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长春市某养老机构老年人中医体质与睡眠质量的相关性分析

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长春市某养老机构老年人中医体质与睡眠质量的相关性分析

作者：韩严敏长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:本研究以长春市某养老机构60岁及以上老年人为研究对象,从老年人个人基本信息、健康行为生活方式、中医体质类型多个角度,应用《老年版中医体质分类与判定量表》、《匹兹堡睡眠质量指数量表》(PSQI)进行问卷调查,了解老年人中医体... 详细信息

目的:本研究以长春市某养老机构60岁及以上老年人为研究对象,从老年人个人基本信息、健康行为生活方式、中医体质类型多个角度,应用《老年版中医体质分类与判定量表》、《匹兹堡睡眠质量指数量表》(PSQI)进行问卷调查,了解老年人中医体质与睡眠质量的现状及存在问题,更好认识老年人睡眠问题的本质和原因。通过针对性的干预措施,有效改善老年人的睡眠质量,同时还应关注老年人体质偏颇问题,为更好的实施健康老龄化提供借鉴。方法:本研究运用整群随机抽样法,选取符合纳入和排除标准的长春市某养老机构411名老年人为调查对象,应用《个人基本信息问卷》、《健康生活方式及行为问卷》、《老年版中医体质分类与判定量表》、《匹兹堡睡眠质量指数量表》(PSQI)对受试者进行问卷调查。采用Epidata3.1软件建立数据库,SPSS23.0进行统计分析。老年人一般资料、睡眠质量及中医体质类型情况用构成比、(?)±S描述;独立样本t检验、单因素方差分析检验睡眠质量;多元线性回归分析睡眠质量影响因素;Pearson相关性分析探讨老年人中医体质和睡眠质量之间的相关性。结果:1.411名老年人中睡眠障碍检出率为48.9%,PSQI总分为7.69±3.30分。2.411名老年人中医体质分型中平和体质少,偏颇体质多。3.单因素分析结果表明,婚姻状况、文化程度、生活来源、医保、探望次数、兴趣爱好、集体活动、吸烟史、饮酒史、运动次数、饮水习惯和健康现状对老年人的睡眠质量有显著影响。4.多元线性回归分析结果显示,文化程度、探望次数、兴趣爱好、运动次数、饮水习惯是睡眠质量的影响因素。5.养老机构老年人的中医体质与睡眠质量之间存在显著关联,主观睡眠质量、睡眠潜伏期、睡眠持续时间、睡眠紊乱、日间功能障碍在统计学上具有显著差异。6.根据对养老机构老年人中医体质与睡眠质量的相关分析,平和质与PSQI得分呈负相关;气虚、阳虚、阴虚、痰湿、湿热、血瘀、气郁七种体质与PSQI得分呈正相关。结论:1.长春市养老机构老年人睡眠障碍检出率较高。2.长春市养老机构老年人中医体质中偏颇质多于平和质,表明其偏颇体质问题不容小觑。3.根据对长春市养老机构老年人中医体质与睡眠质量关系的分析,平和质与PSQI得分呈负相关;气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、血瘀质和气郁质与PSQI得分呈正相关。其中,气郁质、特禀质、阴虚质、血瘀质、湿热质在主观睡眠质量、睡眠潜伏期、睡眠持续时间、睡眠紊乱、日间功能障碍五个维度上的得分最高,说明这些体质类型的老年人在这些方面的睡眠问题尤为突出。

关键词：养老机构中医体质睡眠质量相关性

时空自适应图卷积与Transformer结合的动作识别网络

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2587-2595页

作者：韩宗旺杨涵吴世青陈龙上海理工大学机械工程学院上海200093

在一个以人为中心的智能工厂中,感知和理解工人的行为是至关重要的,不同工种类别往往与工作时间和工作内容相关。该文通过结合自适应图和Transformer两种方式使模型更关注骨架的时空信息来提高模型识别的准确率。首先,采用一个自适应的... 详细信息

在一个以人为中心的智能工厂中,感知和理解工人的行为是至关重要的,不同工种类别往往与工作时间和工作内容相关。该文通过结合自适应图和Transformer两种方式使模型更关注骨架的时空信息来提高模型识别的准确率。首先,采用一个自适应的图方法去关注除人体骨架之外的连接关系。进一步,采用Transformer框架去捕捉工人骨架在时间维度上的动态变化信息。为了评估模型性能,制作了智能生产线装配任务中6种典型的工人动作数据集,并进行验证,结果表明所提模型在Top-1精度上与主流动作识别模型相当。最后,在公开的NTURGBD和Skeleton-Kinetics数据集上,将该文模型与一些主流方法进行对比,实验结果表明,所提模型具有良好鲁棒性。

关键词：智能工厂工人动作识别深度学习自适应图 Transformer

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圆振荡激光束提高激光弯曲成形效率

光学精密工程 2024年第6期32卷 806-821页

作者：沈宗宝韩曜阳孟康楠李品江苏大学机械工程学院江苏镇江212013

激光弯曲成形技术常用的激光类型是点激光,在温度梯度机理的作用下单次成形角度有上限,在3°左右。为了增大点激光单次成形角度,提高成形效率,本文以不锈钢304板为对象,通过试验对比探索了将圆振荡模式应用于激光弯曲成形中以提高弯曲... 详细信息

激光弯曲成形技术常用的激光类型是点激光,在温度梯度机理的作用下单次成形角度有上限,在3°左右。为了增大点激光单次成形角度,提高成形效率,本文以不锈钢304板为对象,通过试验对比探索了将圆振荡模式应用于激光弯曲成形中以提高弯曲角方法的可行性;并且借助于三维视觉传感器测量板件在圆振荡激光束弯曲成形过程中的动态响应,从余热效应、吸收率等角度分析其弯曲成形机理。对比试验结果显示,在激光能量密度较高的情况下,圆振荡模式确实可以明显提高工件的弯曲角,增长率在60%左右。同时,三维视觉传感器的测量结果显示出了板件在成形过程中的复杂形变与角度变化过程:板件在长度与宽度方向上均产生了塑性变形,长宽形变比约为10∶1;单次扫描成形板件弯曲角增长过程呈现不同的增长曲线;多次扫描成形弯曲角分布不均衡。此外,板件厚度也逐渐增加,热影响区微观晶粒得到细化。为进一步理解圆振荡激光束弯曲成形过程与机理提供了试验支撑。

关键词：激光弯曲成形圆振荡激光束不锈钢304 变形机理

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等离子体模型及双曲方程组解的稳定性

等离子体模型及双曲方程组解的稳定性

作者：盛韩曲阜师范大学

学位级别：硕士

双曲型方程组在力学和几何等学科中有广泛的应用.本文考虑了具有与时间变量有关的源项的双曲方程组解的整体存在性,研究了描述离子运动的Euler-Poisson方程组零松弛极限问题中的收敛速率.本文结构如下.第一章,介绍本文讨论的主要问题,... 详细信息

双曲型方程组在力学和几何等学科中有广泛的应用.本文考虑了具有与时间变量有关的源项的双曲方程组解的整体存在性,研究了描述离子运动的Euler-Poisson方程组零松弛极限问题中的收敛速率.本文结构如下.第一章,介绍本文讨论的主要问题,给出研究的方程组及条件.第二章,研究具有与时间变量有关的源项的双曲方程组解的整体存在性.由已有文献可知,在稳定性条件下,双曲守恒形式的方程组Cauchy问题在平衡态附近存在整体光滑解.我们在Sobolev空间框架下考虑右端源项为μ(1＋t)-λG(U)且μ>0,λ>0的双曲方程组.证明了当初值充分小时,在下面两种情况中,解是整体存在的,(ⅰ)λ=1,μ>μ0,其中μ0>0是仅依赖于方程组系数的常数,(ⅱ)00.为获得上述稳定性结果,我们建立了光滑解关于时间的一致能量估计和各种耗散估计,并且对解的导数阶数应用了归纳论证的方法.最后,将上述稳定性结果应用到一些物理模型中.第三章,研究描述离子运动的Euler-Poisson方程组零松弛极限的收敛速率.以往结果中已经证明,在慢时间尺度下,描述离子运动的Euler-Poisson方程组的零松弛极限为drift-diffusion方程组.在此结果的基础上,考虑了Euler-Poisson方程组的解与drift-diffusion方程组的解之间的整体误差估计.在证明的过程中,用到了Sobolev不等式以及一个与电势相关的乘子来做能量估计.第四章,给出本文的总结,提出不足之处并简单介绍未来的可能性研究.

关键词：双曲方程组 Euler-Poisson方程组能量估计零松弛极限光滑解收敛速率

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融合激光点云和图像的3D目标检测方法研究

融合激光点云和图像的3D目标检测方法研究

作者：韩邦彦北方工业大学

学位级别：硕士

3D目标检测算法的目的是在三维空间中精确识别和标注物体的位置和种类,这一检测技术对于自动驾驶和其他需要精确空间识别能力的应用领域极为重要,为自动驾驶汽车提供了感知周围环境的能力,是实现车辆路径规划、障碍物避让和保障行车安... 详细信息

3D目标检测算法的目的是在三维空间中精确识别和标注物体的位置和种类,这一检测技术对于自动驾驶和其他需要精确空间识别能力的应用领域极为重要,为自动驾驶汽车提供了感知周围环境的能力,是实现车辆路径规划、障碍物避让和保障行车安全的核心。激光雷达和相机作为其中两种关键的传感器,为检测算法提供了不同模态的数据支撑。激光雷达利用激光脉冲的反射信号来测量物体距离,生成精确的三维点云图,适合于复杂环境下的物体识别和定位。而相机则通过捕捉二维图像来识别物体的颜色和纹理,为物体分类提供重要信息。基于二者融合的方法具有独特优越性,可以集合两种模态的数据的优点,获得更加准确、鲁棒性更强的检测结果。本文对于融合点云和图像的目标检测算法进行研究,并在数据融合及特征融合方面对现有检测网络进行改进,着重于解决两种数据的对齐误差、点云数据稀疏性等问题。具体研究内容如下:(1)在特征融合方面,本文提出了一种并行融合模块,两种模态的特征通过可变形注意力机制在参考点周围学习多个采样点进行交互,并学习模态间分配比例,在一定程度上减少对齐误差;其次,为了改善受遮挡目标及小目标的检测能力,提出了基于掩码的特征增强模块,分割出特征的前景和背景部分,针对性的对于前景部分进行特征增强。实验结果表明,相比于基准网络,本文方法有效提高了3D目标检测性能,车辆、行人、骑行者三类平均准确度达到了77.41%,同时优于大多数先进的方法。(2)在数据融合方面,首先以点云数据投影到相机图像上的稀疏深度图为基础,通过深度估计网络生成深度图和反射强度图,生成激光雷达坐标系下的虚拟点,并在此过程中融合图像的颜色信息到点云中,使得原始点云数据更为稠密;其次,在点云采样上使用基于距离的采样方式,距离较近的点云分格进行最远点采样,而远距离的稀疏点云全部保留,减少点云的不均匀性;最后将原有基于中心点的无锚框检测器替换为多阶段的形式,同时在多阶段检测头中引入注意力机制,有助于网络更好地理解场景中物体的相互关系,从而提高分类和边界框预测的精度。在KITTI数据集上的实验结果表明,算法的平均准确度进一步提高到了78.23%,证明了改进的有效性。

关键词： 3D目标检测多模态融合可变形注意力机制

基于多尺度卷积神经网络的苹果叶病检测方法研究

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基于多尺度卷积神经网络的苹果叶病检测方法研究

作者：韩思齐西安理工大学

学位级别：硕士

苹果种植业是增加农民收入的支柱产业,苹果的产量质量总是受到病害的影响,限制我国苹果产业的发展。在实际农田环境中,由于苹果叶病图像背景复杂等因素,导致苹果叶病检测困难。如何准确检测苹果叶片病害是我国苹果种植领域急需解决的问... 详细信息

苹果种植业是增加农民收入的支柱产业,苹果的产量质量总是受到病害的影响,限制我国苹果产业的发展。在实际农田环境中,由于苹果叶病图像背景复杂等因素,导致苹果叶病检测困难。如何准确检测苹果叶片病害是我国苹果种植领域急需解决的问题之一。深度卷积神经网络能够从原始图像中自动学习和提取特征,有效的提高识别准确率。本文主要以苹果四类叶片的病害作为研究对象,基于多尺度深度卷积神经网络,研究苹果叶病检测方法。具体工作如下:(1)针对苹果叶病样本数量较少的问题,本文采用网络爬取与数据增强技术扩充苹果叶病数据集。通过数据增强策略完善不同光线条件、不同清晰度、不同拍摄角度下的图像样本。扩充后的数据集共包含17500张苹果叶病图像。(2)针对自然农田场景下图像背景复杂与病斑尺度不一致带来的病斑难以检测的问题,从提升模型检测精度的角度出发,提出一种基于无参注意力机制与YOLOv7的苹果叶病检测方法。通过引入SimAM无参数注意机制,使模型在实际复杂背景下更专注于不同尺度病斑特征的学习,增强模型对多尺度病斑的检测能力。将定位损失函数修改为EIoU Loss,进一步提升模型检测精度。添加GSConv与VoVGSCSP模块旨在保持模型检测性能的前提下,降低模型参数。与其他方法相比,本方法在苹果叶病数据集上的mAP@0.5值最高,为 86.0%。与 YOLOv7 相比,本方法的 mAP@0.5 提升 3.2%,mAP@0.5:0.95提高3.1%。(3)针对深度学习模型参数量大的问题,从模型轻量化的角度出发,提出一种基于知识蒸馏与多尺度ObjectBox的轻量级苹果叶病检测方法。将ObjectBox与CRFE模块进行融合,使模型能够捕获更广泛的上下文信息,提升对多尺度目标的检测精度。设计并添加轻量级模块FasterC3,引入基于CWD的知识蒸馏方法,实现模型轻量化。与其他方法相比,本方法的模型参数量最小且在苹果叶病数据集上的mAP@0.5达85.5%。与ObjectBox相比,本方法的模型参数仅为1.8M,mAP@0.5提升2.6%,mAP@0.5:0.95提升 2.3%。

关键词：叶病检测深度学习注意力机制知识蒸馏轻量级模型