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工笔花鸟画系列创作《花间游衍》表现语言研究

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工笔花鸟画系列创作《花间游衍》表现语言研究

作者：景思晗内蒙古艺术学院

学位级别：硕士

工笔花鸟画在中国画历史上占据着重要的位置,是传统中国画主要的表现形式之一。《花间游衍》是工笔花鸟画系列作品,意在将该画种所追求的精湛绘画技艺,通过对各种花卉植物与鸟类禽类等元素的描绘,表达自然界的生机与美好的本质特征,尽... 详细信息

工笔花鸟画在中国画历史上占据着重要的位置,是传统中国画主要的表现形式之一。《花间游衍》是工笔花鸟画系列作品,意在将该画种所追求的精湛绘画技艺,通过对各种花卉植物与鸟类禽类等元素的描绘,表达自然界的生机与美好的本质特征,尽己所能加以表现。工笔花鸟画中的色彩语言表达是非常重要的,它表达的是艺术家内心抒发的情感以及对物象的感受。在中国传统的工笔花鸟画中,色彩通常追求一种淡雅静谧的感觉,层次对比与协调在画面中体现的淋漓尽致,使画面既有深邃感又不失人文意蕴。通过对与工笔花鸟画相关理论的学习和创作实践,拓宽创作的思路与内容。结合创作实践,研究不同的中国画材料,以多样的肌理处理方式创作的中国画作品,特别是工笔花鸟画作品,发掘其内涵。论文的主要内容包括以下三个方面:首先对当代工笔花鸟画发展现状和当代工笔花鸟画画家个案进行分析,学以致用;其次,将自己的所学、所思,融于《花间游衍》系列创作之中,从构图形式的安排、造型与线条的表达、色彩与肌理的意境表达进行阐述与展现;最后,围绕北方地域特色在绘画表现,谈工笔花鸟画《花间游衍》系列创作感受及其学习心得和体会。

关键词：工笔花鸟画色彩北方地域性特色创作

基于注意力机制的两类改进胶囊网络及在肺部疾病医学图像分类中的应用

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基于注意力机制的两类改进胶囊网络及在肺部疾病医学图像分类中的...

作者：景岩强北方民族大学

学位级别：硕士

肺部疾病的计算机辅助诊断有助于医生更好地掌握病人所患肺部疾病类型,减少漏诊和误诊,提供定量分析和疾病监测数据。传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在医学图像分类中存在一定的局限性,如计算量大、精度较低。为此... 详细信息

肺部疾病的计算机辅助诊断有助于医生更好地掌握病人所患肺部疾病类型,减少漏诊和误诊,提供定量分析和疾病监测数据。传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在医学图像分类中存在一定的局限性,如计算量大、精度较低。为此,本文根据胶囊网络(Capsule Network,Caps Net)在医学图像处理中的优势,提出了两类改进的胶囊网络,并将其应用在肺炎和肺癌等肺部疾病的医学图像分类中,具体工作包括:1.在胶囊网络的基础上,在卷积层引入双卷积核卷积、替换动态路由算法和数字胶囊层为注意力胶囊模块和通道空间模块,建立一种通道空间重建注意力胶囊网络(Channel Space Reconstruction Attention Capsule Network,CSRA-Caps Net),并将其应用于肺炎医学图像分类中。实验结果表明,通过由卡塔尔大学、孟加拉国达卡大学的研究人员及巴基斯坦、马来西亚合作者共同创建的,包含新冠肺炎(Covid-19)、正常与病毒性肺炎的胸部X-ray图像数据集,采用准确率、召回率、精确率和F1值评价指标,其中CSRA-Caps Net在所有这些指标上均达到96.7%以上,相较于未改进的Caps Net(识别准确率为92.80%),该网络可有效压缩通道维度上的冗余特征,更好地捕捉关键信息,提高分类的精度。2.在胶囊网络的基础上,通过在卷积层增加可变形卷积、使用全局注意力代替动态路由算法、增加局部注意力模块等,建立了局部-全局注意力胶囊网络(Local Global Attention Capsule Network,LGA-Caps Net),并将其应用于肺癌医学图像分类中。实验结果表明,通过来自美国詹姆斯-海利退伍军人医院,包含4374例肺腺癌、肺鳞状细胞癌和良性肺组织的医学图像数据集,采用准确率、召回率、精确率和F1值评价指标,显示出随着全局与局部注意力胶囊模块的引入,LGA-Caps Net模型在这四项指标上分别取得了从6.05%至7.19%不等的提升,相较于原始Caps Net模型,在肺癌医学图像分类任务上实现了显著的性能提升,该方法能够有效提高对肺部肿瘤医学图像特征的精细捕捉和局部建模能,提高肺部肿瘤医学图像分类精度。3.运用Pyinstaller技术开发了一款适用于多平台操作系统的肺部疾病医学图像分类系统。在充分考虑其实际操作需求的基础上,系统展示了进行肺部疾病医学图像的操作流程,并通过严格的测试验证了其稳定性和准确性。该系统能显著提升在肺部疾病诊断上的精确度,有力地提高了诊疗效率与质量,确保患者能够及时获得精准的治疗方案。

关键词：胶囊网络注意力机制医学图像分类肺炎肺癌

基于非接触光声成像的碳纤维增强复合材料冲击损伤检测方法

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仪器仪表学报 2024年第4期45卷 37-45页

作者：丁凯旋陈冀景皮一涵李娇田震天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 天津大学佐治亚理工深圳学院深圳518067

为了探究碳纤维增强复合材料(CFRP)的损伤机制并对其制造过程进行质量监控,对CFRP的冲击损伤区域进行了高分辨无损检测。构建了全光式非接触光声显微(AONC-PAM)成像系统,利用自主开发的光学吸收结合背向散射的双对比度成像模式,对CFRP... 详细信息

为了探究碳纤维增强复合材料(CFRP)的损伤机制并对其制造过程进行质量监控,对CFRP的冲击损伤区域进行了高分辨无损检测。构建了全光式非接触光声显微(AONC-PAM)成像系统,利用自主开发的光学吸收结合背向散射的双对比度成像模式,对CFRP在不同冲击能量下的损伤区域进行高分辨率无损检测。实验结果显示,AONC-PAM系统的空间分辨率为2.9±0.5μm;双对比度成像策略能以2 s/帧的速率同时获得基于光学吸收和表面散射特性的图像及两者叠加的双对比度图像;AONC-PAM系统显示了比通用明场显微镜系统更多的成像细节,包括碳纤维分布和其他微观缺陷如纤维断裂、错位、缺束和褶皱,可检测的微观缺陷尺寸达10~20μm,并实现了损伤区域的精准量化。

关键词：无损检测非接触光声显微镜双对比度成像碳纤维增强复合材料冲击损伤

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基于AC-BSO-IGeiger的堆石坝面板裂缝声发射源定位

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人民长江 2024年

作者：景茂贵刘星何启中国三峡建工(集团)有限公司河海大学水利水电学院珠江水利科学研究院

由于堆石坝的面板裂缝对其结构安全的影响较大，需要加强对混凝土面板裂缝的识别和定位。为进一步提高面板裂缝的定位精度，本文提出了一种基于AC-BSO-IGeiger与声发射源相结合的方法对面板裂缝进行定位。该定位方法构建了一种混凝土面... 详细信息

由于堆石坝的面板裂缝对其结构安全的影响较大，需要加强对混凝土面板裂缝的识别和定位。为进一步提高面板裂缝的定位精度，本文提出了一种基于AC-BSO-IGeiger与声发射源相结合的方法对面板裂缝进行定位。该定位方法构建了一种混凝土面板裂缝声发射传感器监测网络布设结构，并基于定位可靠度对已知恒定波速时差法（Geiger法）进行改进为基于区域修正波速的时差定位法（IGeiger法）。同时利用自适应学习策略（Adaptive learning strategies）和混沌映射（Chaotic map）改进了天牛群优化算法（Beetle Swarm Optimization Algorithm， BSO）提出了一种自适应学习天牛群算法（AC-BSO），并采用该算法计算裂缝定位目标函数的最优解。由试验结果可知，最小二乘法（Least Square， LS）和天牛须搜索算法（Beetle antennae search Algorithm， BAS）定位精度不稳定，定位效果明显劣于AC-BSO法和BSO法，AC-BSO法定位精度高于BSO法，说明AC-BSO法能有效提高声源定位精度。因此，基于AC-BSO-IGeiger组合法的定位精度高且性能优越，该面板裂缝定位方法能够为面板裂缝识别提供新的解决思路。

关键词：混凝土面板声发射裂缝识别天牛群优化算法时差定位法

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４维和５维光声成像技术的研究进展

激光技术 2024年

作者：艾景赛孙正李璐华北电力大学电子与通信工程系华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室

光声成像的出现拓展了生物医学成像技术在细胞、组织和活体中的应用，从而监测复杂内环境中的多种生理过程。通过加入时间维度或进行多光谱成像，可以获得更丰富的组织信息，实现对目标形态结构和功能成分的定性和定量分析。对４维（３... 详细信息

光声成像的出现拓展了生物医学成像技术在细胞、组织和活体中的应用，从而监测复杂内环境中的多种生理过程。通过加入时间维度或进行多光谱成像，可以获得更丰富的组织信息，实现对目标形态结构和功能成分的定性和定量分析。对４维（３维和时间或３维和光谱）、５维（３维和时间、光谱）光声成像技术及光声光谱解混技术的研究进展进行综述，预测临床应用前景并总结目前存在的问题，展望未来可能的发展方向。

关键词：生物光学光声成像高维成像光声光谱成像光谱解混

微生态制剂联合复方甘草酸苷治疗肝炎肝硬化的效果及对肠道菌群和血清炎性因子水平的影响

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中国微生态学杂志 2024年第7期36卷 803-807+812页

作者：殷景远单红艳黄河水利委员会黄河中心医院消化内科黄河水利委员会黄河中心医院药剂科

目的探讨微生态制剂联合复方甘草酸苷治疗肝炎肝硬化的效果及对肠道菌群和血清炎性因子水平的影响，为该类患者的治疗提供参考。方法选择2020年6月至2022年12月我院收治的108例乙型肝炎（HB）肝硬化患者，按随机数表法分成对照组（54... 详细信息

目的探讨微生态制剂联合复方甘草酸苷治疗肝炎肝硬化的效果及对肠道菌群和血清炎性因子水平的影响，为该类患者的治疗提供参考。方法选择2020年6月至2022年12月我院收治的108例乙型肝炎（HB）肝硬化患者，按随机数表法分成对照组（54例）和试验组（54例）。所有患者均使用恩替卡韦进行治疗，在此基础上对照组加用复方甘草酸苷，试验组在对照组基础上联合双歧杆菌四联活菌片（BTVT）治疗。判定两组疗效，并比较治疗前、治疗6个月后患者肠道菌群、血清炎性因子[白细胞介素（IL）-6、肿瘤坏死因子（TNF）-α]水平及肝功能指标[谷丙转氨酶（ALT）、谷草转氨酶（AST）、总胆红素（TBIL）]。结果试验组患者总有效率高于对照组（94.44%vs 79.63%,P<0.05）。治疗6个月后，试验组患者肠道双歧杆菌、乳杆菌数量高于治疗前及同期对照组，大肠埃希菌数量低于治疗前及同期对照组（均P<0.05）。治疗6个月后，试验组患者血清IL-6、TNF-α以及ALT、AST、TBIL水平均低于治疗前及同期对照组（均P<0.05）。结论对HB肝硬化患者实施BTVB联合复方甘草酸苷治疗的效果较佳，可有效调节患者节肠道菌群，减轻炎性反应，显著改善肝功能。

关键词：双歧杆菌四联活菌片复方甘草酸苷乙型肝炎肝硬化肠道菌群

改进SSA优化的BP神经网络交通量预测模型

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哈尔滨工业大学学报 2024年第7期56卷 94-101页

作者：陈亮郝祎纯李巧茹丁景轩河北工业大学土木与交通学院天津300401

为更加准确地进行交通量预测,针对传统的BP神经网络随机赋值、收敛速度慢等问题,提出了改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。该模型结合SSA位置更新原理和鸡群优化算法中公鸡位置更新方法对麻雀... 详细信息

为更加准确地进行交通量预测,针对传统的BP神经网络随机赋值、收敛速度慢等问题,提出了改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。该模型结合SSA位置更新原理和鸡群优化算法中公鸡位置更新方法对麻雀搜索算法进行改进,在避免算法陷入局部最优和位置更新无效的同时有效地提高了算法的收敛速度。利用改进麻雀搜索算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优赋值,得到了改进SSA-BP神经网络预测模型。利用交通量数据,对LSTM神经网络、BP神经网络、SSA-BP神经网络和改进SSA-BP神经网络4种预测模型进行训练和测试,以MAE、MAPE、MSE、RMSE和EC 5个指标对预测结果进行对比分析。结果表明:BP神经网络优于LSTM神经网络,且麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了0.28 veh/(3 min)、MAPE降低了1%、MSE降低了2.72 veh/(3 min)、RMSE降低了0.04;改进麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了1.31 veh/(3 min)、MAPE降低了4%、MSE降低了9.2 veh/(3 min)、RMSE降低了0.18,且拟合度更接近于1。改进SSA-BP预测模型的性能优于SSA-BP神经网络预测模型,且有效提高了BP神经网络的预测精度,拟合度达到0.98,该模型适用于交通量预测,能够为智能交通系统提供可靠的预测值。

关键词：交通量预测 BP神经网络改进麻雀搜索算法权值阈值

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松花江淡水单晶冰的韧脆转换和破坏机理研究

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王春阳王庆景重阳韩端锋哈尔滨工程大学船舶工程学院

为了准确探究单晶冰的力学特性，制备了松花江单晶冰试样，通过三维数字图像相关法(3D-DIC)测量了在单轴压缩过程中的全场变形。在亚毫米尺度基于基面滑移现象，探究了单晶冰的韧脆转换机理和破坏模式。松花江单晶冰的韧脆转换区间为3.0... 详细信息

为了准确探究单晶冰的力学特性，制备了松花江单晶冰试样，通过三维数字图像相关法(3D-DIC)测量了在单轴压缩过程中的全场变形。在亚毫米尺度基于基面滑移现象，探究了单晶冰的韧脆转换机理和破坏模式。松花江单晶冰的韧脆转换区间为3.0×10-4～ 2.0×10-3s-1，破坏模式和抗压强度体现出韧脆转换特性。在韧脆转换区间内发成劈裂破坏，抗压强度达到最大。当应变率低于该区间时，基面滑移释放了大部分不均匀应力并发展成断裂面，发生韧性破坏。当应变率高于该区间时，基面滑移对裂纹扩展方向的影响较小，发生碎裂破坏。在所研究的应变率范围内，等效弹性模量与应变率正相关。冰试样在达到峰值应力后出现应变软化现象，应力下降率梯度和峰值随着应变率的增加而增加。

关键词：冰力学单轴压缩试验单晶冰破坏模式抗压强度数字图像相关法

基于FAERS数据库的贝林妥欧单抗药品不良事件信号挖掘与分析

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现代药物与临床 2024年第4期39卷 1035-1040页

作者：景小蕊成娟兰州大学第一临床医学院甘肃兰州730000 兰州大学第一医院血液科甘肃兰州730000

目的基于美国食品药品管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)挖掘贝林妥欧单抗的药品不良事件信号,为临床用药提供依据。方法收集FAERS中贝林妥欧单抗2014年9月—2023年12月的数据,采用报告比值比(ROR)法和贝叶斯可信区间递进神经网络(B... 详细信息

目的基于美国食品药品管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)挖掘贝林妥欧单抗的药品不良事件信号,为临床用药提供依据。方法收集FAERS中贝林妥欧单抗2014年9月—2023年12月的数据,采用报告比值比(ROR)法和贝叶斯可信区间递进神经网络(BCPNN)法进行信号挖掘,分析其不良事件发生情况。结果共得到不良事件信号250个,累及19个系统器官分类(SOC),合计报告5013例。累及的SOC主要包括全身性疾病及给药部位各种反应、免疫系统疾病、各类神经系统疾病、血液及淋巴系统疾病及各类检查等;报告数较多的不良事件信号包括发热、细胞因子释放综合征、神经毒性、治疗无反应者、发热性中性粒细胞减少和中性粒细胞减少等。挖掘到18个说明书未记录的新发现可疑不良反应。结论贝林妥欧单抗在真实世界中发生的常见不良反应与说明书有一致性,但存在部分新发现可疑的不良反应,临床用药应重点关注此类不良反应。

关键词：贝林妥欧单抗药物不良事件信号挖掘发热细胞因子释放综合征神经毒性

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