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基于图像局部奇异值向量和BP神经网络分类器的道路导航方法

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机器人 2004年第1期26卷 17-21页

作者：韩清凯杜戊尹洪祥闻邦椿东北大学机械工程与自动化学院辽宁沈阳110004

提出以道路图像矩阵的局部奇异值向量作为特征输入 ,以BP神经网络作为分类器的道路导航方法 .首先将图像分割成若干子图像 ,然后分别对子图像进行奇异值分解 ,提取子图像的代数特征向量 .子图像的特征奇异值组成整个图像的局部奇异值向... 详细信息

提出以道路图像矩阵的局部奇异值向量作为特征输入 ,以BP神经网络作为分类器的道路导航方法 .首先将图像分割成若干子图像 ,然后分别对子图像进行奇异值分解 ,提取子图像的代数特征向量 .子图像的特征奇异值组成整个图像的局部奇异值向量 ,作为分类器的输入 .再利用BP神经网络分类器对道路图像进行训练及识别 .实验中处理了三类道路图像 (偏左、偏右、正确方向 ) ,每类用 2 0幅图像作为训练样本 ,30幅用作测试 .结果表明 ,这种道路导航方法的识别率达到了 10 0 % .

关键词：图像模式识别局部奇异值向量 BP神经网络分类器道路导航

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跨尺度特征融合的遥感微小目标检测算法

系统工程与电子技术 2024年

作者：邵凯李浩刚梁燕宁婧陈戊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆邮电大学移动通信教育部工程研究中心

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取等三个问题，本文提出了一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7网络 (Cross-scale YOLOv7，CSYOLOv7)。首先，设计了跨阶段特征提取模块(Cross-stage feature... 详细信息

针对遥感图像微小目标检测中存在的浅层细化特征、深层语义表征和多尺度信息提取等三个问题，本文提出了一种综合运用多项技术的跨尺度YOLOv7网络 (Cross-scale YOLOv7，CSYOLOv7)。首先，设计了跨阶段特征提取模块(Cross-stage feature extraction module， CFEM)和感受野特征增强模块(Receptive field feature enhancement module， RFFEM)。CFEM提高模型细化特征提取能力并抑制浅层下采样过程中特征的丢失，RFFEM加大网络对深层语义特征的提取力度，增强模型对目标上下文信息获取能力。其次，设计了跨梯度空间金字塔池化模块(Cross-gradient space pyramid pool module， CSPPM)有效融合微小目标多尺度的全局和局部特征。最后，用形状损失函数(Shape-intersection over union， Shape-IoU)替换损失函数CIoU，提高模型在边界框定位任务中的精确度。实验结果表明，CSYOLOv7网络在DIOR数据集和NWPU VHR-10数据集上分别取得了74%和89.6%的检测精度，其有效提升了遥感图像微小目标的检测效果。

关键词：遥感图像微小目标特征提取上下文信息

分子体系自由能地貌图的变分分析及AI算法实现

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物理学报 2024年第6期73卷 82-94页

作者：杜泊船田圃吉林大学生命科学学院长春130012 吉林大学人工智能学院长春130012

精确描述复杂分子体系的自由能地貌图是理解和操控其行为,并进一步实现分子设计制造工业化的重要基础.刻画高维空间自由能地貌图的主要挑战是其往往在不同时空间尺度上具有多个层次,每个层次都可能有不止一个亚稳态被相应的自由能垒分开... 详细信息

精确描述复杂分子体系的自由能地貌图是理解和操控其行为,并进一步实现分子设计制造工业化的重要基础.刻画高维空间自由能地貌图的主要挑战是其往往在不同时空间尺度上具有多个层次,每个层次都可能有不止一个亚稳态被相应的自由能垒分开,且跨越路径有可能不止一条.另外很多体系涉及非线性行为,这使得理论解析和直接使用分子模拟都有很大困难.针对这些挑战,多年来研究者们发展了多种多样的增强采样方法,但往往需要很多经验选择和操作,从而一方面使得研究进程较为缓慢,另一方面也让误差控制成为困难.变分虽然在物理、统计和工程中已经被广泛应用并取得巨大成功,但在复杂分子体系中的应用却随着神经网络的发展刚刚开始.本文将对这些探索性工作的主要方向、进展和局限进行简要总结,也对将来的可能发展给出展望,希望能够激发更多对基于变分的分子体系自由能地貌图人工智能算法的关注和努力,促进大分子药物、分子生物机器等实践应用的发展.

关键词：变分神经网络复杂分子体系自由能地貌图

多目标跟踪中基于次模优化的轨迹片段生成方法

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 995-1004页

作者：孙瑾杜官明南京航空航天大学民航学院南京211106

作为智能视觉任务的基础工作,多目标跟踪(MOT)一直是计算机视觉领域具有挑战性的课题之一。遮挡是影响跟踪准确性的主要因素,为此该文采用基于检测跟踪的思想,以轨迹片段为基础进行关联获取目标的完整轨迹;同时,为提高跟踪鲁棒性,该文... 详细信息

作为智能视觉任务的基础工作,多目标跟踪(MOT)一直是计算机视觉领域具有挑战性的课题之一。遮挡是影响跟踪准确性的主要因素,为此该文采用基于检测跟踪的思想,以轨迹片段为基础进行关联获取目标的完整轨迹;同时,为提高跟踪鲁棒性,该文将轨迹片段的生成问题转化为运筹学中的设施选址问题,并进而提出基于次模优化的轨迹片段生成方法。该方法融合梯度(HOG)和颜色(CN)两个互补特征进行目标表征,并根据运动信息设计权重系数提高目标匹配准确度,最后提出具有约束的次模最大化算法实现全局范围内的数据关联生成轨迹片段。通过在多个基准数据集上的对比实验,表明该文算法在保证性能的同时能有效处理遮挡问题。

关键词：多目标跟踪轨迹片段数据关联次模优化

基于深度展开网络的SFGPR压缩感知成像方法

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雷达科学与技术 2024年第4期22卷 427-433,453页

作者：孙延鹏尹鑫戊屈乐乐沈阳航空航天大学电子信息工程学院辽宁沈阳110136

针对频率步进探地雷达(SFGPR)传统压缩感知成像方法中参数选取敏感、成像精度较低的问题,提出一种基于深度展开网络的SFGPR压缩感知成像方法。该方法首先将快速迭代收缩阈值算法的迭代过程映射到深度网络架构中,然后加入卷积神经网络模... 详细信息

针对频率步进探地雷达(SFGPR)传统压缩感知成像方法中参数选取敏感、成像精度较低的问题,提出一种基于深度展开网络的SFGPR压缩感知成像方法。该方法首先将快速迭代收缩阈值算法的迭代过程映射到深度网络架构中,然后加入卷积神经网络模块作为成像区域的稀疏表示及其逆过程,需要手动调整的参数设置为可学习的网络参数,最后使用经过杂波抑制的降采样回波数据对网络进行训练和测试。仿真和实测数据处理结果表明该方法能够在无需人工调优参数的情况下,提高地下目标的成像精度。

关键词：深度展开网络频率步进探地雷达快速迭代收缩阈值算法压缩感知

PbS量子结红外探测器制备及退火对其光电性能优化

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材料工程 2024年

作者：黄戊华陈灿廖才学李西张长水田军龙广西壮族自治区计量检测研究院贵州大学大数据与信息工程学院电子科学与技术系湘潭大学物理与光电工程学院

硫化铅量子点(PbS QDs)具备优异的光电学性能和很强近红外光吸收，是制备近红外光电探测器的理想材料。然而，基于PbS QDs的光电探测仍存在工艺难度和性能不足的问题。本文使用热注入法合成PbS QDs，通过逐层法和固相配体交换法制备PbS... 详细信息

硫化铅量子点(PbS QDs)具备优异的光电学性能和很强近红外光吸收，是制备近红外光电探测器的理想材料。然而，基于PbS QDs的光电探测仍存在工艺难度和性能不足的问题。本文使用热注入法合成PbS QDs，通过逐层法和固相配体交换法制备PbS量子结红外探测器，采用热退火工艺提升PbS量子结红外探测器光电性能，并阐述退火温度对PbS量子结光电性能的影响。利用TEM、XRD、UV-Vis-NIR光谱仪对PbS QDs材料的形貌、组成、光学吸收进行表征，利用光学显微镜、SEM、PL和吉时利探针台对PbS量子结红外探测器进行形貌和光电性能表征。结果表明：退火处理有效降低PbS量子结红外探测器的暗电流，同时增加光电流，且获得平稳的光响应电流输出；退火后的PbS量子结红外探测器的响应时间缩短，获得1.9ms的上升时间和3.2ms的延迟时间；探测器的灵敏度得到提升，响应度和探测率分别提高了1.2倍、1.3倍，获得0.78 A/W的响应度和7.8×1011Jones的探测率。退火有效提高了PbSQDs薄膜的结晶度和载流子迁移率，同时降低薄膜和界面的缺陷态，使得PbS量子结红外探测器的光电性能得到全面提升。

关键词： PbS量子结退火红外探测器光电性能

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密度泛函理论在光催化中的普遍应用

Chinese Journal of Catalysis 2024年第6期61卷 1-36页

作者：杜仕文章福祥中国科学院大连化学物理研究所催化基础国家重点实验室洁净能源国家实验室能源材料化学协同创新中心辽宁大连116023

在低碳发展的背景下,开发利用清洁无污染的太阳能对满足未来日益增长的能源需求至关重要.半导体光催化技术可将太阳能转化为化学能,为可再生能源的发展提供了重要支持.因此,深入理解光催化剂与光催化活性之间的内在关联,对于优化和提升... 详细信息

在低碳发展的背景下,开发利用清洁无污染的太阳能对满足未来日益增长的能源需求至关重要.半导体光催化技术可将太阳能转化为化学能,为可再生能源的发展提供了重要支持.因此,深入理解光催化剂与光催化活性之间的内在关联,对于优化和提升光催化效率至关重要.尽管科研人员在设计开发用于光催化反应的新材料方面付出了巨大努力,但对半导体的内在性质、表面活性位点和催化反应机理之间的深层次联系,仍缺乏充分的理解和认识.基于密度泛函理论(DFT)的第一性原理计算是揭示材料内禀电子结构性质和反应过程能量变化的重要工具,正逐渐获得研究者的广泛关注.并且,随着计算方法的不断优化,该领域也取得了显著的进步.本文通过系统梳理国内外代表性研究工作,深入探讨了DFT计算在光催化领域中的广泛应用.首先,总结了DFT计算在光催化领域中的六大优势:(1)预测光催化材料的电子结构,如能带结构、能带间隙和能级;(2)预测表面反应的吸附位点、吸附能等变化;(3)在原子水平上揭示电荷转移过程,包括电子和空穴的运动;(4)阐明光催化剂与底物之间的相互作用;(5)预测光催化材料中空位、间隙和掺杂等缺陷的形成及其影响;(6)阐明光催化反应的机理细节,包括中间物种、过渡态和反应途径等.接着,简要概述了常用于第一性原理计算的软件和计算方法,并特别关注了如何利用不同策略来纠正传统DFT方法对半导体电子结构特性的不适当估计.随后,分析了基于DFT计算的半导体电子和能量特性的典型研究案例,如能带结构、态密度、电荷分布、功函数、形成能和吸附自由能等.此外,还详细阐述了半导体催化剂在多种太阳能驱动反应中的基本应用,包括析氢反应、析氧反应、氧还原反应、CO_(2)还原反应和氮还原反应等.最后,指出了DFT计算在光催化研究中的机遇与挑战,并展望了未来可能的发展方向.综上,本文系统综述了DFT计算在光催化领域中的广泛应用,旨在深入理解光催化反应中“组成-结构-功能”之间的关系,并为未来开发设计用于太阳能到化学能催化转化的高效稳定催化剂提供参考.

关键词：光催化密度泛函理论第一性原理计算电子结构能量性质

面向不同决策层级需求的化工火灾指挥信息分级研究

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消防科学与技术 2024年第10期43卷 1482-1487页

作者：杨曦戊夏登友朱毅陈昶霖中国人民警察大学研究生院河北廊坊065000 中国人民警察大学救援指挥学院河北廊坊065000 河北省应急救援技术重点实验室河北廊坊065000

为提高重特大石油化工火灾应急救援现场大数据指挥决策信息的利用效能,提出一种面向不同决策层级主体需求的化工火灾指挥信息分级方法。基于案例分析和重特大石油化工火灾应急指挥特点,确定了不同指挥层级主体的关键态势需求及其信息集... 详细信息

为提高重特大石油化工火灾应急救援现场大数据指挥决策信息的利用效能,提出一种面向不同决策层级主体需求的化工火灾指挥信息分级方法。基于案例分析和重特大石油化工火灾应急指挥特点,确定了不同指挥层级主体的关键态势需求及其信息集合,构建了满足各指挥层级态势需求的信息分级指标体系;基于博弈论思想提出了重特大石油化工火灾态势信息分级算法,通过计算关键态势信息指标的重要度实现了对不同指挥层级主体的态势信息的重要性分级;通过实例对本文提出的计算方法进行了验证。研究表明:基于本方法得到的计算结果与实际案例基本一致,研究结论可为消防救援队伍提升重特大化工火灾指挥决策信息的利用效能和推进化工火灾智慧应急体系建设提供支持。

关键词：化工火灾灭火救援态势信息博弈论重要度分级

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数据资产价值评估的动态模型建构路径

商业2.0 2024年第20期 24-26页

作者：陈庚戊沃克森(北京)国际资产评估有限公司郑州分公司

随着大数据技术的普及和应用，信息数据受到了企业的高度重视。数据资产作为影响企业经营和决策的重要资源，对企业的未来发展和经营起到了重要作用。数据资产价值评估是优化数据管理质量、提高数据应用效率的关键，也是企业科学进行数... 详细信息

随着大数据技术的普及和应用，信息数据受到了企业的高度重视。数据资产作为影响企业经营和决策的重要资源，对企业的未来发展和经营起到了重要作用。数据资产价值评估是优化数据管理质量、提高数据应用效率的关键，也是企业科学进行数据资产价值评估、提高决策质量的关键。传统数据资产价值评估体系多以静态评估为主，无法满足企业在复杂市场环境下的评估需求，而动态评估能够精确捕捉数据资产的变化性和规律性，从而提高对数据资产的利用，因此动态评估模型是未来企业数据资产价值评估的必然趋势。本文介绍了数据资产价值评估动态模型的重要性，阐述了数据资产的特征，分析了数据资产价值评估动态模型的建构路径，提出了数据资产价值评估动态模型设计方法，为相关企业提供参考。

关键词：数据资产价值评估动态模型建构路径