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Focus Meta R-CNN:水下垃圾小样本目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年

作者：王坤邵崇洲中国民航大学电子信息与自动化学院

水下垃圾及其危害已引起全球性的关注，而水下机器人与目标检测技术的发展为水下垃圾的自动化处理带来了可能性。由于水下数据采集成本高、难度大，难以获取充足样本，为深度学习方法进行水下垃圾检测带来困难。因此提出一种适配水下环... 详细信息

水下垃圾及其危害已引起全球性的关注，而水下机器人与目标检测技术的发展为水下垃圾的自动化处理带来了可能性。由于水下数据采集成本高、难度大，难以获取充足样本，为深度学习方法进行水下垃圾检测带来困难。因此提出一种适配水下环境的小样本目标检测算法。首先，水下数据前景单一且背景存在大量冗余噪声，为更好保留有效信息，提出聚焦式支持集处理方式，使模型能在保留适当上下文信息的同时更多关注目标本身。其次，为进一步增强模型对支持集的信息提取能力并维持模型的泛化性，引入噪声生成器对聚焦区域添加随机扰动。最后，考虑到支持集与查询集来自同一样本分布，提出联合元损失促使模型学习到该共性，从而丰富支持集提供的信息。此外，制作了类别多样并更贴合实际检测场景的水下垃圾数据集，所提出方法在该数据集上以单样本条件实现16.9%的精度，相较基准模型提高4.5%。同时，在通用数据集PASCAL VOC上达到10%以上涨幅，验证了其泛化性。

关键词：水下垃圾小样本学习目标检测二阶段网络 Meta R-CNN 元学习

一个多维的历史疑问:再鉴《伊本·白图泰游记》中的文本、景观与造物设计

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南京艺术学院学报（美术与设计） 2024年第3期 74-80页

作者：周景崇吴晨浙江理工大学艺术与设计学院浙江杭州310000

本文针对《伊本·白图泰游记》中的文本分析和部分考察,一则研究宋元与外界在互看、互识交往中的历史图景;二则通过宋元与伊斯兰—阿拉伯世界三交关系史中的重要片段,对社会资情、见闻日志等域外旅行文本进行逻辑梳理,鉴别游记中的艺术... 详细信息

本文针对《伊本·白图泰游记》中的文本分析和部分考察,一则研究宋元与外界在互看、互识交往中的历史图景;二则通过宋元与伊斯兰—阿拉伯世界三交关系史中的重要片段,对社会资情、见闻日志等域外旅行文本进行逻辑梳理,鉴别游记中的艺术叙事问题,为今后白图泰研究提供一个新视角和新思路。

关键词：伊本·白图泰游记文本路线与见闻景观与造物

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低剖面宽带宽角相控阵研究

低剖面宽带宽角相控阵研究

作者：曹圣电子科技大学

学位级别：硕士

基于模块化的多模态脑网络个体变异性研究及精神分裂症应用

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基于模块化的多模态脑网络个体变异性研究及精神分裂症应用

作者：圣敏电子科技大学

学位级别：硕士

基于FY-4A LMI的雷电产品订正及北京雷电灾害风险评估

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基于FY-4A LMI的雷电产品订正及北京雷电灾害风险评估

作者：张元圣南京信息工程大学

学位级别：硕士

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人脸图像去模糊和三维重建的联合优化方法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：徐崇润刘利刚中国科学技术大学数学科学学院

为了解决在模糊人脸图像的去模糊任务和人脸三维重建任务存在的信息缺失导致的效果不佳的问题，提出一种对模糊人脸图像去模糊和三维重建任务进行联合优化的方法. 所提出的方法为，输入一幅模糊人脸图像，交替重复执行以下步骤: 对... 详细信息

为了解决在模糊人脸图像的去模糊任务和人脸三维重建任务存在的信息缺失导致的效果不佳的问题，提出一种对模糊人脸图像去模糊和三维重建任务进行联合优化的方法. 所提出的方法为，输入一幅模糊人脸图像，交替重复执行以下步骤: 对人脸图像进行三维重建，生成三维人脸模型; 对人脸图像使用Res-UNet进行去模糊，并以三维重建所得信息作为辅助输入，以及原始模糊图像作为矫正输入，生成消除模糊的图像; 重复三次后终止. 实验使用来自AFLW数据集的清晰人脸图像和Giacomo Boracchi采集的模糊核合成约20 000幅模糊人脸图像作为数据集，分别以去模糊图像和人脸三维模型再渲染的图像对输入图像各计算峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio， PSNR)和结构相似度(structural similarity， SSIM)衡量去模糊和三维重建任务效果. 经过对比实验，在测试集上，在去模糊任务上相比现有方法3DFaceDeblur，平均PSNR从27.38 dB提升到29.23 dB，平均SSIM从0.833提升到0.855; 在三维重建任务上相比现有方法Deep3DFace，平均PSNR从22.78 dB提升到27.16 dB，平均SSIM从0.848提升到0.918.

关键词：深度学习人脸图像去模糊三维重建联合优化

聚甲基丙烯酸甲酯微流控芯片的制备及可逆键合方法研究

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聚甲基丙烯酸甲酯微流控芯片的制备及可逆键合方法研究

作者：李煜圣北京化工大学

学位级别：硕士

在微流控芯片的加工中,键合通常是必不可少的芯片制备环节。随着近年来微流控技术在生物学、医学、化学等领域的应用愈加广泛,传统的不可逆键合方法已难以满足应用需求。在此背景下,可逆键合微流控芯片的制备已成为愈加重要的研究方向... 详细信息

在微流控芯片的加工中,键合通常是必不可少的芯片制备环节。随着近年来微流控技术在生物学、医学、化学等领域的应用愈加广泛,传统的不可逆键合方法已难以满足应用需求。在此背景下,可逆键合微流控芯片的制备已成为愈加重要的研究方向。微流控芯片的可逆键合技术可实现芯片基板与盖板的多次键合与重复使用,降低制造与使用成本,提高键合操作的容错率。更为重要的是在生物和医学领域,可逆键合技术可实现对微流道或反应室内反应完成后组织和细胞的回收,以开展后续的实验研究。聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）作为微流控芯片最常用的材料之一,目前针对PMMA基材的可逆键合微流控芯片研究较少,缺乏较为系统的可逆键合体系,现有可逆键合方法流程复杂,效率低,质量较差。因此,本文将对PMMA微流控芯片的制备及可逆键合方法进行研究。本文首先研究激光烧蚀PMMA微流道的加工参数,以此制备基板与盖板,然后分别通过低温可逆键合方法、高温可逆键合方法和光引发可逆键合方法制备多种类型的PMMA微流控芯片,探究各可逆键合方法所制备微流控芯片的可行性、键合效果和解粘效果。具体研究内容如下:（1）CO2激光烧蚀PMMA微流道加工技术研究。使用CO2激光烧蚀方法加工PMMA基材,首先分析CO2激光烧蚀PMMA基材的加工原理,然后分别探究CO2激光在单光束和连续面扫描两种模式中不同加工参数（加工功率、加工速度）所对应的微流道轮廓尺寸,深入分析加工参数对微流道深度、宽度和深宽比的影响,为PMMA微流控芯片的制备提供研究基础。（2）PMMA微流控芯片的低温可逆键合技术研究。借助聚甲基丙烯酸丁酯（PBMA）作为中间层实现PMMA微流控芯片的可逆键合:首先在PMMA板材上制备PBMA涂层,并对涂层进行检测,然后设计制备液滴微流控芯片、浓度梯度微流控芯片和生物相容性测试微流控芯片,验证低温可逆键合方法的可行性与可靠性。最后对可逆键合性能进行探究,通过拉伸键合强度测试从而确定最佳热压键合参数,测试压力破坏强度,并讨论实际实验过程中所呈现的解粘效果和涂层残留情况。（3）PMMA微流控芯片的高温可逆键合技术研究。借助聚氨酯高温解粘胶带作为中间层实现PMMA微流控芯片的可逆键合:首先对聚氨酯高温解粘胶带的表面润湿性进行测试,然后设计制备液滴微流控芯片和生物相容性测试微流控芯片对高温可逆键合方法进行应用验证。最后通过拉伸键合强度测试探究最佳压力键合参数,测试压力破坏强度和不同加热时间后的解粘效果。（4）PMMA微流控芯片的光引发可逆键合技术研究。借助紫外光解粘胶带作为中间层实现PMMA微流控芯片的可逆键合:首先对紫外光解粘胶带的表面润湿性和光学特性进行测试,然后设计制备液滴微流控芯片、混合微流控芯片和生物相容性测试微流控芯片,对光引发可逆键合方法进行实验应用。最后测试拉伸键合强度和压力破环强度,探究不同紫外曝光时间后的解粘情况及胶体残留。

关键词：微流控芯片可逆键合 PMMA CO2激光

价值共创视角下旅游节庆品牌的认同研究 ——以青岛国际啤酒节为例

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价值共创视角下旅游节庆品牌的认同研究 ——以青岛国际啤酒节为例

作者：唐维圣贵州师范大学

学位级别：硕士

基于改进RFECV和XGBoost算法的A公司玩具产品装配工时定额估算模型研究

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基于改进RFECV和XGBoost算法的A公司玩具产品装配工时定额估算模...

作者：舒圣东莞理工学院

学位级别：硕士

玩具产品装配工时定额估算是A公司订单报价和生产运作的重要基础。在智能制造的背景下,公司对工时制定的效率和准确率提出了新的需求。然而,公司目前依赖经验的估算方式存在方法不科学、准确性低和耗时长等诸多问题,对公司的发展造成了... 详细信息

玩具产品装配工时定额估算是A公司订单报价和生产运作的重要基础。在智能制造的背景下,公司对工时制定的效率和准确率提出了新的需求。然而,公司目前依赖经验的估算方式存在方法不科学、准确性低和耗时长等诸多问题,对公司的发展造成了不利的影响。针对该问题,论文以实际横向课题为依托,基于递归特征消除与交叉验证（RFECV）和极端梯度提升（XGBoost）算法,对公司玩具产品装配工时定额估算模型进行了系统的研究。首先论文深入研究了A公司玩具产品的装配特点和工时构成,并结合数据分析,全面探讨了人员特征、工艺特征、零件特征以及环境特征四个方面的影响因素。在此基础上,选取了12个关键特征作为影响因素的体系构成,这些特征的综合考量为工时定额的准确估算提供了重要依据。其次,在RFECV算法的基础上,引入了随机森林、自适应增强（Ada Boost）算法、决策树和梯度提升树四种机器学习模型,解释各个影响因素与工时之间的关联程度,以确立A公司玩具产品装配工时的各个影响因素的重要性,从而提高后续工时定额估算模型的效率、准确性和泛化能力。最后,基于XGBoost算法构建了工时定额估算模型,建立影响因素与工时定额之间的联系,并采用网格搜索法对模型中的6个关键参数进行了优化,包括迭代次数、最大深度和最小分裂损失值等,进一步提升模型预测的准确性和性能。对A公司过去10年的数据进行整理后,将其应用于论文构建的模型。结果表明普通零件数量、复杂零件数量、手打螺丝数量和电池箱类型对工时定额的影响程度最为显著;该模型也取得了较高的预测准确度。此外,该模型在决定系数（R）、平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）三个指标上的表现均优于单一XGBoost模型和多层感知机（MLP）模型,验证了论文提出的方法的优越性。这一深入的研究与实践为A公司提供了可靠的工时定额估算模型,并且为其订单报价和生产运作提供了重要支持。

关键词：玩具产品工时定额 RFECV算法 XGBoost算法