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广西港口安全及保安管理信息系统的设计与实现

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广西港口安全及保安管理信息系统的设计与实现

作者：胡大正北京交通大学

学位级别：硕士

广西港口安全及保安管理信息系统是广西区港航局按照交通运输部水运局的要求,坚持以水运行业信息化引领港口工作现代化,努力推动新一轮港口工作的发展进步,为积极推进全区港口信息化工作的建设,而立项开展的项目。力图在港口原有信息系... 详细信息

广西港口安全及保安管理信息系统是广西区港航局按照交通运输部水运局的要求,坚持以水运行业信息化引领港口工作现代化,努力推动新一轮港口工作的发展进步,为积极推进全区港口信息化工作的建设,而立项开展的项目。力图在港口原有信息系统的基础上,逐步解决全区港口管理部门在港口安全管理、危险货物申报管理、港口应急管理等方面存在的缺乏信息化管理系统、“信息孤岛”现象明显、区港航局、港口管理部门以及港口企业之间的信息交流渠道不畅通等问题,切实提高全区港口管理信息化服务能力。针对所存在的问题,作者的主要工作是对该管理信息系统中的港口安全管理、危险货物申报管理、应急管理三个子系统进行分析、设计、实现以及测试。在本文中,首先通过对基于J2EE (Java2Platform, Enterprise Edition, Java2平台企业版)平台的主流开发框架Struts2和Spring进行分析对比,确定出基于Spring的MVC (Model View Controller,模型、视图和控制)模式更适于本系统的建设;然后,提出系统的结构与框架,阐述基于MVC设计模式,运用Spring、Hibernate、 JSON-RPC (JavaScript Object Notation,基于JavaScript的数据标记语言;Remote Procedure Call Protocol,远程过程调用协议)等技术所搭建的系统实现框架;接着,依据需求调研分别对港口安全管理、危险货物申报管理、应急管理三个子系统进行业务分析、详细设计和实现;最后,通过编写测试计划和测试用例,对各子系统进行测试,使得结果符合预期。本系统将工作流融入到各业务功能中,通过对该系统的实现,解决了区港航局、港口管理部门以及港口企业存在的各部门信息交流不畅、“信息孤岛”等问题,切实使全区各港口部门的工作效率得到提高;同时,本系统具有优秀的灵活性、良好的可扩展性和可跨平台的通用性等特点,通过对该系统关键技术、基于SpringMVC框架的实现、业务需求、详细设计以及测试方法和结果的描述,可供同类基于Web的开发平台做应用参考。

关键词： Spring MVC J2EE 管理信息系统水运行业信息化

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自然光下的新型动态注视点眼动向量

电子学报 2016年第2期44卷 420-425页

作者：秦华标王信亮卢杰胡大正华南理工大学电子与信息学院广东广州510641

为解决自然光下视线跟踪系统注视点估计精度不高和头部运动受限问题,提出了一种基于虹膜和眼睛内角点特征的动态注视点眼动向量,并以虹膜面积信息对其进行标准化,以消除头部运动对眼动向量的影响.最后结合动态注视点眼动向量与多项式映... 详细信息

为解决自然光下视线跟踪系统注视点估计精度不高和头部运动受限问题,提出了一种基于虹膜和眼睛内角点特征的动态注视点眼动向量,并以虹膜面积信息对其进行标准化,以消除头部运动对眼动向量的影响.最后结合动态注视点眼动向量与多项式映射模型得到实时注视点,实现眼动向量与注视点的一一映射.采用该眼动向量可提高注视点估计精度,降低头部运动的影响.

关键词：虹膜眼睛内角点视线跟踪自然光

基于Transformer的自监督单目深度估计方法研究

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基于Transformer的自监督单目深度估计方法研究

作者：周大正齐鲁工业大学

学位级别：硕士

单目深度估计旨在为单幅图像中的每个像素分配对应的深度(Depth)信息,广泛应用于自动驾驶、3D重建和增强现实等领域。目前,基于深度学习的单目深度方法主要分为两种:监督方法和自监督方法。监督方法需要大量深度标签进行训练,而自监督... 详细信息

单目深度估计旨在为单幅图像中的每个像素分配对应的深度(Depth)信息,广泛应用于自动驾驶、3D重建和增强现实等领域。目前,基于深度学习的单目深度方法主要分为两种:监督方法和自监督方法。监督方法需要大量深度标签进行训练,而自监督方法则通过图像重投影来估计深度图,无需真实深度标签。因此,自监督方法具有更广泛的应用前景和较低的学习成本。在自监督单目深度估计中,本文针对当前存在的一些问题,进行了以下工作:(1)针对现有算法无法准确获取完整上下文信息的问题。提出了一种新的自监督学习框架,结合CNN和Transformer的各自优点,建立完整的上下文信息提取模型。该方法包括以下两个分支:Transformer分支用于捕获全局信息,卷积分支用于保留局部信息。同时,设计了一个具有金字塔结构的矩形卷积模块,用于感知图像内沿水平和垂直方向的半全局信息,例如细长物体。此外,提出了一种通过学习像素与其邻域之间的亲和力矩阵,来获得精确的场景几何结构的形状细化模块。实验结果表明,在KITTI、Cityscape数据集上取得了较好的结果,误差指标方面绝对相对误差(Abs Rel)达到0.084,并在Make3D数据集上验证了其具有良好的跨数据集泛化能力,在误差指标方面Abs Rel达到0.265。(2)针对前文卷积分支和Transformer分支的简单融合策略可能导致的特征聚合不足的问题,提出了一种用于单目深度估计的新型双分支并行框架,包括Transformer分支和CNN分支。Transformer分支能够模拟全局上下文信息,CNN分支可以捕捉图像中的局部空间关系。为了缓解独立的分支和简单的分支融合策略可能导致的特征聚合不足,设计了一个并行特征交互模块,该模块包含一个自注意力模块和一个交叉注意力模块,用于提取两个支路之间的互补信息。同时,为了充分利用场景中的底层特征,提出了一种底层信息提取模块,用于捕获CNN分支中纹理相关信息并保留纹理细节。最后,为了解决传统视觉Transformer中缺乏多尺度上下文信息的问题,引入了一种广域多尺度解码器,该解码器通过广域注意力将多尺度特征表示纳入深度估计。模型在KITTI、NYU-Depth-v2等数据集上进行的大量实验表明,与目前最先进的单目深度估计方法相比,该方法能取得较好的估计结果,相较于其他先进方法,在精度指标方面精度δ<1.25提升了 3%。(3)针对前文Transformer模型的统一视觉令牌分配无法将更多的令牌分配到重要区域的问题,提出了一种基于自适应令牌聚合的单目深度估计算法。通过设计一种矩形卷积引导的可变Transformer编码器,并结合CNN和Transformer的优势互补,实现对场景中重要物体的准确估计,提取目标图像的局部信息和全局信息。考虑到CNN无法构建空间和通道间的依赖关系,设计了卷积特征增强模块,在提取局部信息时产生全局的感受野,以此增强特征的表征能力。最后,引入特征交互增强模块,实现Transformer特征和CNN特征的信息交互并增强对应关系,提高深度估计的准确性。实验结果表明,在KITTI、NYU-Depth-v2等数据集上,该方法能取得较好的估计结果,在误差指标方面相对误差(SqRel)分别达到0.534和0.332。

关键词： Transformer 深度估计自监督学习深度学习

基于系统动力学的草地生态系统稳定性评价——以三江源国家公园黄河源玛多县为例

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中国环境科学 2024年第6期44卷 3419-3433页

作者：李佳颖胡官正曾维华北京师范大学环境学院北京100875 中国原子能科学研究院北京102413

本文以三江源国家公园黄河源园区所在的玛多县为研究对象,从韧性、抵抗性、可持续性和变异性角度构建生态系统稳定性评价指标,辨析指标间的异同并提出合理的指标量化与分级标准;在此基础上,基于系统动力学方法建立了玛多县生态系统动态... 详细信息

本文以三江源国家公园黄河源园区所在的玛多县为研究对象,从韧性、抵抗性、可持续性和变异性角度构建生态系统稳定性评价指标,辨析指标间的异同并提出合理的指标量化与分级标准;在此基础上,基于系统动力学方法建立了玛多县生态系统动态仿真模型;进一步,利用所构建的动态仿真模型,对玛多县2000~2100年的生态系统演化历程生态状况演化趋势进行模拟仿真;最后,基于模拟结果对其生态系统稳定性进行评估.评估结果表明:玛多县生态系统特征回归时间约为48.74a,韧性一般;生态系统崩溃时的食草强度与现状条件的食草强度之比为4.15,抵抗性较强;初始状态持续时间约为79.04a且朝着正向发展,可持续性较强;变异比率约为25.20%,变异性较大.玛多县生态系统稳定性综合评价结果为临界状态,需要从提高生态系统韧性和降低生态系统变异性的角度改善玛多县生态系统稳定性,确保其生态系统持续健康演替.

关键词：稳定性韧性抵抗性变异性系统动力学玛多县

摘要AI文本检测中“猫鼠游戏”的行为界定和能力分析

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情报杂志 2024年

作者：李启正胡崴琳祝成炎浙江理工大学杂志社浙江理工大学纺织科学与工程学院(国际丝绸学院)

[研究目的]辨别学术论文中的AI内容已成为学术出版界面临的新问题。研究人类对AI文本的界定依据和分辨能力,以及机器猫(AI文本检测工具)对AI鼠(AI文本)的检测能力,为学术出版中AI文本检测提供理论参考。[研究方法]使用GPT-3.5-turbo、GP... 详细信息

[研究目的]辨别学术论文中的AI内容已成为学术出版界面临的新问题。研究人类对AI文本的界定依据和分辨能力,以及机器猫(AI文本检测工具)对AI鼠(AI文本)的检测能力,为学术出版中AI文本检测提供理论参考。[研究方法]使用GPT-3.5-turbo、GPT-4和GPT-4-Turbo三个不同版本的ChatGPT对中文权威学术期刊《计算机学报》的150篇中文论文进行了摘要AI生成和AI改写;对英文权威学术期刊《Artificial intelligence》的150篇英文论文进行了摘要AI翻译,分析人类和4款主流AI文本检测工具对于AI生成摘要、通过AI改写和AI翻译的伪装摘要的识别能力。[研究结果/结论]根据调查问卷结果统计,人类一般会从直觉、表达习惯、逻辑性、语句过渡和数据合理性5个方面来界定AI文本。本实验研究范围内,人类对AI生成摘要、AI改写摘要和AI翻译摘要的分辨能力有限,识别率在50%-65%之间;而本文选用的4款AI文本检测工具识别率均在80%左右,但对于由高版本的GPT-4-Turbo模型生成的摘要,以及经过ChatGPT改写或翻译的摘要,目前主流AI文本检测工具也都表现不佳。因此在当前的学术出版过程中,出版者还应采用多种方式识别AI文本。

关键词：摘要 AI文本检测 ChatGPT AIGC 大语言模型学术不端

基于改进Vision Transformer的道岔故障智能诊断

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铁道科学与工程学报 2024年

作者：王英琪李刚胡启正杨勇中国铁道科学研究院集团有限公司国家铁路智能运输系统工程技术研究中心中国铁道科学研究院研究生部中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号基础设施智能运维铁路行业工程研究中心

道岔故障种类繁多，特征复杂，存在检测难、分类难等问题，导致故障排查效率低下，对铁路运输安全构成威胁。Vision Transformer模型在图像分类方面具有较高准确度，但是其处理的是图像块，而不是传统的像素级特征，在某些情况下可能会... 详细信息

道岔故障种类繁多，特征复杂，存在检测难、分类难等问题，导致故障排查效率低下，对铁路运输安全构成威胁。Vision Transformer模型在图像分类方面具有较高准确度，但是其处理的是图像块，而不是传统的像素级特征，在某些情况下可能会影响曲线局部信息的获取。针对上述情况，提出一种基于改进Vision Transformer模型的故障曲线分类算法。首先，对典型道岔故障及原因进行梳理分类，指出了几种典型的道岔故障；其次，对使用道岔动作电流数据生成的图像尺寸进行调整并根据故障图像特点进行数据增强，使用ResNet网络取代原Vision Transformer模型中的故障图像分块机制进行特征提取，同时采用相对位置编码增强模型的适应性和泛化能力；最后，利用模型的多头自注意力机制，综合全局与局部信息进行分类，并得到分类权重。经过实验验证，本文道岔故障分类识别总体准确率达99.77%，各分类识别的平均精确率达99.78%，与原模型相比，在训练集和验证集上的识别精度分别提升了5.4%和2.4%。为了更好地理解模型的性能，采用Grad-CAM方法将迭代过程可视化，剖析了模型关注区域的变化过程，并在测试集上与VGG-16、DenseNet121等经典分类模型进行性能对比；通过ROC曲线评估分类效果，显示改进的模型取得更优结果。研究结果为道岔故障识别分类提供了新的理论支持，并为未来的研究提供了新的思路和方法。

关键词：深度学习图像分类道岔故障识别 Vision Transformer

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考虑单向预浸料弯曲性能的有限元仿真

复合材料学报 2024年第7期41卷 3822-3830页

作者：何靓赵安安徐小伟王小凯胡大豹梁彪中航西安飞机工业集团股份有限公司西安710089 西北工业大学机电工程学院西安710072

热固性树脂基预浸料沿纤维方向具有极高的拉伸模量和较小的弯曲刚度,准确描述预浸料的这种力学特性对于成型过程中褶皱等缺陷的预测与抑制、提升成型过程的有限元仿真精度具有重要意义。本文建立了基于纤维方向准确跟踪并考虑非线性剪... 详细信息

热固性树脂基预浸料沿纤维方向具有极高的拉伸模量和较小的弯曲刚度,准确描述预浸料的这种力学特性对于成型过程中褶皱等缺陷的预测与抑制、提升成型过程的有限元仿真精度具有重要意义。本文建立了基于纤维方向准确跟踪并考虑非线性剪切行为的单向预浸料本构模型,并通过共节点壳膜混合单元实现了预浸料高拉伸模量和低弯曲刚度的解耦。同时,以国产AC531/CCF800H单向预浸料为对象,系统测量了未固化预浸料的拉伸模量、剪切模量和弯曲刚度。最后,通过单向预浸料的偏轴拉伸试验和轴向压缩试验分别验证了本文所建立的有限元模型在膜单元和壳单元主导的受力条件下的有效性。

关键词：预浸料拉弯解耦壳膜混合有限元法弯曲刚度

涂层界面反射超声的梳状滤波效应及其结合质量成像检测研究

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振动与冲击 2024年第9期43卷 234-240页

作者：周国正姜煜梁军姜大超袁懋诞苏州热工研究院有限公司江苏苏州215004 国家核电厂安全及可靠性工程技术研究中心江苏苏州215004 广东工业大学省部共建精密电子制造技术与装备国家重点实验室广州510006

涂层结构的界面结合质量可以通过超声无损检测技术进行有效表征。基于涂层界面超声传播模型及其反射信号特征研究,发现其回波信号具有梳妆滤波效应。理论分析表明,超声反射系数和相位都会随界面刚度而变化,在此基础上基于梳状滤波效应... 详细信息

涂层结构的界面结合质量可以通过超声无损检测技术进行有效表征。基于涂层界面超声传播模型及其反射信号特征研究,发现其回波信号具有梳妆滤波效应。理论分析表明,超声反射系数和相位都会随界面刚度而变化,在此基础上基于梳状滤波效应构建了适用于界面结合强度检测的频域特征参数。利用高频水浸超声扫查系统对不同结合质量的涂层样品进行了成像测试,并与标准划格法测试结果对比。研究结果表明,在涂层结合强度差异较小的情况下,通过回波信号的反射系数和梳状滤波效应频域特征参数都可以区分结合质量为0级和2级样品,而频域特征参数能够显著提升结合质量成像结果的对比度。该研究将为大批量涂层界面质量无损、在线、全覆盖检测提供理论基础与技术支撑。

关键词：反射超声涂层结合质量无损检测

基于储能船舶的海岛群电-氢混合能量调度策略

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电网技术 2024年第8期48卷 3317-3328,I0090,I0091页

作者：陈笑云顾延勋胡大朋翁汉琍魏繁荣马云聪新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学) 湖北省宜昌市443002 三峡大学电气与新能源学院湖北省宜昌市443002 广东电网有限责任公司珠海供电局广东省珠海市519000 强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学) 湖北省武汉市430074

海岛/海上新能源的开发面临着电能送出难的问题。对于尚未通过海底电缆互联的海岛电网而言,富余新能源的制氢外送和电池外送模式各具优缺点。为结合2种外送模式的优点,提出了一种基于储能船舶的近海海岛群电-氢混合传输模式。首先,提出... 详细信息

海岛/海上新能源的开发面临着电能送出难的问题。对于尚未通过海底电缆互联的海岛电网而言,富余新能源的制氢外送和电池外送模式各具优缺点。为结合2种外送模式的优点,提出了一种基于储能船舶的近海海岛群电-氢混合传输模式。首先,提出了基于储能船舶的海岛群能量互联共享模式,以电池包和储氢罐为载体,实现能量的灵活转化和在岛屿之间的灵活转移;其次,构建了电能-氢能转换效率的数学分析模型,并在综合考虑电池损耗和制氢效率的基础上,探讨了富余新能源在制氢与电池存储之间的最优功率分配机制,以厘清在不同新能源出力场景下2种外送模式的优劣;然后,通过搭建氢能储运成本分析模型,研究了压强、体积等压缩储氢关键参数与经济成本的关系,并提出了相应的电-氢混合输送日运行调度优化模型;最后,基于珠海市某群岛实际地理数据开展仿真分析,结果验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：新能源外送电氢混合传输储能船舶近海海岛