检索结果-南通市图书馆

汽车安全技术感知与不安全驾驶行为的关系分析

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

山西大同大学学报（自然科学版） 2024年第2期40卷 46-53页

作者：於俊安耿纪超朱俊奇安徽理工大学经济与管理学院安徽淮南232001

探讨驾驶安全技术先进的汽车时产生的不安全驾驶行为(例如,自动紧急制动导致驾驶员对道路危险的关注减少),并讨论其产生原因。通过设计问卷并构建了两个结构方程模型并进行了验证.结果表明,社会规范感知、技术风险感知和安全体验感知通... 详细信息

探讨驾驶安全技术先进的汽车时产生的不安全驾驶行为(例如,自动紧急制动导致驾驶员对道路危险的关注减少),并讨论其产生原因。通过设计问卷并构建了两个结构方程模型并进行了验证.结果表明,社会规范感知、技术风险感知和安全体验感知通过不安全驾驶心理的中介作用影响不安全驾驶行为。将确定实际应用,以减少汽车驾驶员在驾驶先进安全技术汽车时产生的不安全驾驶心理,从而改善他们的驾驶行为,防止意外伤害。

关键词：汽车安全技术自我增强偏见内群体偏见不安全驾驶行为

杀菌技术和保藏温度对河鲀发酵鱼酱保藏期品质的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

食品工业科技 2024年第7期45卷 313-319页

作者：王蓓于俊娟江苏旅游职业学院烹饪科技学院江苏扬州225000

为研究杀菌技术和保藏温度对河鲀发酵鱼酱保藏期品质的影响,观察不同杀菌技术和保藏温度处理下,河鲀发酵鱼酱保藏期间pH、水分活度(A_(w))、总酸、氨基酸态氮(AAN)、挥发性盐基氮(TVB-N)、硫代巴比妥酸(TBA)和菌落总数的变化。结果表明... 详细信息

为研究杀菌技术和保藏温度对河鲀发酵鱼酱保藏期品质的影响,观察不同杀菌技术和保藏温度处理下,河鲀发酵鱼酱保藏期间pH、水分活度(A_(w))、总酸、氨基酸态氮(AAN)、挥发性盐基氮(TVB-N)、硫代巴比妥酸(TBA)和菌落总数的变化。结果表明,在两种保藏温度下,高压灭菌组和复合杀菌组的保藏效果均优于真空包装组、防腐剂组和辐照处理组,尤其复合杀菌组显示更好的保藏效果;在4℃保藏温度下,复合杀菌组的氨基酸态氮、总酸、TVB-N分别为0.132 g/100 g、0.115 g/100 g、17.03 mg/100 g,均低于25℃保藏温度下的0.148 g/100 g、0.17 g/100 g、26.20 mg/100 g,可见4℃下具有更好的保藏效果。本研究为河鲀发酵鱼酱商业化保藏提供了理论基础。

关键词：河鲀发酵鱼酱杀菌技术保藏温度品质

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

信息化技术在数字农业中的应用

中国农业资源与区划 2024年第7期45卷 206-206,220页

作者：于俊丽郑州工业应用技术学院

数字乡村建设是数字中国战略构想的一个重要组成部分，对于推动农业转型升级以及远程教育、医疗等服务的普及应用具有重大意义。在这一进程中，信息化技术在数字农业中的应用尤为关键。其有效满足了当前农业发展中的多元化需求，如优化...

数字乡村建设是数字中国战略构想的一个重要组成部分，对于推动农业转型升级以及远程教育、医疗等服务的普及应用具有重大意义。在这一进程中，信息化技术在数字农业中的应用尤为关键。其有效满足了当前农业发展中的多元化需求，如优化耕地质量水平、改善农田生态环境、科学控制作物生长、提高农业生产效率等。数字农业作为数字乡村发展的重要着力点，其通过信息化技术的广泛应用，不仅显著加速了我国农业现代化的步伐，也为发展新质生产力注入了强劲动力。

关键词：

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

FBC模型的伪随机性和超伪随机性

软件学报 2024年第10期35卷 4826-4836页

作者：刘楠金晨辉于俊伟崔霆战略支援部队信息工程大学河南郑州450001 河南工业大学人工智能与大数据学院河南郑州450001

FBC分组密码算法是入选2018年全国密码算法设计大赛第2轮的10个分组密码算法之一.FBC主要采用四分支两路Feistel结构设计,是一个实现效率高的轻量级分组密码算法.将FBC算法抽象为FBC模型,并研究该模型的伪随机性和超伪随机性,在FBC轮函... 详细信息

FBC分组密码算法是入选2018年全国密码算法设计大赛第2轮的10个分组密码算法之一.FBC主要采用四分支两路Feistel结构设计,是一个实现效率高的轻量级分组密码算法.将FBC算法抽象为FBC模型,并研究该模型的伪随机性和超伪随机性,在FBC轮函数都是相互独立的随机函数的条件下,给出能够与随机置换不可区分所需的最少轮数.结论表明,在选择明文攻击条件下,4轮FBC与随机置换不可区分,因而具有伪随机性;在自适应性选择明密文攻击条件下,5轮FBC与随机置换不可区分,因而具有超伪随机性.

关键词：分组密码 FBC模型伪随机性超伪随机性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

深层页岩气非线性渗流的温度效应

北京理工大学学报 2024年第6期44卷 606-614页

作者：高旭华于俊红尚新春朱维耀北京科技大学数理学院应用力学系北京100083 石家庄铁道大学河北省工程力学基础学科研究中心河北石家庄050043 北京科技大学土木与资源工程学院应用力学研究所北京100083

为了研究温度变化对高温高压的深层页岩气藏产能的影响,建立了考虑变温吸附和随温度变化的压缩因子和黏度的页岩气非线性渗流模型,推导了考虑弹性变形和吸附应变的非均匀孔隙度和渗透率演化模型,发展了具有显式迭代格式的高效的半解析算... 详细信息

为了研究温度变化对高温高压的深层页岩气藏产能的影响,建立了考虑变温吸附和随温度变化的压缩因子和黏度的页岩气非线性渗流模型,推导了考虑弹性变形和吸附应变的非均匀孔隙度和渗透率演化模型,发展了具有显式迭代格式的高效的半解析算法,将数值模拟结果与现场生产数据进行对比,验证了所建立模型和算法的正确性,分析了温度变化对深层页岩游离气、吸附气和总产量的影响.结果表明,压力越高,游离气产量受温度影响越小.当地层温度上升40°C时,浅层页岩游离气的产量降低14.5%,而深层页岩游离气产量增加1.4%.相反,压力越高,温度变化对吸附气产量的影响越大.当温度上升时,浅层和深层页岩吸附气的产量分别降低19.3%和31%.浅层页岩气因温度变化总产量相差约15%,而深层页岩气总产量受温度影响不大.在其他条件相同的情况下,高温高压的深层页岩气前5 a的累计产气量是浅层的1.76倍.所建立的模型和算法可以为深层页岩气的高效开发和优化设计提供参考.

关键词：深层页岩气温度非线性渗流非均匀渗透率半解析算法

卷积神经网络与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络高光谱图像分类方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2024年第5期46卷 2237-2248页

作者：赵凤耿苗苗刘汉强张俊杰於俊西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121 陕西师范大学计算机科学学院西安710119 中国科学技术大学信息科学技术学院合肥223700

高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功。然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复... 详细信息

高光谱图像(HSI)分类是地球科学和遥感影像处理任务中最受关注的研究热点之一。近年来,卷积神经网络(CNN)和视觉Transformer相结合的方法,通过综合考虑局部-全局信息,在HSI分类任务中取得了成功。然而,HSI中地物具有丰富的纹理信息和复杂多样的结构,且不同地物之间存在尺度差异。现有的二者结合的方法通常对多尺度地物目标的纹理和结构信息的提取能力有限。为了克服上述局限性,该文提出CNN与视觉Transformer联合驱动的跨层多尺度融合网络HSI分类方法。首先,从结合CNN与视觉Transformer的角度出发,设计了跨层多尺度局部-全局特征提取模块分支,其主要由卷积嵌入的视觉Transformer和跨层特征融合模块构成。具体来说,卷积嵌入的视觉Transformer通过深度融合多尺度CNN与视觉Transformer实现了多尺度局部-全局特征信息的有效提取,从而增强网络对不同尺度地物的关注。进一步地,跨层特征融合模块深度聚合了不同层次的多尺度局部-全局特征信息,以综合考虑地物的浅层纹理信息和深层结构信息。其次,构建了分组多尺度卷积模块分支来挖掘HSI中密集光谱波段潜在的多尺度特征。最后,为了增强网络对HSI中局部波段细节和整体光谱信息的挖掘,设计了残差分组卷积模块对局部-全局光谱特征进行提取。Indian Pines, Houston 2013和Salinas Valley 3个HSI数据集上的实验结果证实了所提方法的有效性。

关键词：高光谱图像分类卷积神经网络视觉Transformer 多尺度特征融合网络

基于改进Oriented R-CNN的旋转框麦穗检测与计数模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

农业工程学报 2024年第6期40卷 248-257页

作者：于俊伟陈威威郭园森母亚双樊超河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室郑州450001 河南工业大学河南省粮食光电探测与控制重点实验室郑州450001 河南工业大学人工智能与大数据学院郑州450001 河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001

为对干扰、遮挡等复杂的田野环境中麦穗进行精准定位与计数,该研究提出了一种改进的Oriented R-CNN麦穗旋转框检测与计数方法,首先在主干网络中引入跨阶段局部空间金字塔(spatial pyramid pooling cross stage partial networks,SPPCSPC... 详细信息

为对干扰、遮挡等复杂的田野环境中麦穗进行精准定位与计数,该研究提出了一种改进的Oriented R-CNN麦穗旋转框检测与计数方法,首先在主干网络中引入跨阶段局部空间金字塔(spatial pyramid pooling cross stage partial networks,SPPCSPC)模块扩大模型感受野,增强网络感知能力;其次,在颈网络中结合路径聚合网络(PANet,path aggregation network)和混合注意力机制(E2CBAM,efficient two convolutional block attention module),丰富特征图包含的特征信息;最后采用柔性非极大值抑制算法(Soft-NMS,soft-non maximum suppression)优化预测框筛选过程。试验结果显示,改进的模型对复杂环境中的麦穗检测效果良好。相较原模型,平均精确度均值mAP提高了2.02个百分点,与主流的旋转目标检测模型Gliding vertex、R3det、Rotated Faster R-CNN、S2anet和Rotated Retinanet相比,mAP分别提高了4.99、2.49、3.94、2.25和4.12个百分点。该研究方法利用旋转框准确定位麦穗位置,使得框内背景区域面积大幅度减少,为实际观察麦穗生长状况和统计数量提供了一种有效的方法。

关键词：图像识别作物注意力机制麦穗 Oriented R-CNN

HTPB/Al/AP/RDX固体推进剂动态混合过程数值仿真

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

兵工学报 2024年

作者：胡木林武毅王行远郭松林于俊艺北京理工大学宇航学院北京理工大学重庆创新中心

混合工艺作为固体推进剂制备的重要工序，一般是指将Al、AP、RDX等颗粒相加入到高分子黏合剂基体中，经机械捏合、搅拌使黏合剂浆料涂敷在固体粒子表面的过程。基于Mixture固-气-液多相流模型，进行固体颗粒相加注混合釜中的扩散伴随桨... 详细信息

混合工艺作为固体推进剂制备的重要工序，一般是指将Al、AP、RDX等颗粒相加入到高分子黏合剂基体中，经机械捏合、搅拌使黏合剂浆料涂敷在固体粒子表面的过程。基于Mixture固-气-液多相流模型，进行固体颗粒相加注混合釜中的扩散伴随桨叶动态捏合过程的数值仿真研究。开展不同固含量（0%～95%）药浆的动态流变测量实验，构建了药浆流变模型；考虑颗粒浓度动态变化对局部流变特性变化，开展了不同颗粒加注流量的混合动态过程仿真。分析不同工况条件下颗粒浓度、压力场和扭矩随时间的变化规律。实验结果表明：建立的数值仿真方法与文献实验结果对比，平均误差在15%内，具有良好的一致性；混合过程中近、远桨叶叶尖处的挤压力最大，而叶中部存在低压区；混合过程中，桨叶扭矩呈锯齿状波动变化，随着颗粒相的加注，扭矩逐渐增大；固体颗粒相加注流量小幅增大时，扭矩变化较小；加注流量大幅增大时，扭矩增幅可达90%。连续加料混合过程中远心桨的扭矩值持续上升，最终平均值可达初始阶段的19倍。本研究可为固体推进剂的混合工艺效率提升和安全性研究提供参考。

关键词：固体推进剂药浆行星叶轮颗粒加注动态过程 Mixture多相流模型

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

弱监督显著性目标检测研究进展

计算机工程与应用 2024年第10期60卷 1-15页

作者：于俊伟郭园森张自豪母亚双粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学) 郑州450001 河南工业大学人工智能与大数据学院郑州450001 河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001

显著性目标检测旨在准确检测和定位图像或视频中最引人注目的目标或区域,为更好地进行目标识别和场景分析提供帮助。尽管全监督显著性检测方法取得一定成效,但获取大规模像素级标注数据集十分困难且昂贵。弱监督检测方法利用相对容易获... 详细信息

显著性目标检测旨在准确检测和定位图像或视频中最引人注目的目标或区域,为更好地进行目标识别和场景分析提供帮助。尽管全监督显著性检测方法取得一定成效,但获取大规模像素级标注数据集十分困难且昂贵。弱监督检测方法利用相对容易获取的图像级标签或带噪声的弱标签训练模型,在实际应用中表现出良好效果。全面对比了全监督和弱监督显著性检测的主流方法和应用场景,重点分析了常用的弱标签数据标注方法及其对显著目标检测的影响。综述了弱监督条件下显著目标检测方法的最新研究进展,并在常用数据集上对不同弱监督方法的性能进行了比较。最后探讨了弱监督显著性检测在农业、医学和军事等特殊领域的应用前景,指出了该研究领域存在的问题及未来发展趋势。

关键词：显著性目标检测全监督学习弱监督学习