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法益修复与功能违法论

中国社会科学 2024年第3期 67-86,204页

作者：杜宇复旦大学法学院上海200438

法益修复在刑法体系上应如何定位?其背后隐含着难得的理论创生契机,即将法益修复置入违法评价之中,由此推动违法论的功能化转向。在功能违法论的构造中,违法性由应罚的违法性与需罚的违法性两个层面组成。前者立足于违法宣告的正当性,... 详细信息

法益修复在刑法体系上应如何定位?其背后隐含着难得的理论创生契机,即将法益修复置入违法评价之中,由此推动违法论的功能化转向。在功能违法论的构造中,违法性由应罚的违法性与需罚的违法性两个层面组成。前者立足于违法宣告的正当性,后者则着眼于违法宣告的现实必要性。两者在审查内容、检验顺序、评价方向等方面具有明显差异,存在着一种既相互补充亦相互限制的协动关系。功能违法论的提出,不但使功能化思考得以体系性贯穿,而且使不同维度的功能化评价得以清晰分离,并与犯罪论阶层妥当配合。

关键词：法益修复功能违法论功能责任论应罚的违法性需罚的违法性

基于深度学习图像特征的动态环境视觉SLAM方法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 156-163页

作者：刘冬于涛丛明杜宇大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028

针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征,存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定,容易产生丢失跟踪的问题,提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法.对... 详细信息

针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征,存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定,容易产生丢失跟踪的问题,提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法.对带有注意力机制的神经网络模型通过多任务蒸馏训练的方式进行训练,实现面向光线条件剧烈改变的场景特征提取与匹配,并且基于全局特征与局部特征,提出基于分级特征的重定位方法,提高系统整体的精度与稳定性,同时具有实时性.在同一场景不同光照角度的图像对上与Superpoint特征进行特征提取匹配对比测试,并且在TUM数据集上与ORB SLAM2及GCN SLAM进行定位精度对比测试,结果表明:所提出的方法能够在光照条件剧烈改变情况下提取足够稳定的特征,并且在fr3/sitting_static与fr3/walking_static上表现优于其他两种方法,轨迹均方根误差为6.131 mm和124.493 mm.最后在真实室内环境下进行了稀疏建图,并且验证了改进的重定位方法的有效性.

关键词：视觉同时定位与地图构建(SLAM) 深度学习注意力多任务蒸馏特征提取

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LDA算法在微博热搜可视化中的应用

福建电脑 2023年第12期39卷 15-19页

作者：杜宇灏林晓霞李环宇徐燕妮山东科技大学智能装备学院山东泰安271000

为了便于政府部门及时了解网民对社会热点问题的关注情况,更好把握舆论风向,本文提出了以LDA算法为核心,基于flask框架的微博热搜可视化系统。系统的设计与实现主要分为三个模块:数据爬取、数据处理与分析、数据可视化呈现。数据处理与... 详细信息

为了便于政府部门及时了解网民对社会热点问题的关注情况,更好把握舆论风向,本文提出了以LDA算法为核心,基于flask框架的微博热搜可视化系统。系统的设计与实现主要分为三个模块:数据爬取、数据处理与分析、数据可视化呈现。数据处理与分析模块采用LDA算法和SnowNLP情感分析技术。数据可视化呈现模块应用Flask框架搭建Web端可视化界面,从而将分析结果转化为图表的形式。实际应用的结果表明,该系统能够满足用户对热门话题的了解需求,并有望对相关1领域的研究和决策提供参考。

关键词： LDA算法网络舆情可视化

基于MCA-YOLO的轻量级红外实时目标检测算法

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 35-40,46页

作者：刘冬李庭鑫杜宇丛明大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028

针对地面复杂场景下,红外目标检测准确率低、网络模型过大难以应用于移动或嵌入式平台等问题,提出了一种轻量级红外实时目标检测模型MCA-YOLO.基于YOLOv4模型,主干网络采用Mobilenet-v2网络,其余部分网络采用深度可分离卷积替代部分标... 详细信息

针对地面复杂场景下,红外目标检测准确率低、网络模型过大难以应用于移动或嵌入式平台等问题,提出了一种轻量级红外实时目标检测模型MCA-YOLO.基于YOLOv4模型,主干网络采用Mobilenet-v2网络,其余部分网络采用深度可分离卷积替代部分标准卷积,减少模型参数和计算量;在模型颈部网络中嵌入坐标注意力(CA)模块,增强模型特征提取能力;通过k-means聚类算法重新设计模型Anchor,提高模型检测精度;采用迁移学习策略进行模型预训练,加快模型收敛速度.实验结果表明:提出的检测模型相较于YOLOv4,模型参数量减少81%,检测速度提升47%,检测精度提升6.34%.同时保证准确率和实时性,可以满足军事及安防领域对红外目标进行实时检测的需要.

关键词：红外图像目标检测注意力机制轻量级迁移学习

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90后的女儿和60后的父亲

北京文学（精彩阅读） 2024年第1期 162-169页

作者：杜宇日本东京某大学

90后的女儿和60后的父亲将会是怎样的关系和父女形象?代际突显的标题背后涌动的是年轻一代女儿扎心的记忆,是对漆倒无能的父亲刻骨铭心的恨与爱。

关键词： 90后女儿无能刻骨铭心年轻一代父亲

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面向精细抓取的刚软耦合仿人手作用力优化

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 144-149页

作者：李泳耀江磊杜宇丛明中国北方车辆研究所无人中心北京100072 群体协同与自主实验室北京100072 大连交通大学机械工程学院辽宁大连116028 大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024

针对精细抓取模式下刚软耦合仿人手柔顺接触的特点,为使其具备类人手的抓取作用力施加能力,首先建立仿人手的抓取力平衡方程和约束优化函数,进而提出基于外罚函数的手指最小作用力优化方法.仿人手可通过施加合适的力实现对不同物体的稳... 详细信息

针对精细抓取模式下刚软耦合仿人手柔顺接触的特点,为使其具备类人手的抓取作用力施加能力,首先建立仿人手的抓取力平衡方程和约束优化函数,进而提出基于外罚函数的手指最小作用力优化方法.仿人手可通过施加合适的力实现对不同物体的稳定抓取,有效避免手指在抓取过程中使物体产生大变形或抓取失败.实验结果表明:每个手指作用力的测量平均值与理论计算值的绝对误差基本处于0~0.14 N范围,相对误差为0~18.57%范围,所提方法满足了刚软耦合仿人手在精细抓取模式下稳定可靠地抓取不同物体的需求.

关键词：仿人手刚软耦合精细抓取柔顺接触手指作用力优化

基于属性散射中心卷积核调制的SAR目标识别深层网络

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雷达学报（中英文） 2024年第2期13卷 443-456页

作者：李毅杜兰周可儿杜宇昂西安电子科技大学雷达信号处理全国重点实验室西安710071

卷积神经网络(CNN)的特征提取能力与其参数量有关,一般来说,参数量越多,CNN的特征提取能力越强。但要学好这些参数需要大量的训练数据,而在实际应用中,可用于模型训练的合成孔径雷达(SAR)图像往往是有限的。减少CNN的参数量可以降低对... 详细信息

卷积神经网络(CNN)的特征提取能力与其参数量有关,一般来说,参数量越多,CNN的特征提取能力越强。但要学好这些参数需要大量的训练数据,而在实际应用中,可用于模型训练的合成孔径雷达(SAR)图像往往是有限的。减少CNN的参数量可以降低对训练样本的需求,但同时也会降低CNN的特征表达能力,影响其目标识别性能。针对此问题,该文提出一种基于属性散射中心(ASC)卷积核调制的SAR目标识别深层网络。由于SAR图像具有电磁散射特性,为了提取更符合SAR目标特性的散射结构和边缘特征,所提网络使用预先设定的具有不同指向和长度的ASC核对少量CNN卷积核进行调制以生成更多卷积核,从而在降低网络参数量的同时保证其特征提取能力。此外,该网络在浅层使用ASC调制卷积核来提取更符合SAR图像特性的散射结构和边缘特征,而在高层使用CNN卷积核来提取SAR图像的语义特征。由于同时使用ASC调制卷积核和CNN卷积核,该网络能够兼顾SAR目标的电磁散射特性和CNN的特征提取优势。使用实测SAR图像进行的实验证明了所提网络可以在降低对训练样本需求的同时保证优秀的SAR目标识别性能。

关键词：合成孔径雷达(SAR) 目标识别卷积神经网络(CNN) 属性散射中心(ASC) 卷积核调制

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基于荧光光谱的创面细菌识别技术研究

基于荧光光谱的创面细菌识别技术研究

作者：杜宇西安工业大学

学位级别：硕士

创面细菌感染所引起的炎症反应会严重阻碍伤口的正常愈合过程,若未能及时治疗,严重者甚至可危及生命。目前伤口感染的诊断主要依赖于医生的视觉评估,以检测伤口感染后的临床体征为主,但这种诊治手段极具个人主观性且误判率较高。微生物... 详细信息

创面细菌感染所引起的炎症反应会严重阻碍伤口的正常愈合过程,若未能及时治疗,严重者甚至可危及生命。目前伤口感染的诊断主要依赖于医生的视觉评估,以检测伤口感染后的临床体征为主,但这种诊治手段极具个人主观性且误判率较高。微生物培养法作为细菌检测领域的金标准而被广泛认为是最准确的诊断方法,但其操作复杂且具有时延性,难以满足对创面细菌快速且高灵敏度的在线检测需求。鉴于视觉评估法和细菌培养法的不足,需求一种可快速获取创面细菌感染种类信息的识别方法迫在眉睫。实现细菌的快速检测可有助于帮助临床医生更早采取针对性的治疗措施,加速伤口愈合并减缓抗生素耐药性的发展。本文基于细菌自体荧光效应,采用荧光光谱检测法,以创面常见的金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、铜绿假单胞菌为研究对象,以405nm的紫外光为激发光,提出了细菌荧光光谱结合机器学习算法的种类检测方法。荧光光谱检测技术具有实时监测、高灵敏性、非接触性等特点,且其光谱中可提供有关物质种类及分子结构等信息,这为实现创面细菌的快速在线检测提供了新思路。主要工作内容如下:1)基于细菌的自体荧光效应,设计了荧光采集系统,对整个系统的功能需求进行了分析,介绍了系统的架构设计,元件选型及依据。其次通过光学仿真软件对系统的激发光路和荧光收集光路进行了仿真,根据仿真分析结果搭建了荧光采集系统。2)实验采集不同光功率下以浓度梯度变化的金黄色葡萄球菌、大肠杆菌、铜绿假单胞菌三种细菌的荧光光谱数据,并使用标准正态变量变换、一阶导数、标准化等方法进行光谱预处理,以尽可能消除光谱采集过程中的干扰,提高数据的质量。然后使用主成分分析法对原始光谱数据进行降维处理,并对比分析了全光谱和光谱降维的建模结果。3)基于细菌的荧光光谱数据集,分别建立支持向量机(SVM)分类模型,卷积神经网络(CNN)模型以及基于卷积神经网络的(ResNet18-CNN)蒸馏模型,设计Res Net18模型改进卷积神经网络的结构。通过召回率、准确率以及精确率等评价指标对模型进行了评估。通过对比分析,结果表明:基于卷积神经网络的蒸馏模型拟合速度快,能在保证分类模型性能良好的前提下,实现模型复杂度的降低。模型整体预测精度达到98.31%,证实了该机器学习方法具有较强的分类能力且符合快速检测的要求。

关键词：细菌自体荧光深度学习细菌检测模型蒸馏

“大河三部曲”与巴蜀风土建筑的空间观念——兼论地方小说在风土建筑研究中的作用

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建筑学报 2024年第4期 114-119页

作者：江攀杜宇潇米兰理工大学建筑与城市研究系意大利哈佛大学东亚语言与文明系美国

聚焦李劼人于1930年代创作的以晚清时期的成都为时空背景的地方小说“大河三部曲”中郝姓士绅的宅院,结合小说文本,参考民居实例复原其平面布局;进而梳理郝家在宅院中日常生活、仪式和会客的场景;并通过分析不同关系人物的活动与建筑布... 详细信息

聚焦李劼人于1930年代创作的以晚清时期的成都为时空背景的地方小说“大河三部曲”中郝姓士绅的宅院,结合小说文本,参考民居实例复原其平面布局;进而梳理郝家在宅院中日常生活、仪式和会客的场景;并通过分析不同关系人物的活动与建筑布局的关系,讨论巴蜀地区传统风土宅院的空间观念;最后探讨了利用地方小说来解读传统风土建筑的意义及局限。

关键词：风土建筑建筑人类学地方小说巴蜀李劼人大河三部曲