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机器学习势在铁电材料研究中的应用

金属学报 2024年第10期60卷 1312-1328页

作者：刘仕黄佳玮武静西湖大学理学院物理系杭州310030 香港大学机械工程系中国香港999077

铁电材料作为一类具有自发极化且极化外场可控的功能材料,在非易失信息存储方面有着广阔的应用前景,同时也面临着许多挑战。铁电材料的性能与在外场作用下极化的动力学行为密切相关,在观测精度受限的实验条件下,高精度的原子级材料模拟... 详细信息

铁电材料作为一类具有自发极化且极化外场可控的功能材料,在非易失信息存储方面有着广阔的应用前景,同时也面临着许多挑战。铁电材料的性能与在外场作用下极化的动力学行为密切相关,在观测精度受限的实验条件下,高精度的原子级材料模拟手段显得尤为重要。分子动力学为在较大的空间和时间尺度上研究材料动力学过程提供了理想的手段,然而受制于传统力场精度差、开发难度高、可移植性差等问题,基于经典力场的分子动力学模拟在新材料上的应用受到了较大的阻碍。机器学习方法的发展为力场开发带来了新的思路。在众多机器学习势中,深度势能(DP)是一种基于深度神经网络的势能模型,具备与密度泛函理论(DFT)相媲美的精度,同时还拥有接近传统经典力场的高效计算性能。本文主要介绍了DP在铁电材料中的开发与应用,通过DP模拟,在原子尺度深入探究铁电材料中的相变机制和极化反转过程。主要工作包括重要铁电材料HfO2、经典钙钛矿铁电材料的深度势开发和测评,基于深度势能分子动力学揭示铁电HfO2中超高O2-迁移率的微观机制,以及SrTiO3极性畴界诱导的挠曲铁电和体光伏效应。

关键词：铁电材料分子动力学机器学习深度势能

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近距离实时相位式激光测距系统设计与实现

近距离实时相位式激光测距系统设计与实现

作者：张炳玮中北大学

学位级别：硕士

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鄂尔多斯盆地中央古隆起构造特征及演化

鄂尔多斯盆地中央古隆起构造特征及演化

作者：姚嘉玮长江大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的X光安检违禁品检测研究

基于深度学习的X光安检违禁品检测研究

作者：周泽玮广州大学

学位级别：硕士

随着交通的快速发展,人们出行愈发便捷,而为了保障人们的生命财产安全,在机场、公交站、地铁站等公共交通场所都设置了安检设备。但是目前的安检工作采用的是“人工为主,机器为辅”的安检方式,无法满足乘客快速通行的需求。因此针对于X... 详细信息

随着交通的快速发展,人们出行愈发便捷,而为了保障人们的生命财产安全,在机场、公交站、地铁站等公共交通场所都设置了安检设备。但是目前的安检工作采用的是“人工为主,机器为辅”的安检方式,无法满足乘客快速通行的需求。因此针对于X光安检违禁品提出智能化检测是非常必要的,能够提升检测效率。针对x光安检图像的特性,选用了SIXray数据集作为原始数据集,并在此基础上使用数据增强技术制作适用于本研究的相关数据集。本文从深度学习的目标检测和图像分割两个方向出发,主要工作以下两个方面:(1)基于YOLOv5s网络改进来对违禁品图像进行目标检测,首先是使用Ghost Net来实施网络模型的减负,减少了模型的参数数目并减轻其计算压力,然后采用了Bi FPN双向特征金字塔架构,以加强网络融合深度及表面信息的技能,推动了网络层次间的特征信息交换,最后通过对比不同的注意力机制,选择加入了CBAM注意力,进一步挖掘出更强的特性识别能力和有效的抵抗无关因素的影响从而提高了准确度。模型的最终的准确度为81.6%,较原始模型提升了4.1%。(2)基于SOLOv2网络改进来对违禁品图像进行实例分割,首先是引入了一种轻量化的主干特征提取网络Res Next-18,优化了模型性能,然后加入CA的特征融合模块,加强特征图的语义信息,实现较好的分割效果。最后使用ACON-C激活函数替换ReLU激活函数,进一步提升模型的实例分割精度,改善了模型的泛化性能。模型的最终的平均精度为61.2%,较原始模型提升了5.6%。通过实现YOLOv5s和SOLOv2模型的改进升级,根据实验后的结果以及对比分析,希望借此来更好地适应智能化安检的以后的发展。此外,该研究方向不仅具有深远的现实意义,还具备重要的应用价值,为深入研究和探索提供了宝贵的方向同时也更有效地保障人民的生命和财产安全。

关键词：目标检测图像分割 YOLOv5s SOLOv2 X光安检图像

MHR与2型糖尿病患者颈动脉粥样硬化病变的相关性研究

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MHR与2型糖尿病患者颈动脉粥样硬化病变的相关性研究

作者：高清玮湖北医药学院

学位级别：硕士

背景:2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus,T2DM）是糖尿病最常见的类型,常伴发大血管病变。颈动脉粥样硬化（carotid atherosclerosis,CAS）是T2DM患者常见的大血管并发症,其与心脑血管不良事件的发生密切相关,严重危害人类健康,故发... 详细信息

背景:2型糖尿病（type 2 diabetes mellitus,T2DM）是糖尿病最常见的类型,常伴发大血管病变。颈动脉粥样硬化（carotid atherosclerosis,CAS）是T2DM患者常见的大血管并发症,其与心脑血管不良事件的发生密切相关,严重危害人类健康,故发现T2DM人群中发生CAS病变的高危因素,对早期预防T2DM患者CAS病变的发生具有重要意义。单核细胞/高密度脂蛋白胆固醇比值（monocyte to high-density lipoprotein cholesterol ratio,MHR）作为一种新型炎症指标,现广泛应用于心脑血管、肾脏疾病等的预后评估及相关研究,但目前MHR与T2DM患者CAS病变之间的相关性研究相对较少。目的:探讨MHR与T2DM患者CAS病变之间的相关性。方法:采用横断面研究的方法,将湖北医药学院附属随州医院内分泌科住院的457例T2DM患者作为研究对象,依据所测颈动脉内-中膜厚度（carotid intima-media thickness,CIMT）将患者分为3组:CIMT正常组104例,CIMT增厚组113例以及CAS斑块组240例。收集3组患者一般资料（姓名、年龄、性别、是否合并高血压病史、吸烟史、饮酒史、T2DM病程、身高、体重、血压）及血生化指标包括中性粒细胞数（neutrophil,NEU）、淋巴细胞数（lymphocyte,LY）、单核细胞数（monocyte,MO）、糖化血红蛋白（glycosylated hemoglobin A1c,HbA1c）、尿素氮（blood urea nitrogen,BUN）、肌酐（creatinine,Cr）、尿酸（uric acid,UA）、总胆固醇（total cholesterol,TC）、甘油三酯（triglyceride,TG）、低密度脂蛋白胆固醇（low density lipoprotein cholesterol,LDL-C）、高密度脂蛋白胆固醇（high density lipoprotein cholesterol,HDL-C）。计算体质指数（body mass index,BMI）、脉压、MHR。比较各组间的临床资料,分析MHR与T2DM患者各项指标的相关性,探究T2DM患者CAS斑块形成的影响因素,绘制受试者工作特征（receiver operating characterstic,ROC）曲线分析MHR对T2DM患者CAS斑块形成的预测价值。结果:1.年龄、饮酒史、高血压病史在3组间任意两组比较差异均有统计学意义(P（27）0.05)。与CIMT正常组相比,CAS斑块组、CIMT增厚组的T2DM病程更长,脉压、BUN、LDL-C更高(P（27）0.05)。CAS斑块组的MO、Cr均高于CIMT正常组,HDL-C则低于CIMT正常组(P（27）0.05)。CAS斑块组的MO、NEU均高于CIMT增厚组(P（27）0.05)。与CIMT正常组、CIMT增厚组相比,CAS斑块组的MHR更高(P（27）0.05)。***与T2DM患者各项指标的相关性分析中,MHR与BMI、NEU、LY、MO、Cr、UA呈正相关(P（27）0.05),与HbA1c、TC、HDL-C呈负相关(P（27）0.05)。***回归分析显示,年龄、NEU、MHR是T2DM患者CAS斑块形成的危险因素,饮酒史是T2DM患者CAS斑块形成的影响因素。***曲线显示,MHR预测T2DM患者CAS斑块形成的曲线下面积为0.593（95%CI 0.541～0.645）,最佳临界值为0.34,其诊断CAS斑块形成的敏感度为63.3%,特异性为51.2%。结论:***与T2DM患者的CAS病变具有相关性,且并发CAS病变的患者MHR水平明显升高。2.在T2DM患者中,MHR与BMI、NEU、LY、MO、Cr、UA呈正相关,与HbA1c、TC、HDL-C呈负相关。***是T2DM患者CAS斑块形成的危险因素。

关键词： 2型糖尿病颈动脉粥样硬化单核细胞/高密度脂蛋白胆固醇比值

基于学习行为数据分析优化中职《C语言程序设计》课程教学的实践研究

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基于学习行为数据分析优化中职《C语言程序设计》课程教学的实践...

作者：彭浩玮山东师范大学

学位级别：硕士

2021年,教育部等部门联合印发《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》,指出要以信息化为主导,聚焦数字资源、信息网络等方面推动教育新基建。在当前信息技术环境下,结合大数据、机器学习等新一代信息技术对... 详细信息

2021年,教育部等部门联合印发《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》,指出要以信息化为主导,聚焦数字资源、信息网络等方面推动教育新基建。在当前信息技术环境下,结合大数据、机器学习等新一代信息技术对职业教育大数据进行采集和分析是职业教育发展的必然趋势,以数字技术赋能教育转型升级,推动职业教育高质量发展。近年来,学习分析技术在教育领域得到了广泛关注,使用机器学习方法对学生学习数据进行分析,有助于教师更好地了解学生、制定适合学生学习特点的教学方案。然而,当前针对中职学生学习行为数据分析的相关研究不足。鉴于中职学生学习习惯和学习行为与其他教育阶段学生存在差异,不能直接将现有学习行为研究结论应用于中职教学过程的现状,针对当前中职《C语言程序设计》课程教学中存在的理论与实践脱节、学生实践不足等问题,急需基于中职学生学习行为特点并借鉴中职学生学习行为研究相关成果提出解决方案。针对当前中职教育中存在的问题,对中职学生学习行为数据进行分析,进而基于分析结果指导学生学习过程,帮助教师进行教学方法的优化有着重要意义。为了实现上述目标,本文主要研究内容和创新点包括了以下三个工作:1.使用机器学习模型分析中职学生数据,探究学生成绩的影响因素。通过对比五种模型的性能,得出随机森林模型在分类预测问题中性能最佳,进一步使用随机森林模型分析中职学生学习行为数据。实验得出对中职学生学习成绩影响较大的因素有学生对于课堂的参与度、能否完成任务、是否明确教学目标等,为下一步进行教学设计和教学实践提供研究基础。2.基于数据分析结果设计基于任务驱动教学法的教学过程,并应用于中职教学实践。基于中职学生学习行为数据分析结论,结合当前《C语言程序设计》课程教学现状、学生特点以及课程特点,详细设计了基于任务驱动教学法的课程教学流程、教学活动、教学评价,将系统完整的教学设计应用于中职《C语言程序设计》课程教学实践中,收集同一时期内两个班级的教学数据,为评估任务驱动教学法的实践效果提供数据支撑。3.综合学生成绩、调查问卷、学生访谈,多维度评价教学效果。本研究在教学实践后,通过比较所收集的测验成绩数据、任务完成率数据、实验班学生的调查问卷数据以及访谈记录,对比分析两个班级的教学效果,多维度评价任务驱动教学法的有效性。最后,反思实践过程中的问题、总结研究中存在的不足,为将来深入研究指出改进和优化的方向。

关键词：学习行为数据分析机器学习教学设计中职教学