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改进YOLOv5的复杂场景下水泥路面病害检测

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辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2024年

作者：张在岩宋伟东邬嘉晨辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院黑龙江科技大学矿业工程学院

针对国内水泥路面病害检测数据集缺乏、规模小、场景单一，以及深度学习算法在复杂场景下泛化能力不足的问题，提出一种基于改进YOLOv5的路面病害检测算法。收集并构建包含11862张图像的水泥路面病害检测数据集，覆盖9类场景下的3类最... 详细信息

针对国内水泥路面病害检测数据集缺乏、规模小、场景单一，以及深度学习算法在复杂场景下泛化能力不足的问题，提出一种基于改进YOLOv5的路面病害检测算法。收集并构建包含11862张图像的水泥路面病害检测数据集，覆盖9类场景下的3类最常见病害类型；通过融合以IoU度量的K-Means 聚类算法和遗传算法获取模型训练的先验锚框；在特征增强阶段，引入轻量级上采样模块（CARAFE），减少特征重组过程中的信息损失；引入顾及通道、高度和宽度维度的多维协同注意力模块（MCA），增强多尺度病害特征的辨别力。实验结果表明：所提算法在保持较快推理速度的前提下，F1分数和平均精确率的平均（mAP）分别达到75.5％和81.6%，优于5种主流的目标检测算法。实例分析表明：基于改进YOLOv5的路面病害检测算法进行能够满足大规模水泥路面病害智能检测与破损状况评价的实际需求。

关键词：水泥路面深度学习 ISTD-PDD3数据集病害检测 ISTD-YOLO模型

熔盐改性氧化镁吸附剂制备及固定床低浓度CO_(2)吸附捕集

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高校化学工程学报 2024年第2期38卷 319-327页

作者：邱宇烜李平邵历强苗垚华东理工大学化工学院化学工程联合国家重点实验室上海200237

针对吸附法捕集烟道气CO_(2)成本和能耗较高问题,研究采用六水氯化镁和碳酸氢钠通过沉淀法制备碱式碳酸镁并煅烧制得氧化镁粉体,再通过硝酸钠和碳酸钠浸渍改性并成型为(Na NO_(3))_(0.1)-Mg O和(Na NO_(3))_(0.1)(Na_(2)CO_(3))_(0.05)-... 详细信息

针对吸附法捕集烟道气CO_(2)成本和能耗较高问题,研究采用六水氯化镁和碳酸氢钠通过沉淀法制备碱式碳酸镁并煅烧制得氧化镁粉体,再通过硝酸钠和碳酸钠浸渍改性并成型为(Na NO_(3))_(0.1)-Mg O和(Na NO_(3))_(0.1)(Na_(2)CO_(3))_(0.05)-Mg O颗粒状吸附剂。采用X射线衍射等表征手段对两种吸附剂颗粒微观结构进行分析,并结合热重实验评估了CO_(2)吸附/解吸动力学和循环稳定性。进行了硝酸钠/碳酸钠改性氧化镁吸附剂颗粒填充床低浓度CO_(2)气体的吸附解吸实验研究,分析了氧化镁表面负载的硝酸盐和碳酸盐对低浓度CO_(2)条件下捕集的强化作用。结果表明,在300℃左右,硝酸钠能够在氧化镁表面形成熔盐层,显著强化了CO_(2)吸附性能;硝酸钠熔盐层内存在CO_(2)扩散阻力,需要一定的CO_(2)分压作为通过熔盐层所需的传质推动力,进而降低了低浓度CO_(2)吸附量;碳酸钠的添加可降低CO_(2)通过熔盐层所需的传质推动力,提高低浓度CO_(2)吸附量。

关键词： CO_(2)吸附氧化镁吸附剂固定床 CO_(2)捕集熔盐改性氧化镁吸附剂

命运共同体视域下中越贸易竞争性与互补性分析

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商业经济研究 2024年第15期 153-155页

作者：焦烜百色学院工商管理学院广西百色533000

本文综合运用文献综述和数据分析法,采用2012-2022年相关贸易数据,对中越贸易竞争性与互补性进行分析。分析结果显示,中越两国在基础设施建设、技术创新投资及自然资源开发等方面呈现高度互补优势,如中国在机械和电子设备、化工产品等... 详细信息

本文综合运用文献综述和数据分析法,采用2012-2022年相关贸易数据,对中越贸易竞争性与互补性进行分析。分析结果显示,中越两国在基础设施建设、技术创新投资及自然资源开发等方面呈现高度互补优势,如中国在机械和电子设备、化工产品等领域具备明显比较优势,而越南在农产品和木制品等方面具有显著优势。同时,两国在纺织品、服装及电子商品等领域出口市场上也呈现一定竞争态势。基于中越共筑命运共同体的愿景与原则,本文提出深化基础设施合作、推动产业协同发展、加强政策对话与合作机制以及深化文化和人文交流等政策建议。

关键词：中越贸易命运共同体经济互补性竞争与合作区域一体化

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脑源成像技术及其应用研究进展

中国科学：技术科学 2024年第2期54卷 196-224页

作者：魏玉烜王旭江海腾孟建军上海交通大学机械与动力工程学院机器人研究所上海200240 浙江大学医学院附属精神卫生中心(杭州市第七人民医院) 杭州310013

脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)为观察和分析人脑活动提供了重要的无创测量工具. EEG/MEG可采集大规模神经集群放电活动引起的体表电势/磁场,采集的信号具备高时间分辨率,因而在神经科学、临床医学与神经工程等领域得到广泛的应用.然而, EEG/... 详细信息

脑电图(EEG)和脑磁图(MEG)为观察和分析人脑活动提供了重要的无创测量工具. EEG/MEG可采集大规模神经集群放电活动引起的体表电势/磁场,采集的信号具备高时间分辨率,因而在神经科学、临床医学与神经工程等领域得到广泛的应用.然而, EEG/MEG测得的是颅内神经集群活动经过脑组织、脑脊液、颅骨和头皮等人体容积导体组织弥散传播后引起的颅外电势/磁场,其空间分辨率低,无法反映神经活动的真实空间分布.源成像是一种结合人体头部组织的数学模型,用EEG/MEG来推导颅内神经活动源的成像技术,是目前公认的提高无创测量空间分辨率的有效技术.典型的源成像问题包括正问题建模和逆问题求解两个方面,其中逆问题求解是源成像的核心,而正问题建模是逆问题求解的基础,两者相辅相成.本文通过文献检索梳理和归纳目前存在的正问题建模和逆问题求解的典型方法和常用软件,介绍影响源成像精度的因素和评价源成像性能的指标和方法.另外,本文还着重介绍了源成像技术在神经科学、临床医学以及神经工程-脑机接口方面的应用和研究进展.最后,讨论了当前源成像技术面临的挑战,以及针对这些挑战该领域内的研究前沿和趋势,展望了源成像在推动神经科学、临床医学等科学研究和技术进步方面的潜力.

关键词：源成像源定位源重建脑电图脑磁图逆问题

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党的自我革命制度规范体系的执行力建设:逻辑起点、影响因素与优化路径

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学习与实践 2024年第1期 13-23页

作者：江烜李少杰同济大学马克思主义学院上海200092 高校中国共产党伟大建党精神研究中心同济大学分中心中国人民大学中共党史党建学院北京100872

完善中国共产党的自我革命制度规范体系,是新时代推进全面从严治党和党的伟大自我革命的关键举措,党内法规是这一体系内容的具象化载体。党的自我革命制度规范体系的执行情况受到党内法规的制定水平、普及程度、执规主体素质与监督约束... 详细信息

完善中国共产党的自我革命制度规范体系,是新时代推进全面从严治党和党的伟大自我革命的关键举措,党内法规是这一体系内容的具象化载体。党的自我革命制度规范体系的执行情况受到党内法规的制定水平、普及程度、执规主体素质与监督约束力度等多重因素的影响。党在推动自我革命制度化与发挥制度基础功能方面已取得重要成效,但仍需进一步提升党的自我革命制度规范体系的执行力,从而更好地在中国式现代化的进程中发挥该体系的内在潜能和关键效能。总体上看,可以通过四重路径实现以上目标:第一,强化立规质量以提升党内法规制定的科学程度;第二,拓展公开渠道以提升党内法规普及的宣传广度;第三,依托权威资源以提升党内法规教育的内容深度;第四,严肃执纪问责以提升党内法规监督的威慑力度。制定立体完善的党内法规制度,有助于为党的自我革命制度规范体系的执行力建设提供稳定基础,保障党的自我革命事业方向正确、有理可依、支撑稳固、动能强劲、实践规范。

关键词：党的自我革命制度建设执行力党内法规党的领导

H1N1流感病毒PR8毒株阻断细胞自噬的作用机制

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H1N1流感病毒PR8毒株阻断细胞自噬的作用机制

作者：曹睿烜扬州大学

学位级别：硕士

基于MODWPT平方包络峭度谱的轴承声信号故障诊断方法

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铁道机车车辆 2024年第1期44卷 16-23页

作者：李方烜中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所北京100081

针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱... 详细信息

针对噪声干扰条件下的轴承声信号故障诊断问题,可以通过基于最大重叠离散小波包变换(MODWPT)的平方包络峭度谱法对轴承进行故障诊断。该方法首先对原始非平稳信号用MODWPT分解为若干个子频带分量之和,再对各子频带分量做平方包络峭度谱,快速定位原始非平稳信号当中冲击成分显著的频带范围,最后对目标频带做带通滤波并进行包络解调可得到故障诊断结果。通过实测轴承声信号数据验证,该方法可以有效地对轴承进行故障诊断。

关键词：轴承非平稳信号最大重叠离散小波包变换平方包络峭度谱故障诊断

城市建成区调蓄池-管道联动多目标优化与碳核算研究

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城市建成区调蓄池-管道联动多目标优化与碳核算研究

作者：张阳烜西安理工大学

学位级别：硕士

气候变化和城市化的进程加速导致了短历时、强降雨事件的频发,对城市的排水系统和防洪能力提出了更高的要求。在这种背景下,传统解决方案往往通过多种情景的成本-效益比较分析以寻求最佳方案,但往往忽视了项目布置的实际条件和合理性。... 详细信息

气候变化和城市化的进程加速导致了短历时、强降雨事件的频发,对城市的排水系统和防洪能力提出了更高的要求。在这种背景下,传统解决方案往往通过多种情景的成本-效益比较分析以寻求最佳方案,但往往忽视了项目布置的实际条件和合理性。绿色雨水基础设施(GI)对内涝的缓解作用往往被夸大,尤其是在GI建设空间有限地区。由于研究区域通常需要多组灰色雨水设施,现场条件、水力参数和排水管道节点的系统复杂性使得这项任务具有更大的挑战性。因此,雨水调蓄池的位置选择、数量确定、尺寸设计以及成本控制之间的有效耦合和协调显得尤为重要。与此同时,基于碳核算体系的城市高密度建成区海绵化改造工程碳核算方法及其减碳-替碳策略的制定缺乏定量依据。本研究构建了一套城市高密度建成区海绵系统的碳核算体系,编写了综合考虑雨水调蓄池的布局和几何参数的算法,通过以陕西省西安市某区域为研究对象,分析了算法的有效性,通过构建的碳核算体系计算出碳排放量和碳减排量,通过敏感性分析和不确定性分析验证碳核算体系的正确性,并针对城市高密度建成区海绵系统,提出了碳减排策略,具体结果如下:(1)建立了一套碳核算框架,用以评估城市高密度建成区海绵设施在其生命周期内的碳足迹。该框架综合了多个组成部分,包括建立基础数据库,该数据库收集并整理了与项目相关的所有碳排放和碳减排数据。碳排放核算模块用于计算城市高密度建成区海绵系统建设、运营过程中产生的直接和间接碳排放量,包括材料的生产、运输以及施工过程中的能耗。碳中和模块则通过识别和计算项目中绿色基础设施如绿地对CO2的吸收能力,以及建筑节能等减排措施的效果,来评估项目的碳中和潜力。通过分析数据不确定性对碳核算结果的影响,以及识别对碳排放量影响最大的敏感参数。(2)提出了一种三阶段方法,以增强城市高密度建成区排水管道与蓄水池之间的动态联系,以Python语言为基础耦合了雨水管理模型(SWMM)、精英非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)和层次分析法(AHP)。在第一阶段,将管网内的每个节点视为潜在的蓄水池位置。在第二阶段,评估了上游连接管道的长度和直径以及蓄水池位置的适宜性等因素。在第三阶段,评估了下游连接管道节点的长度和直径。以西安市典型城市建成区为例,结果显示,采用三阶段方法,50年一遇(持续时间=3小时)重现期降雨情景下,90个溢流节点(溢流时间>0.5小时)得到消除。完成三阶段方法配置后,与现状条件相比,总溢流量和SS负荷分别减少了 96.45%和49.30%,与第一阶段相比,这两个指标分别减少了 48.16%和 9.05%。(3)基于上述碳核算体系和多目标优化结果,以西安市典型城市建成区为例,计算碳排放量和碳减排量。结果表明,海绵改造项目的主要碳排放来源是材料生产和建设阶段,这两个阶段的海绵改造项目创造了 95kgCO2/m2的碳源。碳中和主要包括建筑节能和绿地碳吸存,在50年核算期内,其潜在容量为219.92 kgCO2/m2·年,此外,环境经济学中碳排放的静态投资回报期约为37年。基于层次分析过程(AHP)+数据质量指标(DQI)方法结合蒙特卡洛模拟(MCs),相对标准偏差(RSD)=0.01%,表明这是一个相对可靠的结果。在参数敏感性分析中,对结果影响最大的是电力因素。推荐在城市建设中尽可能采用绿色基础设施替代传统灰色基础设施,以避免长期的社会不便和重建。建议在施工和运输阶段采用可再生能源,加强海绵城市设计中的植物和土壤碳固定功能,并通过重力流设计和雨污分流提高能源效率及降低碳排放。

关键词： 0城市雨洪管理碳核算调蓄池多目标优化 NSGA-Ⅲ

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基于自适应深度学习的图像分类研究

基于自适应深度学习的图像分类研究

作者：朱烜天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

神经网络架构搜索(NAS)的引入旨在解决传统深度学习网络设计中需要专家经验和超参数调优耗时费力的问题。工程师设计网络需要丰富的专业知识,而NAS通过自动计算适应特定计算机视觉任务的网络模型,实现了对网络结构的智能搜索。在发展历... 详细信息

神经网络架构搜索(NAS)的引入旨在解决传统深度学习网络设计中需要专家经验和超参数调优耗时费力的问题。工程师设计网络需要丰富的专业知识,而NAS通过自动计算适应特定计算机视觉任务的网络模型,实现了对网络结构的智能搜索。在发展历程的阐述中,本文回顾了神经网络架构搜索的演进。随后,在自适应深度学习的相关理论部分,对设计网络所需的专业知识进行了介绍。本文在第三章进行了基于链式网络的图像分类实验,通过引入双层卷积注意力块替代原本DARTS搜索空间中的空洞卷积,自动搜索组建了Darts-SEBnet链式网络。在CIFAR-10数据集上,Darts-SEBnet的准确率达到96.63%,相较于VGG网络提高了0.52%。然而,与基于其他梯度的NAS方法相比,Darts-SEBnet精度略低,揭示了链式搜索网络的一些局限性,链式网络拓扑结构过于简单,对于细节特征的提取能力相较于其他形拓扑结构的网络较弱。为了突破链式搜索网络的局限性,本文在第三章创新性的将搜索拓扑结构改为U型结构并应用到语义分割实验中,自动搜索组建了基于U型网络结构的SEARCH-Net,该网络基于分治思想并在层结构中引入了带注意力机制的深度可分离卷积块((MBconv块)。在Oxford-IIIT Pet数据集上,SEARCH-Net的m IOU收敛到0.953,相较于基线网络U-Net提升了14.1%。在第四章中,将基于U型网络结构的SEARCH-Net的搜索策略应用于地震断层数据集,搜索得到的网络Seis-net,取得了98.81%的准确率,地震断层识别效果良好,无断层缺失或错误识别,且在3D断层切面上表现出色。总体而言,本研究通过深入探讨神经网络架构搜索的发展、自适应深度学习的理论基础,以及在图像分类、语义分割和地震断层识别等实验中的创新性应用,为图像分类领域的深度学习网络设计提供了有益的思路和方法。

关键词：深度学习神经网络架构搜索图像分类语义分割地震断层识别