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基于视觉技术和区块链的自动化施工现场危险识别及其奖惩机制

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基于视觉技术和区块链的自动化施工现场危险识别及其奖惩机制

作者：王科为西安理工大学

学位级别：硕士

工人不安全行为是建筑业生产安全事故的主要诱因之一,可能导致重大人员伤亡和财产损失等危害,因此工人不安全行为的监管受到了工程建设各相关单位的高度重视。虽然通过设置旁站监测的方式已经减小了这类事故发生的概率,但这种传统方式... 详细信息

工人不安全行为是建筑业生产安全事故的主要诱因之一,可能导致重大人员伤亡和财产损失等危害,因此工人不安全行为的监管受到了工程建设各相关单位的高度重视。虽然通过设置旁站监测的方式已经减小了这类事故发生的概率,但这种传统方式具有人力物力成本耗费高、实时监控难度大、监控范围小和奖惩机制难执行等缺点,依然难以有效杜绝工人的不安全行为。因此,本文利用计算机视觉技术解析施工场景中人与机械设备的交互特征,生成包含高级语义特征的施工场景图,基于微分博弈论模型构建可动态调整和优化安全管理策略的奖惩机制,利用智能合约和代币化激励(如FT和NFT)实现奖惩决策的自动化,最终提出了施工现场危险识别和奖惩的自动化方法,确保了操作的透明性和不可篡改性,大大减少了人为干预和管理成本。本文的主要工作及结论如下:(1)基于计算机视觉技术提出了自动化危险行为识别方法。利用计算机视觉技术构建了具有交互级场景描述(包括实体、属性及其交互)的施工场景图,结合C-ERNIE网络将场景图与建筑法规等领域知识相结合来推断危险,利用6个不同的工作场景验证了所提方法的有效性,危险性识别准确率达到95.73%,为可视化信息与领域知识相结合,实现自动化安全监控提供了一种有效的方法。(2)基于微分博弈论模型建立了安全激励机制。探讨了在施工安全水平动态变化的情况下建筑企业和工人之间的博弈行为,并建立了无激励机制、安全奖惩机制和收益分享机制下的微分博弈模型;比较了不同机制下建筑企业和工人的安全工作量及收入情况;设计了既能提升施工安全水平又能实现企业与工人互利共赢的安全激励机制。根据差分博弈论模型得到的安全激励机制的结论,可以在后续区块链智能合约关于奖惩机制的编写部分提供理论支撑。(3)基于区块链技术开发了自动化奖惩决策机制。将施工现场的视觉数据通过计算机视觉模块输出安全状况;在智能合约网络中,使用去中心化的预言机网络(DON)进行评估,确定和分配基于代币的奖励或惩罚,同时用户可以通过交互式前端门户兑换他们的FT奖励或NFT;通过综合算例分析成功实施了该方法,验证了其可行性;构建的去中心化应用程序(Dapp)提供了一种透明、可追溯和自动化的奖惩机制,增强了利益相关方之间的信任,并有效应对了施工安全管理中的挑战,例如安全检查记录和确保工人遵守规范操作的需求。此外,这一系统的应用减少了传统建筑安全激励机制中对人工干预和文书工作的依赖,这种依赖在长期看来可能为机会主义行为和不良绩效提供了条件。

关键词：工人不安全行为计算机视觉多模态危险识别区块链技术安全奖惩机制

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基于电磁超表面多维复用技术研究

基于电磁超表面多维复用技术研究

作者：陈嘉为北京邮电大学

学位级别：硕士

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宽带高效率射频功率放大器效率一致性研究

宽带高效率射频功率放大器效率一致性研究

作者：谭彦为电子科技大学

学位级别：硕士

胰腺假性囊肿外科治疗方式的选择及优效性分析

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胰腺假性囊肿外科治疗方式的选择及优效性分析

作者：姜为吉林大学

学位级别：硕士

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高密度小目标检测方法研究及其应用

高密度小目标检测方法研究及其应用

作者：钟博为吉林大学

学位级别：硕士

“小目标检测”,亦被称为“微弱目标检测”,指的是以本身信号极为微弱,或占据图像中像素数量极少的物体作为目标的目标检测工作。这类目标普遍存在于医学图像、雷达图像、卫星图像和红外图像中。此外,当小目标在图像中呈高密度分布,并... 详细信息

“小目标检测”,亦被称为“微弱目标检测”,指的是以本身信号极为微弱,或占据图像中像素数量极少的物体作为目标的目标检测工作。这类目标普遍存在于医学图像、雷达图像、卫星图像和红外图像中。此外,当小目标在图像中呈高密度分布,并处在信号噪声比不高的复杂环境中时,不仅会对检测系统的响应速度提出更高要求,还可能产生大量误报的假阳性点。因此,对高密度小目标的稳定检测就成为了一种具有广泛意义和挑战性的工作。在诸多场景中,眼底图像中光感受器的检测是典型的高密度小目标检测问题。目前相关研究大多基于自适应光学设备采集得到的图片,其具有优质清晰的成像效果,基本没有杂波与噪声干扰。但是由于自适应光学设备本身的昂贵和图像采集过程的繁琐,在临床上尚难以推广。而更为经济实用的共焦激光眼底镜设备却因为成像效果欠佳,目前尚且缺少相关的高密度小目标检测方法。这也是目前阻碍自动化的光感受器检测方法在临床大量推广,惠及患者和医护人员的瓶颈问题。针对上述问题,本文提出一种面向高密度小目标的检测算法,即进化式链增长自适应滤波算法(Evolutionary Chain-Growth Adaptive Filtering Algorithm,ECGAF)。该方法基于链式滤波算法,针对高密度小目标检测问题添加了候选区域预筛选操作,提高了在面对大量小目标时的处理速度。同时引入进化计算模块,增强了面对不同高密度小目标检测场景的适应能力,避免了频繁的手动调整。同时由于目前没有广泛认可的高密度小目标数据集,本团队通过与临床医生合作,建立了针对眼底图像中光感受器检测的高密度小目标数据集,并以此衡量了方法的效果。实验表明,本文所提出的方法可以较好地解决小目标检测的问题,且在精确率和运行速度等指标上优于其他基线算法。具体来说,本文的贡献包括:1)根据实际场景的需要定义了“高密度小目标检测”问题,并提出了一种创新的解决方案——进化式链增长自适应滤波算法(ECGAF):通过对链式滤波算法的深入分析,本文一方面使用自适应预处理模块提升了算法的适应性,另一方面采取候选区域预筛选策略提高了其处理效率。通过集成进化计算模块,本算法得以对滤波过程中的诸多参数进行自适应调整,这不仅提高了对高密度小目标的识别准确性,也增强了算法对不同检测场景的适应能力。2)眼底图像中光感受器检测软件开发:为更好的辅助实际临床环境中的眼科医护人员,本团队开发并部署了基于本文算法的眼底图像处理和光感受器检测软件。这一步骤将研究成果落到了实处,不仅为患者提供了更及时的疾病筛查服务,也为处理高密度小目标检测问题提供了一种有效便捷的工具。3)建立并公开眼底图像中光感受器检测的高密度小目标数据集:在高密度小目标检测领域,缺乏公共数据集是一个重大障碍。通过调查,决定建立针对健康人眼底图像中光感受器检测的高密度小目标数据集。公开这一数据集不仅为本研究提供了有效的验证,也为眼科医学建立广泛认可的临床诊断指标提供了参考。总而言之,本文研究工作从高密度小目标检测问题出发,通过对现有流行方法的改进,提升了其性能与泛用性,并在眼底视网膜光感受器检测这一较为典型的高密度小目标检测问题中验证了算法的有效性。同时建立了公开的数据集,帮助类似的计算机领域高密度小目标检测工作,以及医学领域的眼底视网膜图像分析和光感受器检测工作的进一步开展。

关键词：高密度小目标检测进化计算视网膜眼底图像光感受器检测链式滤波

碳交易视角下我国汽车企业绿色技术创新演化博弈分析

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碳交易视角下我国汽车企业绿色技术创新演化博弈分析

作者：张淦为哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

新能源汽车的发展对于我国解决能源危机、实现“双碳”目标、建设工业化汽车强国有着重要的作用。目前我国新能源汽车已经初具规模。2024年,政府报告指出,中国新能源汽车的产销量在全球的比重已经超过60%,这说明新能源汽车时代已经到来... 详细信息

新能源汽车的发展对于我国解决能源危机、实现“双碳”目标、建设工业化汽车强国有着重要的作用。目前我国新能源汽车已经初具规模。2024年,政府报告指出,中国新能源汽车的产销量在全球的比重已经超过60%,这说明新能源汽车时代已经到来。当前,汽车制造业消耗了大量的资源,阻碍了生态环境的可持续发展,提高汽车制造企业绿色技术创新显得尤为重要。碳交易体系下双积分政策的颁布,给我国新能源汽车产业带来了巨大影响。该政策通过市场调节的方式引导各汽车企业改变自身策略,积极进行绿色技术创新,生产新能源汽车。政府作为补贴与惩罚政策的执行者,及汽车行业积分交易政策的制定者,与汽车行业之间存在博弈关系。作为积分交易政策的执行者,目前市场上的汽车制造企业,分为选择绿色技术创新生产新能源汽车的企业和选择传统生产燃油车的企业。在考虑双积分政策实施以及“双碳”背景下,本文遵循理论分析到实证检验的研究思路,在国内外相关研究的基础上,明晰绿色技术创新的概念内涵,建立了“政府-新能源车企”,“新能源车企-传统车企”,“传统车企-政府”三组演化博弈模型,探究各利益主体的策略对于汽车企业选择绿色技术创新的影响。在利益冲突的基础上,结合双积分政策,确定各博弈主体在不同策略下的收益函数,建立复制动态方程求解均衡点,对均衡点进行稳定性分析,确定博弈模型的演化均衡解,最后进行仿真优化,研究不同参数的变动对于博弈主体策略选择的影响。深入挖掘博弈主体策略影响因素,为我国汽车企业绿色技术创新提供对策建议,进而为我国双碳目标的实现提出对策建议。研究结果表明,碳交易体系下双积分政策的引入,在合适的政策下,能够促进我国汽车企业的绿色技术创新,其中,积分交易价格是影响该政策的关键变量之一,同时也直接影响各博弈主体的最终决策,如今积分交易市场上供大于求,积分交易屡创新低,阻碍了我国汽车行业的绿色技术创新,限制积分交易数量、适当提高交易价格能够起到积极作用;政府的监管力度也影响着最终的博弈结果,政府的积极监管能够营造积极健康的积分交易市场,有助于新能源车企的高效创新以及传统车企的绿色转型;积分核算体系中的核算标准也影响着汽车企业绿色技术创新的积极性,适当放宽新能源汽车里程数核算上限以及提高新能源积分比例要求能够促进我国汽车企业的绿色技术创新等。

关键词：绿色技术创新演化博弈双积分政策

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生成式算法的伦理风险及其法律规制研究

生成式算法的伦理风险及其法律规制研究

作者：王梦为扬州大学

学位级别：硕士

消退素D1与老年冠心病患者衰弱状态的相关性研究

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消退素D1与老年冠心病患者衰弱状态的相关性研究

作者：滑为吉林大学

学位级别：硕士

研究背景:冠状动脉粥样硬化性心脏病简称冠心病,在我国60岁以上人群中的患病率逐年提升。随着人口老龄化进展,冠心病为我国公共卫生资源以及患者家庭愈发带来更大挑战。老年冠心病患者常合并衰弱发生,导致器官和系统多维度累积性的功能... 详细信息

研究背景:冠状动脉粥样硬化性心脏病简称冠心病,在我国60岁以上人群中的患病率逐年提升。随着人口老龄化进展,冠心病为我国公共卫生资源以及患者家庭愈发带来更大挑战。老年冠心病患者常合并衰弱发生,导致器官和系统多维度累积性的功能下降。以慢性炎症为主的老年冠心病合并衰弱发生的危险因素,可能是冠心病联系衰弱的重要中间环节。消退素D1(resolvin D1,RVD1)作为调节炎症消退过程的重要一员,能够以更为缓和且有效的方式减低炎症水平。RVD1已经对冠心病发生发展表现出强大的改善能力,同时也是缓解衰弱的潜在因子,很可能为减少老年冠心病患者衰弱发生的提供重要帮助。研究目的:探索老年冠心病患者中RVD1水平与衰弱的关系,将为老年冠心病合并衰弱人群提供潜在生物标志物,为冠心病患者衰弱发生的潜在机制提供研究基础,并为临床早期诊断和防治提供新思路。研究方法:选取2023年6月至2023年11月期间,就诊于吉林大学第二医院心血管内科的60岁及以上的冠心病住院患者163人。收集一般资料及临床数据资料,采集入院第二天空腹静脉血通过酶联免疫吸附法测定血清RVD1水平。以埃德蒙顿衰弱量表评估衰弱程度,并分为五个衰弱程度组。以p为有统计学意义。研究结果:1.老年冠心病患者的衰弱情况以及各衰弱组间RVD1水平本研究有163例患者符合入选标准,衰弱的发生率是45.4%。RVD1在不同衰弱程度组间有统计学差异,在衰弱程度更重的患者中表现出水平更低的趋势。2.老年冠心病患者一般临床指标对比衰弱组和非衰弱组在年龄和性别方面具有统计学差异,衰弱组年龄更高、女性更多;在BMI、吸烟、饮酒、WBC、CRP、尿素氮、尿酸、肌酐、e GFR、总胆红素、直接胆红素、间接胆红素、ALT、AST、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白、低密度脂蛋白、D二聚体、空腹血糖、射血分数、FT3、FT4和TSH方面的没有统计学差异(p>0.05)。3.老年冠心病患者衰弱与临床指标的相关性RVD1与衰弱评分呈负相关,年龄与衰弱评分呈正相关。单因素及多因素逻辑回归分析证实RVD1减低(OR=0.993,95%CI=0.989-0.996,p为老年冠心病患者衰弱的独立危险因素。对年龄和性别做进一步亚组分析,发现RVD1与衰弱均呈稳定负相关关系(p为0.742,截断值为223.9,对应敏感性为87.8%,特异性为55.1%。在轻中度衰弱(7≤EFS≤10)与重度衰弱之间,RVD1对重度衰弱的AUC曲线下面积为0.8,此时截断值为67.151,对应灵敏度为85.5%,特异度为83.3%。在非重度衰弱(0≤EFS≤10)和重度衰弱之间,RVD1对重度衰弱的AUC曲线下面积为0.849,此时截断值为66.793,对应灵敏度为86.8%,特异度为83.3%。三次诊断实验中,RVD1的AUC曲线下面积(0.742、0.8、0.849)均优于年龄(0.588、0.661、0.693)和性别(女)(0.615、0.41、0.514);RVD1、年龄和性别联合诊断的AUC曲线下面积(0.814、0.816、0.88)均优于单因素诊断以及年龄与性别的联合诊断(0.67、0.651、0.694)。研究结论:***1在衰弱与非衰弱组有显著差异,在衰弱组水平更低。***1与衰弱呈负相关关系,是老年冠心病患者衰弱发生的独立危险因素。***1对老年冠心病患者衰弱发生有一定的诊断作用,对重度衰弱有更好的诊断效果。

关键词：老年冠心病衰弱消退素D1

面向飞行自组网的分簇路由与信道接入协议研究

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面向飞行自组网的分簇路由与信道接入协议研究

作者：杨思为战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)因其出色的战场适应性和生存能力,在军事应用中的作用日益凸显。鉴于单一无人机在续航时间、载重等方面的限制,多无人机协同作业成为未来无人机技术发展的关键趋势之一。在此背景下,飞行自组网(Fl... 详细信息

无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAVs)因其出色的战场适应性和生存能力,在军事应用中的作用日益凸显。鉴于单一无人机在续航时间、载重等方面的限制,多无人机协同作业成为未来无人机技术发展的关键趋势之一。在此背景下,飞行自组网(Flying Ad Hoc Network,FANET)技术成为确保无人机群体间有效通信的关键。本文聚焦于大规模无人机蜂群网络协议,针对网络中节点自组织、高速移动和大数据传输的挑战,深入探讨FANET的网络架构和协议,并设计出合适的分簇算法、路由协议以及媒体接入控制(Media Access Control,MAC)协议。从而满足动态环境下的网络维护以及多节点快速入网、退网的要求,并实现节点之间数据的快速传输。本文主要工作及创新点如下:一是针对现有分簇算法在管理动态网络拓扑结构时效率较低的问题,提出一种基于多头绒泡菌模型的多跳分簇算法。该算法借鉴多头绒泡菌对环境变化的敏感性和适应性,通过综合考虑节点间相对运动状态、剩余能量和链路质量等因素,估算虚拟通信负载,从而优化簇首节点的选择和簇结构的建立。此外,引入毁伤检测和分簇合并机制,有效增强了网络集群在动态变化时的稳定性,确保无人机网络的连通性和鲁棒性。仿真结果表明,相较于基于能量和移动性感知的稳定安全分簇(Energy and Mobility-aware Stable and Safe Clustering,EMASS)算法和优化稳定分簇算法(Optimized Stable Clustering Algorithm,OSCA),本文提出的分簇算法在平均端到端时延方面降低了31.6%和25.27%,包投递率提高了27.7%和19.12%,平均簇间切换次数减少了14.71%和14.38%。二是在分簇网络结构基础上,针对现有簇间路由导致簇首过载和适应动态网络拓扑方面不足的问题,提出一种基于混合蚁群算法的簇间路由协议。该协议利用混合蚁群算法在正向寻找目的节点的过程中更新节点信息素强度,优化反向建立路由时中继节点的选择,提高路由的稳定性。在路由维护阶段,通过预测性修复和路径收缩机制,对所建立的路由进行动态维护,有效减轻了路由频繁断裂和冗余中继节点的问题,进一步增进了链路稳定性,确保了数据传输高效性和可靠性。仿真结果表明,相比于按需距离矢量路由(Ad hoc OnDemand Distance Vector Routing,AODV)、模糊逻辑辅助AODV(Fuzzy-Logic-Assisted AODV,FL-AODV)和增强型蚁群AODV(Enhanced-Ant-AODV)协议,本文提出的簇间路由协议在保持能量消耗持平情况下,平均端到端时延下降了21.83%、15.22%和10.55%,包投递率提升了6.31%、5.91%和19.7%。三是在分簇路由基础上,针对大数据传输场景下现有信道接入协议导致时隙资源浪费和牺牲低优先级数据包传输的问题,提出一种基于业务优先级的动态时分多址协议。该协议根据缓存中的数据包动态调整节点的优先级,从而预估可预约时隙并进行时隙预约,以避免过度预约或空闲时隙资源的浪费,最大化网络资源利用效率。此外,通过优先传输剩余等待时间步长较小数据包的方式,既保证了高优先级数据包的传输需求,又有效避免了低优先级数据包出现“饥饿”现象。仿真结果表明,相比于IEEE 802.11 DCF、时分多址(Time division multiple access,TDMA)和P-TDMA协议,本文提出的协议在包投递率方面提升了80%、58%和27%,吞吐量提升了85%、58%和29%。

关键词：飞行自组网分簇算法簇间路由协议动态TDMA协议