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面向弱光交通场景的YOLOv7道路标志检测算法优化

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计算机工程 2024年

作者：孙亭杨洁李家璇王耀宗西南林业大学机械与交通学院

针对交通标志检测算法在黑夜及弱光条件下存在检测精度不高、漏检等问题，提出一种改进YOLOv7（You Only Look Once v7）的交通标志检测算法。构建用于弱光增强的高斯图像滤波器，抑制其背景噪声，对图像实现像素增强；在YOLOv7网络中... 详细信息

针对交通标志检测算法在黑夜及弱光条件下存在检测精度不高、漏检等问题，提出一种改进YOLOv7（You Only Look Once v7）的交通标志检测算法。构建用于弱光增强的高斯图像滤波器，抑制其背景噪声，对图像实现像素增强；在YOLOv7网络中，构建新的AC-ResBlock残差模块来替代ELAN中的3×3卷积模块，来提高交通标志的特征提取能力和网络推理速度；引入SIoU（Scylla-Intersection over Union）损失函数来提高模型的准确度，加速训练过程收敛；采用K-means++算法代替K-means重新标定锚框的尺寸，在扩展后的中国交通标志数据集CCTSDB上进行试验，结果表明，改进后的YOLOv7算法精确率达到95.7%，召回率达到为94.8%，平均精度为96.3%，同时优于YOLOv8、YOLOv5及其他主流检测算法，可以实现黑夜及弱光条件下的交通标志检测。这对于复杂环境下的交通标志检测具有一定的研究意义。

关键词：交通标志检测 YOLOv7 黑夜图像增强自注意力机制损失函数

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基于近邻聚类的词汇相似度测量研究

西安外国语大学学报 2024年第1期32卷 32-39页

作者：汤慧桃王军苏州大学外国语学院

本研究以一组近义词difference与distinction为例,使用近邻聚类法,以两词的“行为特征”作为聚类标准,探究1990—2019年间两词各自词汇相似度的历时演变与两词词汇相似度比较的历时演变,并对历时变化的原因做出阐释。研究发现,differenc... 详细信息

本研究以一组近义词difference与distinction为例,使用近邻聚类法,以两词的“行为特征”作为聚类标准,探究1990—2019年间两词各自词汇相似度的历时演变与两词词汇相似度比较的历时演变,并对历时变化的原因做出阐释。研究发现,difference词汇相似度演变经历三个阶段,distinction的词汇相似度演变经历四个阶段,两词的词汇相似度演变经历三个阶段,各年代间两词的“行为特征”不断相互影响,相互渗透,呈现个性与共性的统一。研究结果可历时、动态地探究各类词汇的语义关联性和时间差异性,有助于还原该词义产生、扩展和嬗变的动因,同时也为近义词辨析、词汇相似度计算等相关研究开辟新视角。

关键词：近邻聚类词汇相似度行为特征历时演变

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数字时代的科技伦理与人权保障

人权 2024年第1期 71-73页

作者：韩秀桃北京理工大学科技人权研究中心

人类自进入工业社会以来,科学技术的进步与发展,始终与人权保障息息相关。科学技术作为社会变革的重要力量,既为改善民生福祉创造丰富的物质基础,也极大地拓展了人权理论内涵与实践价值。习近平总书记指出:“要把满足人民对美好生活的... 详细信息

人类自进入工业社会以来,科学技术的进步与发展,始终与人权保障息息相关。科学技术作为社会变革的重要力量,既为改善民生福祉创造丰富的物质基础,也极大地拓展了人权理论内涵与实践价值。习近平总书记指出:“要把满足人民对美好生活的向往作为科技创新的落脚点,把惠民、利民、富民、改善民生作为科技创新的重要方向。”

关键词：人权理论人权保障科技伦理科学技术数字时代民生福祉美好生活改善民生

数字技术赋能乡村文化振兴的作用机理、制约因素与推进路径

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党政干部学刊 2024年第7期 39-46页

作者：杨洁上海师范大学

近年来，随着乡村振兴战略的深入实施，数字技术作为新质生产力的代表，正在农业发展、乡村建设等领域引发一场深刻的变革，推动乡村文化繁荣发展、乡风文明持续向好、农民精神生活共同富裕、乡村文化治理提质增效。然而，中国乡村文化... 详细信息

近年来，随着乡村振兴战略的深入实施，数字技术作为新质生产力的代表，正在农业发展、乡村建设等领域引发一场深刻的变革，推动乡村文化繁荣发展、乡风文明持续向好、农民精神生活共同富裕、乡村文化治理提质增效。然而，中国乡村文化建设存在数字化平台建设相对滞后、数字文化产业发展基础薄弱、农民数字素养与技能亟待提升、文化资源数字化整合存在短板等现实困境。因此，在推动数字技术赋能乡村文化建设的过程中，需要加强数字文化基础设施建设、加快数字文化产业繁荣发展、加大农民数字素养培育力度、积极推进文化资源数字化整合，有序推进数字乡村建设，助力乡村文化振兴。

关键词：数字技术乡村振兴文化建设数字素养

来源：博看期刊

互动模式对初中英语学习者合作学习情感投入的影响研究

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互动模式对初中英语学习者合作学习情感投入的影响研究

作者：伍思桃广州大学

学位级别：硕士

情感投入是学习投入的重要维度之一,包括学习者在学习过程中产生的情绪、兴趣以及对学习过程的评价和态度,在英语学习中能够有效预测学习者的语言学习效果。然而,大多数相关研究是基于个人角度测量情感投入水平,因此在目前合作学习模式... 详细信息

情感投入是学习投入的重要维度之一,包括学习者在学习过程中产生的情绪、兴趣以及对学习过程的评价和态度,在英语学习中能够有效预测学习者的语言学习效果。然而,大多数相关研究是基于个人角度测量情感投入水平,因此在目前合作学习模式广泛流行的背景下,有必要考虑群体环境中英语学习者的合作学习情感投入。互动模式是构建群体环境的重要因素之一,但互动模式对合作学习情感投入的影响在过往研究中获得较少关注。本研究以群体动力理论和社会互赖理论为理论基础,旨在探讨以下三个问题:(1)合作学习环境下,初中英语学习者常见的互动模式有哪些?(2)初中英语学习者的合作学习情感投入水平如何?(3)不同互动模式对学习者的合作学习情感投入水平存在何种影响?本研究对广州市某中学89名初三学生的英语课堂合作学习及其情感投入状况进行了观察分析。通过三角验证法,包括观察数据、问卷调查和半结构化访谈,研究者对课堂合作小组的录音数据进行转录和编码,从Storch互动模式分类模型的两个维度——平等性和相互性,归纳出初中英语学习者常见的互动模式,再通过单因素方差分析互动模式对受试合作学习情感投入的影响。以下为主要发现:第一,观察数据表明,初中英语学习者存在着四种互动模式,分别是合作型、主导/被动型、专家/新手型和轮流型。其中,占比最高的是主导/被动型和轮流型(分别为36.36%和27.27%),其次是合作型和专家/新手型(均为18.18%)。第二,问卷结果显示,初中生群体的合作学习情感投入水平较低,其中任务感知水平在各个子维度中最低,且相比于大学生群体,初中生之间的合作学习情感投入水平异质性较大。第三,单因素方差分析和半结构化访谈数据表明,互动模式作用于学习者的合作学习情感投入效果显著;合作型和专家/新手型能促进学习者在合作学习时的情感投入,而主导/被动型和轮流型则抑制其情感投入。从群体环境的角度分析,在合作型和专家/新手型中,所有成员的贡献都获得重视,成员间存在积极互依和促进性互动;相反,在主导/被动型中成员间存在忽视和不尊重,而轮流型中成员很少参与他人贡献,由此削弱了群体目标感和凝聚力,阻碍学习者在合作中的情感投入。本研究的发现有助于丰富情感投入影响因素的相关研究结果,并为英语教师提供教学启示,指导教师通过合理改善群体结构因素提升学生在合作学习中的投入度和学习效果。

关键词：合作学习情感投入互动模式群体环境初中英语学习者

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多模态数据融合的体质辨识系统研究及应用

多模态数据融合的体质辨识系统研究及应用

作者：管树桃南京中医药大学

学位级别：硕士

基于中医四诊的体质辨识依托中医理论体系,通过辨识患者体质,制定个性化的治疗方案,提供了一种全面、系统的健康管理理念。目前体质辨识方法在传统的望闻问切基础上,迎来了信息技术的融合,主要呈现两大流行趋势。首先是使用王琦院士编... 详细信息

基于中医四诊的体质辨识依托中医理论体系,通过辨识患者体质,制定个性化的治疗方案,提供了一种全面、系统的健康管理理念。目前体质辨识方法在传统的望闻问切基础上,迎来了信息技术的融合,主要呈现两大流行趋势。首先是使用王琦院士编制的《中医体质量表》,通过系统的量表获取个体体质信息。其次是利用计算机技术对四诊信息进行客观化研究,通过数据分析和算法判断体质。但两者在使用上都存在着亟待改进的地方。一是量表条目较多,应用者在填写时花费时间长,甚至填写过程中失去耐心进而影响选择;二是基于中医四诊客观化的体质辨识研究工作多是应用单一模态数据,单一模态的信息可能无法全面了解患者的情况,从而不足以做出准确的诊断获评估。为了提高体质辨识准确率,本文将中医体质辨识与多模态数据融合等技术相结合,针对上述两个问题进行改进,具体研究工作如下:(1)构建标准化数据集。本文体质量表数据和舌象数据都来自于江苏省中医院体检中心。体质量表数据使用王琦院士编制的《中医体质量表》,舌象数据使用标准化舌象采集设备进行采集。经过数据处理等操作,最终纳入259条量表数据和259张舌图像,构建标准化数据集。(2)构建基于遗传算法与KNN融合的体质量表简化模型。本文采用将KNN的分类准确率作为遗传算法中的适应度值对中医体质量表进行问题选择,以KNN分类的准确率和问题数量作为问题子集的评价标准,并采用10折交叉验证训练模型,最终模型的KNN分类准确率与问题性数量解释了结合遗传算法和KNN算法的方法运用在中医体质量表属性选择上有一定的可行性及有效性,且当KNN中近邻值为1时的模型效果最佳。选择出具有31个问题的中医体质量表简短版本,且在模型中的分类平均准确率为86.16%,时间提快了 48.5%,为中医体质辨识提供更快速便捷的方式。(3)构建基于多模态数据融合的体质辨识模型。针对259组量表和舌象数据,构建特征融合模型和决策融合模型。设计全连接神经网络作为主干网络对量表数据进行特征提取,采用ResNet50网络处理舌象图像提取特征,进而通过特征融合与决策融合以更综合、全面地判定体质类型。使用全连接神经网络对原始量表数据进行二分类的准确率结果为0.8176,使用ResNet50网络对舌象图像二分类的准确率是0.6447,而对量表数据和舌象图像两种模态数据使用特征融合和决策融合的准确率结果分别是0.8454和0.7769。以同样的方法对简化版本的量表数据这单一模态进行实验,分类准确率是0.7789,且和舌象数据进行特征融合与决策融合的分类准确率分别是0.7456、0.6956。(4)设计与实现体质辨识系统。在完成相关模型的构建之后,通过对算法的调用和集成,实现应用算法。遵循软件工程开发流程,开发中医体质辨识系统,实现融合量表数据和舌象的中医体质辨识系统。综上,本研究通过简化体质量表与融合多模态数据,实现更快速便捷和进一步提高体质辨识的准确率。

关键词：中医体质辨识遗传算法 KNN算法舌象特征融合决策融合

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整本书阅读的育人价值与实践策略

语文建设 2024年第8期 71-73页

作者：吴继桃李凌慧江苏省连云港市新浦实验小学江苏省连云港市苍梧小学

阅读是儿童健康成长与全面发展的重要路径。在整本书阅读教学中,读什么和怎么读是两个值得探讨的问题。设计阅读指导系列活动,发挥家校联动共育作用,可以有效激发儿童的阅读兴趣,有助于儿童学习阅读方法,从而形成良好阅读习惯。

关键词：整本书阅读育人价值实践策略

MicroRNA-23a在自身免疫性肺气肿模型大鼠肺泡隔细胞凋亡中的作用

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海南医学院学报 2024年

作者：程贵容卢江桃张程遵义医科大学贵州医科大学贵州省人民医院国家卫生健康委员会肺脏免疫性疾病重点实验室

目的：研究微小RNA-23a（microRNA-23a，miRNA-23a）对自身免疫性肺气肿模型大鼠肺泡隔细胞凋亡的影响。方法：随机将24只雄性SD大鼠分为肺气肿组、正常对照组和miRNA-23a 模拟物（miRNA-23a agomir）干预组。肺气肿组经腹腔注射人脐静... 详细信息

目的：研究微小RNA-23a（microRNA-23a，miRNA-23a）对自身免疫性肺气肿模型大鼠肺泡隔细胞凋亡的影响。方法：随机将24只雄性SD大鼠分为肺气肿组、正常对照组和miRNA-23a 模拟物（miRNA-23a agomir）干预组。肺气肿组经腹腔注射人脐静脉内皮细胞与完全弗氏佐剂的混合物造模[1]+同miRNA-23a agomir干预组同日尾静脉注射同体积生理盐水；miRNA-23a agomir干预组：同日同肺气肿组方法造模+造模后第1、7、14、21天分别经尾静脉注射miRNA-23a agomir（25 μmol/L）；正常对照组同日腹腔注射同剂量完全弗氏佐剂+同miRNA-23a agomir干预组同日经尾静脉注射同体积生理盐水。造模21 d后，取各组大鼠右下肺行苏木精-伊红染色（hematoxylin-eosin staining，HE染色），观察病理学变化，测量平均肺泡数（mean alveolar number，MAN）和平均内衬间隔（mean linear interce-pt，MLI）[1]；右上肺经实时定量聚合酶链反应（Quantitative real-time polymerase chain reaction，qRT-PCR）检测miRNA-23a表达水平，通过脱氧核糖核酸末端转移酶介导的缺口末端标记（Terminal deoxynucleotidyl transferaseme-diated dUTP nick end labeling，TUNEL）法检测凋亡肺泡隔细胞并计算凋亡指数（Apoptotic index，AI）[2]。血清检测抗血管内皮细胞抗体（Antiendothelial Cell Antibodies， AECA）的浓度[1]。结果：（1）各组肺气肿病理改变程度：正常对照组miRNA-23a agomir干预组>肺气肿组，各组差异有统计学意义（P﹤0.01）。各组MLI比较：正常对照组miRNA-23a agomir干预组>肺气肿组，各组差异有统计学意义（P﹤0.01）。（5）各组肺泡隔细胞凋亡指数比较：正常对照组更多还原AbstractFilter('ChDivSummary', 'ChDivSummaryMore', 'ChDivSummaryReset');

关键词：自身免疫性肺气肿 miRNA-23a 肺泡隔细胞凋亡

Hybrid-Gird:遥感图像细粒度分类可解释方法

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遥感学报 2024年第7期28卷 1722-1734页

作者：朱凯雯尤亚楠曹婧宜孟钢乔媛媛杨洁北京邮电大学人工智能学院北京100876 北京市遥感信息研究所北京100192

基于遥感图像的目标细粒度分类深度神经网络已技术日益成熟,网络决策的可解释性研究是当前细粒度分类深度学习算法进一步提高决策可信度的关键问题。为精确表征对模型决策起决定性作用的本质特征,本文基于博弈竞争理论对遥感图像目标细... 详细信息

基于遥感图像的目标细粒度分类深度神经网络已技术日益成熟,网络决策的可解释性研究是当前细粒度分类深度学习算法进一步提高决策可信度的关键问题。为精确表征对模型决策起决定性作用的本质特征,本文基于博弈竞争理论对遥感图像目标细粒度分类任务进行建模,分析了IG、SmoothGrad、Grad-CAM等可解释性方法在遥感图像目标细粒度分类网络上的适用性,提出了一种尺度自适应的目标细粒度分类本质特征可解释性分析方法Hybrid-Grid,使用像素级与局部特征关系融合算法提高对支撑网络决策的目标本质特征的精确描述能力。结果表明:本文提出的Hybrid-Grid对目标细粒度分类网络的解释效果在ADCC量化评估指标上达到78.87,相较Score-CAM有大幅提升;与SmoothGrad、Grad-CAM的解释结果相对比,本文方法在删除及精度损失实验上表现最好,使EFM-Net的Top-1准确率、Top-5准确率、F1得分分别损失了16.92%、1.61%、17.21%,证明Hybrid-Grid准确解释了对细粒度分类网络决策贡献最大的目标本质特征。本文提出的可解释性分析方法能够更精准地揭示当前目标细粒度分类网络的决策特征依据。

关键词：遥感图像可解释性分析方法目标细粒度分类网络可解释人工智能合作博弈理论本质特征