检索结果-南通市图书馆

中国石油和化工 2008年第22期 45-46页

作者：金建全

维护、参与、建设、教育是工会组织被赋予的四大职能。市场经济条件下的企业工会，应在维护职工合法权益和企业整体利益的前提下，发挥工会组织所特有的参与、建设和教育职能，定位在促进企业大发展是对职工群体的大维护这一思路开展工作。

关键词：教育职能工会工作企业工会市场经济条件工会组织合法权益维护职工

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非正式群体对学生个体心理健康的影响

教学与管理 2002年第36期 17-18页

作者：金建全周云鹤山东寿光工贸职业中专

非正式群体是指那些自发的，以个人感情、友谊、爱好或共同利害关系为基础的，以私人方式互动的，没有固定规章计划，自愿建成个人关系的小群体。一般人数较少，成员的兴趣、爱好、经历、性格基本一致，共同活动比较协调，一般都有核心... 详细信息

非正式群体是指那些自发的，以个人感情、友谊、爱好或共同利害关系为基础的，以私人方式互动的，没有固定规章计划，自愿建成个人关系的小群体。一般人数较少，成员的兴趣、爱好、经历、性格基本一致，共同活动比较协调，一般都有核心人物，其人际交往主要是情绪性的，稳定性差，可塑性强，合乎学生身心发展规律。

关键词：非正式群体娱乐型心理健康职校生

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非正式群体对学生个体心理健康的影响

教学与管理（理论版） 2002年第12期 17-18页

作者：金建全周云鹤山东寿光工贸职业中专

基于多模态机器学习的实验课程学生认知诊断研究

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基于多模态机器学习的实验课程学生认知诊断研究

作者：金建行山东师范大学

学位级别：硕士

多模态机器学习近年来成为了深度学习领域中一个热门的研究方向,在智慧医疗、智慧教育、智能客服和社交媒体分析等应用中发挥着至关重要的作用。但在实验教学领域,用于实验课堂教学的专有数据集研究目前处于空白阶段,本文深入研究了多... 详细信息

多模态机器学习近年来成为了深度学习领域中一个热门的研究方向,在智慧医疗、智慧教育、智能客服和社交媒体分析等应用中发挥着至关重要的作用。但在实验教学领域,用于实验课堂教学的专有数据集研究目前处于空白阶段,本文深入研究了多模态情感计算对实验课堂教学的积极作用,制作了一个专用于实验教学的多模态情感计算数据集MMBSA,并提出了一种基于局部和全局表示的层次图对比学习模型HGCL-LG。实验结果证明,MMBSA已达到国际平均水平,可用于多模态情感计算识别、学生认知诊断研究。HGCL-LG在与其他基线模型的对比结果表明,该模型的分类效果更佳。研究首先聚焦于构建一个高质量的多模态实验课堂教学数据集,该数据集涵盖了视频、音频和文本等多种模态信息,并经过精细的数据预处理和情感标签标注,以确保数据的准确性和一致性。该数据集为学生实验课程中的情感分析提供了丰富的多模态数据资源。在模型设计方面,本文提出了一种创新的图神经网络结构,该结构能够有效地融合局部与全局特征,并实现多模态信息之间的交互。通过层次化的结构设计,模型能够逐步学习到从低级特征到高级抽象表示的层次化信息,从而更准确地捕捉多模态数据中的情感信息。这种设计不仅提高了模型的表达能力,还增强了其在多模态情感分析任务上的性能。为了验证所提出模型的有效性,本文进行了全面的算法验证工作。通过对比实验和多种评估指标的衡量,本文详细分析了模型在情感分析任务上的性能表现,并与其他基线模型进行了对比。实验结果表明,所提出的多模态情感分析模型在准确率、召回率和F1值等评估指标上均取得了显著的提升,证明了其在多模态情感分析任务上的高效性和可靠性。此外,本文还探讨了模型的鲁棒性和泛化能力。通过对不同实验条件下的测试和鲁棒性分析,验证了模型在各种复杂场景下的稳定性和适应性。这些结果进一步证明了所提出模型在实际应用中的潜力和价值。综上所述,本文构建一个高质量的多模态实验课堂教学数据集,并为多模态情感分析领域提供了一种有效的模型框架,并在数据集构建、模型设计和算法验证等方面取得了显著的成果。这些成果不仅丰富了多模态情感分析的理论基础,也为实际应用中的情感识别和分析提供了有力的技术支持。

关键词：多模态机器学习数据集认知诊断实验课堂教学图对比学习

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基于深度学习的声呐图像目标检测方法研究

基于深度学习的声呐图像目标检测方法研究

作者：阮金建吉林大学

学位级别：硕士

水下目标检测对于海洋资源开发、海军防御等领域具有举足轻重的作用。声波在水中的传播损失相对较低,能够覆盖更广阔的海洋区域,因此声呐技术成为水下观测的主要手段。传统的声呐目标检测方法依赖于人工特征提取,存在计算量大、鲁棒性... 详细信息

水下目标检测对于海洋资源开发、海军防御等领域具有举足轻重的作用。声波在水中的传播损失相对较低,能够覆盖更广阔的海洋区域,因此声呐技术成为水下观测的主要手段。传统的声呐目标检测方法依赖于人工特征提取,存在计算量大、鲁棒性差等问题。随着深度学习技术的迅速发展,深度卷积神经网络在光学图像目标检测方面展现出了优异的性能。研究人员受此启发,开始将卷积神经网络技术应用于声呐图像的目标检测。尽管深度学习技术在声呐图像目标检测中取得了成功应用,仍然存在一些需要进一步研究的问题和挑战。首先,在应用深度学习网络于水下目标检测的过程中,大多数现有研究并未对特定类型目标(例如人体)进行充分的优化,也较少有研究关注网络中感受野尺度变化对声呐图像特征提取带来的影响。其次,深度学习网络的复杂性意味着对硬件资源有较高的要求,这在资源有限的水下环境中构成了挑战。为了满足水下设备的实时性需求,研究者必须探索更为高效的网络架构或优化算法,以减少对硬件资源的依赖。本文旨在研究声呐图像的目标检测方法,具体研究包含以下几个方面:(1)本文在YOLOX网络的基础上进行了两种不同方法的改进,提出了YOLOX-spp7和YOLOX-ept网络。本文在深入分析感受野变化对声呐图像带来的影响后,通过调整网络中SPP模块的结构加强了对特定尺度目标的敏感度,使YOLOX-spp7对图像中的人体模型有了更好的检测能力,在少量降低网络参数的情况下小幅提升了平均正确率和精确率。此外,本文使用一个高效率模块选择性地替换特征提取网络中的部分结构。该模块利用空洞卷积的特性,在不增加计算量的条件下扩大了网络的感受野,使网络学习到更丰富的上下文信息,并降低了噪声对网络的影响,使YOLOX-ept在检测人体模型时有了更好的跨数据集检测性能,平均准确率提升了4.85%,而精确率提升了2.31%。(2)本文在YOLOX网络的基础上实行融合剪枝的轻量化改进方案并提出了YOLOX-small网络。在声呐图像特征提取的过程中,权衡噪声与纹理信息带来的影响,对网络中进行特征加强的部分进行取舍。通过剪枝的方式移除网络中不重要的部分优化网络结构,在不牺牲过多性能的条件下,大幅降低参数量并提高了推理速度。具体来说,YOLOX-small的权重文件大小降低了70.87%,模型加载的速度降低了超过一半,并使图像推理的帧率提高了至少3帧,而平均准确率仅仅降低了最多2.32%,精确度则是降低幅度小于2%。(3)本文设计了一个具有图形界面的目标检测系统,旨在更方便对本文研究成果的检验和应用。该系统提供了目标检测和图像标注两方面的主要功能,集成了本文提出的相关模型,有助于目标检测技术的推广和应用。

关键词：声呐图像目标检测深度学习 YOLOX 轻量化

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城轨非计划中断下运行公交车实时调度模型

工业工程与管理 2024年第5期 159-165页

作者：王笑含金建钢上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院

公交桥接是应对城市轨道交通非计划中断的常用方法，它需要管理者在短时间内调度足够数量的公交车至中断站，以减轻滞留旅客延误。针对这一应急公交实时调度问题，提出一个灵活的调度策略，同时调度备用车和开行中的公交车作为应急公交... 详细信息

公交桥接是应对城市轨道交通非计划中断的常用方法，它需要管理者在短时间内调度足够数量的公交车至中断站，以减轻滞留旅客延误。针对这一应急公交实时调度问题，提出一个灵活的调度策略，同时调度备用车和开行中的公交车作为应急公交，以共同承担公交桥接任务。考虑到对原公交用户的影响，本文基于网络流理论，以地铁和公交乘客总延误最小为目标，建立了一个可精确求解的线性规划模型，以上海市中断实例验证模型的可行性。结果表明，模型可在短时间内精确求解，满足应急响应需求。与仅从驻车点调取备用车作为接驳公交的传统调度策略对比，在最优的情况下，本文提出的调度方法可使滞留旅客平均等待时间减少约81%，显著提高了公交桥接输运效率。

关键词：城市交通公交车调度网络流理论应急响应

基于离群修正CTGAN的船舶横摇阻尼智能预测模型

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中国造船 2024年第4期65卷 66-76页

作者：刘悦李敏徐娜丁军金建海中国船舶科学研究中心无锡214082 深海技术科学太湖实验室无锡214082

为了避免船舶在复杂的海洋环境中大幅横摇,提出了基于离群修正的条件表格生成对抗网络(conditional tabular generative adversarial networks,CTGAN)的船舶横摇阻尼智能预测模型。基于实际海洋观测和模拟收集的几何模型数据和船舶运动... 详细信息

为了避免船舶在复杂的海洋环境中大幅横摇,提出了基于离群修正的条件表格生成对抗网络(conditional tabular generative adversarial networks,CTGAN)的船舶横摇阻尼智能预测模型。基于实际海洋观测和模拟收集的几何模型数据和船舶运动数据构建横摇阻尼数据集;用CTGAN学习数据分布,并改进数据分布的均衡性。提出了基于密度聚类的离群检测和修正算法,在低密度聚类簇区域利用样本点的互信息生成新样本点,降低生成数据中离群点对模型预测性能的影响。最后利用集成学习算法搭建横摇阻尼智能预测模型。消融试验结果表明,该模型的均方误差、平均绝对误差和决定系数分别为0.239,0.449和0.982,预测精度显著优于其他对比的模型,能为船舶横摇运动预报提供有用的信息。

关键词：船舶横摇阻尼智能预测生成对抗网络离群修正集成学习

谷氨酰胺转氨酶介导的荞麦蛋白-花生蛋白交联及其功能特性研究

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中国粮油学报 2024年第2期39卷 104-112页

作者：陈方圆金建蓝许诺西南科技大学生命科学与工程学院绵阳621010

以谷氨酰胺转氨酶(TGase)为交联酶制剂,对荞麦蛋白与花生蛋白进行交联,通过单因素实验对2种蛋白的比例、总蛋白质质量浓度、TG酶添加量、交联温度、交联时间和pH进行了参数优化,并研究了最佳交联工艺条件下制备得到的交联产物的功能特... 详细信息

以谷氨酰胺转氨酶(TGase)为交联酶制剂,对荞麦蛋白与花生蛋白进行交联,通过单因素实验对2种蛋白的比例、总蛋白质质量浓度、TG酶添加量、交联温度、交联时间和pH进行了参数优化,并研究了最佳交联工艺条件下制备得到的交联产物的功能特性。结果表明,荞麦蛋白与花生蛋白的质量比1∶1、总蛋白质量浓度4 g/100 mL、酶质量分数1.25%、反应温度40℃、反应时间120 min、pH 8.0时的交联反应效果最佳,交联度为63.1%。功能特性测定结果表明,与未交联的蛋白质相比,交联后的蛋白质的持水性、持油性和乳化稳定性有所提高,但乳化性、起泡性和起泡稳定性降低;在pH 3~12范围,交联蛋白质的溶解度逐渐升高,尤其在pI 4.0处,溶解度提高最为显著。

关键词：谷氨酰胺转氨酶蛋白质交联功能特性荞麦蛋白花生蛋白

化妆品植物原料(Ⅶ)——抗真菌的植物原料的研究与开发

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日用化学工业（中英文） 2024年第3期54卷 259-266页

作者：柳婧璇金建明吴华北京工商大学轻工科学与工程学院北京100048 北京工商大学化妆品监管科学研究院北京100048

文章介绍了皮肤真菌及其相关皮肤疾病,总结了植物提取物的抗真菌作用机理及其相应作用靶点。植物中具有抗真菌的活性成分主要为酚类、生物碱、黄酮、萜类、甾体和精油等。这些植物抗真菌活性成分的作用机制主要通过破坏真菌细胞壁和细... 详细信息

文章介绍了皮肤真菌及其相关皮肤疾病,总结了植物提取物的抗真菌作用机理及其相应作用靶点。植物中具有抗真菌的活性成分主要为酚类、生物碱、黄酮、萜类、甾体和精油等。这些植物抗真菌活性成分的作用机制主要通过破坏真菌细胞壁和细胞膜结构而产生抗真菌功效:破坏细胞壁结构的作用靶点是抑制β-葡聚糖合酶、几丁质合酶和甘露聚糖合酶活性;作用于细胞膜的靶点是细胞膜的结构组分麦角甾醇和鞘脂,通过抑制其相关合成酶麦角甾醇合酶、丝氨酸软脂酰辅酶A转移酶、神经酰胺合酶和肌糖磷脂酰神经酰胺合酶,以及直接靶向结合麦角甾醇和鞘脂来破坏真菌细胞膜结构;另外,酚类、生物碱、黄酮、萜类和精油也可以靶向作用于线粒体,通过诱导活性氧积累、抑制ATP合成和质子泵,破坏线粒体呼吸和代谢系统,而产生抗真菌作用。文章通过对植物中的不同抗真菌活性成分和作用机制的阐述,希望能为抗真菌植物原料在化妆品中的开发提供借鉴,更好地维持皮肤健康。

关键词：植物提取物抗真菌活性抗真菌作用机理化妆品

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基于动态视觉传感器的铝基盘片表面缺陷检测

自动化学报 2024年

作者：马居坡陈周熠吴金建西安电子科技大学人工智能学院琶洲实验室(黄埔)

现有视觉缺陷检测技术通常基于传统电荷耦合器件(Charge-coupled device, CCD)或互补金属氧化物半导体(Complementary metal-oxide-semiconductor, CMOS)相机进行缺陷成像和后端检测算法开发.然而,现有技术存在成像速度慢、动态范围小... 详细信息

现有视觉缺陷检测技术通常基于传统电荷耦合器件(Charge-coupled device, CCD)或互补金属氧化物半导体(Complementary metal-oxide-semiconductor, CMOS)相机进行缺陷成像和后端检测算法开发.然而,现有技术存在成像速度慢、动态范围小、背景干扰大等问题,难以实现对高反光产品表面弱小瑕疵的快速检测.针对上述挑战,创新性地提出了一套基于动态视觉传感器(Dynamic vision sensor, DVS)的缺陷检测新模式,以实现对具有高反光特性的铝基盘片表面缺陷的高效检测. DVS是一种新型的仿生视觉传感器,具有成像速度快、动态范围大、运动目标捕捉能力强等优势.首先开展了面向铝基盘片高反光表面弱小瑕疵的DVS成像实验,并分析总结了DVS缺陷成像的特性与优势.随后,构建了第一个基于DVS的缺陷检测数据集(Event-based defect detection dataset, EDD-10k),包含划痕、点痕、污渍三类常见缺陷类型.最后,针对缺陷形态多变、纹理稀疏、噪声干扰等问题,提出了一个基于时序不规则特征聚合框架的DVS缺陷检测算法(Temporal irregular feature aggregation framework for event-based defect detection, TIFF-EDD),实现对缺陷目标的有效检测.

关键词：缺陷检测动态视觉传感器高反光表面不规则特征提取时序融合事件相机