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偏正态单向分类随机效应模型下暴露水平的Bootstrap推断

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工程数学学报 2024年第6期41卷 1144-1154页

作者：叶仁道杨嘉楠杭州电子科技大学经济学院杭州310018

为评估工作环境中的暴露水平,基于偏正态单向分类随机效应模型,研究暴露水平的区间估计和假设检验问题。首先,利用EM算法给出未知参数的极大似然估计。进而,基于Bootstrap方法,构造个体平均暴露水平的三种Bootstrap置信区间。Monte Carl... 详细信息

为评估工作环境中的暴露水平,基于偏正态单向分类随机效应模型,研究暴露水平的区间估计和假设检验问题。首先,利用EM算法给出未知参数的极大似然估计。进而,基于Bootstrap方法,构造个体平均暴露水平的三种Bootstrap置信区间。Monte Carlo模拟结果表明,修正的Bootstrap百分位置信区间在覆盖概率意义下优于其他两种Bootstrap置信区间,Bootstrap标准置信区间在置信上限意义下优于其他两种Bootstrap置信区间。最后,将上述方法应用于苯乙烯暴露数据的案例分析,以验证所提出方法的有效性和合理性。

关键词：偏正态单向分类随机效应模型暴露水平 EM算法 Bootstrap置信区间

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硅基陶瓷型芯的制备及性能研究

硅基陶瓷型芯的制备及性能研究

作者：杨嘉楠东南大学

学位级别：硕士

随着我国航空航天事业的快速发展,迫切需要研制自主知识产权的航空发动机。而陶瓷型芯作为空心复杂气冷叶片生产中最重要的一环,其性能要求不断提高。硅基陶瓷型芯具有机械强度高、抗激冷激热性能好、热膨胀系数低、化学稳定性优良和气... 详细信息

随着我国航空航天事业的快速发展,迫切需要研制自主知识产权的航空发动机。而陶瓷型芯作为空心复杂气冷叶片生产中最重要的一环,其性能要求不断提高。硅基陶瓷型芯具有机械强度高、抗激冷激热性能好、热膨胀系数低、化学稳定性优良和气孔率高等优点。但硅基陶瓷型芯的性能也受到诸多因素的影响,例如基体材料石英玻璃的粒度、添加剂的种类及含量、增塑剂的含量、烧结工艺等。本文研究了陶瓷型芯原材料粒度、添加剂含量和烧结工艺对型芯机械性能、微观形貌、物相组成的影响,得出以下结论:首先,合理的原材料粒度配比可以提高陶瓷型芯的综合性能,通过分析实验数据得出:当陶瓷型芯中石英玻璃颗粒的粗:中:细为3:1:3时陶瓷型芯的烧结收缩率为0.200%,气孔率为24.58%,抗弯强度达到8.893MPa,挠度值为36.6mm,综合性能最佳。添加剂含量对陶瓷型芯性能有较大影响。当添加剂含量从5%增加至15%时,型芯的综合性能得到较大提升,抗弯强度达到9.16MPa。当添加剂含量增至30%时,型芯内部颗粒及断口产生裂纹,抗弯强度下降,气孔率减小。陶瓷型芯的抗弯强度随终烧温度的升高、保温时间的增加呈先增后减的趋势,结收缩率增大,气孔率减小。通过优化烧结工艺参数,发现终烧温度为1150℃,保温2h时,型芯的烧结收缩率为0.28%,气孔率为27.70%,抗弯强度达到8.28MPa。增加二次烧结工艺后,抗弯强度提高至10.97MPa,烧结收缩率、气孔率变化不明显。陶瓷型芯的形貌受到粒度配比、添加剂含量和烧结工艺的共同影响。在一定范围内,减小原材料的平均粒径、增加添加剂含量、提高烧结温度和保温时间,型芯的断口形貌更加平整、颗粒与孔洞分布更加均匀、孔径减小。若添加剂含量过多,烧结温度过大、保温时间过长都会导致型芯表面和内部颗粒开裂,影响综合性能。方石英的生成量主要受到添加剂含量和烧结工艺的影响。方石英生成量随着添加剂含量的增加、终烧温度的提高、保温时间的增加而增加。方石英相的生成可以减小烧结收缩率,增加抗弯强度。方石英含量高于20%时,各项性能指标均下降明显,影响正常使用。

关键词：硅基陶瓷型芯粒度添加剂烧结工艺

基于偏正态单向分类随机效应模型的平均暴露水平统计推断研究

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基于偏正态单向分类随机效应模型的平均暴露水平统计推断研究

作者：杨嘉楠杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着健康风险意识的增强,人们越来越重视污染物暴露人群的职业暴露评估。现有关于平均暴露水平的研究方法往往局限于正态总体和单向分类随机效应模型,并假定模型的随机效应和误差项均服从正态分布,但实际暴露数据更常见地呈现出非对称... 详细信息

随着健康风险意识的增强,人们越来越重视污染物暴露人群的职业暴露评估。现有关于平均暴露水平的研究方法往往局限于正态总体和单向分类随机效应模型,并假定模型的随机效应和误差项均服从正态分布,但实际暴露数据更常见地呈现出非对称的偏态分布特征。若仍基于正态分布进行统计建模,易导致统计估计和推断缺乏稳健性。鉴于此,为降低职业暴露风险、保护工人的生命健康安全,本文将研究方法从正态总体拓展至偏正态单向分类随机效应模型,进而为研究平均暴露水平提供合适的统计推断方法。针对偏正态总体下平均暴露水平的统计推断问题。首先,利用矩估计和极大似然估计得到未知参数的估计值。其次,基于Bootstrap方法,构造个体和总体平均暴露水平的三种Bootstrap置信区间,并构建相应Bootstrap置信区间的检验方法。进而,通过Monte Carlo模拟研究得到区间的覆盖概率和置信上限。研究结果表明,对于个体和总体平均暴露水平,基于极大似然估计的Bootstrap置信区间整体表现都优于基于矩估计的Bootstrap置信区间。且在覆盖概率意义下,基于极大似然估计的Bootstrap标准置信区间优于其他两种Bootstrap置信区间。最后,将上述方法应用于两组四烷基铅暴露数据的案例分析中,以验证所给方法的有效性和合理性。针对偏正态单向分类随机效应模型下平均暴露水平的统计推断问题。首先,利用EM算法得到未知参数的极大似然估计。其次,基于Bootstrap方法,构造个体和总体平均暴露水平的三种Bootstrap置信区间,并构建相应Bootstrap置信区间的检验方法。进而,通过Monte Carlo模拟研究得到区间的覆盖概率和置信上限。研究结果表明,修正的Bootstrap百分位置信区间在覆盖概率意义下优于其他两种Bootstrap置信区间,Bootstrap标准置信区间在置信上限意义下优于其他两种Bootstrap置信区间。最后,将上述方法应用于苯乙烯和镍暴露数据的案例分析中,以验证所给方法的有效性和合理性。

关键词：偏正态单向分类随机效应模型平均暴露水平 EM算法 Bootstrap置信区间

X射线安检图像中危险品辅助识别系统的设计与实现

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X射线安检图像中危险品辅助识别系统的设计与实现

作者：杨嘉楠东南大学

学位级别：硕士

X射线行李安检设备广泛运用于公共场所的安全检查工作中,是社会公共安全的重要保障之一。安检人员通过观察形成的X射线图像,辨别包裹中是否含有危险物品。现阶段的危险品检测工作主要依靠人工识别,受制于安检人员的业务水平和工作专注... 详细信息

X射线行李安检设备广泛运用于公共场所的安全检查工作中,是社会公共安全的重要保障之一。安检人员通过观察形成的X射线图像,辨别包裹中是否含有危险物品。现阶段的危险品检测工作主要依靠人工识别,受制于安检人员的业务水平和工作专注度。当人流密集、工作强度高时,可能会出现漏检和误检的情况,所以准确且高效的危险品检测模型具有很高的研究价值与实际意义。现有的基于深度学习的危险品检测模型,虽然能够取得较好的检测效果,但是普遍存在复杂度高、参数量大等问题,不能适用于实际的安检设备。针对该问题,本文设计了一种基于YOLOv4-tiny的危险品检测模型,并对模型的网络结构进行了改进。基于改进的危险品检测模型,本文设计并实现了危险品辅助识别系统以满足实际应用需求。首先,本文设计了基于YOLOv4-tiny的危险品检测模型。模型的边框回归损失函数采用CIo U Loss,并且在损失函数中引入尺度权重系数以平衡不同尺度危险品的检测效果。为了满足实际的安检任务需求,构建了包含金属危险品和液体危险品的X射线图像数据集。实验结果表明,基于YOLOv4-tiny的危险品检测模型使用了改进的边框回归损失函数后,对危险品目标的检测和定位能力得到提升,模型具有轻量化的特性,在检测速度方面具有显著优势,适用于无GPU的X射线安检设备,但是检测准确率有待提高。接着,本文对危险品检测模型的网络结构进行了优化,从而提高模型对危险品目标的检测准确率。具体改进点如下:1.使用路径聚合网络结构,实现特征的反复提取和融合,增强了模型对危险品目标的表达能力;2.利用深度可分离卷积块替代标准卷积,减少了模型参数量;3.引入轻量级的注意力模块以提高检测的准确率。实验结果表明,改进的危险品检测模型在检测准确率方面有了显著的提升,达到88.65%的检测准确率,模型在无GPU加速的硬件环境下达到了10.33FPS的检测速度。改进的危险品检测模型满足了安检工作的准确率和实时性需求。最后,基于改进的危险品检测模型,本文设计并实现了危险品辅助识别系统,采用黑盒测试法对系统的主要功能进行了测试。测试结果表明,本文实现的危险品辅助识别系统可以自动检测X射线安检图像中的危险品目标,对提升安检工作效率、保障公共安全具有重要意义。

关键词：安检图像危险品检测 YOLOv4-tiny 系统实现

媒介化视角下个人数字遗产服务设计研究——以哔哩哔哩为例

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媒介化视角下个人数字遗产服务设计研究——以哔哩哔哩为例

作者：杨嘉楠江南大学

学位级别：硕士

随着数字化进程加快,新媒体用户与数字媒介相互依存的程度空前加深,以社交账号为单位,在网络空间中形成了数字化的“孪生自我”。在用户去世后,其数字痕迹不会凭空消失,而会成为一种新型个人遗产:“数字遗产”。如何处理自己的数字遗产... 详细信息

随着数字化进程加快,新媒体用户与数字媒介相互依存的程度空前加深,以社交账号为单位,在网络空间中形成了数字化的“孪生自我”。在用户去世后,其数字痕迹不会凭空消失,而会成为一种新型个人遗产:“数字遗产”。如何处理自己的数字遗产,成为每个人在数字时代都可能面临的问题。对大部分普通人而言,其社交账号财产性较弱,价值意义更多在于精神层面,是珍贵的数字记忆。现阶段的账号处理方式,可能使用户面临着回忆丢失和数字凝视造成的人格误读、隐私泄露等隐患。研究以社交账号类的数字遗产和数字记忆作为主要研究对象,引入媒介化研究视角解读相关概念和复杂用户需求,探索社交平台在处理逝者账号的问题上更具关怀性和系统性的解决方案。研究从问题出发,在问题分析阶段,首先通过案例分析法,对国内外社交媒体的对逝者账号的处理方式和服务进行对比,得出一般性的服务优化策略和设计机会点。并通过问卷调研等方式进行一般性用户调研,了解不同年龄段的新媒体用户群体的基本特征、媒介化程度、以及对数字遗产的了解情况和需求态度,以缩小目标用户的范围,得出典型用户为以“Z世代”为代表网络原住民。基于一般性研究结果,选取了当下Z时代常用社交媒体中最具代表性的哔哩哔哩平台作为服务设计实践的对象,并运用KANO模型和SII-DDI分析法进行用户需求研究,得出用户需求的属性分类和优先级,总结出哔哩哔哩平台个人数字遗产服务的设计升级策略。在问题解决阶段,以哔哩哔哩平台为例,构建了个人数字遗产服务系统,在其原有纪念账号申请服务基础上,以账号主人的需求为中心,从系统的角度出发,探索相关利益者的潜在需求,提出应结合数字遗产的媒介属性,关注设计各阶段的整体性,除了针对在线哀悼环节的体验优化,还包括账号主人自主决策层面的拓展;除了对跨时空互动方式的创新迭代,还包括数字记忆固化的形式探索,最终输出设计实践成果。研究参考服务设计典型流程,将服务设计理念运用到个人数字遗产的关怀设计之中。不仅为数字时代的悼念和缅怀提供了具有更好交互体验和情感体验的方式,并为数字记忆产品的实现提供新的思路与方法。为逝者账号的处理问题提出具体的解决方案,还在人格类数字遗产关怀、数字人生领域探索更多的可能性。

关键词：媒介化数字遗产服务设计社交媒体数字记忆

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美国情报机构内部人员泄密问题研究

美国情报机构内部人员泄密问题研究

作者：杨嘉楠国防科技大学

学位级别：硕士

目前,我国国防和军队改革正处于关键阶段,军事情报体制和力量都进行了重大调整,改革的不确定性使得军队内部人员的心理容易产生波动,给安全保密工作带来了新的隐患。情报机构内部人员泄密具有发现难、抵御难和危害大等特点。互联网信息... 详细信息

目前,我国国防和军队改革正处于关键阶段,军事情报体制和力量都进行了重大调整,改革的不确定性使得军队内部人员的心理容易产生波动,给安全保密工作带来了新的隐患。情报机构内部人员泄密具有发现难、抵御难和危害大等特点。互联网信息的高速发展和相关技术的普遍应用给保密工作带来了更加严峻的挑战,在军事机构向大规模企业网络架构迁移的同时,内部人员泄密的危害变得愈发严重,因此我们十分有必要关注内部人员泄密威胁问题。美国是当今世界上的超级大国和军事强国,但是依然发生了震惊世界的斯诺登“棱镜门”泄密事件。对此,美国情报机构对内部人员泄密及其防范措施进行了新一轮的反思和研究,最新成果值得关注和借鉴。本文第一章绪论部分简单介绍论文研究的选题缘由、研究意义、思路方法、重难点和创新点等,同时通过文献综述,一方面对美国情报机构内部人员泄密威胁的研究和实践处理的历史发展脉络和基本现状进行归纳总结,另一方面对国内相关理论研究进行简单梳理。第二章明确了美国情报机构、内部人员、内部威胁的内涵,在厘清内部人员威胁和内部人员泄密逻辑关系的基础上,对内部人员泄密进行了基本分类并归纳出其特点。第三章对美国情报机构内部人员泄密的原因进行分析,主要通过分析具有代表性的相关泄密事件,归纳总结出影响内部人员泄密的内外部因素。第四章着重分析美国情报机构应对内部人员泄密的防范措施,主要是建立美国应对内部人员泄密威胁的识别和评估构架,重点梳理和总结美国在组织构建、法规制度、评估机制、科技水平、宣传模式等方面应对内部人员泄密所做出的努力,有效识别和评估内部人员威胁。第五章对美国应对情报机构内部人员泄密的相关理论知识和实践经验进行简要评价,并就我情报机构及军队当前也会面临的内部人员泄密威胁问题提出几点思考。本论文通过对美国情报机构内部人员泄密问题的相关研究,发现近年来美国在防范军队和情报机构内部人员泄密上下了大力气,在进行有益探索的过程中不断完善相关措施,积累好的经验做法,取得了良好的效果,同时也会出现这样那样的问题,值得继续研究解决对策。因此,我国军队和情报机构应该在立足国情军情的前提下,对美国情报机构防范内部人员泄密问题的措施进行消化吸收,积极借鉴好的经验做法,注意规避弯路和不足,为我国情报安全和反情报贡献力量。

关键词：美国情报机构内部人员泄密

基于绿色建筑理念的夏热冬暖地区公共档案馆设计研究

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基于绿色建筑理念的夏热冬暖地区公共档案馆设计研究

作者：杨嘉楠广州大学

学位级别：硕士

当今社会,在意识到能源与环境问题的背景下,推广可持续的绿色建筑已然成为建筑领域的广泛共识和发展趋势,夏热冬暖地区作为我国改革开放的前沿地区,需抓住机遇持续推进绿色建筑全面发展。在此背景下,我国公共档案馆建设理念逐渐向绿色... 详细信息

当今社会,在意识到能源与环境问题的背景下,推广可持续的绿色建筑已然成为建筑领域的广泛共识和发展趋势,夏热冬暖地区作为我国改革开放的前沿地区,需抓住机遇持续推进绿色建筑全面发展。在此背景下,我国公共档案馆建设理念逐渐向绿色建筑理念过渡,在国家政策、规范标准的落实下,发展绿色公共档案馆建筑是当下及未来我国档案事业及档案建筑的重点,需综合考虑建筑特性、地域特性进行深入探讨。通过详细论述绿色建筑设计及其评价体系,并对夏热冬暖地区特征及绿色技术要点进行阐述,综合总结出适用于夏热冬暖地区的绿色建筑设计方法,为研究公共档案馆绿色建筑设计奠定基础。此外通过对公共档案馆建筑的研究,突出在建设过程中的侧重点与关注点,并结合国内外典型案例的研究以及《绿色档案馆建筑评价标准》的解读,提炼出公共档案馆绿色建筑研究的切入点。在此研究基础上,基于研究切入点对夏热冬暖地区代表性的公共档案馆进行分析,总结在设计、建造、管理等方面的绿色建筑措施应用,并进行横向对比分析得出其侧重点与不足点,以相关标准为依托综合总结出空间与形态要素、构造与材料要素、设备与管理要素作为设计策略的研究要素。基于公共档案馆绿色建筑研究要素,结合夏热冬暖地区地域性特征与绿色建筑设计方法,对绿色公共档案馆建设进行多层次、详细化研究,总结出适用于夏热冬暖地区的公共档案馆绿色建筑设计策略,并建立设计策略与夏热冬暖地区设计要点、绿色档案馆建筑设计标准之间的综合作用结构,以关联频次为参考得出设计策略的侧重点。

关键词：绿色建筑夏热冬暖地区公共档案馆

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侵犯网络游戏虚拟物行为的刑法规制

侵犯网络游戏虚拟物行为的刑法规制

作者：杨嘉楠湖南工商大学

学位级别：硕士

随着网络游戏产业的快速发展,网络游戏渐成人们主要的休闲娱乐方式,隐藏在网络游戏产业中的巨大利益使得侵犯网络游戏虚拟物行为的犯罪日益增多。在侵犯网络游戏虚拟物行为的犯罪频发背景下,刑法作为规制针对网络游戏虚拟物犯罪的主要法... 详细信息

随着网络游戏产业的快速发展,网络游戏渐成人们主要的休闲娱乐方式,隐藏在网络游戏产业中的巨大利益使得侵犯网络游戏虚拟物行为的犯罪日益增多。在侵犯网络游戏虚拟物行为的犯罪频发背景下,刑法作为规制针对网络游戏虚拟物犯罪的主要法律,一方面由于其传统理论对于网络游戏虚拟物的认识不足,导致刑法研究对网络游戏虚拟物的概念发生误用,对网络游戏虚拟物的法律属性认定产生争议,进而影响到了侵犯网络游戏虚拟物行为的罪名选择,致使网络游戏虚拟物的罪名认定产生了两种倾向:以侵犯财产类犯罪为主的财产说、以侵犯计算机信息系统类犯罪为主的数据说,这两种学说彼此之间争论不休。另一方面,刑法对于侵犯网络游戏虚拟物的行为量刑规则也存在争议,集中体现在“财产说”的犯罪数额的计算、“数据说”的量刑情节认定等方面。因此,鉴于刑法理论与现行法规针对侵犯网络游戏虚拟物的行为已经出现定罪量刑争议,亟需厘清网络游戏虚拟物的法律属性,从而判断其罪目选择;亟需厘清网络游戏虚拟物的量刑争议,从而建立切实可以、具有长效性的量刑机制,解决定罪量刑问题,以适应网络游戏行业快速发展对刑事法律提出的要求。

关键词：网络游戏虚拟物法律属性判定罪名选择量刑规则

基于CT/PET双模态的非小细胞肺癌EGFR基因突变预测方法研究

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基于CT/PET双模态的非小细胞肺癌EGFR基因突变预测方法研究

作者：杨嘉楠西北大学

学位级别：硕士

肺癌作为一种恶性肿瘤,它逐渐侵蚀着人类的身体健康,为人类的生存带来巨大威胁。在我国,其每年导致的发病人数和死亡人数都位列第一,而肺癌中的非小细胞肺癌（Non-small Cell Lung Cancer,NSCLC）的发病率则达到了肺癌总发病数的八成以... 详细信息

肺癌作为一种恶性肿瘤,它逐渐侵蚀着人类的身体健康,为人类的生存带来巨大威胁。在我国,其每年导致的发病人数和死亡人数都位列第一,而肺癌中的非小细胞肺癌（Non-small Cell Lung Cancer,NSCLC）的发病率则达到了肺癌总发病数的八成以上。基于非小细胞肺癌驱动基因的靶向药物,由于其疗效可靠、副作用轻微,已成为最受关注的治疗方法之一。在驱动基因中,表皮生长因子受体（Epidermal Growth Factor Receptor,EGFR）是目前突变率最高的靶基因,也是为了治疗非小细胞肺癌而使用的最为频繁的靶基因之一。只有对EGFR基因突变敏感的人才能受益于其靶向药物。因此EGFR基因检测的突变状态已成为临床应用靶向药物的先决条件,突变检测的结果尤其重要。本文拟通过使用深度学习方法,由患者的计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）与正电子放射断层扫描（Positron Emission computed Tomography,PET）影像无创且自动地预测出患者EGFR基因的突变状态。本文所做的研究工作主要围绕以下两部分展开:由于现阶段关于非小细胞肺癌EGFR基因突变状态的深度学习预测方法相关研究数量并不充足,且其都是使用患者CT单模态图像数据作为网络的输入。因此本文提出了一种改进Res Net的双模态非小细胞肺癌EGFR基因突变预测方法。该方法通过改进有监督Res Net-50网络,在非小细胞肺癌EGFR基因突变数据集上,同时使用患者的CT与PET双模态图像数据作为神经网络的输入,并融合患者临床信息特征帮助网络进行EGFR基因突变状况预测。实验结果表明,该方法可以准确地得到EGFR基因突变状况预测结果,展示了其在帮助临床决策方面的可行性。目前关于非小细胞肺癌EGFR基因突变状态的深度学习预测方法相关研究大多基于有监督学习方法,这种方法依赖于大量的专家手工标注数据集。然而在实际情况下,专家手工标注数据将花费非常多的人力与物力,导致医学临床领域得不到充足数量的有标注数据集支持有监督学习。针对这一问题,本文提出了一种改进BYOL的双模态非小细胞肺癌EGFR基因突变状态预测方法。该方法对自监督BYOL网络进行改进,增加了网络投影层非线性多层感知器的层数,并将患者CT和PET双模态图像数据融合作为网络的输入,在不需要大量已标注患者医学影像数据集的情况下,对阴性、阳性病例进行预测。实验结果表明,本文提出的改进BYOL网络仅需要使用少量已标注的患者数据便可得到比部分传统有监督方法更准确的检测结果,展示了其帮助临床决策的潜力。

关键词：医学图像处理深度学习对比学习 CT/PET 非小细胞肺癌基因突变预测