检索结果-南通市图书馆

丹寨县龙泉镇白元-翁垴地区玻璃用砂岩矿地质特征及找矿标志分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国资源综合利用 2024年第6期 93-95页

作者：杨俊石睿黔东南州自然资源局贵州省地质矿产勘查开发局一0一地质大队

丹寨县石英砂岩矿为首次勘查发现，通过对丹寨县龙泉镇白元-翁垴地区玻璃用砂岩矿地质特征及找矿标志进行分析，阐述玻璃用砂岩矿的矿床地质特征，并给出相应的找矿标志。根据研究，玻璃用砂岩矿矿体产于泥盆系蟒山组第二段(D1-2m2)，... 详细信息

丹寨县石英砂岩矿为首次勘查发现，通过对丹寨县龙泉镇白元-翁垴地区玻璃用砂岩矿地质特征及找矿标志进行分析，阐述玻璃用砂岩矿的矿床地质特征，并给出相应的找矿标志。根据研究，玻璃用砂岩矿矿体产于泥盆系蟒山组第二段(D1-2m2)，在此基础上总结出了蟒山组地层产出、分布是本区寻找石英砂岩矿找矿标志。

关键词：玻璃用砂岩矿矿体矿床地质特征找矿标志丹寨县

基于FPGA的卷积神经网络核素识别硬件加速方法研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

核电子学与探测技术 2024年第2期44卷 334-343页

作者：王博石睿刘敏俊曾雄王洲四川轻化工大学计算机科学与工程学院宜宾644005

核素识别是核探测领域研究的关键技术之一,传统基于能谱解谱算法的核素识别仪器,实时性差,功耗较高,限制了实际应用中的识别效率,为了加快对放射性核素定性分析,本文提出了一种基于FPGA的卷积神经网络核素识别硬件加速方法。提出了一种... 详细信息

核素识别是核探测领域研究的关键技术之一,传统基于能谱解谱算法的核素识别仪器,实时性差,功耗较高,限制了实际应用中的识别效率,为了加快对放射性核素定性分析,本文提出了一种基于FPGA的卷积神经网络核素识别硬件加速方法。提出了一种用于核素分类的轻量型一维卷积神经网络模型,再根据模型卷积层、池化层和全连接层的运算特点,利用并行流水线和加法树等硬件加速策略,将模型部署在Xilinx ZYNQ7020异构芯片中。实验结果表明,在FPGA中,测试集平均识别精度达到98.41%,单次识别耗时1.57 ms,与桌面端CPU相比,该硬件加速方法实现了64倍加速效果,功耗仅为2.115 W。在实际测试实验中,^(137)Cs单源识别精度为98%,^(137)Cs与^(60)Co混合源识别精度达到98.17%。该硬件加速方案满足低延时、低功耗等要求,适合于现场快速核素检测的场景,对便携式核素识别仪器开发具有重要的参考价值。

关键词：能谱数据核素识别 FPGA 卷积神经网络硬件加速

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中小型桥梁改造工程的信息化应用研究

山东交通科技 2024年第1期 115-117,121页

作者：石睿安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司安徽合肥230088

中小桥改造工程规模小、施工难度低,相关信息化研究较为缺乏,但由于数量巨大,使得其信息化工作有较大价值。提出了中小桥改造工程的信息化应用思路,设计了信息化工作平台,从路网多项目到单个项目的应用,包括了成果与设计管理、进度与质... 详细信息

中小桥改造工程规模小、施工难度低,相关信息化研究较为缺乏,但由于数量巨大,使得其信息化工作有较大价值。提出了中小桥改造工程的信息化应用思路,设计了信息化工作平台,从路网多项目到单个项目的应用,包括了成果与设计管理、进度与质量管理、现场管理监控等主要建设管理内容,提高了中小型桥梁改造工程的信息化应用水平。

关键词：桥梁改造工程信息化应用 BIM+GIS 建设管理

凯里市碧波镇羊盖陶瓷土矿地质特征及矿床成因分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

冶金与材料 2024年第6期44卷 181-183页

作者：杨俊石睿黔东南州自然资源局贵州凯里556000 贵州省地质矿产勘查开发局一○一地质大队贵州凯里556000

通过对凯里市碧波镇羊盖陶瓷土矿开展详查工作,共查明Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个矿体。矿体受地层及构造控制,呈层状赋存于二叠系上统合山组一段(P_(3)h^(1))地层中,属沉积型矿床。文章总结了该矿床的成矿地质特征并对矿床成因进行了初步分析,... 详细信息

通过对凯里市碧波镇羊盖陶瓷土矿开展详查工作,共查明Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个矿体。矿体受地层及构造控制,呈层状赋存于二叠系上统合山组一段(P_(3)h^(1))地层中,属沉积型矿床。文章总结了该矿床的成矿地质特征并对矿床成因进行了初步分析,对在凯里地区二叠系上统合山组寻找陶瓷土矿有一定指导意义。

关键词：陶瓷土矿成矿地质特征矿床成因贵州凯里

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

种子活力性状无损速测技术研究进展

江苏农业科学 2024年第7期52卷 1-10页

作者：石睿罗斌张晗侯佩臣周亚男王成北京市农林科学院智能装备技术研究中心/北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 江苏大学农业工程学院江苏镇江212013

种子是农业生产中最重要的生产资料,其品质直接关系到整个生产活动的丰歉。活力是种子的重要评价指标,高活力的种子不仅田间表现优秀、抵抗逆境能力强,还更利于长时间储藏。传统的种子活力检测多在实验室内进行,采用的发芽试验等方法精... 详细信息

种子是农业生产中最重要的生产资料,其品质直接关系到整个生产活动的丰歉。活力是种子的重要评价指标,高活力的种子不仅田间表现优秀、抵抗逆境能力强,还更利于长时间储藏。传统的种子活力检测多在实验室内进行,采用的发芽试验等方法精度较高、科学性强,但有损检测且效率较低。近年来,光谱及成像技术以其快速、无损等优势,在种子检测领域中得到了广泛关注和应用。首先,归纳传统种子活力检测方法的检测原理和判定方法,并总结传统方法存在的共性问题;其次,综述无损速测技术在种子活力检测领域的应用和进展,对比分析各种技术的工作原理和检测策略,重点就近红外光谱技术和高光谱成像技术的应用展开讨论;最后,在此基础上结合种子活力的实际检测要求,探讨目前无损速测技术在种子活力检测应用领域存在的问题,总结当前无损速测检测技术呈现多技术融合、精选分级、高通用性和多元发展的发展趋势,以期为种子活力性状的无损速测技术提供参考。

关键词：种子活力性状近红外光谱高光谱成像 X射线成像图像处理无损速测技术研究进展

YOLOv8-SSDW:基于YOLOv8的带钢表面缺陷检测算法

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

重庆工商大学学报(自然科学版) 2024年

作者：戴林华黎远松石睿四川轻化工大学计算机科学与工程学院

【目的】针对现有带钢表面缺陷检测精度较低、存在漏检和误检等问题，提出了一种改进的YOLOv8的缺陷检测算法YOLOv8-SSDW。【方法】该算法是以YOLOv8n为基准模型，在骨干网络结构中引入SKNet(Selective Kernel Networks)注意力模块，加... 详细信息

【目的】针对现有带钢表面缺陷检测精度较低、存在漏检和误检等问题，提出了一种改进的YOLOv8的缺陷检测算法YOLOv8-SSDW。【方法】该算法是以YOLOv8n为基准模型，在骨干网络结构中引入SKNet(Selective Kernel Networks)注意力模块，加强骨干网络的特征提取能力和自适应能力，使得在特征提取过程中网络能够更加关注缺陷目标。同时，在YOLOv8的颈部使用Slim-Neck结构，以减少模型的参数量和计算量。为了进一步提升网络的特征提取能力，提出一种融合可变形卷积，以强化对缺陷目标的特征学习。考虑到缺陷样本质量不平衡问题，使用WIoU(Wise intersection over union)损失函数，其梯度增益分配策略使得问题有效改善，并且提高模型收敛速度和回归精度。【结果】改进后的模型在带钢数据集上进行实验，其实验结果表明，改进后的模型的平均精度达到85.5%，相比于基准模型提高了2.7%。【结论】通过大量实验可以证明改进网络的有效性，改善了带钢表面缺陷检测精度较低的问题，还减少了漏检和误检的情况，同时满足实时性要求。相较于目前主流模型在检测精度具有一定优势，并对后续研究用于实际检测具有参考价值。

关键词： YOLOv8 注意力机制可变形卷积 WIoU

基于改进YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

重庆工商大学学报(自然科学版) 2024年

作者：王涛黎远松石睿侯宪庆四川轻化工大学计算机科学与工程学院

【目的】在光伏电池电致发光(electroluminescence，EL)材料生产过程中，存在背景复杂，缺陷尺度差别大、缺陷类别不平衡的问题，导致缺陷检测中存在漏检，误检的情况。针对此类问题，提出了一种基于改进YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法... 详细信息

【目的】在光伏电池电致发光(electroluminescence，EL)材料生产过程中，存在背景复杂，缺陷尺度差别大、缺陷类别不平衡的问题，导致缺陷检测中存在漏检，误检的情况。针对此类问题，提出了一种基于改进YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法。【方法】首先，改进YOLOv8n的主干部分，将主干部分的C2f模块替换为C2f-Faster模块，在最大程度降低模型参数量的同时，提升模型的检测速度和特征融合能力。其次，在颈部引入可变卷积，增大局部感受野，进而精确定位缺陷，降低识别误差。最后，引入WIoU(Wise intersection over union)损失函数，替换原模型的CIoU(Complet intersection over union)损失函数，改善数据集标签不平衡问题，提高模型对小目标缺陷的检测性能。【结果】改进后的YOLOv8n算法在实验数据集上mAP@0.5达到93.2%，检测速度达到110FPS，计算量仅为6.7 GFLOPs。该算法相较于YOLOv8n基准算法，mAP@0.5提升了2.2%，参数量下降13.3%，计算量下降17.2%。【结论】通过消融实验并与主流目标检测模型进行对比证明改进模型的有效性，改进后的模型在轻量化的同时又提升了模型的准确率，且具有实时性。相较于其他算法具有一定优势，满足工业部署要求。

关键词：缺陷检测深度学习 YOLOv8n WIoU

我国职业教育产教融合研究:应势之需、因时而动与顺势而为

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

职教通讯 2024年第2期 50-59页

作者：谢德新石睿广东技术师范大学教育科学学院

产教融合是职业教育作为类型教育的本质属性,是技术技能人才培养的基本模式,也是推动我国现代职业教育高质量发展的必由路径。近年来,学界持续关注产教融合研究,在内涵特征、长效机制、主要问题及优化路径等方面取得了丰硕成果。然而,... 详细信息

产教融合是职业教育作为类型教育的本质属性,是技术技能人才培养的基本模式,也是推动我国现代职业教育高质量发展的必由路径。近年来,学界持续关注产教融合研究,在内涵特征、长效机制、主要问题及优化路径等方面取得了丰硕成果。然而,产教“合而不融”“融而不深”的问题仍较为普遍,这既是当下产教融合的实践困境,也是职业教育研究持续关注的重点。为了更好地破解产教融合的困境,建议依托规范研究,把加强产教融合的实证研究作为立足点;拓宽研究视野,把加强产教融合的跨学科研究作为出发点;深耕研究焦点,把加强产教融合重点问题研究作为关键点,实现产教深度融合,助力我国现代职业教育高质量发展。

关键词：职业教育产教融合校企合作人才培养

基于改进YOLOv8s的铝型材表面缺陷检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

重庆工商大学学报(自然科学版) 2024年

作者：侯宪庆黎远松石睿王涛四川轻化工大学计算机科学与工程学院

【目的】针对铝型材表面缺陷类别多、缺陷之间差异较大，容易出现漏检、误检等情况，提出一种改进的YOLOv8s检测算法。【方法】首先，引入扩张式残差模块DWR(Dilation-wise Residual)，基于此重新构造主干网络部分C2f中的Bottleneck结... 详细信息

【目的】针对铝型材表面缺陷类别多、缺陷之间差异较大，容易出现漏检、误检等情况，提出一种改进的YOLOv8s检测算法。【方法】首先，引入扩张式残差模块DWR(Dilation-wise Residual)，基于此重新构造主干网络部分C2f中的Bottleneck结构，增强网络对复杂特征的提取能力，使网络更高效地获取上下文信息；其次，在原颈部网络中加入小目标检测层，旨在提取和传递那些在小尺寸缺陷中更为关键且判别性更强的小目标特征信息，将浅层和深层特征进行融合，降低漏检率和误检率，提高检测精度；最后，引入Inner-GioU(Inner Generalized Intersection over Union) 损失函数，关注边界框内部的重叠部分，加快模型收敛速度的同时提高边界框回归的准确性。【结果】改进算法应用在天池铝型材数据集中，实验结果显示：改进的算法在精确率、召回率和mAP@0.5方面分别达到了88.7%、83.4%和88.5%的性能指标，相比原始的YOLOv8s算法分别提高了4.1%、2.1%和2.9%，改进算法能有效识别铝型材表面不同类型的缺陷。【结论】通过实验可以证明改进算法的有效性，改善了铝型材部分缺陷检测效果较差的问题，同时减少了漏检和误检的情况，满足当前工厂对于铝型材表面缺陷的检测要求。

关键词：缺陷检测 YOLOv8s 深度学习 Inner-GIoU