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煤矿锚杆腐蚀无损检（监）测与智能评估技术研究

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煤矿锚杆腐蚀无损检（监）测与智能评估技术研究

作者：杨润昀中国矿业大学

学位级别：硕士

锚杆支护作为煤矿广泛使用的支护方法,在我国煤炭开采日益向深部发展的当下,越来越受到重视,但煤矿金属锚杆在井下服役的过程中长期面对高温、高湿、高应力的作用,极易发生腐蚀。传统的锚杆原位拉拔试验和钻孔取样的检测手段成本较高且... 详细信息

锚杆支护作为煤矿广泛使用的支护方法,在我国煤炭开采日益向深部发展的当下,越来越受到重视,但煤矿金属锚杆在井下服役的过程中长期面对高温、高湿、高应力的作用,极易发生腐蚀。传统的锚杆原位拉拔试验和钻孔取样的检测手段成本较高且会对锚杆与围岩稳定状态产生破坏,因此有必要对锚杆腐蚀原位无损检测、监测手段进行研究。本文运用理论分析和查阅文献的方法,对煤矿锚杆的腐蚀类型、作用机理以及半电池电位法、线性极化法和超声导波检测的原理与特性进行了深入分析;通过铜加速乙酸盐雾试验对锚杆加速腐蚀,记录腐蚀电位变化,使用恒电位仪测量锚杆的腐蚀速率变化。把加速腐蚀后的锚杆进行干燥除锈处理,计算实际腐蚀质量损失,与线性极化法测得的理论腐蚀质量损失进行对比;对腐蚀后的锚杆进行拉伸试验,研究腐蚀时间与质量损失率从对锚杆力学性能的影响。利用MATLAB软件,对锚杆中的导波传播特性进行计算,并绘制频散曲线;利用ANSYS有限元软件,仿真了超声导波检测锚杆锚固长度与腐蚀缺陷位置的情况;最后设计了锚杆腐蚀监(检)测工艺与腐蚀评价方法。取得了以下主要研究成果:(1)记录盐雾腐蚀下锚杆的电位信息与腐蚀速率,发现锚杆被腐蚀的过程中,电位变化存在四个阶段,锚杆腐蚀速率同样遵循这一规律,在第二阶段腐蚀速率最高,第三阶段腐蚀速率下降,第四阶段趋于稳定。(2)通过实验验证线性极化法能够较准确的测定锚杆的腐蚀速率,而锚杆的力学性能随锚杆的质量损失增加呈线性下降趋势,因此可以利用电化学方法准确的对锚杆腐蚀进行检测与监测。(3)推导了纵向导波在杆中传播的Pochhammer方程,并绘制导波在锚杆中与锚固体中的传播频散特性曲线,根据频散曲线选取合适的激励信号频率,在ANSYS中进行了数值仿真,表明超声导波监测锚杆锚固长度与腐蚀缺陷位置工作中具有可靠性。(4)建立了腐蚀电位-腐蚀电流密度回归模型,设计了锚杆腐蚀情况监测与检测工艺,确定了基于梯度下降法的腐蚀电位-腐蚀电流密度的回归模型计算方法,降低了求解回归方程的工作量,设计基于腐蚀速率的腐蚀情况评价标准,并针对不同的腐蚀级别采取不同的提出不同的处理建议。该论文有图41幅,表9个,参考文献71篇

关键词：锚杆无损监测腐蚀速率力学性能数值模拟

自噬与原发性胆汁性胆管炎疾病病情及治疗应答的相关性研究

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自噬与原发性胆汁性胆管炎疾病病情及治疗应答的相关性研究

作者：韩昀屹延安大学

学位级别：硕士

目的:在以往的研究中表明,自噬参与原发性胆汁性胆管炎(Primary biliary cholangitis,PBC)发病中的各个环节,并且可能与PBC的病情进展及预后有一定的关系。因此,本研究旨在分析和明确自噬与原发性胆汁性胆管炎临床特征和病情进展的相关... 详细信息

目的:在以往的研究中表明,自噬参与原发性胆汁性胆管炎(Primary biliary cholangitis,PBC)发病中的各个环节,并且可能与PBC的病情进展及预后有一定的关系。因此,本研究旨在分析和明确自噬与原发性胆汁性胆管炎临床特征和病情进展的相关性,探究和讨论自噬对PBC患者熊去氧胆酸(Ursodeoxycholic Acid,UDCA)治疗应答的预测价值。方法:进行回顾性病例对照研究,研究对象为2005年1月-2022年1月空军军医大学第一附属医院消化内科收治首次确诊的含有肝穿电镜检查资料的PBC患者;筛选纳入466例患者作为自噬相关队列,依据肝脏穿刺电镜检查下是否观察到自噬体为依据分为自噬组和非自噬组;在自噬相关队列中排除治疗后资料不全及治疗不规范患者,进一步纳入260例患者作为应答相关队列,依据ALP≥1.67×U LN作为UDCA治疗应答不良的重要标准为分组依据分为应答良好组和应答不良组;收集治疗基线和一年后的相关临床数据指标,主要包含:PBC患者的人口学特征、血液学指标、免疫球蛋白、自身抗体、肝穿活检组织学分期及肝穿电镜检查结果、肝纤维化评分、UDCA治疗应答风险评分。相关指标进行两组间差异比较,并通过二元logistic回归分析筛选影响患者发生UDCA治疗应答不良的危险因素。基于上述因素构建了预测PBC患者发生UDCA治疗应答不良的临床预测模型,并对于模型进行评价。通过引入列线图对预测模型的结果做进一步的可视化,以增强模型的临床应用价值。此外通过亚组分析进一步分析和验证自噬与PB C的相关性以及所构建模型的适用性。结果:1.自噬组ALT、AST、TBIL、ALP、GGT、IgM水平高于非自噬组;T P、ALB、IgG水平低于非自噬组(P<0.05);自噬组病理早期患者比例低于非自噬组,自噬组病理晚期患者比例高于非自噬组(P<0.05)。2.应答不良组电镜下检出自噬体的患者比例显著高于应答良好组、且应答不良组患者的 ALT、AST、TBIL、ALP、GGT 水平及 APRI、FIB-4、GLOBE、UK-PBC评分显著高于应答良好组,ALB水平显著低于应答良好组(P<0.05);病理早期患者比例低于应答良好组,病理晚期患者比例高于应答良好组(P<0.05)。3.建立预测PBC患者发生UDCA治疗应答不良的临床预测模型。该模型共计纳入了四个临床变量,分别为自噬、ALT最大正常值上限、ALP最大正常值上限、GLOBE 评分。其中患者自噬体检出(OR=3.019;95%CI:1.237-.366;P=0.015)、A LT 水平升高(OR=1.717;95%CI:1.059-2.783;P=0.028)、ALP 水平升高(OR=2.633;95%(CI:1.848-3.942;P<0.001)、高水平的 GLOBE评分(OR=3.876;95%(CI:2.317-6.482;P<0.001)是PBC患者治疗应答不良的独立危险因素。4.基于上述因素构建UDCA治疗应答不良预测模型后,采用ROC曲线与校准曲线评价模型的区分度和校准度。ROC曲线下面积AUC值为0.861,95%可信区间为0.818-0.905,展现出相当高的诊断价值;校准曲线显示模型的预测值与实际观测值一致性良好。此外,采用决策曲线评价模型实用性,结果显示模型具有良好的临床有效性。绘制了列线图用以展示PBC患者发生UDCA治疗应答不良的概率,使结果更加直观。5.模型队列中当以0.205作为截断值时,预测模型具有最大约登指数为0.620,此时模型的敏感性和特异性分别为0.795和0.825,阳性似然比和阴性似然比分别为4.547和0.249。以模型的最佳截断值为界将应答相关队列分为模型评分<0.205组和模型评分≥0.205组,进行组间差异比较。模型评分<0.205组年龄、自噬检出率,ALT、AST、TBIL、ALP、GGT、APRI、FIB-4 水平,GLOBE 评分、UK-PB C评分、UDCA应答不良率低于模型评分≥0.205组,ALB水平高于模型评分≥0.205组;病理早期患者比例高于模型评分≥0.205组,病理晚期患者比例低于模型评分≥0.205 组(P<0.05)。6.通过亚组分析进一步探究,分别进行应答情况的自噬检出率分层分析和预测模型评分UDCA应答不良率的分层分析,结果显示在病理早期和病程早中期应答良好患者与应答不良患者间自噬检出率差异显著,并且该预测模型在疾病的不同病理分期以及不同的病程进展阶段下均具有良好的预测价值(P<0.05)。结论:发现了自噬与PBC患者的病情程度和UDCA治疗应答存在相关性,在治疗基线时肝脏穿刺电镜检查观察到自噬体的患者病情更严重,并且可作为预测UDCA治疗应答不良的的危险因素;在以往模型基础上构建的自噬相关预测模型,有利于UDCA治疗应答不良患者的早期筛查,并为及早启动二线治疗联合干预提供重要的临床

关键词：原发性胆汁性胆管炎自噬熊去氧胆酸生化应答预测模型

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基于机器学习的MRI阴性癫痫分类方法研究

基于机器学习的MRI阴性癫痫分类方法研究

作者：赵昀皓电子科技大学

学位级别：硕士

核磁共振图像（MagneticResonanceImaging，MRI）在脑疾病检测方面被广泛应用。随着机器学习技术的兴起，结合机器学习的MRI分类方法被相继提出，这些方法被广泛应用于辅助医生进行疾病辅助诊断以及用于进一步的医学研究。　　在进行疾... 详细信息

核磁共振图像（MagneticResonanceImaging，MRI）在脑疾病检测方面被广泛应用。随着机器学习技术的兴起，结合机器学习的MRI分类方法被相继提出，这些方法被广泛应用于辅助医生进行疾病辅助诊断以及用于进一步的医学研究。　　在进行疾病诊断时，患者可分为阴性患者与阳性患者。对于使用MRI进行辅助诊断来说，阴性患者指的是实际得病但MRI无明显病灶，即医生无法通过肉眼观察MRI以判断患者是否得病。　　论文针对以上问题，基于机器学习设计研究了针对阴性额叶癫痫、阴性颞叶癫痫、阴性病人三分类任务的特征提取和分类模型，主要研究内容包括：　　1、基于传统机器学习的MRI分类算法：首先搭建阴性癫痫MRI数据集（共270例），利用FreeSurfer医学图像处理软件数据集进行处理;MRI经过去颅骨，标准化，脑区分割后，根据医学图谱，将医学特征量化。对比多种传统机器学习分类器对阴性癫痫MRI分类效果，分类准确率最高的是SVM（线性核）。同时，基于SVM分类器，对比多种特征筛选模型对阴性癫痫MRI特征筛选效果，筛选效果最优的模型是RFE（recursivefeatureelimination）。同时，将特征筛选模型进行组合，得到性能更优的RFE-PCA-RFE特征筛选模型，该模型的准确率为66.32%，敏感度为79.09%。　　2、基于深度学习的MRI分类算法：将MRI经过预处理后按坐标轴展开为2DMRI序列作为模型输入，利用CNN提取阴性癫痫MRI特征，测试对比多种CNN网络效果;同时利用神经网络可视化模型Grad-CAM++（Gradient-weightedClassActivationMapping++）通过生成热力图来映射神经网络的特征，综合可视化效果以及模型准确率得到基于InceptionV3网络的y轴分割标准MRI阴性癫痫分类模型，该模型准确率为52.60%。将该InceptionV3网络mix10层特征提取输入LSTM，得到InceptionV3-LSTM分类模型，该模型准确率为64.28%，敏感度为71.43%。同时研究对MRI去背景后输入3D卷积神经网络进行对比实验，得到最优3D卷积神经网络为ShuffleNet，其准确率为50.00%，敏感度为57.14%。

关键词： MRI阴性癫痫分类方法传统机器学习深度学习

基于深度学习的冲击性电力负荷短期预测关键技术研究

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基于深度学习的冲击性电力负荷短期预测关键技术研究

作者：孙昀昀山东大学

学位级别：硕士

电力负荷预测是指研究和使用一套数学方法,可以根据历史负荷数据和当前情况合理管理历史和未来的负荷,用于预测未来一段时间某个特定时间点的负荷。为提高准确性,电力负荷预测应当将当前电力系统的运行特点、电力负荷特点、自然条件环... 详细信息

电力负荷预测是指研究和使用一套数学方法,可以根据历史负荷数据和当前情况合理管理历史和未来的负荷,用于预测未来一段时间某个特定时间点的负荷。为提高准确性,电力负荷预测应当将当前电力系统的运行特点、电力负荷特点、自然条件环境变化因素和社会事件影响因素的情况纳入考虑。电力负荷可分为多种不同类型,包括居民用电负荷、工业企业用电负荷、商业途径用电负荷等。每一种用电负荷都具有其特点,受各种原因影响的程度和方式有所不一。本论文研究的是以钢铁企业用电负荷为主的冲击性工业负荷短期预测技术,而且冲击性电力负荷占所在地区总体负荷的比重较大。对于本文所研究的地区而言,其电网总量的负荷偏低且70%以上为波动大的钢厂冲击性负荷,负荷曲线显示出一个不规则的锯齿波,振幅波动巨大。仅考虑调度自动化系统（EMS）的历史负荷数据所获得的预测精度是不够准确的。负荷变动的幅度大小与系统容量相比数值较高时,负荷变动会导致系统频率的振荡幅度很大和电压的急剧变化,很容易导致电力系统受到损害。总的来说,以钢铁企业用电负荷为主要成分的冲击性电力负荷短期预测的难点可以归纳为:（1）传统负荷预测方法无法满足精度要求（2）大型钢铁企业负荷波动大,呈现随机性（3）负荷变化受多种因素影响（4）负荷预测实时性要求越来越高为了提升负荷预测的准确率,考虑从原始负荷数据、影响因子、数学模型和预测算法这几个方面着手。本文研究的主要思路是通过寻找适当的方法对原始负荷数据进行预处理,在负荷影响因素选取方面和通过改进预测算法流程来提高负荷预测的准确性。主要工作如下:1.分析所研究的钢铁冲击电力负荷区域的负荷变化特性。不同区域的电力负荷变化特性也是不同的。为了更好地建立一个适合当地电力负荷变化的模型,第一步是分析该地区的负荷变动特性。2.预处理原始负荷数据,一方面,原始数据通常的收集来源是实时系统。因为动态数据采集有时可能会造成信道故障、堵塞不通等,另一方面是由于冲击性负荷曲线波动性较高、毛刺多,负荷规律性被严重破坏。因此,负荷数据预处理在负荷预测中就显得十分重要。钢铁冲击负荷地区的电力负荷与一般区域的电力负荷特点不同,本文提出了负荷预处理的一个新方法。该方法首先把波动大毛刺多的负荷信号当作是一个噪音信号,根据噪声信号和正常信号在小波变换下不同的传播特性来识别异常情况并且修正错误数据。一方面,它可以准确地把异常的数据识别出来;从另外的方面来说,这个方法可以在平整日负荷曲线的基础上很好的还原负荷曲线的变化情况。3.建立模型,先进行负荷特性的综合分析,根据深度学习的基本原理与模型结构,对比RNN与LSTM对处理时间序列问题的适应性。建立行之有效的负荷预测模型以进一步提高负荷预测的准确率。4.实例分析,并且评估模型的可行性,本文通过仿真对建立的负荷预测模型进行验证,并将其与现有负荷预测方法包括神经网络算法、支持向量机算法的结论进行对比。以平均相对误差为标准,验证了模型对钢铁冲击负荷接入母线预测的有效性,同时也验证了原始负荷经小波去噪后预测模型准确率可以得到进一步的提升。

关键词：深度学习 LSTM 负荷预测钢铁冲击负荷小波去噪

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弹力复合丝镂空仿麻织物的设计与生产

毛纺科技 2022年第4期50卷 18-21页

作者：佟昀江苏工程职业技术学院江苏南通226007

为开发复合多种服用性能的合成纤维女装面料,用弹力复合丝(CEY)设计和织造仿麻弹力织物,使其兼具毛织物的身骨和活络风格以及丝织物的垂感。经纬纱均采用线密度20 tex、捻度150捻/(10cm)的导湿性能优异、手感干爽和富有弹性的弹力复合丝... 详细信息

为开发复合多种服用性能的合成纤维女装面料,用弹力复合丝(CEY)设计和织造仿麻弹力织物,使其兼具毛织物的身骨和活络风格以及丝织物的垂感。经纬纱均采用线密度20 tex、捻度150捻/(10cm)的导湿性能优异、手感干爽和富有弹性的弹力复合丝,使之与碱溶消光聚酯低弹丝混并。采用镂空组织,织造出经纬向弹性良好、富有身骨且仿麻效果明显的织物。研究得出:经纬纱张力控制是生产关键,络丝过程中应增加卷取张力、降低超喂率,络丝后要充分释放络丝中积累的缓弹性;整经应注意控制张力,并轴时分别控制不同种类经纱的退绕张力;织造引纬时加装防扭跳装置以防止纬纱扭结。采用晚开口、迟引纬、大张力的工艺。

关键词：弹力复合丝镂空仿麻弹力张力并轴织造

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中国省域数字经济协同发展研究

中国省域数字经济协同发展研究

作者：马婉昀大连海事大学

学位级别：硕士

当前,全球已经全面进入数字经济时代。新技术、新业态和新平台如5G、人工智能和智慧城市等正在蓬勃兴起,它们催生了许多新的产业、业态和模式,对全球科技创新、产业结构调整和经济社会发展产生了深刻影响。数字经济能够通过数字技术提... 详细信息

当前,全球已经全面进入数字经济时代。新技术、新业态和新平台如5G、人工智能和智慧城市等正在蓬勃兴起,它们催生了许多新的产业、业态和模式,对全球科技创新、产业结构调整和经济社会发展产生了深刻影响。数字经济能够通过数字技术提高劳动生产率,推动经济增长,成为中国经济高质量发展的新引擎。中国于2015年开始了数字经济的建设,以《国务院关于积极推进“互联网”+行动的指导意见》为起点,并在2016年11月公布了《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》。2021年10月18日,中共中央政治局进行了关于推动中国数字经济健康发展的集体学习。在国家政策的引导下,各级地方政府陆续出台了数字经济发展相关政策规划,推进数字经济发展,从而迅速增加数字经济规模。然而,由于各省市原始资源禀赋和产业结构差异悬殊,导致省域数字经济发展质量和水平各不相同。因此,分析数字经济发展差异对于数字经济强国建设具有重要意义。本文首先介绍了中国省域数字经济协同这一问题的研究背景、目的和意义,对国内外学者关于数字经济协同的研究进行整理分析,进而说明本文的研究思路与方法。其次,对数字经济的范围进行了界定,介绍了中国省域数字经济研究过程中涉及的相关理论和机理。然后,具体分析中国数字经济发展的现状以及在省域数字经济协同发展过程中面临的问题。结合数字经济的发展特点,从基础建设、创新能力、产业发展、转型应用四个方面构建数字经济评价指标体系,对中国省域数字经济协同程度进行评价。利用复合系统协同度模型对中国省域数字经济的子系统有序度以及复合系统的协同水平进行评价研究,研究结果表明:第一,中国省域数字经济复合系统的协同度有所提升,目前整体处于低度协同发展状态,协同化进程较慢但有所提升。第二,各地数字经济发展水平等级跨度大,呈阶梯式不均衡状态。基于多维正态模型,给定年份,衡量不同省市自治区的数字经济差异。总结分析得到的主要研究结论,从不同的方面提出加快中国省域数字经济协同发展的对策建议。

关键词：数字经济省域协同复合系统协同度模型多维正态云模型

喀什地区肺结核流行状况分析——基于全民健康体检数据

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喀什地区肺结核流行状况分析——基于全民健康体检数据

作者：栾其昀石河子大学

学位级别：硕士

目的:本研究旨在探讨喀什地区新发活动性肺结核流行病学分布情况,并结合人口统计学及环境数据,探讨肺结核发病的影响因素,尤其是环境因素对肺结核发病的影响。方法:1.本研究将喀什地区2017年全民健康体检1940622名参与者作为研究对象,... 详细信息

目的:本研究旨在探讨喀什地区新发活动性肺结核流行病学分布情况,并结合人口统计学及环境数据,探讨肺结核发病的影响因素,尤其是环境因素对肺结核发病的影响。方法:1.本研究将喀什地区2017年全民健康体检1940622名参与者作为研究对象,对人口统计学数据进行整理后分析喀什地区2017年新发活动性肺结核人群在性别、年龄、职业及县市区的流行病学分布情况。2.将喀什地区2014-2017年的各环境因素数据均值作为长期环境暴露指标,根据人口住址地理标注信息进行信息匹配,构建包含22个传统危险因素以及14个环境影响因素在内的数据集。3.使用全暴露关联分析(Exposome-wide Association Study,Ex WAS)方法构建肺结核发病影响因素单因素回归模型,探讨单一因素暴露与新发活动性肺结核的关联情况。4.使用Spearman相关分析各环境因素之间的相关性。5.使用自适应弹性网络(Adaptive Elastic-net,AENET)惩罚回归方法构建肺结核发病影响因素多因素回归模型,并对有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAGs)筛选最低限度的混杂因素进行校正,探讨多因素共同暴露与新发活动性肺结核的关联情况。6.使用极端梯度增强(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)方法分析各影响因素对肺结核发病的影响程度并进行相对重要性排序。7.通过敏感性分析与主要结果进行比较,检验构建模型的稳健性。结果:1.2017年喀什地区新发9759名活动性肺结核患者,发病率为502.9/10万。在县市区分布方面,莎车县发病人数最多(26.43%),其次是英吉沙县(14.41%)和麦盖提县(9.16%),发病率最高的为英吉沙县(888.32/10万),其次是麦盖提县(754.07/10万)和岳普湖县(698.82/10万)。性别分布上女性占比较高(1:0.91),年龄分布上主要集中在50～70岁年龄区间(81.53%),职业分布上农民占大多数(87.6%)。2.相关性分析结果显示各环境因素之间存在交互作用,相关系数为-0.78-0.69。3.对DAGs筛选的包括年龄、性别、民族、经济状况、教育水平和居住环境在内的最低限度的混杂因素进行校正后的肺结核发病多因素回归分析结果显示:二氧化氮(Nitrogen dioxide,NO)升高、一氧化碳(Carbon monoxide,CO)升高、风速升高为新发活动性肺结核的危险因素,二氧化硫(Sulfur dioxide,SO)升高、夜间人工照明(Artificial light at nigh,ALAN)升高、灌丛和草地面积比例(Proportion of forests,shrublands and grasslands,FSG%)升高、海拔升高为新发活动性肺结核的保护因素。传统危险因素方面,年龄、心血管疾病、体重过低、缺乏体育运动及不均衡的饮食习惯为新发活动性肺结核的危险因素。4.影响因素相对重要性排序结果:SO、NO、CO为主要环境影响因素,年龄、心血管疾病、体重过低为主要传统危险因素。5.本研究构建的Ex WAS、AENET惩罚回归模型及XGBoost模型的在敏感性分析中具有较好的稳健性,与主要结果保持一致。结论:1.2017年喀什地区新发活动性肺结核发病率为502.9/10万。莎车县、英吉沙县和麦盖提县新发活动性肺结核发病人数较多,同时发病率较高。其中女性、中老年和农民占比较高。2.肺结核发病除受年龄、心血管疾病、体重过低、缺乏体育运动及饮食习惯传统危险因素影响外,也可能受NO、CO、SO、ALAN、FSG%及海拔环境因素的一定影响。

关键词：喀什地区肺结核流行病学分布影响因素环境

基于Transformer的目标跟踪算法改进研究

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基于Transformer的目标跟踪算法改进研究

作者：李昀松哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,目标跟踪在计算机视觉领域愈加受到关注,在人们的生活和工业生产中,目标跟踪技术得到了广泛应用。目标跟踪研究取得了一定的成果和突破,但外界环境的复杂性以及目标自身形变等噪声因素的影响使得实现一个鲁棒性的... 详细信息

随着大数据时代的到来,目标跟踪在计算机视觉领域愈加受到关注,在人们的生活和工业生产中,目标跟踪技术得到了广泛应用。目标跟踪研究取得了一定的成果和突破,但外界环境的复杂性以及目标自身形变等噪声因素的影响使得实现一个鲁棒性的目标跟踪算法仍然是一项充满挑战的任务,解决目标跟踪算法中的挑战问题将有助于提高人们的生活和工业生产的效率和质量。目标跟踪的核心问题之一是如何对目标进行有效的特征表达。目标的特征表达是指从目标的外观中提取出的一些有用的信息,用来描述目标的形状、颜色、纹理等特征。随着深度学习技术的发展,研究者们开始尝试使用深度学习模型来抽取特征,利用深度学习的强大特征抽取能力和迁移学习的能力来构建目标跟踪算法的特征提取模块,从而取得更好的跟踪效果。但目前基于深度学习的算法依旧存在特征表达能力不充分的问题,针对这个问题本文以Trans T算法为基础,对算法的特征提取网络和特征融合网络的4个部分进行改进,提出了一种增强信息表达的Trans T跟踪算法。本文的创新点以及研究内容如下:(1)在TransT算法的特征提取网络中,使用Res Ne Xt网络替换Res Net网络,通过分组卷积能够综合各组特征空间中所提取到的特征,以此提高模型的信息表达。(2)在TransT算法特征提取网络的主干网络中加入了NAM通道注意力机制,NAM通道注意力机制可以通过增强关联性强的特征抑制关联性弱的特征的方式提高模型的性能。(3)在TransT算法特征提取网络中仅使用深层特征进行模板区域和搜索区域的特征融合,而主干网络提取的浅层特征和中间层特征没有进行融合,因此丢失了一部分浅层信息和中间层信息,针对这一问题,在Trans T主干网络后加入CEM上下文特征融合网络模块对浅层特征、中间层特征和深层特征进行融合,进一步的提升了模型信息表达。(4)针对TransT算法特征融合网络部分MLP模块对特征的增强不充分的问题进行了改进,将MLP模块替换为加入了单头自注意力机制带门控单元的a MLP模块,通过门控单元调节对输入信息的影响,并通过自注意力机制建立特征序列中数据元素关联性,提升了特征增强的效果。本文改进的算法在OTB100数据集上进行了评估,实验跟踪成功率提升了7.2%,跟踪精确度提高了5.8%,并且能够在大多数具有挑战性的场景中得到较好表现,证明了所改进算法的鲁棒性和有效性。

关键词：目标跟踪深度学习分组卷积特征融合门控单元

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基层直言干部的痛点与制度化破解对策

领导科学 2020年第17期 65-68页

作者：谢昀昀广西师范大学马克思主义学院海南医学院

基层直言干部常因为向上如实反映问题而被顶头上司蓄意报复,不仅问题与人一同“解决”,更是导致合理误差被故意放大、职业前程无辜受阻、正确取向严重受挫。究其根本,还是在于制度失灵导致破窗效应,原则模糊异化管理思想,监管缺失助长... 详细信息

基层直言干部常因为向上如实反映问题而被顶头上司蓄意报复,不仅问题与人一同“解决”,更是导致合理误差被故意放大、职业前程无辜受阻、正确取向严重受挫。究其根本,还是在于制度失灵导致破窗效应,原则模糊异化管理思想,监管缺失助长错误行径,正直缺位加速意识污染。这就需要发挥制度优势,维护基层干部的合法权益,应确保制度建设细化落实,借力法治约束权力,申诉机制畅通无阻,减负减压机制完善务实。

关键词：基层干部直言报复政治生态制度建设制度优势