现有方法通常利用大量标注的点云数据训练模型,但点云视频包含大量的三维坐标,精准标注点云非常昂贵,同时点云视频高度冗余,点云信息在视频中分布不均,这些问题都增大了标注的难度。为解决上述问题并获得更好的点云动作识别性能,提出一种无需人工标注即可捕获点云视频时空结构的掩码自监督动作识别方法MSTD-Transformer。将点云视频划分为点管并根据重要性进行自适应视频级掩码,通过点云重构和运动预测双流自监督学习点云视频的外观和运动特征。为了更好地捕获运动信息,MSTDTransformer从点云关键点的位移中提取动态注意力并嵌入Transformer,使用双分支结构进行差异化学习,分别捕获运动信息和全局结构。在标准数据集MSRAction-3D上的实验结果表明,提出的方法对24帧点云视频动作识别准确率为96.17%,较现有最好方法提高2.09个百分点,证实了掩码策略和动态注意力的有效性。

基于注意力机制的耐力训练动作识别方法

针对青少年耐力素质逐年下降和缺乏具有便携性与监督性的训练系统的现状,提出一种基于注意力(Attention)机制与门控循环单元(GRU)的、面向耐力训练的AttentionGRU动作识别方法。该方法包括数据采集、数据处理和动作识别,在手机端实现了对耐力训练动作的识别。基于新构建的耐力训练动作数据集,将本文提出的方法与常用动作识别算法——长短期记忆(LSTM)、GRU进行实验对比。实验结果表明:本文提出的方法表现更佳,准确率达到99.56%,较LSTM高出1.5个百分点。

基于人体骨骼关键点的心血管患者康复训练动作评估方法

为解决心血管患者日常康复训练依赖于康复中心专业医务人员现场指导的问题,围绕获得支撑心血管患者自主康复训练的动作评估系统,提出了基于人体骨骼关键点的心血管患者康复训练动作评估方法(ASRT-PHS)。首先,根据心血管患者的康复训练动作规范拍摄构建了康复训练动作数据集;然后,引入基于深度学习的检测器和姿态估计器采集人体位置信息与人体关键点信息,并将提取结果输入到卷积神经网络中进行动作识别;接着,通过关节距离比值计算、关节角度阈值计算与标准动作判断,构建基于关节距离比值的动作切分模型和基于动作关节角度阈值的动作评估模型;最后,通过测试ASRT-PHS在不同关节角度阈值和不同动作识别方法下的动作切分与评估性能,得出了ASRT-PHS的最优工作参数。测试结果表明,ASRT-PHS在动作识别、动作切分与动作评估中的准确率分别达到92.78%、77.6%和87%。此外,真实心血管患者案例测试表明,原型系统的动作评估平均准确率为71.3%,为患者居家自主康复训练提供了可行的智能辅助系统。

基于深度强化学习的机器人多动作协同抓取策略

为解决机器人自主抓取领域中,抓取区域内存在明显遮挡且相互堆叠现象导致的抓取成功率不高的问题,提出一种多视角下基于深度强化学习的“抓取”和“推动”协同抓取策略。该策略利用基于RGB-D相机获取的三维点云作为状态输入,通过两个深度Q网络算法分别拟合抓取和推动策略,并通过奖励函数的合理设计,学习抓取和推动的相互配合,旨在用推动动作改变物体的分布,为抓取提供有利条件。在此基础上,针对抓取动作空间的复杂性导致算法抓取成功率不高的问题,提出了一种基于法线掩码的动作空间优化策略,通过基于估计法线的先验知识对抓取和推动动作的探索空间进行限制,从而提升了算法的性能。最后,利用UR5机器人在真实世界中进行协同抓取策略实验,验证了所提出协同抓取策略的有效性。

基于BlazePose与深度相机的体育评价系统

在目前的体育自动化测试和训练中,往往需要受试者穿戴多种传感器,影响了成绩的发挥,另一方面,仅依靠二维图像或深度相机的动作捕捉方法也难以全面、准确地描述人体运动姿态。论文针对上述问题,提出一种适用于常规体测项目的动作评价系统,首先将二维人体姿态估计模型BlazePose与深度相机结合,实现人体姿态关键点在三维空间中的准确定位,再通过卡尔曼滤波对关节点的轨迹进行平滑与估计,在此基础之上根据有限状态机的思想,以引体向上为例,完成了对多指标体测项目评价方法的设计,能够全面检测出各种犯规动作,实验表明整体正确检测率达到89%,处理速度达到20FPS,能够用于实际的辅助测试以及对个人的训练起到指导作用。

知信行护理联合耳穴压豆对膀胱镜检查患者的影响

目的:分析知信行护理联合耳穴压豆对膀胱镜检查患者的影响。方法:选取2020年8月—2023年8月徐州市中医院收治的70例膀胱镜检查患者。根据随机数表法将其分为观察组和对照组,各35例。对照组实施常规护理,观察组实施知信行护理联合耳穴压豆。比较两组干预前后负性情绪、疼痛程度及治疗依从性。结果:干预后,两组汉密尔顿焦虑量表(Hamilton anxiety scale,HAMA)评分、汉密尔顿抑郁量表(Hamilton depression scale,HAMD)评分均低于干预前,观察组HAMA、HAMD评分均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预后,观察组视觉模拟评分法(visual analogue scale,VAS)评分显著低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组完全依从率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:膀胱镜检查患者应用知信行护理联合耳穴压豆,可有效改善患者负性情绪,减轻疼痛感,增强检查依从性。

电网构成对偏磁直流分布作用特征分析

高压直流输电引起的变压器直流偏磁现象会对交流电网造成不利影响影响,研究交流电网电压等级、结构等因素对偏磁直流分布的作用机理与特征,能够为治理措施提供理论参考。基于复杂网络理论和变电站偏磁直流计算模型,分析了不同电压等级电网对系统中性点直流分布的贡献与作用特征,研究了中性点直流分布对不同电压等级电网的敏感性,最后,以多电压等级电力系统为例,验证了上述理论分析结论。研究结果可为规避与治理变压器直流偏磁风险提供理论支撑。

结合面部动作单元感知的三维人脸重建算法

三维人脸重建在计算机视觉及动画领域是一项重要任务,它可以为人脸多模态应用提供三维模型结构和丰富的语义信息.然而,单目二维人脸图像缺乏深度信息,预测的三维模型参数不够可靠,从而导致重建效果不佳.提出采用与模型参数高度相关的面部动作单元和人脸关键点作为桥梁,引导模型相关参数回归,以解决单目人脸重建的不适定问题.基于人脸重建的现有数据集,提供一套完整的面部动作单元半自动标注方案,并构建300W-LP-AU数据集.进而提出一种结合动作单元感知的三维人脸重建算法.该算法实现端到端的多任务学习,有效降低了整体训练难度.实验结果表明,该算法能有效地提升三维人脸重建性能,重建的人脸模型具有更高的保真度.

铝合金板料成形间距对逐点连续电磁成形过程的影响规律

电磁成形具有高速成形和提高材料塑性成形性能的特点,非常适用于准静态下难加工轻质铝合金材料的成形。在电磁系统中加入集磁器可以实现对工件的局部加工,但当电磁集中在小区域内多次成形时,由于两个成形点的距离较小,存在局部变形相互影响的区域,从而影响板料成形的均匀性。为研究逐点连续电磁成形过程中局部变形之间的相互作用机理,采用数值模拟结合实验验证的方法,探究了金属板料小区域逐点连续电磁成形过程中的变形行为,揭示了成形间距对板料成形涉及的电磁力、应变和最终成形效果的影响规律。研究结果表明,在单次电磁成形时,板料受到的电磁力呈环状分布,成形点中心受到径向与切向压应变和轴向拉应变,成形点四周受到径向拉应变和轴向与切向的压应变。在多次成形时,随着两成形点间距减小,板料在第二次成形时受到变形区的影响,影响间距为14 mm,板料中心所受的径向压应变和轴向拉应变增大,板料电磁力逐渐增大。第二成形点中心的成形高度随着两成形点间距的增加逐渐增加,两个成形点衔接处的凹槽深度也越深,而两个成形点衔接处的径向拉应变随着成形间距的增加表现为先增大后减小的趋势。本研究为在铝合金板料多点电磁成形过程中两点变形间距对电磁力和成形效果的影响提供了理论依据。

行动视角下现代化城乡空间建设控制研究——以浙江环神仙居大花园示范区建设为例

环神仙居大花园示范区是浙江省围绕神仙居国家级旅游度假区打造的现代化城乡空间示范区,是国家级旅游度假区、世界级旅居休闲目的地,共同富裕示范区的样板区的多重性质叠加的复杂区域。规划通过对标对表发现不足、体检评估识别问题,提出现代化城乡空间建设控制的四定方案与四大行动控制要点,同时以项目库时间表的形式落实落地,为现代化城乡空间建设探索实施的路径与建设控制要点,以供其他规划借鉴和思考。

高、低温耦合场水工混凝土弯、压力学研究

为研究来龙灌区二干渠除险加固工程中水工混凝土主材弯、压力学特征影响特性,设计开展了高、低温物理作用下的力学试验,分析了高温、冷冻物理作用对混凝土试样强度、应变影响。试验结果表明,高温温度愈高,抗弯强度呈先增后减变化,而抗压强度呈一致性增大特征,但后者受高温作用影响敏感性弱于前者。在高温物理作用下,弯曲应变破坏特征会逐步由应变软化过渡至硬化,但压缩应变始终呈应变脆性。试验研究表明,冷冻负温增大,弯曲应力、压缩应力均会同向性提高,但前者受低温作用影响高于后者,压缩应变在低温作用下更大,低温每梯次向负温增大10℃,分别可导致抗弯、抗压强度提高27.6%、9.5%。本研究成果可为系统研究水工混凝土弯、压力学特征及力学试验设计提供参考。

基于PointNet和长短时记忆网络的三维人体动作预测

人体动作预测是计算机视觉和图形学领域的重要任务。现有的方法主要基于人体骨架和视频图像表示,相较于骨架和视频表示,三维几何数据表示人体动作更加直观和形象化。为此提出了一种基于PointNet和长短期记忆(LSTM)网络的三维点云表示的人体动作预测方法。首先,使用改进的PointNet对人体动作序列中的每帧三维点云进行特征提取;其次,通过LSTM学习动作序列的时间信息融合动作序列的时空特征;最后,将时空特征通过全连接神经网络(FC)进行动作预测;此外,还构造了三维点云表示的人体动作序列数据集。实验结果表明,所提方法在预测下一帧三维人体点云坐标时的平均损失值低于10-3。

G-非回归点的拓扑结构和G-平均跟踪性的动力学性质

介绍了G-非回归点和G-平均跟踪性的概念,在群作用下的逆极限空间中研究了G-非回归点的拓扑结构,在度量G-空间中研究了G-平均跟踪性的动力学性质,得到:(1)自映射f有G-非回归点的充要条件是移位映射σ有G-非回归点;(2)如果f^(k)具有G-平均跟踪性,则f具有G-平均跟踪性。这些结果推广了逆极限空间中移位映射非回归点集的结论以及度量空间中迭代映射平均跟踪性的结论。

高职“双高计划”建设的逻辑起点与行动方略

“双高计划”是继高职示范校(骨干校)项目之后,面对经济形势严峻挑战下中国高等职业教育的重要战略部署。自2019年教育部启动“双高计划”项目遴选后,全国开展了“双高计划”建设和研究。通过梳理“双高计划”建设中存在的问题,从“高、新、准、深、实”五方面,厘清“双高计划”建设的逻辑起点,明晰“双高计划”十大建设任务的方向和思路。聚焦“一个加强”的关键点、“四个打造”的着力点、“五个提升”的落脚点,构建“双高计划”的建设路径,打造“一体两翼三驱动”的“双高计划”项目机制建设与运行模式,保障“双高计划”顺利推进。

基于改进Slow-Only网络的骨骼点动作识别方法研究

由于存在人体之间相互遮挡、受环境变化影响较大、时序特征提取能力较弱等问题,现有的动作识别方法在精准度方面仍有不足,因此,提出了一种基于改进Slow-Only网络的骨骼点动作识别方法。首先,将骨骼关键点数据进行预处理,分别在时间和空间维度减少冗余信息;其次,基于Slow-Only网络,重新设计了时间卷积模块,以更好地提取视频帧所包含的时序信息;最后,增加了改进的注意力机制模块,以降低遮挡问题带来的影响。在NTU RGB+D数据集上进行了实验,实验结果表明该方法能有效地提升检测精度,并且在实际场景中具有应用价值。