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中国双循环协调发展的空间关联网络特征及影响因素

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中国双循环协调发展的空间关联网络特征及影响因素

作者：邹桂芳江西财经大学

学位级别：硕士

基于等效同步功率的孤岛并联构网变流器系统暂态稳定性分析

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电力系统自动化 2024年第2期48卷 140-150页

作者：邹赵悦吴超王勇田杰詹长江上海交通大学电子信息与电气工程学院上海市200240 南京南瑞继保电气有限公司江苏省南京市211102

随着构网变流器在微电网中应用的增长,其对微电网暂态稳定的影响受到了广泛关注。不同于单机无穷大系统,孤岛并联构网变流器系统的频率和功角差相互耦合,暂态响应特性更为复杂。为精准分析孤岛并联构网变流器系统的暂态响应,文中基于功... 详细信息

随着构网变流器在微电网中应用的增长,其对微电网暂态稳定的影响受到了广泛关注。不同于单机无穷大系统,孤岛并联构网变流器系统的频率和功角差相互耦合,暂态响应特性更为复杂。为精准分析孤岛并联构网变流器系统的暂态响应,文中基于功角耦合运动方程建立双机频率和功角差的三阶暂态同步模型,并且分析了双机出力差异和下垂系数对于暂态稳定的影响特征。为揭示出力和下垂系数对于暂态稳定的耦合机理,对双机系统进行等效同步功率分析,并且提出一种基于构网变流器出力的自适应下垂系数优化策略,可以根据出力差异自适应提升双机系统的等效同步功率,进而提升系统暂态稳定性。最后,采用实时仿真验证了三阶暂态模型的正确性和所提控制策略的有效性。

关键词：构网变流器孤岛微电网暂态稳定性相平面分析等效同步功率自适应下垂系数

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H新城绿色低碳产业发展战略研究

H新城绿色低碳产业发展战略研究

作者：邹改电子科技大学

学位级别：硕士

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基于UCA的OAM-MIMO系统资源优化

北京邮电大学学报 2024年第1期47卷 19-24页

作者：林楚婷唐杰马若炎杨俊华南理工大学电子与信息学院广州510641

在基于均匀圆形阵列(UCA)的轨道角动量(OAM)结合多输入多输出(MIMO)系统中,UCA的设计影响着信道增益和系统性能。为进一步研究UCA的设计对OAM-MIMO系统能效方面的影响,将联合优化UCA的半径、天线数量和发射功率,在优化系统能效的同时尽... 详细信息

在基于均匀圆形阵列(UCA)的轨道角动量(OAM)结合多输入多输出(MIMO)系统中,UCA的设计影响着信道增益和系统性能。为进一步研究UCA的设计对OAM-MIMO系统能效方面的影响,将联合优化UCA的半径、天线数量和发射功率,在优化系统能效的同时尽可能地提高每路信道的通信质量。多个优化变量的耦合使优化问题为非凸函数,难以直接求解,因此,提出了一种分别将遗传算法和粒子群优化算法与凸优化方法结合的资源优化算法。仿真结果表明,所提出的资源优化算法与穷举算法结合凸优化方法的求解结果基本一致,可以有效地提高系统能效。

关键词：轨道角动量多输入多输出能效容量资源优化

江西省自然保护区生态系统服务权衡协同关系及其驱动因素

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江西省自然保护区生态系统服务权衡协同关系及其驱动因素

作者：邹福江西师范大学

学位级别：硕士

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截尾数据下线性指数分布的参数估计

截尾数据下线性指数分布的参数估计

作者：邹路燕贵州民族大学

学位级别：硕士

FIRS早产儿脐血维生素A、D和IL-6水平与早发型败血症的关系及预测价值

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FIRS早产儿脐血维生素A、D和IL-6水平与早发型败血症的关系及预测...

作者：邹争承德医学院

学位级别：硕士

目的:探讨胎儿炎症反应综合征（Fetal inflammatory response syndrome,FIRS）早产儿脐血中维生素A、D及IL-6水平与早发型败血症（Early-onset sepsis,EOS）的关系及预测价值,为新生儿EOS的预防及早期诊断提供新的思路。方法:选取2017... 详细信息

目的:探讨胎儿炎症反应综合征（Fetal inflammatory response syndrome,FIRS）早产儿脐血中维生素A、D及IL-6水平与早发型败血症（Early-onset sepsis,EOS）的关系及预测价值,为新生儿EOS的预防及早期诊断提供新的思路。方法:选取2017年06月至2022年10月在某院新生儿重症监护病房住院且完成脐血维生素A、D及IL-6检测的FIRS早产儿（胎龄0.05）;两组早产儿在胎膜早破≥18h方面,差异有统计学意义（P=0.019）。***组与非EOS组脐血中维生素A水平分别为110.32±35.73ng/m L、148.11±46.25ng/m L,差异有统计学意义（P=0.0001）;两组患儿脐血维生素D水平分别为11.58±4.90ng/m L、17.18±8.76ng/m L,差异有统计学意义（P=0.0001）;两组患儿脐血IL-6水平分别为29.37（17.70,61.18）pg/m L、15.30（12.03,20.29）pg/m L,差异有统计学意义（P=0.0001）。3.相关性分析结果显示:EOS组脐血中维生素A水平和IL-6水平呈负相关（rs=-0.502,P=0.001）,差异有统计学意义;非EOS组脐血中维生素A水平和IL-6水平无相关（rs=-0.178,P=0.217）,差异无统计学意义。EOS组脐血中维生素D水平和IL-6水平呈负相关（rs=-0.471,P=0.002）,差异有统计学意义;非EOS组脐血中维生素D水平和IL-6水平无相关（rs=-0.120,P=0.406）,差异无统计学意义。4.以发生EOS的FIRS早产儿为阳性样本,以未发生EOS的FIRS早产儿为阴性样本绘制ROC曲线。结果显示:维生素A的曲线下面积（AUC）为0.749（95%CI 0.647～0.833）,最佳截断值为114.37ng/m L,灵敏度为66.67%,特异度为74%;维生素D的AUC为0.703（95%CI0.599～0.794）,最佳截断值为16.16ng/m L,灵敏度为90.48%,特异度为50%;IL-6的AUC为0.839（95%CI 0.747～0.907）,最佳截断值为25.55pg/m L,灵敏度为59.52%,特异度为96%;提示脐血中维生素A、D、IL-6水平均具有早期预测早产儿EOS的价值,其中IL-6特异度最高,维生素D的灵敏度最高。结论:***早产儿发生EOS时其脐血中维生素A、D水平低于非EOS组、IL-6水平高于非EOS组,且EOS组脐血中维生素A、D水平与IL-6水平呈负相关。***早产儿脐血中维生素A、D和IL-6水平对EOS的发生均有早期预测价值,其中IL-6的特异度最高,维生素D的灵敏度最高。

关键词：早发型败血症胎儿炎症反应综合征维生素A 维生素D 白介素-6

基于多尺度残差注意力及视觉Transformer的自然场景表情识别研究与实现

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基于多尺度残差注意力及视觉Transformer的自然场景表情识别研究...

作者：邹有才江西师范大学

学位级别：硕士

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复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测方法研究

复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测方法研究

作者：邹小雪重庆交通大学

学位级别：硕士

混凝土桥梁是关键的交通基础设施,随着使用年限的增长,由于材料老化和环境因素的影响,裂缝的出现可能危及其结构安全。准确检测桥梁裂缝对于维护桥梁安全至关重要。然而,混凝土桥梁裂缝所处环境复杂多样,常受到污渍、涂鸦、人工画线及... 详细信息

混凝土桥梁是关键的交通基础设施,随着使用年限的增长,由于材料老化和环境因素的影响,裂缝的出现可能危及其结构安全。准确检测桥梁裂缝对于维护桥梁安全至关重要。然而,混凝土桥梁裂缝所处环境复杂多样,常受到污渍、涂鸦、人工画线及杂草等多种背景因素的干扰,使得裂缝检测工作面临诸多挑战,特别是对细小模糊裂缝的检测。现有公开数据集中复杂背景下的混凝土桥梁裂缝样本数据有限,适用于复杂背景下的裂缝检测算法也相对匮乏。基于此,本文基于深度学习,提出了复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测方法。该方法解决了复杂背景下桥梁裂缝检测精度低的问题,实现桥梁裂缝的粗粒度定位,细粒度分割以及裂缝参数信息的计算。本文的主要研究内容和结论如下:1)本文从桥梁检测报告中筛选出具有复杂背景的裂缝数据,分别构建目标检测数据集(Crack CPX-Dete Dataset)和语义分割数据集(Crack CPX-Seg Dataset)。为增加数据集的广泛性和多样性,选择两个公共数据集(Crack Dataset和CrackForest Dateset)用于语义分割任务。对上述数据集进行数据标注处理,并采用数据增强技术对数据集进行样本扩充以丰富数据的多样性,从而加强模型对不同场景和条件下裂缝识别的泛化能力。2)提出了一种复杂背景下基于YOLO v8s-WOMA的混凝土桥梁裂缝检测方法,旨在解决因污渍、阴影、杂草和人工画线等干扰因素导致裂缝检测精度低的问题,实现对桥梁裂缝的高精度定位。首先,引入全维度动态卷积模块和改进的C2fMA模块,通过增强裂缝特征的提取能力和语义信息,有效提高复杂背景下的裂缝检测效果;其次,采用WIo U损失函数来优化低质量样本的识别问题,提高模型的检测速度和准确率;最后,在自制的混凝土桥梁裂缝数据集上进行实验评估,并与现有的Faster R-CNN、Deformable DETR、DINO和YOLOv8-GAM-Wise-Io U等多种目标检测算法进行对比。实验结果显示,该方法在复杂背景下具有高精度、少参数、速度快的特点,较基准网络提高了3.6%的检测精度。这表明所提的YOLO v8sWOMA算法可以有效地解决复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测精度低的问题,并具有实际应用的潜力。3)提出了一种复杂背景下基于高分辨率网络的混凝土桥梁裂缝分割方法,旨在解决复杂背景下裂缝分割精度低的问题,准确获取裂缝的形状大小和位置信息,实现裂缝长度和宽度的计算。首先,引入特征信息关注模块和全局上下文信息模块,用于增强特征融合和特征关注能力以及提升特征的语义信息,有效抑制复杂背景的干扰,解决了因复杂背景导致裂缝分割精度低的问题;其次,为验证所提方法的有效性,在一个自制数据集和两个公共数据集上进行实验验证,并与现有的PSPNet、Deeplab v3+和U-Net等多种语义分割算法进行对比。实验结果表明,所提HEG-Net网络在多个模型评价指标上优于其他语义分割方法。充分证明HEGNet网络在应对复杂背景下混凝土桥梁裂缝检测的有效性,其提取像素能力优于其他对比网络;最后,在获得高精度裂缝分割结果的基础上,实现裂缝长度和宽度的像素级计算。

关键词：目标检测语义分割裂缝检测 YOLO v8s-WOMA 高分辨率网络