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融合注意力的特征聚合孪生网络视觉跟踪

计算机工程与应用 2024年

作者：金静牛品翟凤文兰州交通大学电子与信息工程学院

目前以孪生网络为基础的目标跟踪算法，仍然存在网络浅层的特征中有价值的上下文信息无法合理利用的问题。针对这一问题，提出一种融合拆分注意力机制(SA， Split-Attention)的目标跟踪算法SiamMCFA(Siamese Multi-Channel Feature Aggr... 详细信息

目前以孪生网络为基础的目标跟踪算法，仍然存在网络浅层的特征中有价值的上下文信息无法合理利用的问题。针对这一问题，提出一种融合拆分注意力机制(SA， Split-Attention)的目标跟踪算法SiamMCFA(Siamese Multi-Channel Feature Aggregation Module)。首先，在骨干网络中引入拆分注意力机制，用来提取浅层特征中有价值的上下文信息，然后，通过像素级互相关模块(PWCC，Pixel-Wise Cross Correlation)融合模板区域和搜索区域浅层和深层特征中的上下文信息，以增强模板区域和搜索区域的特征图之间的联系，从而提高跟踪器的鲁棒性。其次，针对因尺度变化而容易导致目标丢失的问题，设计了一个多通道特征聚合模块(MCFA， Multi-Channel Feature Aggregation Module)，用于聚合目标不同区域的特征信息，使跟踪器尽可能地区分目标和语义背景，进一步提升跟踪准确性。最后，在OTB100、VOT2019、GOT10K和LaSOT四个数据集上进行了详尽的实验评估，结果显示，SiamMCFA与当前基于孪生网络的先进的跟踪器SiamCAR相比，其成功率(success rate)与精准度(precision)分别提高了2.26%和2.83%。与SiamIRCA相比成功率与精准度提高了0.3%和0.9%。

关键词：目标跟踪孪生网络拆分注意力像素级互相关多通道特征聚合

中国农村改革试点的运行过程与逻辑理路——一个“试验区系统”的解释框架

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华中农业大学学报（社会科学版） 2024年第4期 109-119页

作者：陈荣卓金静华中师范大学政治与国际关系学院湖北武汉430079

在中国共产党接续历史奋斗过程中“抓好试点对改革全局意义重大”,为更好地掌握和运用新时代改革试点方法论,搭建一个中国农村改革试验区系统的解释框架,考察农业农村政策与改革工作案例样本,可以发掘中国农村改革试点的运行逻辑。研究... 详细信息

在中国共产党接续历史奋斗过程中“抓好试点对改革全局意义重大”,为更好地掌握和运用新时代改革试点方法论,搭建一个中国农村改革试验区系统的解释框架,考察农业农村政策与改革工作案例样本,可以发掘中国农村改革试点的运行逻辑。研究发现,农村改革试验区是衔接国家与社会的一个系统场域,在接收到中央意向性设计与全过程跟踪的“环境压力”后,其内部聚焦“传动系统—驱动系统”实质运转,在可自由裁量空间内落实拓展试验任务,以输出创新、集成性典型案例,并经过反馈链循环再作进一步信息转换,从而推动地方经验跃升为国家政策。由此归纳出我国持续深入开展农村改革的试点运作逻辑,即在强有力的中国共产党引领下,始终站位国家顶层进行决策设计是全面深化改革的战略前提;构建系统而协同的纵向组织体系是全面深化改革的内生性支点;在中央注意力分配下进行知识生产是全面深化改革的核心议题;吸纳典型和辐射带动是全面深化改革的任务旨归,在这一过程中,农村改革试点行动走向顶层设计与实践探索良性互动的新常态。

关键词：农村改革试验区顶层设计乡村治理系统治理

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融合时间卷积和特征校正的抑郁脑电信号分类(英文)

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Journal of Measurement Science and Instrumentation 2024年

作者：孙芳林翟凤文金静兰州交通大学电子与信息工程学院

针对单尺度神经网络模型存在特征提取不充分和卷积神经网络在抑郁症脑电信号分类中无法处理时序任务的问题，提出了一种基于特征重新校正(FR)的双分支卷积神经网络(Bi＿CNN)和时间卷积网络(TCN)的混合模型(BFTCNet)，来进行抑郁症患者... 详细信息

针对单尺度神经网络模型存在特征提取不充分和卷积神经网络在抑郁症脑电信号分类中无法处理时序任务的问题，提出了一种基于特征重新校正(FR)的双分支卷积神经网络(Bi＿CNN)和时间卷积网络(TCN)的混合模型(BFTCNet)，来进行抑郁症患者和健康对照组的脑电信号分类。该模型使用Bi＿CNN模块提取不同频带间和不同通道间的混合特征；FR模块加强表示Bi＿CNN提取的重要特征；用带膨胀因果卷积(Dilated Causal Convolution)的时间卷积网络TCN进行时间序列学习，捕捉特征之间的时间依赖性。使用公共数据集MODMA的128通道静息态(闭眼)脑电图作为实验数据，其中包括29名健康对照组和24名抑郁症患组，通过十折交叉验证(10-Fold Cross Validation)方法评估模型的性能，BFTCNet的分类准确率达到95.98%，F1分数值为95.47%，敏感性和特异性分别为94.21%和97.50%，相比单尺度网络模型EEGNet-8，2，分类准确率和F1值分别提高了1.5%和1.48%，同时，消融实验证明每个子模块对模型分类能力的高都有贡献。

关键词：多导联脑电信号双分支卷积神经网络特征重新校正时间卷积网络

呋虫胺和唑虫酰胺在茶叶加工过程中的残留特征及风险评价

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食品科学 2024年

作者：李春勇吕莹金静王霞秦曙山西农业大学山西功能农产品检验检测中心

目的：为明确呋虫胺和唑虫酰胺微乳剂在茶叶种植、烘干、浸泡过程中的残留变化特征，在山东、浙江等10地开展了规范农药登记残留田间试验，并进行加工因子校正膳食风险评估模型比较研究。方法：样品经5%甲酸-乙腈提取、盐析分层、分散... 详细信息

目的：为明确呋虫胺和唑虫酰胺微乳剂在茶叶种植、烘干、浸泡过程中的残留变化特征，在山东、浙江等10地开展了规范农药登记残留田间试验，并进行加工因子校正膳食风险评估模型比较研究。方法：样品经5%甲酸-乙腈提取、盐析分层、分散固相萃取净化后，超高效液相色谱-串联质谱(ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry，UPLC-MS/MS)检测，外标法定量。结果：在0.005～0.5 mg/kg范围内，呋虫胺及代谢物和唑虫酰胺的质量浓度与其响应峰面积呈良好线性关系(R2>0.99)，在0.05、1、20、50 mg/kg(茶鲜叶、茶干叶)，0.05、0.1、5.0 mg/kg(茶汤)添加水平时，呋虫胺及其代谢物DN、UF的添加回收率为74%～103%，RSD为1%～9%；唑虫酰胺的添加回收率为75%～95%，RSD为1%～6%，方法定量限(LOQ)均为0.05 mg/kg。20%呋虫胺·唑虫酰胺微乳剂按推荐剂量施药后，呋虫胺(含代谢物)在茶鲜叶中的残留试验中值经烘干因子校正后与茶干叶中残留试验中值相应的国家估算每日摄入量均为4.08 mg，占日允许摄入量的32.4%；唑虫酰胺在茶鲜叶中的残留试验中值经烘干因子校正后的国家估算每日摄入量为0.17581 mg，占日允许摄入量的46.5%，茶干叶中残留试验中值对应的国家估算每日摄入量为0.18925 mg，占日允许摄入量的50.1%，呋虫胺和唑虫酰胺在不同评估模型下获得的长期膳食暴露风险均低于100%。呋虫胺(含代谢物)经浸泡因子校正后计算的国家估算短期摄入量(IESTI)与校正前处于同一风险水平，低于ARfD值1 mg/kg bw；唑虫酰胺的国家估算短期摄入量(IESTI)为3.46×10-4mg/kg bw，低于ARfD值0.01 mg/kg bw，经浸泡因子校正后未检测到唑虫酰胺残留。结论：20%呋虫胺·唑虫酰胺微乳剂在茶树上按推荐剂量使用是安全的，最终残留量对应的长期及急性膳食摄入风险均在可接受范围，利用加工因子校正评估模型更切合实际风险水平。

关键词：呋虫胺唑虫酰胺茶叶加工因子残留特征及风险评价

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绿原酸衍生物的制备及其活性研究进展

中国食品学报 2024年第4期24卷 469-479页

作者：宋帅涛张逸张羽飞钟华英金静郑明明中国农业科学院油料作物研究所湖北洪山实验室油料脂质化学与营养湖北省重点实验室农业农村部油料加工重点实验室武汉430062 湖州市菱湖新望化学有限公司浙江湖州313018

绿原酸是一种具有生物活性的水溶性酚类衍生物,然而其低脂溶特性限制了它的产业应用。通过分子修饰制备的绿原酸衍生物,能够显著提升其脂溶性且保留绿原酸本体的生物活性。本文综述以酰氯法为代表的化学法以及酯化法、酯交换法等酶法制... 详细信息

绿原酸是一种具有生物活性的水溶性酚类衍生物,然而其低脂溶特性限制了它的产业应用。通过分子修饰制备的绿原酸衍生物,能够显著提升其脂溶性且保留绿原酸本体的生物活性。本文综述以酰氯法为代表的化学法以及酯化法、酯交换法等酶法制备绿原酸衍生物的研究进展,讨论绿原酸衍生物常用的分离和纯化手段,并探讨近年来绿原酸衍生物的抗氧化、抗肿瘤、抗真菌和调节脂质代谢等生物活性的相关研究,总结现阶段绿原酸衍生物研究中存在的问题,并展望未来发展趋势和应用。

关键词：绿原酸衍生物化学法酶法制备抗氧化生物活性

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火场血迹与血指纹显现方法研究进展

刑事技术 2024年第3期49卷 297-303页

作者：李阳刘松涛孙均利金静中国人民警察大学研究生院河北廊坊065000 中国人民警察大学侦查学院河北廊坊065000

血迹是刑事犯罪现场中常见的痕迹物证。在火灾现场中,由血液形成的血指纹往往是进行人身同一认定和确定犯罪嫌疑人身份的重要手段之一。而火场由于其暴露性、破坏性和痕迹间因果关系的隐蔽性,给相关物证的恢复和火灾调查工作带来了困难... 详细信息

血迹是刑事犯罪现场中常见的痕迹物证。在火灾现场中,由血液形成的血指纹往往是进行人身同一认定和确定犯罪嫌疑人身份的重要手段之一。而火场由于其暴露性、破坏性和痕迹间因果关系的隐蔽性,给相关物证的恢复和火灾调查工作带来了困难和挑战。尽管火灾会较大程度地破坏现场中遗留的各种痕迹物证,但通过烟尘去除技术和化学显现方法可以对血迹与血指纹进行识别和提取。本文从血液在火场中的成分变化、化学显现方法和火场烟尘清除技术三方面对火场血迹与血指纹的显现方法进行梳理,从公安机关调查火场相关刑事现场的需求角度出发,汇总分析了火场中血迹与血指纹相关的应用和研究进展,以期为涉火案件的调查提供一定参考。

关键词：火场血迹血指纹显现方法烟尘清除技术

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共价有机框架材料固定化酶的研究进展

分子催化（中英文） 2024年第2期38卷 171-186,I0005页

作者：金静张羽飞郑冬云郑明明中南民族大学生物医学工程学院湖北武汉430000 中国农业科学院油料作物研究所湖北武汉430000

共价有机框架(Covalent Organic Frameworks, COFs)是一种新型的多孔材料,具有结构规整、骨架稳定、孔径结构可调等特点,被视为固定化酶的理想载体.我们综述了近10年来COFs材料作为载体,通过物理吸附、共价连接、包埋的固定化策略制备... 详细信息

共价有机框架(Covalent Organic Frameworks, COFs)是一种新型的多孔材料,具有结构规整、骨架稳定、孔径结构可调等特点,被视为固定化酶的理想载体.我们综述了近10年来COFs材料作为载体,通过物理吸附、共价连接、包埋的固定化策略制备固定化酶的研究进展与应用,并讨论了COFs材料在酶固定化领域所面临的机遇和挑战.

关键词：共价有机框架固定化酶物理吸附共价连接包埋

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火场生物物证识别研究进展

法医学杂志 2024年第1期40卷 64-69页

作者：姚彦汝金静王英杰张金专李英哲徐永新中国人民警察大学河北廊坊065000

生物物证是刑事案件中的常见证据,因其携带可供个体身份识别的DNA信息而有较强的证明力。在涉火案件现场,复杂的热环境、被困人员逃生、灭火救援行动,以及犯罪嫌疑人的故意破坏等,都会对火场生物物证造成影响。国内外学者对火场生物物... 详细信息

生物物证是刑事案件中的常见证据,因其携带可供个体身份识别的DNA信息而有较强的证明力。在涉火案件现场,复杂的热环境、被困人员逃生、灭火救援行动,以及犯罪嫌疑人的故意破坏等,都会对火场生物物证造成影响。国内外学者对火场生物物证识别的有效性进行了探索和研究,发现在火场中能够有效回收DNA的生物物证主要有血迹、精斑、骨骼等。为了分析火场生物物证的研究现状和发展趋势,本文对相关研究进行了系统梳理,主要包括火场典型生物物证的烟尘清除技术、显现方法和识别其他生物物证的可能性,并对下一步研究方向进行了展望,以期为火场生物物证的识别、提升火场生物物证的证据价值提供参考。

关键词：法医遗传学生物物证火场个体识别综述

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边缘对抗结合层次门控卷积的人脸修复研究

Journal of Measurement Science and Instrumentation 2024年第1期15卷 33-42页

作者：翟凤文周钊孙芳林金静兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070

针对目前人脸缺损图像修复存在边缘模糊和失真等问题,提出了一种两阶段层次门控卷积网络(Hierarchical gated convolutional network,HGCN),并将其与边缘对抗网络相结合用于人脸图像修复。首先,采用边缘对抗网络生成边缘图像。其次,将... 详细信息

针对目前人脸缺损图像修复存在边缘模糊和失真等问题,提出了一种两阶段层次门控卷积网络(Hierarchical gated convolutional network,HGCN),并将其与边缘对抗网络相结合用于人脸图像修复。首先,采用边缘对抗网络生成边缘图像。其次,将边缘图、掩模和缺损图像作为输入,训练HGCN的GAN模型以修复缺损人脸图像。HGCN网络采用门控卷积取代传统卷积,并引入了扩张卷积,网络的主体由粗修复模块和精修复模块组成。在粗修复模块中,编码器和解码器网络结构用于粗修复;在精细修复模块中,引入注意力机制来增强特征提取能力,进一步细化修复结果。实验使用Celeba-HQ数据集和NVIDIA不规则掩码数据集作为训练数据集,采用门控卷积网络和注意力机制网络作为实验对比模型,PSNR、 SSIM和MAE作为实验评估指标。实验结果表明,对于缺损区域小于20%的人脸图像,所提出的网络在上述三个指标上优于两种比较网络,而对于缺失区域大于20%的图像,所提出的网络与两种比较方法性能指标接近。在视觉效果方面,所提出的方法在细节上也优于两种对比网络。因而,所提出的网络可以明显提高图像修复效果,尤其是对图像细节的修复效果。

关键词：深度学习人脸修复层次门控卷积网络边缘生成生成对抗网络