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结合时空掩码和空间二维位置编码的手势识别

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1421-1433页

作者：邓淦森丁文文杨超丁重阳淮北师范大学数学科学学院淮北235000 西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071

目的在动态手势序列特征提取时,忽略了不同动态手势手指间的相关性,是造成手势识别率不高的重要原因。针对此问题,提出了时空位置编码和掩码的方法进行手势识别,是首次对手部关节点进行空间二维位置编码。方法首先,根据手部关节序列... 详细信息

目的在动态手势序列特征提取时,忽略了不同动态手势手指间的相关性,是造成手势识别率不高的重要原因。针对此问题,提出了时空位置编码和掩码的方法进行手势识别,是首次对手部关节点进行空间二维位置编码。方法首先,根据手部关节序列构造时空图,利用关节点平面坐标生成空间二维编码,并与时间轴的一维编码器融合,生成关节点的时空位置编码,可以有效处理空间上的异常姿态同时避免时间上的乱序问题;然后,将时空图按照人体手部生物结构进行分块,通过空间自注意力和空间掩码,获取手指与手指之间的潜在信息。采用时间维度扩张的策略,通过时间自注意力和时间掩码,捕获长时间手指序列动态演变信息。结果在DHG-14/28(dynamic hand gesture 14/28)数据集上,该算法比HPEV(hand posture evolution volume)算法平均识别率高出4.47%,比MS-ISTGCN (multi-stream improved spatio-temporal graph convolutional network)算法平均识别率高出2.71%;在SHREC'17 track数据集上,该算法比HPEV算法平均识别率高出0.47%,利用消融实验证明了本文策略的合理性。结论通过大量实验评估,验证了基于分块和时空位置编码构造出来的模型很好地解决了上述问题,提高了手势识别率。

关键词：手势识别自注意力空间二维位置编码时空掩码手部分块

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手性金属有机骨架修饰毛细管硅胶整体柱的制备及其用于手性药物的分离

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色谱 2024年

作者：宋睿科廖淦林佳丽吴家莲黄露福州大学化工学院闽江学院材料与化学工程学院

金属有机骨架材料(MOFs)是一类由金属离子(或金属簇)和有机配体组成的晶体结构化合物。手性MOFs作为一种新型的手性分离材料，已被成功用于色谱拆分手性对映体，表现出良好的手性拆分性能。该研究制备了一种可用于加压毛细管电色谱的手... 详细信息

金属有机骨架材料(MOFs)是一类由金属离子(或金属簇)和有机配体组成的晶体结构化合物。手性MOFs作为一种新型的手性分离材料，已被成功用于色谱拆分手性对映体，表现出良好的手性拆分性能。该研究制备了一种可用于加压毛细管电色谱的手性金属有机骨架修饰毛细管硅胶整体柱。首先，合成了手性金属有机骨架(钴-甘氨酰-L-谷氨酸，Co-L-GG)，接着将Co-L-GG作为手性功能单体通过一步原位聚合法制备手性毛细管整体柱。制备手性毛细管整体柱的最佳条件为:Co-L-GG用量为5 mg，聚乙二醇用量为0.96 mg，四甲氧基硅烷用量为3.6m L，甲基三甲氧基硅烷用量为0.4 m L。其次，研究了分离条件对手性药物拆分的影响。在外加电压为-20 kV，流动相为乙腈和20 mmol/L磷酸氢二钠(80∶20,v/v)的条件下，3分钟内拆分了6种手性药物，其中氨氯地平、氟伐他汀和色氨酸达到了基线分离。所制备的手性毛细管整体柱表现出良好的重现性和稳定性。最后，使用Auto Do ck进行分子对接，并借助Disco very Studio对分子对接结果进行分析。结果显示Co-L-GG与手性药物对映体间的结合自由能差越大，对映体选择性因子越大，然而，这并不一定导致分离度的增加。Co-L-GG中富含伯胺、仲胺和羰基，使其具有对映体识别能力。该研究表明，手性金属有机骨架可用作手性功能单体制备手性毛细管整体柱，在手性化合物的分离和分析中具有广阔的应用前景。

关键词：手性金属有机骨架硅胶毛细管整体柱手性拆分识别机理分子对接

真武汤加减治疗慢性心力衰竭的中西医研究进展

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中国科技期刊数据库医药 2024年第4期 0021-0026页

作者：冉伟淦湖北中医药大学第一临床学院湖北武汉430060

慢性心力衰竭(CHF)是现代社会中常见的心脏疾病,是各类心脏疾病最主要的并发症及终末阶段,临床上的症状以呼吸困难、乏力、恶心、水肿等表现为主。该疾病致死率高,病情预后差,且随着年龄的增长发病率升高,因而在中老年人群体中较为多见... 详细信息

慢性心力衰竭(CHF)是现代社会中常见的心脏疾病,是各类心脏疾病最主要的并发症及终末阶段,临床上的症状以呼吸困难、乏力、恶心、水肿等表现为主。该疾病致死率高,病情预后差,且随着年龄的增长发病率升高,因而在中老年人群体中较为多见。根据其症状表现,可以将慢性心衰与祖国医学中的“心悸”“水饮”“喘证”“胸痹”等病证相对应起来。临床上运用《伤寒论》中的千古名方真武汤联合西医方案可以取得较好的效果,近年来的研究显示,真武汤立温阳利水之功,辩证加减运用能很好的改善患者的症状,降低不良反应发生率,提高患者生活质量和生存率。本文结合相关文献,论述中医对慢性心衰的认识,总结归纳真武汤治疗该疾病的作用机理及临床疗效。

关键词：真武汤慢性心力衰竭伤寒论中医治疗

微真空电弧推力器阴极斑点烧蚀特性数值计算研究

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推进技术 2024年

作者：苗龙陆昶白松廖煜淦王宁飞北京理工大学宇航学院北京理工大学重庆创新中心

为了研究放电参数及阴极材料对微真空电弧推力器（μVAT）烧蚀与推力性能的影响规律，本文建立了μVAT阴极斑点烧蚀模型，完成了对推力器工作性能的数值计算研究，通过与实验数据对比验证了模型有效性。系统比较了几种典型阴极材料（Al,... 详细信息

为了研究放电参数及阴极材料对微真空电弧推力器（μVAT）烧蚀与推力性能的影响规律，本文建立了μVAT阴极斑点烧蚀模型，完成了对推力器工作性能的数值计算研究，通过与实验数据对比验证了模型有效性。系统比较了几种典型阴极材料（Al,Ti,Cu）的烧蚀特性，并获得了微真空电弧推力器工作中离子电流、阴极烧蚀率、阴极斑点烧蚀半径、推力、比冲、推功比及效率等性能参数与电弧电流之间的定量关系。结果表明，工作过程中电弧电流的变化及阴极材料的选取都会对推力器的工作性能产生较为显著的影响。综合考虑各目标性能参数需求，当使用铜作为阴极材料时推力器综合性能最优。

关键词：微真空电弧推力器阴极斑点模型电弧电流烧蚀率推力性能

口罩类塑料制品中溶出物的荧光光谱特征及浸出动力学模型

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环境工程技术学报 2024年

作者：金中白英臣张为波张泽雅黄瑞李忠玉常州大学环境科学与工程学院环境基准与风险评估国家重点实验室中国环境科学研究院

新型冠状病毒肺炎疫情使得世界范围内对口罩的需求量大幅上升，使用后废弃的口罩若未妥善处理进入水体会释放出可溶物，但目前对于口罩类塑料制品溶出物（PDS）的组成结构和浸出过程缺乏系统研究。以3种典型口罩为例开展了浸出试验，使... 详细信息

新型冠状病毒肺炎疫情使得世界范围内对口罩的需求量大幅上升，使用后废弃的口罩若未妥善处理进入水体会释放出可溶物，但目前对于口罩类塑料制品溶出物（PDS）的组成结构和浸出过程缺乏系统研究。以3种典型口罩为例开展了浸出试验，使用三维荧光光谱耦合荧光区域积分和平行因子分析技术研究了PDS的结构，并构建了塑料制品PDS浸出动力学模型。结果表明，3种口罩类塑料制品中浸出的PDS浓度随浸出时间增加而增加（以溶解有机碳计），浸出过程可分为2个阶段：浸出时间0～72 h，PDS浸出浓度随时间快速增加；浸出时间大于72 h后PDS浸出浓度趋于稳定。3种口罩中浸出的PDS主要包括类酪氨酸、类色氨酸、类腐殖酸等3种荧光物质，其中类酪氨酸、类色氨酸等类蛋白物质占比>80%，为主要成分。浸出试验平衡（约360 h）后，3种口罩PDS中类酪氨酸物质的荧光响应百分比是类色氨酸物质的1.1～1.7倍，表明PDS中类酪氨酸物质溶出量大于类色氨酸物质。3种口罩PDS浸出过程符合动力学一阶模型(Radj2为0.958～0.992)，浸出速率常数k1介于0.15～0.43，半衰期介于1.61～4.65 h，最大浸出比例介于0.2‰～0.4‰。研究为塑料类新污染物的环境降解、PDS的环境行为研究提供直接数据，为塑料类新污染物的管控和治理提供参考。

关键词：塑料制品溶出物三维荧光光谱荧光区域积分平行因子分析动力学模型

手性金属有机骨架修饰毛细管硅胶整体柱的制备及其用于手性药物的分离

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色谱 2024年第11期 1087-1093页

作者：宋睿科廖淦林佳丽吴家莲黄露福州大学化工学院闽江学院材料与化学工程学院

金属有机骨架材料(MOFs)是一类由金属离子(或金属簇)和有机配体组成的晶体结构化合物。手性MOFs作为一种新型的色谱手性分离材料，已被成功用于拆分手性对映体，表现出良好的手性拆分性能。该研究制备了一种可用于加压毛细管电色谱的手... 详细信息

金属有机骨架材料(MOFs)是一类由金属离子(或金属簇)和有机配体组成的晶体结构化合物。手性MOFs作为一种新型的色谱手性分离材料，已被成功用于拆分手性对映体，表现出良好的手性拆分性能。该研究制备了一种可用于加压毛细管电色谱的手性金属有机骨架修饰毛细管硅胶整体柱。首先，合成了手性金属有机骨架(钴-甘氨酰-L-谷氨酸，Co-L-GG),接着将Co-L-GG作为手性功能单体通过一步原位聚合法制备手性毛细管整体柱。制备手性毛细管整体柱的最佳条件：Co-L-GG用量为5 mg,聚乙二醇用量为0.96 mg,四甲氧基硅烷用量为3.6 mL,甲基三甲氧基硅烷用量为0.4 mL。其次，研究了分离条件对手性药物拆分的影响。在外加电压为-20 kV、流动相为乙腈-20 mmol/L磷酸氢二钠(80∶20, v/v)的条件下，3 min内拆分了6种手性药物，其中氨氯地平、氟伐他汀和色氨酸达到了基线分离。所制备的手性毛细管整体柱表现出良好的重复性和稳定性。最后，使用AutoDock进行分子对接，并借助Discovery Studio对分子对接结果进行分析。结果显示，Co-L-GG与手性药物对映体间的结合自由能差越大，对映体选择性因子越大，然而，这并不一定导致分离度的增加。Co-L-GG中富含伯胺、仲胺和羰基，使其具有对映体识别能力。该研究表明，手性金属有机骨架可用作手性功能单体制备手性毛细管整体柱，在手性化合物的分离和分析中具有广阔的应用前景。

关键词：手性金属有机骨架硅胶毛细管整体柱手性拆分识别机理分子对接加压毛细管电色谱

融合领域知识与禁忌搜索的多层级柔性装配作业车间调度

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计算机集成制造系统 2024年

作者：江淦唐秋华赵联鹏成丽新朱颖颖武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉科技大学精密制造研究院

柔性装配作业车间在进行每一层级装配前，均需满足齐套性要求，导致生产计划、组织和控制变得更加复杂。针对多层级柔性装配作业车间调度问题，以最小化最大完工时间为目标，提出一种融合领域知识的禁忌搜索算法(DKTS)。其中，利用基因... 详细信息

柔性装配作业车间在进行每一层级装配前，均需满足齐套性要求，导致生产计划、组织和控制变得更加复杂。针对多层级柔性装配作业车间调度问题，以最小化最大完工时间为目标，提出一种融合领域知识的禁忌搜索算法(DKTS)。其中，利用基因表达式编程，挖掘与问题属性相关的工序排序/机器选择规则，提升初始解性能；基于关键路径和关键工序，设计可有效减少目标值的邻域结构，促成靶向搜索、精炼搜索空间。此外，精准设置禁忌对象，适应性调整禁忌表长度，加强算法的前期探索及后期开发能力。实验表明DKTS在领域知识引导下大幅提高了解的收敛性和稳定性。

关键词：多层级柔性装配作业车间禁忌搜索算法领域知识基因表达式编程自适应禁忌表

基于YOLOv5的机耕船双目视觉障碍感知研究

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中国农机化学报 2024年第7期45卷 261-268页

作者：陈泉淦陈新元曾镛程志文武汉科技大学机械自动化学院武汉市430081 武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉市430081 华友天宇科技(武汉)股份有限公司武汉市430210

为满足机耕船自动驾驶功能,设计一套YOLOv5融合SGBM算法的机器视觉障碍感知系统。首先,以人、机耕船和农具为对象拍摄和收集图片得到水田障碍数据集,将图像输入YOLOv5网络模型迭代训练得到最优权重,随后将最优权重用于测试,并且与YOLOv4... 详细信息

为满足机耕船自动驾驶功能,设计一套YOLOv5融合SGBM算法的机器视觉障碍感知系统。首先,以人、机耕船和农具为对象拍摄和收集图片得到水田障碍数据集,将图像输入YOLOv5网络模型迭代训练得到最优权重,随后将最优权重用于测试,并且与YOLOv4和Faster R-CNN网络进行比较;将双目相机拍摄的左右图像输入YOLOv5模型中进行检测,将输出的目标障碍检测框信息经校正变换后用SGBM算法进行视差计算,完成对目标障碍的识别和深度估计。结果表明,YOLOv5的平均精度均值稳定在87.25%比YOLOv4高1.55%,比Faster R-CNN高4.04%,单幅图像检测时间为0.017 s比YOLOv4快0.081 s,比Faster R-CNN快0.182 s且模型大小仅为13.7 MB比YOLOv4小236.4 MB;在检测机耕船、人和农具时,YOLOv5网络模型的置信度分别为0.91、0.99、0.95。YOLOv5+SGBM的深度估计在2 m内,精度达到98.1%。基于YOLOv5和SGBM的水田深度估计,能满足带旋耕无人驾驶作业的机耕船实际需求。

关键词：机耕船障碍感知机器视觉 YOLOv5 深度估计

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随机平视摄像条件下的路边车辆违停检测

上海交通大学学报 2024年

作者：詹泽辉钟铭恩袁彬淦谭佳威范康厦门大学航空航天学院厦门理工学院福建省客车先进设计与制造重点实验室

查处车辆违停是城市交通管理的重要内容。鉴于人工执法耗时耗力、定点监控抓拍作用域受限等问题，探索更为灵活高效的自动检测方法具有现实意义。为此提出一种适用于路面移动载体的无需停留且一次完成的巡航检测技术。首先在平视且随机... 详细信息

查处车辆违停是城市交通管理的重要内容。鉴于人工执法耗时耗力、定点监控抓拍作用域受限等问题，探索更为灵活高效的自动检测方法具有现实意义。为此提出一种适用于路面移动载体的无需停留且一次完成的巡航检测技术。首先在平视且随机拍摄角度条件下采集并构建了一个车辆违停图像数据集XMUT-VPI，为研究奠定数据基础。然后构建了一个多任务神经网络MTPN作为编码器来提取违停判断所需的关键要素信息，通过自主设计的可变形大核特征聚合模块DLKA-C2f和跨任务交互注意力机制CTIAM，相比同时取得了90.3%的最高目标平均检测准确率、4.4%的最小轮胎触地点平均定位误差和78.5%的次优车位线分割平均交并比精度。最后设计了高效解码器来进一步提取车位线骨架特征、拟合主车位可视区域、匹配目标车辆和解析轮胎触地点与车位的位置关系，给出违法停车、不当停车和规范停车三类典型行为的判定原理。实验表明，在各类复杂干扰情况下的综合准确率达到98.1%，领先现有主流方法，可为违停的全自动路面巡航治理提供技术支持。

关键词：深度学习车辆违停目标检测关键点定位语义分割