结合主动光源和改进YOLOv5s模型的夜间柑橘检测方法

【目的】解决夜间环境下遮挡和较小柑橘难以准确识别的问题,实现采摘机器人全天候智能化作业。【方法】提出一种结合主动光源的夜间柑橘识别方法。首先,通过分析主动光源下颜色特征不同的夜间柑橘图像,选择最佳的光源色并进行图像采集。然后,提出一种夜间柑橘检测模型BI-YOLOv5s,该模型采用双向特征金字塔网络(Bi-FPN)进行多尺度交叉连接和加权特征融合,提高对遮挡和较小果实的识别能力;引入Coordinate attention(CA)注意力机制模块,进一步加强对目标位置信息的提取;采用融入Transformer结构的C3TR模块,在减少计算量的同时更好地提取全局信息。【结果】本文提出的BI-YOLOv5s模型在测试集上的精准率、召回率、平均准确率分别为93.4%、92.2%和97.1%,相比YOLOv5s模型分别提升了3.2、1.5和2.3个百分点。在所采用的光源色环境下,模型对夜间柑橘识别的正确率为95.3%,相比白光环境下提高了10.4个百分点。【结论】本文提出的方法对夜间环境下遮挡和小目标柑橘的识别具有较高的准确性,可为夜间果蔬智能化采摘的视觉精准识别提供技术支持。

基于改进YOLOv5s的道路裂缝检测算法

为了解决道路巡检系统光学传感器采集的裂缝图像中颜色特征不明显且尺寸不规则造成检测精度不高、泛化能力不足的问题,提出改进YOLOv5s的裂缝检测算法。将结合深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)的全局注意力(Global Attention Mechanism, GAM)引入主干特征提取网络,在降低注意力复杂度的同时获得丰富的跨维度特征,增强了裂缝的识别能力;采用空间金字塔软池化网络(Spatial Pyramid Softpool, SPSF),通过Softpool池化保留多维语义以减少信息弥散,提高了边界框回归的准确性;在颈部特征增强网络,运用空洞深度可分离卷积(Atrous DSC)进行下采样,通过扩大感受野加强深层和浅层信息的聚合能力,提高裂缝识别的泛化性。经过在自制道路裂缝数据集上的实验,相较于YOLOv5s,改进算法的mAP提高2.2%,有效提升了道路裂缝检测的准确性和对不同背景下裂缝识别的泛化能力。

2022年6月10日四川马尔康M_(S)6.0震群序列时空演化特征

2022年6月10日马尔康M_(S)6.0震群序列发生在松岗断裂与龙日坝断裂交会处,呈震群型活动特征。本文以四川地震台网目录为基础,对马尔康地震序列的参数特征开展研究,取该序列三次M_(S)5.0地震之后各一个小时,作为Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ共计三个阶段,进行对比分析。由于较大地震后短时间内目录遗漏的余震较多,为增大研究所需的地震样本量,首先采用模板匹配法进行微小地震识别,以补充完备目录,并利用识别的地震目录及台网目录分别计算马尔康M_(S)6.0地震序列的b值、p值等参数。计算结果显示,相比于第Ⅱ和Ⅲ阶段,第Ⅰ阶段具有显著的低b值(0.59),随着时间的推移,序列b值逐渐上升,后两个阶段分别为0.84和0.86。第Ⅰ阶段低b值的结果反映了此阶段孕震区应力水平较高。另外,第Ⅰ阶段序列的p值为0.76,明显低于后两个阶段的1.81和1.64,反映出第Ⅰ阶段序列频次衰减速度较慢,应力释放不充分,而后两个阶段刚好相反,表明不同阶段序列的时间演化特征存在差异。综合分析认为,M_(S)5.8地震是M_(S)6.0地震的前震。序列西支与东支的参数计算结果呈现不一样的特征,可能与M_(S)5.8前震序列发生在西支有关。

基于线粒体16S rRNA基因的鹅肉源性成分鉴别方法研究

研究旨在建立基于线粒体16S rRNA基因的鹅源性成分鉴别方法。试验以鹅源性DNA为阳性模板,以猪、牛、羊、鸽、鹌鹑、火鸡、鸡和鸭等8个物种DNA为干扰模板的混合模板,设计筛选出鹅特异性引物,进行PCR和荧光定量PCR(qPCR)反应,并将鹅肉DNA模板浓度按101~1088个梯度进行稀释,检测方法灵敏度。结果显示:所设计的引物仅对鹅肉DNA有特异性扩增,对鹅以外的其他8个物种均没有扩增;当鹅肉DNA模板稀释104倍,PCR扩增条带仍然清晰;当稀释倍数达到107时,仍有较好的扩增曲线,且Ct值小于35。研究表明,建立的畜禽肉中鹅源性成分PCR和qPCR鉴别方法不仅具有良好的特异性,而且具有较高的灵敏性,为食品中鹅源性成分的鉴别提供了新途径。

色素性乳房Paget’s病

报告1例色素性乳房Paget’s病。患者女,63岁,左侧乳头变黑2个月。皮肤科检查:左侧乳头弥漫变黑,表面相对光滑,基底颜色略呈褐色,色素欠均匀,乳头中央稍凹陷,表面少许鳞屑,乳头外侧乳晕部分变黑。皮损组织病理:表皮棘层增厚,基底层及棘层中上部较多Paget细胞,其间较多黑素颗粒,真皮浅层较多淋巴细胞及噬色素细胞浸润。免疫组化:细胞角蛋白(CK)7(+),CK20(-),MelanA少量(+),上皮细胞膜抗原(EMA)(+),S-100蛋白(-),高迁移组转录因子(SOX-10)(-)。诊断:色素性乳房Paget’s病,治疗:行左侧全乳房切除术。

基于5S理念的高校实验课程思政教学探索

以提升高校实验课程思政教学水平与育人能力为目标,结合5S现场管理理念,提出高校实验课程思政教学实施方案。阐述了实验现场环境5S管理理念素养训练的可行性,给出实验授课氛围5Y管理素养训练的具体要求,两者结合建立5S5Y管理素养训练理念模型。为了使模型能够长期有效实施,提出将5S与5Y的具体内容、要求置入设计相应管理系统开发思路。结合实际实验课程教学过程,对系统相关具体功能模块进行了设计。该系统能够实现在对高校实验教学过程精细化管理的同时,承载了素养训练的思想,为实验课程思政教学开展提供理念与规范化管理方法借鉴。

三维各向异性TI介质中的P/S波快速解耦技术及在弹性波逆时偏移中的应用

随着多分量采集技术的发展,弹性波逆时偏移技术在三维各向异性介质复杂地质构造成像中得到了广泛的应用.然而耦合的P波场和S波场,会在传播过程中产生串扰噪声,降低弹性波逆时偏移的成像精度.为了解决这一问题,本研究针对具有倾斜各向异性对称轴的三维横向各向同性(Transverse Isotropy,TI)介质,提出了一种矢量弹性波场快速解耦方法,可以有效提高偏移剖面的成像质量.该方法首先通过坐标转换,将观测系统坐标系的垂直轴旋转到TI介质的对称轴方向,在新坐标系下,根据具有垂直对称轴的三维横向各向同性(Vertical Transverse Isotropy,VTI)介质中的分解算子,推导出三维TI介质解耦算子表达式.接着引入一种在空间域快速计算分解波场的方法,来实现空间域矢量P波场和S波场分离,极大地提高了计算效率.最后,通过点积成像条件,将提出的P/S波分解方法引入到三维TI介质弹性波逆时偏移中,得到高精度的PP和PS成像.与以往的波场分解方法相比,本文方法具有数值稳定和计算效率高的特点.数值算例表明,应用上述三维TI分解算子得到的偏移剖面有效压制了噪声,提高了成像质量.

基于改进YOLOv5s的玻璃盖板划伤检测算法

针对当前玻璃盖板检测速度较慢、精确率较低的问题,提出一种基于YOLOv5s算法的玻璃盖板划伤检测改进模型。首先,借鉴ResNeXt结构和大核注意力(largekernelattention,LKA)结构改进原C3模块,增强网络对于特征的检测和提取能力;其次,向网络中引入BiFPN模块,提高网络的特征融合能力和小目标检测能力;最后,使用EIOU损失函数替换原网络中的CIOU损失函数,提高锚框生成的准确性和模型收敛速度。结果表明,改进后模型,精确率达到98.2%,召回率达到98.4%,实现玻璃盖板划伤的高效检测。

基于CFS-YOLO算法的复杂工况环境下煤矸图像识别方法

针对煤矿高噪声、低照度、运动模糊与大批量煤矸混杂等复杂工况环境因素导致煤矸识别存在误检、漏检以及检测精度低的问题,提出一种基于CFS-YOLO算法的煤矸智能识别模型。采用ConvNeXt V2(Convolutional Neural Network with NeXt Units Version 2)特征提取模块替换主干网络末端的2个C3(Cross Stage Partial Bottle Neck Mudule)模块,通过将掩码自动编码器(Masked Autoencoders,MAE)和全局响应归一化(Global Response Normalization,GRN)层添加到ConvNeXt架构中,有效缓解特征崩溃问题以及保持特征在网络传递过程中的多样性;采用Focal-EIOU(Focal and Efficient Intersection Over Union)损失函数替换原CIOU(Computer Intersection Over Union)损失函数,通过其Focal-Loss机制和调整样本权重的方式优化边界框回归任务中的样本不平衡问题,提高模型的收敛速度和定位精度;添加无参注意力机制(Simple Attention Mechanism,SimAM)于主干网络每个C3模块的后端,凭借其注意力权重自适应调整策略,提升模型对尺度变化较大或低分辨率煤矸目标关键特征的提取能力。通过消融试验和对比试验验证所提CFS-YOLO模型的有效性与优越性。试验结果表明:CFS-YOLO模型对于煤矸在煤矿高噪声、低照度、运动模糊与大批量煤矸混杂等复杂环境下的检测效果均得到有效提高,模型的平均精度均值达到90.2%,相较于原YOLOv5s模型的平均精度均值提高了3.7%,平均检测速度达到90.09 FPS,可充分满足煤矸实时检测的需求。同时与YOLOv5s、YOLOv7-tiny与YOLOv8n等6种YOLO系列算法相比,CFS-YOLO模型对煤矿复杂环境的适应性最强且综合检测性能最佳,可为煤矸的智能高效分选提供技术支持。

老年急性轻型缺血性脑卒中患者血清S100β蛋白、Aβ42表达水平与脑卒中后认知功能障碍的关系

目的 探讨老年急性轻型缺血性脑卒中(MIS)患者血清S100β蛋白、β-淀粉样蛋白(Aβ)42表达水平与脑卒中后认知功能障碍(PSCI)的相关性。方法 老年MIS患者91例按脑卒中3个月蒙特利尔认知评估(MoCA)量表评分分为PSCI组(MoCA评分<26分)39例与非PSCI组52例(MoCA评分≥26分)。比较两组入院时血清S100β蛋白、Aβ42水平,应用Logistic回归模型确定PSIC的独立影响因素,采用Pearson相关分析检验PSCI组血清S100β蛋白、Aβ42水平与MoCA评分的相关性,并应用受试者工作特征(ROC)曲线对S100β蛋白、Aβ42水平预测PSCI的能力进行评价。结果 相比非PSCI组,PSCI组年龄较大,糖化血红蛋白(HbA1c)水平较高,且血清S100β蛋白、Aβ42水平较高,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析得出,年龄(OR=1.335)、血清S100β蛋白水平(OR=1.581)、血清Aβ42水平(OR=1.644)为PSCI的危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析显示,入院时血清S100β蛋白、Aβ42水平预测PSCI的AUC分别为0.832、0.886,二者联合的AUC为0.944,相比单一指标均显著提高(P<0.05)。结论 血清S100β蛋白、Aβ42表达水平与老年MIS患者PSCI发生密切相关,二者联合可较好预测PSCI的发生。

改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别

针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法(Soft-NMS)的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOLOv5s、YOLOv3-tiny模型进行对比分析,结果表明:本文方法与原模型相比的识别精确率提高了约8.1%,GFLOPs降低1.86倍;mAP@.5达到97.2%、平均识别速度为检测时间为5.9 ms。运用本文方法对煤矿实际综采工作面采煤机滚筒与液压支架护帮板视频图像进行干涉状态识别试验验证,结果表明:对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态识别准确率为96%。

S31603复合板压力容器点蚀行为试验研究

针对S31603复合板压力容器不锈钢层不同点蚀深度的发展进程及穿透至碳钢层后的电偶腐蚀风险,通过预制不同点蚀深度的S31603复合板试片组,分别在实验室和现场S31603复合板压力容器内进行腐蚀试验,并对试片进行宏观分析、低倍观察、高倍观察及腐蚀产物表征分析。结果表明,S31603复合板预制的点蚀坑深度穿透至碳钢层时发生了明显的电偶腐蚀,实验室腐蚀试验和现场试验最高点蚀速率分别达到4.954,1.023 mm/a;用S31603复合板试片预制的点蚀坑深度穿透至碳钢层后碳钢优先发生电偶腐蚀;S31603复合板试片预制的点蚀坑深度处于不锈钢层时腐蚀轻微,也未萌生新的点蚀,相邻点蚀坑之间也未见明显的腐蚀影响。在含Cl-的酸性腐蚀性介质环境下,当S31603复合板压力容器点蚀深度处于不锈钢层时腐蚀轻微,当点蚀深度穿透至碳钢层后,会发生明显的电偶腐蚀,需要缩短S31603复合板压力容器开罐检修周期以保证安全使用。

核糖体蛋白S24在肿瘤中的研究进展

核糖体蛋白S24(RPS24)作为核糖体40S亚基的组成单位,主要参与核糖体的组装和蛋白质的生物合成反应。此外,RPS24还具有转录、细胞周期调控以及影响正常细胞的恶性转化等核糖体外功能。RPS24与胃癌、结直肠癌等多种肿瘤的发生和进展密切相关。RPS24促进肿瘤发生发展的机制多是通过发挥其核糖体外功能实现的,其过程涉及多种复杂的分子机制,但近年来研究多集中于调控p53信号通路的活性,尚缺乏理论研究。因此,了解RPS24在肿瘤中的作用并探究相关的分子机制,可为其作为肿瘤相关生物标志物及治疗靶点提供新思路。

基于CED-YOLOv5s模型的煤矸识别方法研究

由于煤矿井下高噪声、低照度、运动模糊的复杂工况和煤矸易聚集现象,导致煤矸目标检测模型特征提取困难及煤矸分类、定位不准确问题。针对该问题,提出一种基于CED-YOLOv5s模型的煤矸识别方法。首先,在YOLOv5s主干网络中引入坐标注意力(CA)机制,通过将坐标信息嵌入信道关系和长程依赖关系中对特征图进行编码,充分利用通道注意力信息和空间注意力信息,使模型更加关注重要特征,抑制无用信息。其次,在YOLOv5s的检测头部引入EIoU回归损失函数,将目标框与锚框的宽高差异最小化,以增强目标的位置和边界信息,提高模型在密集目标下的定位精度和收敛速度;最后,在YOLOv5s的检测头部引入轻量化解耦头,解耦出单独的特征通道,分别用于分类任务和回归任务,解决了原模型中耦合头部分类任务与回归任务的相互干扰问题,进一步提升了模型的并行运算效率与检测精度。实验结果表明:CED-YOLOv5s模型与其他YOLO系列目标检测模型相比,综合性能最佳,平均检测精度达94.8%,相较于YOLOv5s模型提升了3.1%,检测速度达84.8帧/s,可充分满足煤矿井下煤矸实时检测需求。

6S管理在医学机能学实验室中的应用

教学实验室是高校开展实验教学的重要场所,其管理水平直接影响着实验教学质量和学生的培养质量。针对医学机能学实验室管理存在的问题,浙江大学基础医学实验教学中心将6S管理理念引入实验室日常管理中,着重从实验室仪器耗材、实验室环境和实验室安全三个方面进行管理探索。实践表明,通过实施6S管理模式,实验室资源分配更合理,实验教学环境极大提高,师生的安全意识更强,实验教学效果更理想,学生的实验素养得到较大提升。

妊娠糖尿病患者蛋白C、蛋白S和抗凝血酶Ⅲ水平及其与孕周的关系

目的探讨妊娠糖尿病(GDM)患者蛋白C(PC)、蛋白S(PS)和抗凝血酶Ⅲ(ATⅢ)水平及其与孕周的关系。方法选择2019年1月至2023年3月在医院就诊的232例GDM孕妇作为观察组,同时随机选取同期在医院进行孕检的268例正常孕妇作为对照组,比较两组一般资料和PC、PS和ATⅢ水平;按孕周将观察组和对照组分为孕中期和孕晚期,分别比较孕中期和孕晚期观察组和对照组PC、PS和ATⅢ水平。通过相关性分析,分析PC、PS和ATⅢ水平与孕周的相关性。结果与对照组相比,观察组PS和PC水平降低(P<0.05),但ATⅢ水平差异无统计学意义(P>0.05)。GDM患者PC和ATⅢ水平与孕周呈负相关(r=-0.156、-0.134,P<0.05)。结论GDM患者PS和PC水平降低,且随孕周增大,PC、PS和ATⅢ水平降低,应尽早进行干预,以减少血栓形成的风险。

基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法

针对无人机输电线路巡检图像中螺栓缺销检测精度较低、漏检较多的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的输电线路螺栓缺销检测方法。在Backbone部分嵌入Coordinate Attention注意力模块;在Neck部分原有的“FPN+PAN”结构的基础上,新增一条“自顶向下”的特征信息传递路径,跨越临近的同尺度特征层,与较浅层网络以加权融合的方式进行特征融合;将Head部分设置为解耦检测头,将对螺栓检测的分类任务与定位任务分开进行。改进后的YOLOv5s算法增强了对螺栓特征信息的学习能力。使用本方法在螺栓缺销数据集上实验,精确率提升了2.3%,召回率提升了3.4%,平均精度提升了3.1%,检测速度达到了41.1帧/秒,表明改进后的方法能提升输电线路螺栓缺销的检测能力,在智能巡检中具有一定的应用价值。

HBsAg和HBsAb共存的慢性乙肝患者的血清学特征和S区突变位点

目的探讨HBsAg/HBsAb双阳患者和HBsAg单阳性患者的血清学差异,并对两组患者的HBV S区突变位点进行比较分析,探寻HBsAg/HBsAb共阳性患者可能的分子机制。方法选取首都医科大学附属北京佑安医院2022年6月至2023年3月的284例HBsAg/HBsAb双阳患者和519例HBsAg单阳患者,统计Age、ALT、AST、AST/ALT、TBiL、ALb、r-GT、HBsAg和HBsAg滴度、HBsAb、HBeAg、HBeAb、HBcAb、WBC,对两组患者的血清学指标进行比较分析。对HBV S区扩增成功的19例HBsAg/HBsAb双阳患者和19例HBsAg单阳患者进行测序分析,统计高频突变位点,分析HBV S区突变特征,探寻HBsAg/HBsAb双阳患者可能发生的分子机制。结果HBsAg/HBsAb双阳患者和HBsAg单阳患者在性别、HBeAg、ALT、AST、TBiL、r-GT差异有统计学意义(P<0.05)。两组患者在Age、HBeAb、HBcAb、AST/ALT、Alb、WBC差异无统计学意义(P>0.05)。HBsAg/HBsAb双阳组患者C基因型占78.95%(15/19),其中A113D/T、A317C/S、A45T、A86G、A87T、A96V、A97P等突变频率较高,HBsAg单阳组C基因型占84.21%(16/19),V159A、M47T、I213L、A317S、E44G、Q267L突变频率较高,两组患者的高频突变位点明显不同。结论双阳和单阳CHB患者血清学和基因突变位点存在显著差异。建议针对HBV S区不同的突变位点进一步研究HBsAg和HBsAb共存的机制。

宽负荷下切圆燃煤锅炉H_(2)S分布特性的数值模拟

锅炉采用空气分级燃烧降低NO_(x)排放的同时也提高了主燃区H_(2)S体积分数。炉墙壁面过高的H_(2)S体积分数是加剧水冷壁高温腐蚀的重要因素。为保障新能源并网发电,大型燃煤机组灵活调峰的需求增加,不同负荷下的水冷壁近壁面H_(2)S分布特性值得关注。通过正交试验分析了切圆燃煤锅炉运行参数对水冷壁近壁面H_(2)S体积分数分布的影响。选取一台超临界600 MW切圆燃煤锅炉建立数值模型,设计L_(16)(4^(5))正交工况,覆盖100%BMCR、75%THA,50%THA以及35%BMCR四种负荷。建立了自定义SO_(x)生成模型以确定燃料硫的析出和转化路径,模型包含多表面反应子模型以描述焦炭与O_(2)/CO_(2)/H_(2)O等3种气体的异相反应,并确定焦炭气化反应消耗量占总消耗量的比例,进而对炉膛H_(2)S空间分布进行了模拟计算。研究表明,近壁面高体积分数H_(2)S区域主要位于投运燃烧器层中最下层燃烧器以下以及最上层燃烧器以上至SOFA层之间,烟气切圆沿炉膛高度增加逐渐增大是造成后一区域H_(2)S体积分数较高的重要原因。35%BMCR负荷下水冷壁重点区域的H_(2)S平均体积分数为364μL/L,明显低于其他负荷。锅炉运行参数对重点区域H_(2)S体积分数影响程度的排序为:锅炉负荷>一次风率>主燃区空气过量系数>假想切圆直径>燃烧器竖直摆角。

基于16S rDNA测序分析地榆七柏汤对溃疡性结肠炎大鼠肠道菌群的影响

目的观察地榆七柏汤对湿热型溃疡性结肠炎大鼠肠道菌群的影响,探讨其治疗溃疡性结肠炎的作用机制。方法取84只Wistar大鼠,随机选择9只作为空白组,其余大鼠采用高糖高脂饮食+葡聚糖硫酸钠法建立湿热型溃疡性结肠炎模型。将造模成功大鼠随机分为模型组、柳氮磺胺吡啶组及地榆七柏汤低、中、高剂量组,每组14只。柳氮磺胺吡啶组给予柳氮磺胺吡啶混悬液300 mg/kg灌肠,地榆七柏汤低、中、高剂量组分别给予含生药0.5 g/mL、1 g/mL、3 g/mL的地榆七柏汤保留灌肠,模型组和空白组给予等量生理盐水灌肠,均1次/d,连续干预14 d。观察大鼠一般状况,进行疾病活动度指数(DAI)评分,HE染色观察结肠组织病理形态,采用16S rDNA测序技术分析粪便菌群物种组成情况。结果与模型组比较,各药物组大鼠腹泻、便血等症状明显好转,DAI评分明显降低(P均<0.05),结肠组织病理损伤明显减轻。菌群构成方面,模型组大鼠毛螺菌属(Lachnospiraceae)、Mucispirillum属丰度均明显低于空白组(P均<0.05),各药物组均明显高于模型组(P均<0.05);模型组大鼠肠杆菌科(Enterobacteriaceae)丰度明显高于空白组(P<0.05),各药物组均明显低于模型组(P均<0.05)。结论地榆七柏汤可明显减轻湿热型溃疡性结肠炎大鼠疾病活动度和肠黏膜炎性损伤,其机制可能与调节肠道菌群、提升有益菌丰度、降低致病菌丰度相关。