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复杂不良地质条件下超长隧道钻爆施工关键技术

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建筑机械 2024年第8期 91-96页

作者：蒋仁国武建林中交一公局集团有限公司北京100024

为解决超长隧道施工时不良地质处治及钻爆施工的难题,文章以新越西隧道为工程背景,首先结合地勘报告与现场情况分析得出该隧道不良地质主要为岩堆、岩溶、采空区、高地应力,特殊岩土为石膏。针对性提出了相应不良地质处治方案,如突水突... 详细信息

为解决超长隧道施工时不良地质处治及钻爆施工的难题,文章以新越西隧道为工程背景,首先结合地勘报告与现场情况分析得出该隧道不良地质主要为岩堆、岩溶、采空区、高地应力,特殊岩土为石膏。针对性提出了相应不良地质处治方案,如突水突泥处治主要通过超前地质预报及超前周边帷幕注浆法加固围岩;岩堆通过钢管桩注浆、加固桩等进行岩体加固。对隧道洞深开挖的微台阶开挖、组合方式开挖施工关键技术及钻爆设计与施工控制进行了研究,主要包括开挖流程、施工控制要点、爆破参数及优化等。本项目运营结果表明,新越西隧道不良地质处治技术及钻爆施工方案显著提升了工程质量,缩短了施工工期,保证了隧道运营的安全性与经济效益。

关键词：隧道工程不良地质钻爆施工微台阶开挖施工技术

HR-SCNet在儿童发育性髋关节发育不良诊断中的应用研究

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中国数字医学 2024年第10期19卷 1-7页

作者：蒋仁杰袁贞明吴英飞杭州师范大学信息科学与技术学院杭州310000

目的:构建基于HR-SCNet网络的计算机辅助诊断模型(CAD),提高发育性髋关节发育不良(DDH)诊断效率。方法:收集某儿童医院DDH患者的骨盆正位X线片,构建包含不同疾病程度的DDH数据集,通过对多尺度特征图空间重构与通道重构,精确定位髋关节8... 详细信息

目的:构建基于HR-SCNet网络的计算机辅助诊断模型(CAD),提高发育性髋关节发育不良(DDH)诊断效率。方法:收集某儿童医院DDH患者的骨盆正位X线片,构建包含不同疾病程度的DDH数据集,通过对多尺度特征图空间重构与通道重构,精确定位髋关节8个关键点,并实现DDH的精准诊断。结果:在关键点定位及国际髋关节发育不良协会(IHDI)分型诊断结果中表现较高的准确率,其中IHDIⅠ分型准确率为91.86%,与高年资临床医生诊断结果相似。结论:HR-SCNet模型能够准确定位髋关节关键点并实现DDH的分类诊断,可大幅提升DDH筛查及诊断效率。

关键词：深度学习儿童发育性髋关节发育不良关键点检测

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量子多体系统中的拓扑序与分数化激发

物理学报 2024年第7期73卷 1-7页

作者：顾昭龙李建新南京大学物理学院固体微结构物理国家重点实验室南京210093 南京大学人工微结构科学与技术协同创新中心南京210093

朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论是传统凝聚态物理两座重要的基石,在处理BCS超导体和液氦超流体的形成机制等重要物理问题中取得了巨大成功.然而,以20世纪80年代量子霍尔效应和高温超导的发现为开端,人们逐渐认识到,对于一大类... 详细信息

朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论是传统凝聚态物理两座重要的基石,在处理BCS超导体和液氦超流体的形成机制等重要物理问题中取得了巨大成功.然而,以20世纪80年代量子霍尔效应和高温超导的发现为开端,人们逐渐认识到,对于一大类新的量子态,比如分数量子霍尔态和量子自旋液体,其性质超越了朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论.拓扑序及其所具有的长程多体量子纠缠和分数化激发成为我们理解这些奇异量子态的关键概念.在量子材料和量子模拟系统中设计并寻找具有拓扑序的物态、探测并操控其分数化激发是当代凝聚态物理重要的研究方向.近期,在里德伯原子体系、超导量子处理器和二维摩尔超晶格等具有高度可调控性的量子实验平台中,拓扑序的量子模拟和操控得到了快速发展并取得了重要成果.本文将简要论述拓扑序在传统凝聚态材料体系和量子模拟体系中最近的研究进展和挑战,并对该领域未来可能的发展方向做出展望.

关键词：拓扑序长程多体量子纠缠分数化激发

深度学习图像识别辅助原子力显微镜单细胞力学特性精准高效探测

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生物化学与生物物理进展 2024年第2期51卷 468-480页

作者：吕晓龙李密中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 沈阳工业大学人工智能学院沈阳110870

目的原子力显微镜(AFM)的出现为生命科学研究提供了强大工具,特别是AFM压痕实验技术已成为细胞力学特性探测的重要方法,从单细胞尺度为生理病理活动过程带来了大量新的认识,是对传统生化集群平均研究方法的有力补充。然而现有AFM压痕实... 详细信息

目的原子力显微镜(AFM)的出现为生命科学研究提供了强大工具,特别是AFM压痕实验技术已成为细胞力学特性探测的重要方法,从单细胞尺度为生理病理活动过程带来了大量新的认识,是对传统生化集群平均研究方法的有力补充。然而现有AFM压痕实验技术存在着依赖人工、效率低下等不足,严重制约了其在生命科学领域的实际应用。本文通过将光学显微成像自动目标识别技术与AFM压痕技术结合,建立了单个游离态细胞及聚团生长细胞的力学特性精准高效测量方法。方法利用YOLO深度学习算法识别出光学图像中细胞的中心部位,并通过嵌入视觉转换器(ViT)模块的双UNet神经网络模型对细胞边缘部位进行精确分割,同时采用模板匹配算法对光学图像中AFM微球探针进行定位,在此基础上自动确定AFM探针上的微球针尖与细胞不同部位之间的空间位置关系,进而对细胞中心部位和边缘部位的力学特性进行快速测量。选取HEK 293(人胚胎肾细胞)和HGC-27(人未分化胃癌细胞)两种细胞进行验证实验,并利用Hertz模型对获取的力曲线进行分析以得到细胞杨氏模量。结果在深度学习光学图像自动识别导引下可将AFM探针准确移动至细胞不同部位(中心和边缘)进行力学特性测量,同时实验结果表明,本文提出的方法不仅可对单个游离态细胞进行可靠测量,也适用于聚团生长的细胞。结论深度学习图像识别在辅助AFM单细胞力学特性精准高效探测方面具有巨大潜力,将深度学习图像识别与AFM结合有助于发展面向生物医学应用的高通量单细胞力学特性测量方法。

关键词：原子力显微镜细胞力学特性光学图像深度学习杨氏模量微球探针

利用自适应融合和混合锚检测器的遥感图像小目标检测算法

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电子与信息学报 2024年第7期46卷 2942-2951页

作者：王坤丁麒龙中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对遥感图像背景噪声多,小目标多且密集排列,以及目标尺度分布广导致的遥感图像小目标难以检测的问题,该文提出一种根据不同尺度的特征信息自适应融合的混合锚检测器AEM-YOLO。首先,提出了一种结合目标宽高信息以及尺度宽高比信息的二... 详细信息

针对遥感图像背景噪声多,小目标多且密集排列,以及目标尺度分布广导致的遥感图像小目标难以检测的问题,该文提出一种根据不同尺度的特征信息自适应融合的混合锚检测器AEM-YOLO。首先,提出了一种结合目标宽高信息以及尺度宽高比信息的二坐标系k-means聚类算法,生成与遥感图像数据集匹配度较高的锚框。其次,设计了自适应增强模块,用于解决不同尺度特征之间的直接融合导致的信息冲突,并引入更低特征层沿自底向上的路径传播小目标细节信息。通过混合解耦检测头的多任务学习以及引入尺度引导因子,可以有效提高对宽高比大的目标召回率。最后,在DIOR数据集上进行实验表明,相较于原始模型,AEM-YOLO的AP提高了7.8%,在小中大目标的检测中分别提高了5.4%,7.2%,8.6%。

关键词：遥感图像深度学习目标检测检测头自适应融合锚框

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Al含量对含铝奥氏体不锈钢在高温超临界二氧化碳中均匀腐蚀性能的影响研究

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原子能科学技术 2024年第2期58卷 401-410页

作者：刘珠龙家琛高阳郭相龙张乐福上海交通大学上海200240

为进一步提升奥氏体不锈钢作为超临界二氧化碳核反应堆候选包壳材料的耐腐蚀性能,对比研究了3种不同Al含量的含铝奥氏体不锈钢及不含Al基材在650℃/20 MPa的超临界二氧化碳环境中的均匀腐蚀行为。结果表明,材料的腐蚀增重随Al含量增加... 详细信息

为进一步提升奥氏体不锈钢作为超临界二氧化碳核反应堆候选包壳材料的耐腐蚀性能,对比研究了3种不同Al含量的含铝奥氏体不锈钢及不含Al基材在650℃/20 MPa的超临界二氧化碳环境中的均匀腐蚀行为。结果表明,材料的腐蚀增重随Al含量增加而降低,不同Al含量材料的腐蚀增重均近似服从抛物线生长规律。Al含量低于1.5wt%时,材料表面生成双层富Fe氧化膜,保护性差,渗碳层厚度可达约12μm;Al含量高于2.5wt%时,材料表面生成保护性氧化膜,外层富Cr、内层富Al,氧化膜及基体中仍存在渗碳行为,渗碳层厚度减小至约6μm。造成差异的原因是较高Al含量能有效促进保护性富Al氧化膜的形成,抑制Fe的向外扩散和C的向内扩散,进而提升材料的耐氧化和渗碳属性。

关键词：含铝奥氏体不锈钢超临界二氧化碳均匀腐蚀 Al含量

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特征扩展的随机向量函数链神经网络

软件学报 2024年第6期35卷 2903-2922页

作者：龙茂森王士同江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122

基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system,BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时,BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的... 详细信息

基于宽度学习的动态模糊推理系统(broad-learning-based dynamic fuzzy inference system,BL-DFIS)能自动构建出精简的模糊规则并获得良好的分类性能.然而,当遇到大型复杂的数据集时,BL-DFIS因会使用较多模糊规则来试图达到令人满意的识别精度,从而对其可解释性造成了不利影响.对此,提出一种兼顾分类性能和可解释性的模糊神经网络,将其称为特征扩展的随机向量函数链神经网络(FA-RVFLNN).在该网络中,一个以原始数据为输入的RVFLNN被作为主体结构,BL-DFIS则用作性能补充,这意味着FA-RVFLNN包含具有性能增强作用的直接链接.由于主体结构的增强节点使用Sigmoid激活函数,因此,其推理过程可借助一种模糊逻辑算子(I-OR)来解释.而且,具有明确含义的原始输入数据也有助于解释主体结构的推理规则.在直接链接的支撑下,FA-RVFLNN可利用增强节点、特征节点和模糊节点学到更丰富的有用信息.实验表明:FA-RVFLNN既减缓了主体结构RVFLNN中过多增强节点带来的“规则爆炸”问题,也提高了性能补充结构BL-DFIS的可解释性(平均模糊规则数降低了50%左右),在泛化性能和网络规模上仍具有竞争力.

关键词：宽度学习系统模糊推理系统特征扩展随机向量函数链神经网络(RVFLNN) Sigmoid激活函数可解释

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基于偏移注意力机制和多特征融合的点云分类

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 100-109页

作者：田晟宋霖赵凯龙华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

三维点云由于受到雾、雨和雪等自然天气条件的影响较小而受到了广泛的关注,在交通、能源和医疗等多个领域得到了广泛的应用,其中点云分类旨在划分三维点云数据的类别,为不同领域决策者提供信息,实现解决方案的制订,对自动驾驶、故障诊... 详细信息

三维点云由于受到雾、雨和雪等自然天气条件的影响较小而受到了广泛的关注,在交通、能源和医疗等多个领域得到了广泛的应用,其中点云分类旨在划分三维点云数据的类别,为不同领域决策者提供信息,实现解决方案的制订,对自动驾驶、故障诊断和医学影像分析等具有重要意义。点云分类的应用前景广阔,但目前仍面临着诸多挑战。由于点云的无序性、稀疏性和有限性等特点,传统的图像处理和计算机视觉方法难以直接应用于点云数据分析,直接利用卷积神经网络不能有效提取点云特征,部分模型的特征提取不够充分,局部和全局的信息未能有效的利用,可能丢失重要特征信息。针对上述问题,提出一种实现点云的局部和全局特征相结合的多特征融合模块,并结合偏移注意力机制嵌入多特征融合模块实现较深层次点云特征的提取,同时引入残差结构充分利用浅层提取的特征,防止网络过深导致浅层特征丢失。在ModelNet40和ScanObjectNN分类数据集上进行训练和测试,并对实验进行了消融研究和部分数据可视化。实验结果发现该模型在ModelNet40上的分类总体准确率为93.6%,与PointNet、LDGCNN和PCT等模型相比,分类总体准确率分别提高了4.4、0.7和0.4个百分点;在ScanObjectNN上的分类总体准确率为83.7%,与PointNet++和DGCNN相比,分类总体准确率分别提高了5.8和5.6个百分点,具有较高的准确率和鲁棒性。

关键词：点云分类偏移注意力机制多特征融合残差网络

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涉水光学

中国科学：信息科学 2024年第2期54卷 227-280页

作者：李学龙西北工业大学光电与智能研究院西安710072 智能交互与应用工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 西安710072

涉水光学(water-related optics)主要研究光与水的物质相互作用机理及光的跨介质传播机理,解决与涉水光学数据智能获取、信息传输及智能信号处理有关的各种问题,探索光学在涉水领域中应用的科学,是临地安防(vicinagearth security, VS)... 详细信息

涉水光学(water-related optics)主要研究光与水的物质相互作用机理及光的跨介质传播机理,解决与涉水光学数据智能获取、信息传输及智能信号处理有关的各种问题,探索光学在涉水领域中应用的科学,是临地安防(vicinagearth security, VS)体系中水下安防的重要学科支撑.近年来,随着光学技术和智能科学的快速发展,光学在水体中的应用日渐突出,涌现出大量的涉水光学新理论、新技术,同时面临着新的机遇与挑战,对我国领水的防卫、防护、生产、安全、救援等具有重要的意义.本文系统介绍了光学技术在涉水领域中的数据获取、信息传输及智能信号处理,包括涉水光学中的传感、测量、成像、探测、通信、智能信号处理等研究方向.本文对现有涉水光学理论和技术进行了深入的思考,针对现有的科学技术现状,分析了涉水光学当前所面临的挑战,并展望了涉水光学的未来发展趋势.

关键词：光与水相互作用智能科学海洋光学水下光学认知计算水下安防临地安防