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双叉犀金龟肠道纤维素降解菌的筛选及降解能力测定

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双叉犀金龟肠道纤维素降解菌的筛选及降解能力测定

作者：贾金姗吉林农业大学

学位级别：硕士

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新时代中国共产党的作风建设研究

新时代中国共产党的作风建设研究

作者：贾干南昌大学

学位级别：硕士

作风是展现一个政党精神风貌的重要窗口,中国共产党在人民群众中的形象就是通过党的作风展现出来的。步入当前新时代新征程,作风建设需要高质量发展。然而党内的不良作风存量仍多,党内存在的任何弱化党的先进性、纯洁性的不良作风,尤其... 详细信息

作风是展现一个政党精神风貌的重要窗口,中国共产党在人民群众中的形象就是通过党的作风展现出来的。步入当前新时代新征程,作风建设需要高质量发展。然而党内的不良作风存量仍多,党内存在的任何弱化党的先进性、纯洁性的不良作风,尤其是“四风”问题对党的作风建设的高质量发展都会产生着一定程度的阻碍。因此必须坚持持续发力、久久为功,必须坚持党性党风党纪一起抓,确保党的作风建设永远在路上。中国共产党成立一百余年,始终注重加强党的作风建设,在整顿不良作风的过程中进而塑造党的优良作风。进入新时代,全党陆续召开了六次集中性学习教育活动,都是对现实作风问题的有力回应。尤其是第六次,更是要求全党上下必须牢牢把握“学思想、强党性、重实践、建新功”的总要求,始终站稳人民立场、保持坚定意志,以党内存在的突出问题和人民群众的痛点、堵点以及难点问题为导向进行作风建设,打造一支作风优良的高素质干部队伍,不断提升党的组织力和战斗力,进而提升党的凝聚力和向心力。本文采用唯物辩证法、历史辩证法、文献研究法、综合分析法等研究方法,对新时代中国共产党的作风建设进行了较为系统的研究,具有一定的创新性,除摘要与结语外,主要由如下六部分构成:第一部分绪论。本章主要对选题背景、研究意义、国内外研究现状、研究思路、研究方法和创新点进行阐述,为后文的深入做好铺垫。第二部分中国共产党的作风建设概述。本章主要从相关概念界定和形成渊源两个方面,深化对党的作风建设理论体系的认识。相关概念界定主要从“作风”、“党的作风”和“党的作风建设”着手;形成渊源主要从马克思主义经典作家对党的作风建设理论的继承发展、中国共产党历代领导人对党的作风建设思想的接续深化、党的作风建设是对中华优秀传统文化的赓续发展展开。第三部分论述中国共产党作风建设的历史演进。从革命、建设和改革时期三方面具体阐述党的作风建设的演进脉络,有助于总结不同时期党推进作风建设的发展规律。第四部分论述新时代党的作风建设的着力点与重大成效。从以“八项规定”筑牢党的作风根基、在集中性教育活动中夯实党的作风建设、在“两个务必”到“三个务必”的征程中深化党的作风建设三方面进行具体阐述,有助于加深对新时代党的作风建设的认识。第五部分论述新时代中国共产党作风建设面临的重要考验和风险。首先论述了新时代中国共产党作风建设面临的“四大考验”和“四种危险”,其次简要总结了党面临的“四大考验”和“四种危险”的主要原因,有助于为更好的探索新时代中国共产党加强作风建设的实践路径奠定理论基础。第六部分具体阐述新时代中国共产党加强作风建设的实践路径。这一章主要是通过结合习总书记的一系列重要讲话以及党的最新文件、会议、精神等加以阐述。本部分主要从四方面着手,即弘扬伟大建党精神,加强党的思想建设;完善党的自我革命制度规范体系,强化党的制度执行力;建设高素质干部队伍,为党的作风建设提供人才支撑;坚持党性党风党纪一起抓,确保作风建设永远在路上。新时代中国共产党的作风建设蕴含着丰富的理论价值和深刻的指导意义,当下我们正处于新时代发展的关键时期,应当加强对新时代中国共产党的作风建设的研究,从中获得更深刻的启示,持之以恒加强党的作风建设。

关键词：新时代中国共产党作风建设研究

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海洋牧场水下生物目标检测算法研究

海洋牧场水下生物目标检测算法研究

作者：贾融齐鲁工业大学

学位级别：硕士

海洋牧场是实现我国近海渔业资源恢复、生态系统和谐发展的重要途径。通过海底观测技术实现海洋环境与生物资源的连续在线监测,统计掌握现有的海洋生物资源种类和海洋生物密度等信息,具有重要的研究价值和应用前景。但水下图像的质量与... 详细信息

海洋牧场是实现我国近海渔业资源恢复、生态系统和谐发展的重要途径。通过海底观测技术实现海洋环境与生物资源的连续在线监测,统计掌握现有的海洋生物资源种类和海洋生物密度等信息,具有重要的研究价值和应用前景。但水下图像的质量与普通图像相比下降明显。同时海洋生物中小目标和重叠目标较多,加剧了精准快速检测出目标的难度。而且性能优异的目标检测模型往往体积大结构复杂且耗费资源,难以适应普通算力不充足的设备。针对上述问题,本文开展了水下图像增强以及水下目标检测等研究。具体的研究内容如下:(1)针对水下图像质量下降明显的特点,本文设计了基于卷积神经网络(CNN)的水下图像增强模型。该模型由Focal modulation焦点调制模块、注意力模块和卷积模块构成,并在其中穿插使用跳层连接,从而使得原始输入图像与经过特征提取的特征图进行融合,避免模型的梯度消失与梯度爆炸。同时使用了不同的数据集对模型进行训练和性能测试。最终的实验结果表明,整个模型在保证了轻量化和高速度的前提下同时拥有良好的性能,可以解决传统水下图像增强模型对硬件性能需求较大的问题。该模型在提高水下图像质量的同时也可以用在目标检测等任务的预处理过程中,以提高目标检测模型的性能。(2)针对海洋生物中小目标、且重叠目标较多的特点,本文以YOLOv8模型为基础进行了改进。首先围绕原模型特征提取能力不足的问题,引入了Inception Ne Xt模块;其次围绕重叠目标造成的对齐错误、局部混叠和特征缺失等问题,引入了SEAM注意力机制;最后围绕原有的CIo U Loss对小目标位置偏差过于敏感的问题,按比例添加了NWD Loss。同时在训练过程中使用了数据增强方法对数据集进行改善,增强了网络的鲁棒性;并使用了前述的图像增强方法对输入的图片进行预处理。实验结果表明,经过改进的YOLOv8算法整体的性能与原模型相比有了进一步的提升,同时参数量和计算量没有明显增加,实现了检测性能与模型参数量间的优化平衡,解决了海洋生物中小目标、重叠目标影响检测精确度的问题。(3)海洋牧场视频监控系统设计。主要介绍了本文使用的海洋牧场视频监控系统基本架构,包括硬件系统设计与相对应的软件系统设计,同时介绍了整个系统相应信息流的传输和工作流程。最后以本文设计的目标检测模型为基础,研发了海洋生物检测与统计可视化软件。搭载改进版YOLOv8水下目标检测模型的海底视频监控系统可以胜任海洋牧场中对海洋生物的实时检测任务。

关键词：水下视觉海底观测目标检测图像增强 YOLO

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面向小麦种质信息的实体关系抽取方法研究

面向小麦种质信息的实体关系抽取方法研究

作者：贾笑笑河南农业大学

学位级别：硕士

小麦种质信息实体关系抽取,旨在从非结构化小麦种质信息文本中提取品种农艺性状、形态学性状、抗性以及亲缘关系等有价值信息,实现对小麦种质信息文本的结构化处理,从而快速获取所需关键种质信息,助力小麦种质资源的利用。尽管实体关系... 详细信息

小麦种质信息实体关系抽取,旨在从非结构化小麦种质信息文本中提取品种农艺性状、形态学性状、抗性以及亲缘关系等有价值信息,实现对小麦种质信息文本的结构化处理,从而快速获取所需关键种质信息,助力小麦种质资源的利用。尽管实体关系抽取在众多领域涌现出优秀成果,但是小麦种质信息领域实体关系抽取任务仍然面临实体边界模糊、关系重叠以及关系长尾分布等问题,导致现有方法表现不佳。通过剖析小麦种质信息实体关系抽取任务存在问题,本文在构建包含形态特征、农艺性状的小麦种质信息数据集的基础上,探索小麦种质信息场景下的实体关系抽取方法,主要工作内容如下:(1)针对小麦种质信息文本数据存在的实体边界模糊以及关系重叠问题,提出基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取模型。本文在BERT字嵌入模型的基础上引入了词汇信息,基于Transformer编码器设计深度字词融合策略,强化模型对小麦种质信息文本数据中实体的语义理解;在深度字词融合的基础上采用了Bi LSTM模型,增强了双向语义信息,有效地缓解了实体边界模糊问题。此外,通过层叠指针网络联合抽取实体及实体间的关系,以应对关系重叠问题。本文模型在小麦种质信息数据集上表现出优异性能,F1值达到了95.62%,且在公开数据集Du IE上的表现最佳,F1值较基线模型提高了4.4个百分点。实验表明该模型在提高小麦种质信息数据实体关系联合抽取效果的同时拥有较好的泛化性。(2)针对基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取模型在解决关系长尾分布问题时面临挑战,提出面向关系类别不均衡的小麦种质信息实体关系联合抽取模型。在层叠指针网络中引入关系标签,通过注意力机制将关系标签语义信息与文本信息融合,增强关系抽取能力;改进损失函数,从优化训练的角度加强少样本关系类别关注度,进而缓解关系分布不均匀带来的影响。与当前基线模型相比本文模型表现最优,F1值达到96.78%,相较于原模型,F1提升了1.1个百分点。实验表明面向关系类别不均衡的小麦种质信息实体关系联合抽取模型的综合表现最好,尤其在关系类别不均衡时更具竞争力。(3)为了实现小麦种质信息结构化知识的存储与挖掘利用,开展小麦种质信息知存储可视化及分析应用研究。设计了三元组存储映射算法,实现小麦种质信息三元组到图数据库的自动存储,总计包含22782个节点以及79417条边,涵盖了27种实体类型和31种关系类型。采用复合指标评价方法,从结构性、可用性、功能性三个方面进行知识图谱质量评估。提出将Leiden算法应用于复杂小麦种质信息图网络,完成基于品种亲缘关系的社区发现,揭示了具有相似遗传背景的品种群体。本文研究系统探索了小麦种质信息从原始数据到知识结构化处理,再到自动化知识图谱存储,最后进行知识图谱质量评价与数据分析的全过程,可以为小麦种质信息领域知识图谱构建与应用提供技术支持,有助于小麦种质资源的系统化管理和智能化应用。

关键词：小麦种质信息知识图谱联合抽取质量评估知识可视化

基于几种生物质材料构建微生物燃料电池及产电性能研究

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基于几种生物质材料构建微生物燃料电池及产电性能研究

作者：贾小雨扬州大学

学位级别：硕士

轮状钨基多酸与其复合材料的制备及电催化亚硝酸盐还原性能研究

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轮状钨基多酸与其复合材料的制备及电催化亚硝酸盐还原性能研究

作者：贾广安扬州大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的人体动作识别方法研究与应用

基于深度学习的人体动作识别方法研究与应用

作者：贾宗跃南昌大学

学位级别：硕士

随着深度学习的发展,人体动作识别技术逐渐融入人们的生活中,并在安全监控,康复医疗等领域发挥了不小的作用,但在识别过程中仍有一些不足之处,比如对于时空特征的提取不够完善,对于输入数据的处理不够细致,针对这些问题,本文以人体骨架... 详细信息

随着深度学习的发展,人体动作识别技术逐渐融入人们的生活中,并在安全监控,康复医疗等领域发挥了不小的作用,但在识别过程中仍有一些不足之处,比如对于时空特征的提取不够完善,对于输入数据的处理不够细致,针对这些问题,本文以人体骨架动作识别为方向提出了相应的改进,并进行实验以验证其有效性,本文主要工作内容如下:(1)提出了一个时间增强图卷积网络。针对传统的时空图卷积在骨架序列中的连续骨架图上仅连接对应相同关节的节点,未能完整的提取特征信息,本文提出了一个基于权重划分的时间增强模块来对连续骨架图之间的关节点连接方式进行扩展,其不仅对骨架图序列中对应相同节点进行连接,还将一些在运动中与该相同节点有配合关系的节点相连接,并将其按配合关系对动作影响的大小分为两个等级,分别给予不同的权重,从而完善对时空特征的提取。然后以其为核心设计的时间增强图卷积网络,可以更为完善的提取连续骨架图之间的特征信息,以至于用更少的骨架图就能提取到足够的特征信息,减少了对骨架图数量的依赖,同时提高了识别准确率。(2)提出了一个多层次时空图卷积网络。首先针对一些由遮挡等原因造成的骨架图内部骨骼点数据缺失问题,本文提出了一种缺失数据处理方法,对缺失数据进行预测,以保持数据的完整性。同时改进了视频帧的采样方式,由于视频内部并非所有视频帧都有价值,所以我们设计了一种新的视频帧采样方式,以减少冗余帧,然后对于时空图卷积输入数据之一的邻接矩阵,本文又提出一种新的邻接矩阵构造方法,将动作关联最为紧密的一部分关节点单独划分,使网络可以对输入数据的细节进行更为精确的处理。最后将上述创新整合设计了一个多层次时空图卷积网络,使人体动作识别的准确率进一步提升,同时对骨架图数量的依赖也进一步降低。(3)在本文网络模型的基础上,设计并实现了一个康复训练系统。本系统旨在帮助因身体受伤或疾病需要进行复健训练的病人,其原理在于识别病人的动作并判断其动作是否标准,从而使病人可以通过本系统独立的完成复健训练。

关键词：动作识别骨架图视频帧关节点特征提取

A100超高强度钢铣削本构及仿真模型研究与工艺参数优化

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A100超高强度钢铣削本构及仿真模型研究与工艺参数优化

作者：贾宗强陕西理工大学

学位级别：硕士

A100超高强度钢（简称:A100钢）综合性能优异,如高强度、高硬度、高韧性等,其成型件具有较好的可靠性和使用寿命,在航空领域的广泛应用有效减轻了飞行器的重量。但A100钢是一种航空难加工材料,在铣削加工中表现为断屑困难和铣削力大等现... 详细信息

A100超高强度钢（简称:A100钢）综合性能优异,如高强度、高硬度、高韧性等,其成型件具有较好的可靠性和使用寿命,在航空领域的广泛应用有效减轻了飞行器的重量。但A100钢是一种航空难加工材料,在铣削加工中表现为断屑困难和铣削力大等现象,导致刀具磨损速率高、加工效率低以及加工表面质量难以控制等问题,并且A100钢常用于制造结构复杂的关键承力构件,对加工表面质量要求高、材料去除量大。于是本文结合仿真与实验,对A100钢的干式高速铣削工艺参数进行优化,以改善铣削加工性能:（1）建立等效二维仿真模型、选择需要逆向识别的A100钢J-C本构参数。根据等效平面理论推导出铣刀刀尖几何参数的显式表达式,建立等效二维铣削仿真模型。基于A100钢J-C本构参数的参考值设计正交仿真对比试验,并对仿真结果进行显著性检验,结果表明:需要进行逆向识别的J-C本构参数为A、C和m;等效二维仿真模型适用。（2）利用逆向识别法确定A100钢的J-C本构参数。通过单因素重复铣削实验,得到各铣削速度水平下的平均铣削合力。以需要逆向识别的J-C本构参数为设计变量,设计正交仿真试验,得到相应于实验的平均铣削合力模拟值。根据模拟值建立铣削力预测模型并与实验值结合得到粒子群优化算法的目标函数,迭代得到A100钢的J-C本构参数为:A=1709.58 MPa、B=276.32 MPa、C=0.0206、m=1.15059、n=0.2,为后续的仿真做准备。（3）A100钢高速铣削工艺参数寻优区间的选取。利用有限元仿真得到铣削力和铣削温度,通过力和温度的熵权-灰色关联度分析建立综合优化目标,根据综合优化目标的主效应图分析,优选各铣削工艺参数的取值区间。最后利用枚举搜索算法检验了区间优选的效果。结果表明:在铣削速度为[150,200]m/min、每齿进给量为[0.05,0.1]mm/z、铣削宽度为[3,5]mm、铣削深度为[0.2,0.4]mm时,力和温度均较理想。（4）A100钢高速铣削工艺参数的多目标优化。根据优选区间设计田口实验,得到表面粗糙度、信噪比和铣削力等优化目标。对实验结果分析得到,各优化目标各自最优时所对应的工艺参数组合,随后根据方差贡献率进行调整,得到最优工艺参数组合为:铣削速度200 m·min、每齿进给量0.0625 mm·z、铣削宽度5 mm、铣削深度0.2 mm。

关键词： A100超高强度钢高速铣削有限元仿真 J-C本构参数多目标优化