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背景肥胖是目前常见的代谢疾病,现已成为全球范围内危害严重的公共卫生问题。近几十年来随着中国经济的快速发展、全球化和城镇化进程加快,中国超重肥胖率呈现快速上升的趋势,开展全人群肥胖防控工作亟不可待。目的分析1990—2019年中国归因于高BMI的疾病负担现状及变化趋势,并预测未来十年高BMI的伤残调整寿命年(DALY)标化率,为我国制定肥胖防控策略提供参考依据。方法提取全球疾病负担数据库中1990—2019年中国归因于高BMI的DALY数、DALY标化率等数据,从性别、年龄、高BMI的归因疾病负担等方面分析中国高BMI疾病负担,用年估计变化百分比(EAPC)表示变化趋势,建立灰色预测模型GM(1,1)预测2020—2030年中国归因于高BMI的DALY标化率。结果1990—2019年中国归因于高BMI的死亡例数、DALY数分别增长225%、215%,标化死亡率(EAPC=1.21%,P国高BMI的DALY标化率持续上升,2030年中国高BMI的DALY标化率为1452.52/10万,其中男性1845.81/10万,女性1106.74/10万。结论1990—2019年中国高BMI导致的疾病负担明显增加,应针对不同性别、不同年龄段的人群采取针对性的干预措施,重点关注与预防高BMI导致的相关疾病与癌种。未来十年高BMI的疾病负担将进一步加重,开展全国范围的社区肥胖防治工作已亟不可待。

关键词：肥胖症体质指数疾病负担年估计变化百分比

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一种稀疏体压特征人员识别方法

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现代电子技术 2025年第3期48卷 111-118页

作者：肖鸿洲李长云王志兵甘英华任国鑫湖南工业大学计算机学院湖南株洲412000 湖南工业大学智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室湖南株洲412000

在注重隐私或无光环境下,主流的基于机器视觉的人员识别方法不太适用。基于稀疏体压特征,文中提出一种将CNN与Bi⁃LSTM相融合再结合注意力机制的人员识别新方法。首先,对获得的稀疏体压数据使用CNN进行空间特征提取;然后,使用Bi⁃LSTM神... 详细信息

在注重隐私或无光环境下,主流的基于机器视觉的人员识别方法不太适用。基于稀疏体压特征,文中提出一种将CNN与Bi⁃LSTM相融合再结合注意力机制的人员识别新方法。首先,对获得的稀疏体压数据使用CNN进行空间特征提取;然后,使用Bi⁃LSTM神经网络获取长远的上下文信息,抽取潜藏在时序规律中的上下文特征;最后,将抽取的空间与时序特征并联融合,结合注意力机制进行权重参数优化,使模型更关注于最具类别区分度的特征。实验结果表明,该方法拥有更快的收敛速度,识别准确率达到93.86%。

关键词：人员识别体压特征注意力机制双向长短期记忆神经网络稀疏体压

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一种新型进口深抽抽子简介

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油气井测试 2000年第3期9卷 75-76页

作者：甘典国李孝胜江苏油田试采一厂华北石油测试公司

常规抽汲工艺普遍使用的是凡尔抽子,抽子胶皮强度低、漏失量大,抽汲过程中容易拉坏胶筒,导致胶皮落井,而且产量小、抽深大于1800 m的情况下,难以抽汲求产和确定流体性质.为解决这些问题,从美国引进了新式深抽抽子,使抽汲深度由1800 m增... 详细信息

常规抽汲工艺普遍使用的是凡尔抽子,抽子胶皮强度低、漏失量大,抽汲过程中容易拉坏胶筒,导致胶皮落井,而且产量小、抽深大于1800 m的情况下,难以抽汲求产和确定流体性质.为解决这些问题,从美国引进了新式深抽抽子,使抽汲深度由1800 m增至2500 m,在探井试油中发挥了重要作用.

关键词：油气勘探探井试油探抽抽子抽汲提升系统

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视觉智能算法在电厂输煤系统视频监测场景的探索与应用

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中国科技期刊数据库工业A 2025年第1期 013-016页

作者：张培典强精国高艺吴学诗国能大武口热电有限公司宁夏石嘴山753000

本文研究目的为探究视觉智能算法在电厂输煤系统视频监测场景下的应用,旨在帮助电厂有效克服皮带断裂问题所引发的一系列负面效应。研究阶段,以大武口发电厂为例,分析电厂输煤系统结构,并分析输煤系统皮带断裂事故。随后,本文基于机器... 详细信息

本文研究目的为探究视觉智能算法在电厂输煤系统视频监测场景下的应用,旨在帮助电厂有效克服皮带断裂问题所引发的一系列负面效应。研究阶段,以大武口发电厂为例,分析电厂输煤系统结构,并分析输煤系统皮带断裂事故。随后,本文基于机器视觉系统、经典Hessian矩阵,设计一套面向输煤系统皮带的监测技术体系,从而为我国发电企业提供技术借鉴、参考价值,推动其对老旧输煤系统进行改造、升级,保证输煤系统运行的稳定性,并自宏观推动我国发电企业智能化转型、升级。

关键词：机器视觉系统经典Hession矩阵输煤系统皮带断裂

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基于改进Q-Learning算法的机器人路径规划

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物联网技术 2025年第3期15卷 82-86页

作者：潘琦涛赵岳生甘育国广西科技大学自动化学院广西柳州545616 广西科技大学启迪数字学院广西柳州545616

移动机器人的路径规划问题受到了广大学者的关注。当机器人在未知环境中进行路径规划时,为了提高规划的效率,通常需要获取相关的先验知识。在强化学习路径规划中,先验知识可以通过多种方式融入到算法中,其中Q-Learning算法是一种常用的... 详细信息

移动机器人的路径规划问题受到了广大学者的关注。当机器人在未知环境中进行路径规划时,为了提高规划的效率,通常需要获取相关的先验知识。在强化学习路径规划中,先验知识可以通过多种方式融入到算法中,其中Q-Learning算法是一种常用的方法。传统的Q-Learning算法路径规划存在拐点多、路径长、训练轮次多等问题。因此,提出一种改进算法,针对原Q-Learning算法在机器人路径规划中存在的学习速度慢、探索效率低、规划路径长等突出问题进行了优化。首先,基于栅格地图,在传统算法的基础上采用径向基函数(RBF)网络对Q-Learning算法的动作值函数进行逼近;其次,为了平衡探索与利用的比例,采用了动态调整贪婪因子的方法;最后,增加了机器人可选择的动作,扩充了动作集,改进为八方向探索。仿真结果表明,与Q-Learning算法相比,改进后的Q-Learning算法可将最优路径长度缩短23.33%,拐点个数减少63.16%,算法训练轮次减少31.22%。

关键词： Q-Learning ROS机器人强化学习路径规划径向基函数探索策略

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