中国青少年社会与情感能力第二轮测评技术报告

本技术报告基于中国济南参加2023年社会与情感能力(Survey on Social and Emotional Skills,SSES)的测评数据,对第二轮测评工具在中国文化下的心理测量学特征进行分析。本报告简要介绍了学生问卷的开发和实施过程、社会与情感能力指标体系、问卷主要组成部分、数据集的主要内容,并对数据质量进行了分析。分析结果表明,济南参试学生参试态度认真积极,参试率和有效应答率高,但是10岁组产生了高分翘尾现象;采用ω系数和α系数来衡量分量表的信度,结果表明绝大多数分量表信度良好;运用验证性因子分析逐一检验社会与情感能力各个分量表的效度,发现拟合度较为满意;多组验证性因子分析表明,这些分量表跨性别测量等值性好于跨年龄组等值性,故在考察青少年社会与情感子能力的年龄差异时,对于等值性较差的分量表数据应慎重使用。

流行性感冒患儿外周血MAIT细胞的免疫生物学特性

目的探讨流行性感冒患儿外周血黏膜相关恒定T(MAIT)细胞的变化及其临床意义。方法选取2023年1—5月就诊于某儿童医院感染科门诊和住院治疗的流行性感冒患儿,分为普通型组和重症型组,同时选择该院体检的健康儿童作为健康对照组。患儿入院24 h内抽血送检,采用流式细胞技术检测MAIT细胞(CD3^(+)CD161^(+)TCRVα7.2^(+)细胞)比例,表达PD-1、CD69、穿孔素、CD107α的MAIT细胞比例,比较各组差异。结果与对照组相比,普通型、重症型患儿外周血MAIT细胞比例逐步下降,表达CD69和穿孔素阳性的MAIT细胞比例逐步升高,三者间比较,差异均有统计学意义(均P<0.05);表达CD107α的MAIT细胞比例比较,差异无统计学意义(P>0.05);PD-1阳性的MAIT细胞比例升高(P<0.05),但普通型、重症型组间比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论外周血MAIT细胞减少伴免疫活化在流行性感冒发病中起一定作用。

基于总体最小二乘-旋转不变算法的地表核磁共振信号参数估计

在地表核磁共振(SNMR)找水系统中,根据SNMR信号的参数能够预估地下含水层的储水量、导电性以及孔隙结构等信息。然而在实际应用中探测现场采集的SNMR信号十分微弱,易受到环境噪声干扰,导致无法直接获取SNMR信号的参数。针对这一问题,该文提出基于总体最小二乘-旋转不变法(TLS-ESPRIT)的地表核磁共振信号参数估计方法。基于谐波噪声与SNMR信号的相似信号特征构成一个由多个正弦衰减信号叠加的混合信号模型,使用TLS-ESPRIT将混合信号参数提取问题转换为旋转不变矩阵的广义特征值求解,从而获得SNMR信号的拉莫尔频率和弛豫时间,并结合最小二乘法求得其初始振幅和相位。仿真信号和实测信号实验结果表明此方法能够估计出混有随机噪声和工频谐波噪声的SNMR信号的参数,相比传统的谐波建模方法,在参数提取精度上效果更好。

三维度生命意义感量表的中文版翻译及其信效度检验

引入三维度生命意义感量表(Three Dimensional Meaning in Life Scale,3DM),包含目标、重要性和一致性3个维度,检验其中文翻译版的信效度和测量等值性。样本1(544名大学生)用于探索性因素分析,样本2(559名成年人)用于验证性因素分析和测量等值性检验。选取生命意义感问卷作为效标效度,正性负性情绪量表和生活满意度量表作为聚合–区分效度。间隔1个月,对345人进行重测,考察重测信度。结果表明,探索性和验证性因素分析支持三维度结构,总量表及分量表的内部一致性系数在0.82~0.95之间,重测信度在0.71~0.83之间。3DM量表总分及分维度与拥有意义感、寻求意义感、正性情绪和生活满意度显著正相关,与负性情绪显著负相关。3DM量表具有跨性别与跨时间的测量等值性。研究结果证明,3DM量表具有良好的信效度,可以在中国用于测量生命意义感的不同成分。

基于区域渐进校准网络的人脸检测与定位

为解决角度变化下的人脸检测中存在参数量大及角度幅度变量小的问题,提出区域渐进校准网络用于任意平面角度的人脸检测,通过级联网络结构降低角度变化、提升网络运行速度。采用区域生成网络产生高质量的候选区域,构造渐进校准网络,逐步缩小面部平面角度变化范围,同时由粗到细地对候选区域执行面部检测。其中,特征提取的中间层融合参数量较少时,更好地表示了面部特征,调整锚的设置解决小尺度面部问题。在角度增强的FDDB(face detection data set and benchmark)数据集与WIDER FACE数据集上的实验结果表明,提出的方法分别取得了89.1%与90.4%的平均召回率,准确度高于快速区域卷积神经网络(Faster RCNN),且运行速度更快。在实际项目中使用该算法,验证了该方法的有效性及可行性。

二维磁流体方程的高分辨率旋转通量格式

若待解方程满足旋转不变性,则可通过旋转通量法有效消除近似Riemann求解器的激波不稳定现象,抑制非物理现象的产生。针对二维理想磁流体(MHD)方程和浅水波磁流体(SWMHD)方程,构造了通量函数的类旋转矩阵,给出了方程的旋转不变性证明;根据该性质对控制方程做类一维处理,推导了方程的半离散旋转通量格式;利用通量限制器,将熵稳定通量和反扩散通量进行加权组合,得到能够自适应调整耗散量的高分辨率旋转通量格式。数值实验表明,此格式能精确捕捉解的结构,分辨率高、鲁棒性强,且易向高维推广。

两个酉不变范数不等式的推广

本文研究了矩阵酉不变范数不等式的问题.在v∈[0,1]时,利用函数ϕ(v)=||A^(v)XB^(1−v)+A^(1−v)XB^(v)||的凸性,推广了两个酉不变范数不等式.

高等代数中的不变性哲学思想及其应用

本文探讨高等代数课程中变与不变的对立统一性,以便从更高的视角理解其本质.

基于SIFT特征点提取的ICP配准算法

为解决传统迭代最近点(ICP)算法对点云配准的起始点对选择不佳而导致配准时间长、效率低的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征点提取的ICP点云配准算法(ST-ICP)。首先使用SIFT算法进行原始点云与目标点云的SIFT特征点提取,根据提取特征点完成快速点特征直方图(FPFH)特征运算,通过采样一致性初始配准算法(SAC-IA)搜索对应点对、求解变换矩阵,再进一步运用ICP算法进行点云精细配准。实验结果表明:与ICP算法相比较,ST-ICP算法的配准误差在迭代次数为5次时减小了1.019 cm,迭代次数为10次时减小了0.443 cm;在配准误差达到10^(-2) cm级别时,ST-ICP算法所用时间比传统ICP算法减少了12.829 s。ST-ICP算法优化了对应点对的选择,提升了配准精度和配准效率。

一维超冷原子动量光晶格中的手征对称性破缺拓扑相

对称性在理解物质的拓扑态方面具有关键作用.过去人们认为手征对称性保证了一维晶格的量子化Zak相位及其对应的非平庸拓扑相.本文展现了在一维手征对称性破缺的情况下,晶格系统仍具有量子化Zak相位和非平庸拓扑相.具体而言,在超冷原子动量晶格系统中有效地模拟了一个链长为26、手征对称性破缺的Zigzag模型,其中相等的次近邻耦合强度能够在保留空间反演对称性的同时破坏手征对称性.通过测量原子的时间平均波包位移来获得系统的拓扑不变量,并得到了其对应的量子化的Zak相位.此外,还观测到系统随着最近邻耦合强度比例的变化会从非平庸拓扑相转变为平庸拓扑相.本文不仅为对称性及拓扑相的相关研究提供了一个完全可控的平台,还可以通过控制格点间耦合强度和原子间相互作用,探索例如Tasaki,Aharonov-Bohm caging模型中的平带拓扑以及引入相互作用研究的非线性拓扑现象.

基于FPDE-SIFT的声呐干涉图像配准方法

图像配准是声呐进行高精度干涉测量的保障,该文针对水下目标的声呐图像配准,提出了一种基于4阶偏微分方程尺度不变特征变换的声呐干涉图像配准方法。该方法聚焦声呐图像配准的难点,首先基于4阶偏微分方程构建尺度空间,在保持图像细节的前提下滤除噪声,提高特征提取的准确度;对于残余噪声造成的特征点误检,借助特征点的相位一致性信息加以筛选,精简特征点样本集;最后对特征点匹配策略进行优化,提出改进的快速样本一致性匹配策略剔除特征点的误匹配。算法增加了匹配点对的数量,提高了匹配点对的准确度,实现了声呐干涉图像的精确配准。水池实验和外场试验表明,该文所提出的算法相较现有算法对声呐图像有着更好的适用性,配准后的均方根误差与留一法均方根均小于1像素,达到了亚像素配准精度。

考虑夯锤姿态特性的夯沉量单目视觉测量方法研究

夯沉量是反映强夯地基加固质量的关键指标,人工测量方法不仅投入高、效率低下,且施工安全无法保障。为此,基于单目摄影测量提出一种强夯夯沉量非接触测量方法,实现了强夯夯沉量的高效测算。深入分析并科学定义了适用于单目视觉监测的夯沉量定义;基于夯锤标识的旋转不变性,提取表征夯锤姿态的特征点几何信息,结合视觉成像基本原理,构建了测算夯锤三维姿态的数值方程,求解得到夯锤特征点的三维坐标;在施工现场对所提方法进行工程实测,并通过多余观测对解算结果进行优化尝试。试验及工程应用结果表明,本方法具有精度高、速度快、稳健性强等特点,可有效应用于强夯施工质量监测关键指标参数夯沉量的自动解算,为当前强夯夯沉量自动化监测技术的进步提供了一个新的方向和手段。

快自旋小天体跨尺度光照不变匹配算法

小天体探测器附着过程中,图像存在尺度、视角和光照变化,传统特征匹配算法难以获得精准匹配。提出一种小天体跨尺度光照不变匹配算法。针对附着过程中图像存在尺度变化的问题,将全局注意力机制与空洞卷积相结合,构建尺度自适应调整模块;设计视角不变特征提取模块解决特征匹配算法大视角变化下匹配正确率低的问题;结合自注意力机制与互注意力机制建立特征依赖关系,提取光照不变特征。利用谷神星及贝努的真实图像分别进行了实验验证,结果表明,本文所提出算法在大尺度、视角及光照变化下,特征匹配准确率达89%以上。

轻小型SAR卫星平飞模式设计

对于轻小型合成孔径雷达(SAR)卫星在轨使用时对重点区域多目标观测效能提升的需求,提出轻小型SAR卫星平飞模式设计方法。介绍了卫星平飞模式设计方法,提出载荷平面相控阵天线距离维大角度扫描能力设计;针对区域多目标,提出条件触发方式目标决策策略,以及星上雷达工作参数计算策略;基于建立的目标决策和任务规划模型,分别针对卫星左侧视、在侧视、平飞、左右机动侧视等4种工作模式下进行多目标观测效能评估仿真分析。结果表明:相比于卫星斜飞模式下,平飞模式目标观测效能可提升至41%;相比于卫星左右机动侧视模式下,平飞模式目标观测效能可提升至73%。因此,设计的卫星平飞模式可有效提升面向区域多目标的观测效能。

基于希尔伯特变换的电网络约束关系研究

为了研究电压波动条件下的电网络约束关系,文章基于希尔伯特变换,构建了供电电压存在波动下线性时不变负载上电压、电流的解析信号模型,推导出了以解析信号表征线性时不变电网络的拓扑约束和元件约束关系,将相量法思想拓展至对供电电压波动下线性时不变电网络响应特性的分析与求解。仿真验证结果表明,供电电压存在波动条件下,文中所建立的基于希尔伯特变换的电网络约束关系,不仅物理意义清晰、表征简明,而且正确、好用。文章所建立的电网络约束关系,能够为供电电压波动条件下电网络中线性时不变负载上电压电流关系的建模、仿真分析与计算提供指导。

改进ORB特征提取环节的视觉SLAM算法

为了解决传统ORB-SLAM2算法尺度不变性较差和光照环境变化复杂导致定位跟踪不稳定的问题,提出了一种基于B-Spline图像金字塔的自适应阈值ORB特征点提取方法。首先采用B-Spline图像金字塔的方法,将图像层层划分,随后,通过计算图像周围的特征点的灰度值来设置自适应阈值,以便阈值随着光照变化而自动调整,从而实现图像特征点的有效提取。对改进部分分别实验验证,在光照环境发生较大变化时,改进方法在特征提取时重叠点降低且提取范围更加均匀,在图像尺度发生变化时,改进方法的特征匹配数量提升了近1倍,在轨迹追踪实验中,改进方法得到的估计轨迹误差降低了20%以上。改进的ORB-SLAM算法能够提高在复杂环境下机器人的定位精度。

大视场龙伯透镜电磁成像超分辨算法

现有的反射面电磁成像系统体积庞大,无法满足机载、车载、无人机等应用平台要求。针对此类问题,研究了龙伯透镜的结构特性和成像特性,设计了大视场龙伯透镜电磁成像系统,利用空不变成像特性进行超分辨图像处理,实现了快速、大视场、宽频带、高分辨电磁辐射源分布成像。计算了口径300 mm带球核分层龙伯透镜参数,仿真了4~18 GHz龙伯透镜焦弧面场强分布,验证了龙伯透镜空不变的成像特性及其超分辨算法的有效性。实验对比了抛物反射面电磁成像系统和本文龙伯透镜电磁成像系统的体积、成像范围、源数目和分辨率,结果证明了本文系统的优越性,同样分辨率下,达到了方位角及俯仰角均为40°的大视场范围。

SR-Det:面向工业场景下细长和旋转目标的鲁棒检测

目标检测广泛应用于工业领域,譬如缺陷检测。然而,在检测过程中依然存在任意旋转和大宽高比问题。一是水平锚框方法难以准确地定位物体;二是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)在提取特征时表现不佳;三是普通的损失函数对细长的目标不敏感。针对上述问题,本文研究了SR-Det (Slender and Rotated Detecto)模型,包含以下3个部分。首先是旋转区域校准(Rotated Region Calibration,RRC)模块。该算法以不同大小和宽高比的水平提议作为输入,以相应的旋转提议作为输出。然后是旋转角度提议对齐模块(Rotated Angle Proposal Align,RAP-Align)来保证特征信息的质量。最后是基于交并比(Intersection Over Union,IoU)策略的R-IoU函数(Rotated Intersection Over Union)以指导模型最大化预测框和GT (Ground Truth)框之间的重叠面积。实验证明,本文提出的方法在金属罐数据集和幕墙数据集上取得了最优的效果,证明了该方法的有效性。

基于对抗学习的指针仪表自适应读数识别算法

针对指针仪表采用人工读数方式存在的成本较高、读数不准确、时效性较差的问题,提出一种基于对抗学习的指针仪表位姿自适应读数识别算法。该算法通过目标检测模型识别图像中的指针仪表的位置和姿态,将指针仪表进行校准后并利用数字图像处理技术进行读数识别。为了提升目标检测模型对位姿不同的指针仪表图像的识别效果,本文提出了基于对抗学习的数据增强技术,通过优化搜索模型识别不准的图像旋转角度、平移距离以及缩放比例构造训练数据,提高目标检测模型在指针仪表位姿发生变化时的准确率。以工矿企业中常用的SF6压力仪表为实验对象,实验结果表明读数识别的误差在1%以内,证明了所提算法的有效性。

一种基于谱图SIFT的同源频谱监测数据判定方法

随着各类无线电应用的普及,在一定空间范围内,超短波监测过程中的监测数据易受到非同源的同频或邻频信号的影响,仅依靠常规监测中的频谱数据是无法判定信号是否同源的,因而不同监测站点获得的数据缺乏关联性,数据分析结果可能产生误导,降低工作效率。依据人工监测的经验,尝试用计算机视觉等技术分析监测数据的频谱图和时频谱图,结合谱图特性引入角度阈值改进SIFT算法的特征点匹配模式,以适应无线电监测数据分析的需要,并提出以图像特征点检测匹配率为前提,利用卡帕值综合评价两种谱图同源判定结果一致性的方法。通过实验模拟和实例验证,两种谱图同源判定结果的卡帕值为0.7605,达到高度一致;同时,所提方法在实践过程中有提高工作效率的作用,具备操作可行性和实际意义。