检索结果-南通市图书馆

作者：郑天野重庆医科大学

学位级别：硕士

目的疏水性小分子化合物的难成药性问题限制了其临床应用,如何通过改善小分子的疏水性达到增效减毒目的成为亟待解决的瓶颈问题。基于此,本课题探索了一种基于透明质酸（HA）的自组装疏水小分子纳米药物的合成方法。为探究其应用潜质,... 详细信息

目的疏水性小分子化合物的难成药性问题限制了其临床应用,如何通过改善小分子的疏水性达到增效减毒目的成为亟待解决的瓶颈问题。基于此,本课题探索了一种基于透明质酸（HA）的自组装疏水小分子纳米药物的合成方法。为探究其应用潜质,本课题进一步以难溶性成分雷公藤红素（CST）为代表自组装合成纳米药物,以期解决CST在治疗非酒精性脂肪肝炎（NASH）中所面临的强疏水性和系统毒性的难题,为解决疏水小分子化合物的难成药问题提供新的思路和方法。方法利用自组装技术将多个疏水小分子化合物与HA制备成纳米药物,并利用马尔文粒度仪及透射电子显微镜对纳米药物进行表征。以雷公藤红素（CST）作为疏水小分子化合物的代表,制备CST/HA纳米药物（CHNPs）。通过比较由不同投料比及不同HA分子量所制备的CHNPs的粒径大小、分散系数、粒子形态、包封率和载药量,对CHNPs的制备工艺进行处方优化。通过比较CHNPs在水中、PBS中以及DMEM（含10%FBS）静置48h后的粒径大小变化评价CHNPs在体液中的稳定性。通过对比CHNPs室温静置30天前后的溶液澄清度及粒径大小变化评价CHNPs的长期贮存稳定性。利用紫外分光光度法以及粒度法探究CHNPs的自组装机制。在细胞层面上探究CST及CHNPs对非酒精性脂肪肝炎（NASH）的治疗靶细胞,肝细胞及巨噬细胞的影响:通过CCK8法确定细胞实验的给药剂量,利用油红O染色法与细胞内甘油三酯含量检测法比较CST与CHNPs在Hep G2高脂细胞模型中的降脂能力,并通过共聚焦荧光成像探究CHNPs在Hep G2细胞中的摄取。利用免疫印迹法在RAW264.7炎症细胞模型中比较CST和CHNPs的抗炎能力,并利用流式细胞术进一步探究二者对巨噬细胞极化的影响。通过共聚焦荧光成像以及细胞内CST含量检测探究CST和CHNPs在RAW264.7细胞中的摄取。采用流式细胞术以及细胞摄取抑制剂法探究CHNPs在RAW264.7细胞中的摄取机制。以高脂喂养（HFD）20周的C57BL/6J雄性小鼠作为NASH动物模型,通过活体荧光成像探究CHNPs在小鼠体内的分布。在对NASH小鼠进行28天的CST及CHNPs腹腔给药后,通过检测小鼠肝脏脂质沉积水平、肝脏炎症因子水平以及肝脏损伤标志物水平评价CST和CHNPs的抗NASH治疗效果。通过对比治疗前后小鼠体重变化、血清瘦素水平以及糖耐量和胰岛素耐量,评价CST和CHNPs对小鼠肥胖及胰岛素抵抗的影响。通过对肝脏进行Masson染色及α-SMA免疫荧光成像评价CST和CHNPs对缓解肝脏纤维化的治疗作用。最后通过HE染色评价CST和CHNPs的心、脑、肝、脾、肺、肾毒性。结果疏水小分子化合物在水中发生聚集,形成絮状沉淀,粒径较大,分散性较差。当其与HA自组装形成纳米药物后,在水中无沉淀产生,粒径较小且分散性良好,电镜下显示为形态大小均一的球形纳米颗粒。上述结果表明,通过形成纳米药物可以改善疏水小分子化合物在水中的分散性与稳定性。通过对CHNPs的处方优化,确定其最佳投料比为CST:HA=1:100（质量比）,HA分子量为17k Da。优化后的CHNPs在PBS中以及DMEM（10%FBS）中放置48小时粒径大小无明显变化。在室温下静置30天后CHNPs的外观、粒径大小、分散指数均无明显变化。表明CHNPs在体液中具有较高的稳定性并且具备长期贮存的稳定性。通过对CHNPs自组装机制的分析,CHNPs主要通过疏水作用力结合形成纳米颗粒。在高脂Hep G2细胞模型中,CHNPs相比于CST具有更强的降脂能力,且CHNPs能够选择性蓄积在高脂的Hep G2细胞中,在正常Hep G2细胞中摄取较少。在RAW264.7炎性细胞模型中,相比于CST,CHNPs展现出更优秀的抗炎能力并且能够更有效地抑制巨噬细胞向M1型巨噬细胞极化。细胞摄取实验结果表明,M1型巨噬细胞摄取CHNPs的能力明显强于CST,这可能是CHNPs具有更强抗炎能力的原因之一。除此之外CHNPs能够选择性地蓄积在M1型巨噬细胞中,在M0型巨噬细胞中蓄积较少。这是由于巨噬细胞主要通过表面CD44与CHNPs表面HA之间的相互作用介导CHNPs的摄取,当巨噬细胞分化为M1型巨噬细胞时,细胞表面CD44表达增加,摄取CHNPs的能力增强。活体荧光成像结果表明,CHNPs在小鼠体内主要在肝脏蓄积。小鼠治疗实验结果表明,CHNPs相比于CST具有更强的抗NASH效果,并且能够有效控制肥胖小鼠体重、改善胰岛素抵抗并抑制肝脏纤维化。在治疗剂量下CHNPs无明显器官毒性,而CST对脾脏具有一定的毒性作用。在高剂量下,尽管CHNPs和CST均出现了脑毒性,但CHNPs显著降低了CST的心脏毒性和脾脏毒性。结论本课题构建了一种疏水小分子化合物自组装纳米药物的

关键词：透明质酸疏水小分子化合物自组装雷公藤红素非酒精性脂肪肝炎

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我国上市农企资本结构对企业价值影响的实证研究

我国上市农企资本结构对企业价值影响的实证研究

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作者：郑天昊上海财经大学

学位级别：硕士

伴随着近年来全球各国对于粮食安全的进一步关注,加之农业机械化和科技化的进一步发展,农业这一国家支柱型产业的发展与稳定进一步引起国家政府的扶持与关注。作为农业大国,我国的农业企业整体发展水平无论与世界发达国家或是我国其他... 详细信息

伴随着近年来全球各国对于粮食安全的进一步关注,加之农业机械化和科技化的进一步发展,农业这一国家支柱型产业的发展与稳定进一步引起国家政府的扶持与关注。作为农业大国,我国的农业企业整体发展水平无论与世界发达国家或是我国其他产业企业相比都略显不足,而究其根源是不合理的资本结构等原因直接制约着我国农企的发展和企业价值的提升。就这一问题本文以我国上市农业企业为研究对象,采用2009-2020年我国上市的41家农业公司的财务报表数据作为研究数据。以描述性分析、自相关性检验加多元线性回归的方式,结合过往的理论与文献实证,选择托宾Q、ROE和ROA等常用以衡量企业价值的三大指标作为被解释变量,在使用长期资产负债率衡量企业资本结构的基础上加入短期资产负债率这一指标共同衡量企业资本结构,考虑到影响企业价值因素的多样性,不同维度选择并加入多个控制变量。同时就农业企业所获得的补贴这一要素对于企业价值的影响进行相关性分析和研究。通过实证发现,在三个不同的企业价值衡量指标下,我国上市农业公司的资本结构与企业价值皆存在显著的负相关性;使用ROE衡量企业价值时,资本结构与企业价值间存在显著的倒“U”型关系;以ROA衡量企业价值时,政府补贴与我国上市农企的企业价值同样存在较为显著的倒“U”型关系,尤其是就我国民营上市农企来说更为显著。在以上结论基础之上,从不同角度给予我国上市农企可行的建议,以助力我国农业企业进一步提升企业价值。

关键词：资本结构企业价值政府补贴上市农企

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广东省全日制专业硕士科研体验研究

广东省全日制专业硕士科研体验研究

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作者：郑天敏广州大学

学位级别：硕士

近年来,我国全日制专业硕士的培养规模呈现出日益扩大的趋势,但培养质量差强人意,找到影响全日制专业硕士培养质量的影响因素,能够为培养质量的提升提供借鉴。科研体验调查则为衡量全日制专业硕士的培养质量提供了新视角。广东省不仅是... 详细信息

近年来,我国全日制专业硕士的培养规模呈现出日益扩大的趋势,但培养质量差强人意,找到影响全日制专业硕士培养质量的影响因素,能够为培养质量的提升提供借鉴。科研体验调查则为衡量全日制专业硕士的培养质量提供了新视角。广东省不仅是经济大省,还是高等教育大省,对人才需求旺盛,全日制专业硕士培养规模大。因此,本文通过调查广东省全日制专业硕士的科研体验,了解其在研究过程中的经历和感受,从而更有针对性提升其培养质量。通过梳理相关文献与初步调查,本研究的核心问题聚焦在:一是全日制专业硕士的科研体验现状如何?二是人口学变量、不同维度因素对其科研体验的影响如何?三是实践能力发展对科研体验产生重要影响,那么,校外导师是否促进了其实践能力的发展?机制为何?四是导师指导对科研体验的影响路径如何?为此,本文借鉴已有的成熟问卷修改编制了“全日制专业硕士的科研体验调查问卷”,一共收回有效问卷3268份。本文以社会结构理论为基础,采用文献法、问卷法、访谈法,运用spss、stata等软件,通过t检验和方差分析,探讨了人口学变量对全日制专业硕士科研体验的影响;通过回归分析探讨了不同维度因素对其科研体验的解释力度;通过PSM倾向值匹配探讨了校外导师对其实践能力发展的影响;通过机制分析探讨了导师指导的影响路径等。研究结论如下:第一,广东省全日制专业硕士科研体验处于一般偏上水平,各维度从大到小依次是为导师指导>研究能力>论文答辩与形式>实践能力>同侪支持>资源设施研究氛围>院校支持>课程教学>专业实践,总体上均值为3.98,未能达到较为满意的程度。此外,校外导师未普遍设置,参与程度均分为3.68。第二,通过差异分析发现,全日制专业硕士的科研体验会因性别、年级、学科门类、学校层级、入学动机、读博意愿、科研投入时间以及导师交流的频次的不同而异。第三,全日制专业硕士科研体验多元线性回归结果为:-0.193+0.109*导师指导与沟通+0.039*资源设施+0.166*研究氛围+0.083*院校支持+0.044*同侪支持+0.112*课程教学+0.103*专业实践+0.148*研究能力+0.355*实践能力。第四,通过logit回归分析发现,在控制协变量情况下,不同维度因素都对科研体验产生显著的影响,其效应从大到小的排序为:实践能力>研究能力>论文形式与答辩>课程教学>研究氛围>院校支持>同侪支持>专业实践>资源设施>导师指导。其中,实践能力的发展对科研体验的影响是最大的,并且通过访谈发现各维度均存在问题。第五,采用倾向得分匹配法发现,设置校外导师对于实践能力发展的平均影响效应从大到小依次是职业胜任能力>创新能力>沟通协调能力>专业知识运用能力>独立思考能力,且校外导师参与程度与全日制专硕实践能力发展程度之间显著正相关。较于学校层次而言,学科门类显著影响全日制专硕的实践能力发展。第六,通过机制分析发现,导师指导对科研体验的影响存在调节机制;聚焦到校外导师,发现校外导师可以通过嵌入到课程教学中,或通过提供资源设施与实践机会,进而提高全日制专硕的实践能力。根据研究发现,结合相关理论,提出增强全日制专业硕士科研体验的政策建议:加强政府督导,推动高校设置校外导师;完善资源设施分配制度,提升院校支持力度;充分发挥同侪效应,营造良好研究氛围;优化课程结构,改革学位论文形式;加强专业实践,提升学生研究与实践能力。

关键词：全日制专业硕士科研体验实践质量评价

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大型商场火灾风险评价及疏散研究

大型商场火灾风险评价及疏散研究

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作者：郑天芳沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

随着城市化进程不断加快和生活水平的日益提高,为了满足人们购物和娱乐的需求,大型商场的数量逐年增加。大型商场建筑面积大、商品众多、人流量大,一旦发生火灾,通常会造成巨大的经济损失和惨重的人员伤亡。近年来大型商场火灾事故不断... 详细信息

随着城市化进程不断加快和生活水平的日益提高,为了满足人们购物和娱乐的需求,大型商场的数量逐年增加。大型商场建筑面积大、商品众多、人流量大,一旦发生火灾,通常会造成巨大的经济损失和惨重的人员伤亡。近年来大型商场火灾事故不断发生,在享受大型商场带来便利的同时,人们更应该关注其可能产生的火灾风险。因此,为预防大型商场火灾发生和提高大型商场疏散能力,本文对大型商场火灾风险评价及疏散进行了研究。本文首先以大型商场火灾特点和原因为基础,根据有关规范、相关文献和专家建议,按照评价指标体系建立原则从防火能力、灭火能力、疏散能力、管理能力四个方面建立大型商场火灾风险评价指标体系;其次,运用层次分法和熵权法确定指标权重,结合模糊综合评价法建立了大型商场火灾风险评价模型,并对胶东利群商场火灾风险进行评价,得出其火灾风险处于一般安全,存在一定火灾隐患,需从电线耐火性能、电气保护装置等方面进行整改;最后,运用Pathfinder软件建立了综合建筑特征、不同区域人员分布、人员特征、火灾场景的胶州利群商场疏散模型,并通过仿真结果分析,找出了疏散瓶颈,从而规划疏散路线,节约了91.5秒疏散时间,提出相关疏散对策。

关键词：大型商场火灾风险评价疏散仿真模拟

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基于大语言模型的电力系统通用人工智能展望:理论与应用

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电力系统自动化 2024年第6期48卷 13-28页

作者：赵俊华文福拴黄建伟刘嘉宁赵焕程裕恒董朝阳薛禹胜香港中文大学(深圳)理工学院广东省深圳市518172 深圳市人工智能与机器人研究院广东省深圳市518038 浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 广东电网电力调度控制中心广东省广州市510030 南洋理工大学电气与电子工程学院新加坡639798新加坡南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 江苏省南京市211106

大语言模型(LLM)是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前,在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下,文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术,并展望其在电力... 详细信息

大语言模型(LLM)是一种利用大规模文本语料库进行预训练和微调的深度学习语言模型。目前,在通识问答、文本生成和科学推理等方面已展现出强大的能力。在此背景下,文中探索了基于LLM构建面向电力系统的通用人工智能技术,并展望其在电力系统中的潜在应用。首先,介绍了LLM的基本原理、神经网络架构以及训练方法,特别是与传统人工智能模型相比,LLM在逻辑推理、编程和代码理解以及数学推理方面的突破。然后,展望了LLM在电力系统负荷与新能源发电出力预测、电力系统规划、电力系统运行、电力系统故障诊断与系统恢复、电力市场等领域的潜在应用。最后,阐述了基于LLM构建电力系统通用人工智能技术所面临的挑战,包括电力系统数据的质量与可获取性、输出结果可解释性以及隐私保护问题。

关键词：大语言模型通用人工智能规划与运行故障诊断系统恢复电力市场

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习近平创新观研究

习近平创新观研究

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作者：郑天玥山东大学

学位级别：硕士

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央,从世界百年未有之大变局和实现中华民族伟大复兴的战略全局出发,从多个角度出发对创新进行了探讨,逐步形成了内容丰富、重点突出的创新观,构成了习近平新时代中国特色社会主义思想的重要内... 详细信息

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央,从世界百年未有之大变局和实现中华民族伟大复兴的战略全局出发,从多个角度出发对创新进行了探讨,逐步形成了内容丰富、重点突出的创新观,构成了习近平新时代中国特色社会主义思想的重要内容。对习近平创新观进行深入地研究与分析,有助于推动我国建设成为创新型强国,实现中华民族伟大复兴中国梦。习近平创新观的形成与发展有着现实的实践基础、扎实的理论依据和独特的个人条件。首先,习近平创新观有着现实的实践基础,来自于对中国特色社会主义发展新局势的时代研判,来自于中国共产党解答实践新问题的历史自觉,来自于中华民族历来勇于创新、善于创新的实践赓续。其次,任何理论都不是无源之水、无本之木。习近平创新观是在新的历史起点上,对马克思主义经典作家和历代中国共产党主要领导人的创新思想,以及中华优秀传统文化中创新思想的继承与发展的理论基础上而形成的。最后,习近平创新观的形成与发展除了理论基础和实践基础的客观条件之外,还具有鲜明的主观条件,即习近平对马克思主义的坚定信仰与扎实的理论功底、深入改革开放和社会主义建设主战场的实践磨炼、研究真问题与真研究问题相统一的实事求是精神。习近平创新观的历史演进与其实践经历是相对应的,经历了萌芽与孕育、形成与发展、深化与拓展三个主要阶段。习近平创新观的生成不是一蹴而就的,而是随着他在不同时期、不同地方开展的创新实践逐渐形成与完善的。以习近平在不同时期、不同地方的创新实践为主线,系统梳理总结出其创新观的历史演进轨迹,大致可以划分为党的十八大前其创新观的萌芽与孕育、党的十八大至党的十九大期间其创新观的形成与发展、党的十九大以来其创新观的深化与拓展三个阶段,逐步建立起一套科学且严密的创新理论体系。习近平创新观具有系统性和科学性。通过对“什么是创新”、“为什么要创新”、“谁来创新”以及“怎样创新”这四个问题进行明确回答,构成了系统完备的习近平创新观。第一,通过问题是创新的起点和动力源,创新是引领发展的第一动力,创新是守正创新的相辅相成,创新是各领域创新的有机统一,对“什么是创新”的问题进行分析。第二,通过明确创新是解放和发展生产力、实现人民美好生活的本质要求,是跻身创新型国家前列、建设世界科技强国的有效途径,是实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴的必由之路,对“为什么要创新”的问题进行论证。第三,通过坚持党的领导、发挥党员作用,明确企业主体地位、推进产学研深度融合,全体人民特别是青年是创新的主力军,对“谁来创新”的问题进行论证。第四,从制度保障、创新环境、关键环节和实践路径这四个方面对“怎样创新”的问题进行论证。习近平创新观既有其深刻的哲学基础,又有其鲜明的特点。习近平创新观在其哲学基础上,蕴含着一切从实际出发、聚焦解决问题的唯物论意蕴,善于抓住创新关键、全面统筹协调的辩证法意蕴,尊重人民主体地位、一切创新为人民的历史观意蕴,具有深厚的哲学基础。其鲜明特点表现为:理论体系的科学性、战略实施的系统性、价值取向的人民性、发展影响的世界性。习近平创新观具有重要的时代价值。从理论价值来看,习近平创新观谱写了马克思主义创新理论体系的新篇章,拓展了习近平新时代中国特色社会主义思想的具体内涵,推动了中华传统创新思想的创造性转化与创新性发展。从实践意义来看,习近平创新观有利于推动更好构建新发展格局、推动高质量发展,破解社会主义新时代矛盾、更好满足人民需要,增强国家创新能力、建设社会主义现代化创新强国。

关键词：习近平习近平创新观创新思想

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基于卷积神经网络驾驶员手持通话检测算法的研究与应用

基于卷积神经网络驾驶员手持通话检测算法的研究与应用

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作者：郑天赐中国矿业大学

学位级别：硕士

随着深度学习技术不断发展,计算机视觉技术在危险驾驶行为检测中得到广泛的研究与应用。驾驶员接打电话属于危险驾驶行为,研发驾驶员手持通话等危险驾驶行为的实时检测算法,对减少因危险驾驶导致的交通事故具有重要意义。然而复杂场景... 详细信息

随着深度学习技术不断发展,计算机视觉技术在危险驾驶行为检测中得到广泛的研究与应用。驾驶员接打电话属于危险驾驶行为,研发驾驶员手持通话等危险驾驶行为的实时检测算法,对减少因危险驾驶导致的交通事故具有重要意义。然而复杂场景下的光照条件、遮挡程度、监控角度和特征信息不明显等问题导致驾驶员手持通话检测面临严峻的挑战,现有的主流算法对于小目标物体检测存在检测精度低,速度慢等问题,难以移植到资源受限的嵌入式设备中。针对以上问题,本文设计基于剪枝算法、注意力机制和特征融合的目标检测网络模型,并优化算法移植到嵌入式设备。本文的主要工作内容如下:(1)针对现有数据集不足的问题,创建hand＿phone驾驶员打电话数据集和hand＿phoner通用场景人员打电话数据集。数据主要来源于营运车辆车载终端监控设备,通过Label Img标注工具对驾驶员手部信息与手机进行分类标注,此数据集的建立旨在丰富打电话的公共数据集。(2)针对复杂场景下小目标物体识别效果不佳的问题,设计新型目标检测网络YOLO-PAI用于驾驶员手持通话检测。首先,引入注意力机制模块,设计SRBlock结构。其次,使用Inception V3结构代替原3×3卷积,降低模型参数量和计算量。再次,增加了一条新的低维特征提取分支,拓宽检测范围,加强特征提取能力。最后,结果表明,YOLO-PAI网络在hand＿phone数据集上实现94%的检测精度和45FPS的检测速度,比YOLOv4网络检测精度高1.44%且检测速度快21FPS,在MAFA与VOC两个公共数据集上的检测精度和速度较优于其它流行网络。(3)为了扩展识别场景,在上述研究的基础上,设计新型目标检测网络YOLO-RESDAI用于驾驶场景在内的通用场景下人员手持通话检测。首先,使用Res Net50网络代替上述YOLO-PAI中的主干网络,获取更深层的手部与手机语义信息。其次,将不同深度的特征进行融合,提升网络检测性能,不仅可以加深网络结构的深度,还可以控制网络复杂度。再次,设计了PDCN卷积结构,将输入张量切成上半部分由卷积算子处理,而下半部分由可变形卷积处理,在采样时可以更贴近物体的形状和尺寸,更具有鲁棒性,降低了计算成本并提高了模型的精度。最后,将主干网络Res Net50获取的语义信息输入到YOLO-PAI颈部网络,进行特征融合。结果表明,YOLO-RESDAI网络在hand＿phoner数据集上m AP值达到93.01%,检测速度达到40FPS,检测精度比YOLOv4网络的m AP高1.66%,检测速度快了16FPS。在KITTI和COCO数据集上的检测性较优于其它流行网络。(4)研究目标检测网络在NVIDIA Jetson TX2嵌入式设备上的部署,并对不同光照情况进行实际测试。首先,利用Tensor RT对训练好的模型文件进行优化和编译,以提高算法在Jetson TX2上的运行效率。其次,把优化后的网络模型和相应的推理代码在Jetson TX2开发板上部署并运行,通过调整参数、优化算法和硬件等手段,进一步提高算法的检测速度和准确性,以满足实际应用的需求。最后,实验结果表明本文所提出的YOLO-PAI和YOLO-RESDAI网络在Jetson TX2上的检测精度可达到93.98%和92.85%,均比其它流行网络检测精度高。在检测速度方面,YOLO-PAI的检测速度最快,可以达到30FPS,其次是YOLO-RESDAI网络,均比其它两种流行网络快15FPS以上。

关键词：目标检测注意力机制小目标物体检测危险驾驶检测

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基于图像特征的AR算法研究——以力学教学系统为例

基于图像特征的AR算法研究——以力学教学系统为例

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作者：郑天尧华东师范大学

学位级别：硕士

目前在材料力学的课程安排和学习过程中,为了更好地对学生呈现力学原理,主要采用实验的方式。这种学习方式使抽象事物更直观形象,从而提高学生的参与性、互动性。但是仍然具有以下不足:实施条件要求高、控制严、难度大、效果不佳。为更... 详细信息

目前在材料力学的课程安排和学习过程中,为了更好地对学生呈现力学原理,主要采用实验的方式。这种学习方式使抽象事物更直观形象,从而提高学生的参与性、互动性。但是仍然具有以下不足:实施条件要求高、控制严、难度大、效果不佳。为更高效便捷地提升教学效果,提升实验本身的趣味性,本文利用增强现实技术开发AR教学系统。该系统是以材料力学应力应变知识点为例,进行了实验的模拟和结果的展示,用于辅助教学授课。该系统的难点是实现图片的注册识别、动态背景下目标跟踪和实验过程的模拟实现。本文主要研究内容有以下几个方面:第一点,对图像特征捕捉匹配进行了研究。为提高AR教学系统特征匹配准确性、实时性及适用性,需要对图像特征点提取与匹配算法进行研究。常用的图像特征提取算法都存在着一定的局限性:FAST算法对噪声敏感,ORB算法对尺度变换敏感,因此文章主要在FAST算法和ORB算法基础上提出改进的MFO图像特征点提取匹配算法。其实质为融合了的FAST和ORB图像特征与匹配算法。这种方法可以弥补FAST和ORB单独使用时的不足,更利于捕捉匹配复杂的图像特征。第二点,在图像特征处理后,对目标跟踪算法进行研究。目标跟踪在动态背景下一定概率会产生目标丢失、报错等现象。本文在KCF基础上,提出KCF+算法。这个算法在原有基础上有效减少目标跟踪误差、提高准确率和速度,能更好地胜任AR教学系统的识别与跟踪功能。最后,结合上述两种算法MFO和KCF+,分析课堂教学流程的需求,设计力学AR教学系统。本文利用移动端教学工具,完成系统的搭建,实现力学AR教学系统开发设计。利用虚拟机和移动端实体设备测试,保证功能流畅运行前提下,检验方案的可行性和理论架构的合理性。最后通过案例验证,均能按照预期实现各项功能,达到移动端流畅运行效果。

关键词：增强现实虚拟现实目标检测辅助教学目标跟踪

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城市更新下滨水公共空间活力提升设计研究——以成都红星路二段至一环路南一段锦江两岸为例

城市更新下滨水公共空间活力提升设计研究——以成都红星路二段至...

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作者：郑天琦西南交通大学

学位级别：硕士

滨水环境是人类生存、生产和生活过程中重要的社会环境之一。滨水公共空间为市民提供了亲近自然的条件,承担了独特的城市功能。在城市建设快速发展的背景下,重经济轻生态、重利用轻保护的问题普遍存在,旧城滨水公共空间逐渐成为了城市... 详细信息

滨水环境是人类生存、生产和生活过程中重要的社会环境之一。滨水公共空间为市民提供了亲近自然的条件,承担了独特的城市功能。在城市建设快速发展的背景下,重经济轻生态、重利用轻保护的问题普遍存在,旧城滨水公共空间逐渐成为了城市中被遗忘的地带。其本应是为城市中的居民及外来游客提供公共休闲活动的场所,改善城市环境和丰富人民的精神需求的重要空间组成,却无法发挥其价值。作为拥有得天独厚的自然资源,却无法得到有效利用。如今,在城市更新的背景下,旧城滨水公共空间的活力提升的重要性显著提升。同时,滨水公共空间的活力提升也有助于增加城市韧性。本文通过对书籍、文献及案例进行归纳总结,得出旧城滨水公共空间要素、类型、特征、功能并明确活力由表征活力和要素活力构成,为后续活力具体分析及提升设计策略提出打下基础。以成都旧城锦江东南段滨水公共空间为例对其活力现状进行调查研究,研究成都旧城滨水空间的发展概况,总结旧城滨水公共空间存在的共性问题。在研究问题过程中采用定性与定量相结合的研究方法,通过实地调研观察、热力图与人群活动关联性分析表征活力在时间和空间维度上的关系。采用层次分析法(AHP)筛选旧城滨水公共空间要素活力研究的影响因子及其权重,结合空间使用后评估(POE)和语义学解析法(SD法)的5级评价尺度从满意度进行评价,形成基本的旧城滨水公共空间评价体系,力求活力评价的科学性和合理性。采用该评价体系对成都旧城滨水公共空间活力综合评价并分析不同影响因子的活力提升潜力。最后,从不同活力要素因子活力提升潜力出发为旧城滨水公共空间提出活力提升的设计原则及策略,以期为旧城滨水公共空间活力提升设计改造提供参考。

关键词：城市更新成都旧城滨水公共空间活力提升层次分析法

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基于自适应移动窗核主元分析与核密度估计的非线性过程监测及其故障识别

基于自适应移动窗核主元分析与核密度估计的非线性过程监测及其故...

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作者：郑天标广东技术师范大学

学位级别：硕士

随着当代化工生产过程日趋复杂,社会生产力的需求不断增加,生产规模日渐庞大,自动化机械生产程度越发普及,完善的过程监控系统可及时发现生产过程中的故障,为企业发展提供安全可靠的技术保障,在减少原材料浪费情况下又提高了产品收益,... 详细信息

随着当代化工生产过程日趋复杂,社会生产力的需求不断增加,生产规模日渐庞大,自动化机械生产程度越发普及,完善的过程监控系统可及时发现生产过程中的故障,为企业发展提供安全可靠的技术保障,在减少原材料浪费情况下又提高了产品收益,成为大多数工业生产必备的一套监控系统。在非线性过程监控中,存在许多过程故障难以监测及识别等问题。本文以多元统计及核密度估计方法为核心对工业化工过程监测及其故障识别展开了研究。主元分析法（Principal Component Analysis,PCA）是多元统计过程中的一种比较基础的故障监控方法,该方法对原始数学模型不做太多处理,仅需通过映射函数投影后的数据即可进行故障分析。尽管PCA广泛应用于故障监测的研究中,但其只能局限于线性系统内的故障监控,对处理非线性系统中存在的故障显然不适用。由于核学习具有强大的泛化能力,许多学者将其引入到非线性过程故障监控中。核主元分析法（Kernel Principal Components Analysis,KPCA）是非线性故障诊断与识别技术中应用最普遍的方法,其原理为将原始数据通过核函数从低维空间映射到高维特征空间后,在高维空间对数据实施主元分析。该方法省去了其他监控方法冗杂的计算量,仅需处理高维特征空间中的特征值。KPCA中核参数的选择严重影响过程数据的监控性能,可利用先进优化算法如粒子群算法能理想地解决KPCA中核参数选择问题。但当非线性过程存在较小扰动时,KPCA监测效果会出现不及时或漏报情况,针对该情况提出了自适应移动窗核主元分析方法（Adaptive Kernel Principal Components Analysis,AKPCA）。为进一步缩短监测时间及提高故障检出率等性能,将AKPCA与核密度估计（Kernel Density Estimation,KDE）相结合的非线性过程故障监测与识别方法（Adaptive Kernel Principal Components Analysis-Kernel Density Estimation,AKPCA-KDE）。借助田纳西-伊斯曼过程平台（Tennessee Eastman,TE）作为仿真实验平台,综合对比分析了其故障诊断率、误报率、漏报率等监控性能。主要研究内容及结论如下:1、本文先后介绍了PCA与KPCA的监测方法,以TE仿真平台的故障为例进行对比实验,PCA还存在许多漏报误报现象,而从KPCA的故障监测图中可以看出,KPCA没有出现误报情况,KPCA方法在处理非线性问题上相对于PCA方法具有明显的优势。2、本文结合PCA、KPCA及可变移动窗口的基本原理,提出一种移动窗AKPCA监测方法,以减少在真实化工环境中缓慢的过程变化对监控模型的虚假报警率。该方法的基本思想是首先采用多元指数移动平均值（Multiple Exponential Moving Average,MEM A）来预测过程均值偏移,然后将估计的均值偏移与KPCA提取的分量相结合,以构建自适应监测统计量。仿真实验表明,通过更新每个步骤中移动窗口的大小,同时更新缩放参数、遗忘因子、控制限和监控模型,且可进一步避免传统PCA在时变监控过程中容易丢失重要信息的问题。3、针对传统的KPCA采用高斯分布的控制限（Control Limits,CLS）会降低其监测性能的问题,本文采用核密度估计方法来确定移动窗AKPCA控制限,将移动窗AKPCA与核密度估计相结合（Adaptive Kernel Principal Components Analysis-Kernel Density Estimation,AKPCA-KDE）用于非线性过程故障监测与识别。将该方法应用于TE过程仿真监测,AKPCA-KDE对所有21个故障的检出率发现,与KPCA采用高斯分布的控制限方法进行比较,AKPCA-KDE具有更高的故障检出率;且该方法的检测延迟等于或小于其他方法。通过改变KDE的带宽和保留的主元数量进行故障监测与识别,传统的KPCA记录的误报率（False Alarm Rate,FAR）值较高,而AKPCA-KDE方法没有记录任何虚假警报。显见AKPCA-KDE具有更好的监控性能,为工业过程监控提供了一种新的监测和故障识别方法。

关键词：自适应移动窗口核主元分析核密度估计非线性过程监测故障识别

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