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城市地下空间三维地质模型可视化技术研究

地质与勘探 2024年第1期60卷 177-184页

作者：邹伟林周文常松高思岩周新鹤宋红亮谢长虹范维宁正元地理信息集团股份有限公司北京101300 北京市智慧管网安全评价及运营监管工程技术研究中心北京101300

目前,城市地下空间信息化发展面临着海量数据组织、管理和可视化显示等亟需解决的关键问题。本文顺应国家新型智慧城市建设趋势,提出并实现了城市地下空间三维地质模型可视化技术,构建地质三维模型分级数据,按照不规则四叉树结构形成LO... 详细信息

目前,城市地下空间信息化发展面临着海量数据组织、管理和可视化显示等亟需解决的关键问题。本文顺应国家新型智慧城市建设趋势,提出并实现了城市地下空间三维地质模型可视化技术,构建地质三维模型分级数据,按照不规则四叉树结构形成LOD数据;基于构建的三维空间网格码规范编码,运用降维、非布尔运算的方法,实现最大精度化的地下空间模型数据无限逼近的融合;并采用多渲染引擎的混合渲染架构,支持DirectX、WebGL(OpenGLES)、OSG(OpenGL)和游戏引擎(UnrealEngine)等多引擎渲染,实现TB级地下时空数据的真实感可视化与高效调度,为城市地下空间开发利用提供数据支持和辅助决策分析支撑。

关键词：城市地下空间三维地质模型可视化渲染引擎

基于无人机遥感的建筑垃圾机器辨识与变化检测方法研究

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基于无人机遥感的建筑垃圾机器辨识与变化检测方法研究

作者：高思岩北京建筑大学

学位级别：硕士

建筑垃圾的精准识别与变化检测是解决城市环境污染和建筑垃圾围城问题的关键。露天堆存的建筑垃圾对城市环境和居民健康都产生了不利影响,而由于缺乏及时准确的堆存的建筑垃圾动态监测数据,无疑增加了城市管理部门的监管难度。针对目前... 详细信息

建筑垃圾的精准识别与变化检测是解决城市环境污染和建筑垃圾围城问题的关键。露天堆存的建筑垃圾对城市环境和居民健康都产生了不利影响,而由于缺乏及时准确的堆存的建筑垃圾动态监测数据,无疑增加了城市管理部门的监管难度。针对目前建筑垃圾快速识别和精准定位的问题,本研究适用于无人机遥感影像的建筑垃圾识别、分类与变化检测方法,建立具有较高准确性、快捷实用的语义分割与变化检测模型,探索无人机遥感的建筑垃圾识别与提取的工程化应用新技术与新途径,以期为试点城市规划和建筑垃圾管理提供科学参考。本文的研究内容与研究成果如下:(1)建筑垃圾语义分割与变化检测数据集制作以河南省平顶山市、山东省济宁市为研究区,使用大疆Phantom 4 RTK多旋翼无人机获取建筑垃圾堆存区域正射航拍影像,经过图像筛选、图像拼接和正射校正等一系列处理技术,形成样本量为25620张的语义分割数据集;对建筑垃圾同一堆存地点不同时期的影像数据进行直方图匹配和地理配准,共生成573对具有前后时序的变化检测数据集。(2)基于多语义分割的建筑垃圾机器辨识方法使用上述建筑垃圾语义分割数据集,基于Pytorch深度学习环境,分别以PSPNet、Deeplab V3+和U-Net网络模型构建识别模型并开展建筑垃圾识别实验;在进行训练和验证后,逐一统计验证样本的识别结果。结果表明,U-Net网络模型的整体性能及识别精度最高,平均交并比值为91.64%,类平均像素精度值为95.43%,得分为0.955。在上述识别实验基础上,开展更为详细的建筑垃圾进分类实验。首先,通过增加U-Net原始网络的深度进行模型优化,获得IUNet网络模型;其次,基于图像处理技术提取无人机图像的边缘、纹理和颜色三种图像特征,并将这些特征以不同组合方式输入到IUNet模型中,构建覆盖防尘网的建筑垃圾IUNet-IF分类模型。结果表明,纹理特征、颜色特征与原图组合的输入方式为最优分类模型,像素精度指标高达98.96%,平均交并比高达93.60%,类平均像素精度高达97.18%。(3)建筑垃圾二值区域变化检测方法以U-Net网络为基础,在跳跃连接部分引入空间注意力模块,构建A-UNet建筑垃圾变化检测模型。将两幅不同时期的影像通道合并形成一个六通道数据,输入到改进的变化检测模型中进行训练。结果表明,模型的召回率高达93.1%,变化检测精度高达91.78%,引入的空间注意力模块可以有效地提升模型的鲁棒性。综上所述,本研究针对无人机遥感数据,结合深度学习与图像处理手段构建IUNet-IF建筑垃圾分类模型,基于U-Net网络引入空间注意力模块构建A-UNet建筑垃圾变化检测模型,实现了建筑垃圾的识别、分类与变化检测,形成一套完整的建筑垃圾机器辨识及动态监测体系。该体系在实际应用中能快速、精准地识别覆盖防尘网的建筑垃圾,获取其可靠类型,检测其变化区域,模型运行结果良好,达到了预期效果,可为建筑垃圾遥感无人机遥感监测的工程化应用提供有力支撑。

关键词：建筑垃圾无人机遥感语义分割图像识别图像分类变化检测

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系统性自身炎症性疾病治疗进展

中国实用儿科杂志 2024年第6期 425-432页

作者：高思豪宋红梅中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院儿科

系统性自身炎症性疾病（SAIDs）是一组以反复或持续炎症反应和多系统受累为核心表现的遗传性疾病，其中固有免疫发挥主要致病作用。根据不同通路进行JAK抑制剂、白介素（IL）-1通路抑制剂、肿瘤坏死因子（TNF）抑制剂等靶向治疗已经在SA... 详细信息

系统性自身炎症性疾病（SAIDs）是一组以反复或持续炎症反应和多系统受累为核心表现的遗传性疾病，其中固有免疫发挥主要致病作用。根据不同通路进行JAK抑制剂、白介素（IL）-1通路抑制剂、肿瘤坏死因子（TNF）抑制剂等靶向治疗已经在SAIDs中取得了很好的疗效，而随着疾病机制认识的进展、新基因的发现、新分类的提出，不断有新的靶点、新的治疗策略被应用于临床和研究。文章综述近3年SAIDs的治疗进展，介绍治疗理念的更新，以促进对此类疾病的认识及其未来的诊治和研究。

关键词：自身炎症靶向治疗造血干细胞移植基因治疗个体化治疗

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关注系统性自身炎症性疾病的研究进展

中国实用儿科杂志 2024年第6期 422-424页

作者：高思豪宋红梅中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院儿科

系统性自身炎症性疾病（systemic autoinflammatory diseases,SAIDs）累及全身各个器官系统，其疾病谱的不断扩大，新的疾病分类、表型的异质性增加以及遗传机制的研究推动了基础理论的认识及精准诊疗水平的提升。因为涉及到全身多个器... 详细信息

系统性自身炎症性疾病（systemic autoinflammatory diseases,SAIDs）累及全身各个器官系统，其疾病谱的不断扩大，新的疾病分类、表型的异质性增加以及遗传机制的研究推动了基础理论的认识及精准诊疗水平的提升。因为涉及到全身多个器官或系统，所以要求不同专业的儿科医生均应提高对该领域的认识和关注。

关键词：系统性自身炎症性疾病儿童精准诊疗进展

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基于特征融合的轻量级新残差人脸识别方法

电子学报 2024年第3期52卷 937-944页

作者：惠康华闫建青高思华贺怀清中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

针对现有轻量级模型在嵌入式设备的人脸识别应用中存在识别精度难以提升的问题,提出一种融合人脸对齐关键特征点信息的轻量级新残差网络模型(Lightweight New Residual Network,LNRN).LNRN利用深度残差网络结构能够解决网络退化且避免... 详细信息

针对现有轻量级模型在嵌入式设备的人脸识别应用中存在识别精度难以提升的问题,提出一种融合人脸对齐关键特征点信息的轻量级新残差网络模型(Lightweight New Residual Network,LNRN).LNRN利用深度残差网络结构能够解决网络退化且避免干扰因素影响的优势,结合人脸对齐环节产生的关键特征点信息,对深度残差网络结构进行简化和合理设计,实现对关键特征信息和全局信息的提取.为避免特征提取过程中丢失重要特征信息,该模型在新残差网络中加入结合空间和通道的注意力机制进行辅助.在公开的四个标准人脸数据集上的仿真实验表明,该模型识别速度在接近主流轻量级人脸识别方法的同时,平均识别精度比MobiFace提高了0.6%.

关键词：轻量级新残差网络模型人脸识别关键特征信息注意力机制

多尺度信息引导代价体金字塔聚合的立体匹配网络

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昆明理工大学学报(自然科学版) 2024年

作者：惠康华张榆高思华中国民航大学计算机科学与技术学院吉林大学计算机科学与技术学院

针对基于4D代价体金字塔的立体匹配网络存在多尺度信息利用率低，从多代价体中提取关键信息困难等不足，提出一种多尺度信息引导代价体金字塔聚合的立体匹配网络.为有效利用代价体金字塔聚合过程中不同尺度的输出信息，设计一种基于单... 详细信息

针对基于4D代价体金字塔的立体匹配网络存在多尺度信息利用率低，从多代价体中提取关键信息困难等不足，提出一种多尺度信息引导代价体金字塔聚合的立体匹配网络.为有效利用代价体金字塔聚合过程中不同尺度的输出信息，设计一种基于单峰视差注意力的尺度间聚合方式，通过代价体金字塔上部分的预测视差突出金字塔底层代价体中的重点信息；为增强代价聚合对于显著特征的关注，提出引导沙漏结构，通过图像的多尺度几何信息与代价体的全局空间信息，自适应地聚合与校准各尺度代价体.实验结果表明，该网络在SceneFlow、KITTI 2012和KITTI 2015数据集上取得良好匹配准确度的同时具有较快推理速度，且与CFNet和PCWNet相比参数量分别降低31%与57%.

关键词：立体匹配注意力机制多尺度信息代价体金字塔

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食叶草蛋白的提取工艺及其性质研究

食品与发酵工业 2024年

作者：高思聪黄文选黄志超缪铭江南大学食品学院秦皇岛森源投资集团有限公司

食叶草是一种潜在的植物蛋白质优质来源，本研究旨在优化食叶草蛋白的提取工艺，实现食叶草的高值化利用。本研究采用乙醇预处理结合碱溶酸沉法提取食叶草蛋白，并采用响应面试验对提取工艺进行优化。优化后的最佳工艺条件为：碱溶温度 ... 详细信息

食叶草是一种潜在的植物蛋白质优质来源，本研究旨在优化食叶草蛋白的提取工艺，实现食叶草的高值化利用。本研究采用乙醇预处理结合碱溶酸沉法提取食叶草蛋白，并采用响应面试验对提取工艺进行优化。优化后的最佳工艺条件为：碱溶温度 81.12 ℃，加碱量 10.57 g/L，料液比 1:34.04 g/mL，pH 3.5。在此条件下，食叶草蛋白得率为 63.26%±1.01%，纯度为 81.63%±2.35%。对食叶草蛋白结构特征进行分析，圆二色谱结果显示食叶草蛋白的 α-螺旋和无规卷曲含量较高，分别为 36.1% 和 52.5%，这可能表明其表面疏水性较高；荧光光谱显示食叶草蛋白在 345 nm 出现最大荧光吸收峰，表明其色氨酸残基微环境非极性较强；扫描电镜结果显示食叶草蛋白较为聚集，呈堆积状。通过考察食叶草蛋白的功能性质，发现其在碱性条件下具有良好的溶解性和乳化性，但起泡性较差。该研究将为食叶草蛋白在后续食品工业生产中的应用提供数据支撑。

关键词：食叶草叶蛋白提取工艺结构特征功能性质

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Ⅰ型干扰素病研究进展

中国实用儿科杂志 2024年第6期 444-448页

作者：于仲勋高思豪马明圣中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院儿科

型干扰素病（type I interferonopathy）是一组新型疾病，是由特定基因突变引起Ⅰ型干扰素的过度上调，从而导致全身多系统炎症反应。文章综述了近年来在Ⅰ型干扰素病发病机制、疾病种类和治疗进展方面的研究。重点介绍了核酸感知通路... 详细信息

型干扰素病（type I interferonopathy）是一组新型疾病，是由特定基因突变引起Ⅰ型干扰素的过度上调，从而导致全身多系统炎症反应。文章综述了近年来在Ⅰ型干扰素病发病机制、疾病种类和治疗进展方面的研究。重点介绍了核酸感知通路的异常等关键发病机制和ARF1缺陷、STAT2功能丧失突变、JAK1功能获得突变、ATAD3A突变和RELA突变等多种新的Ⅰ型干扰素病。尽管目前尚缺乏有循证医学证据的治疗方案，但糖皮质激素、抗白介素（IL）-1、抗IL-6、抗干扰素受体等疗法和JAK抑制剂等药物可部分缓解疾病进展。

关键词：干扰素病自身炎症研究进展

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以稻壳热解炭制备镧负载多孔炭复合电极材料

高等学校化学学报 2024年第4期45卷 1-9页

作者：隋光辉程岩岩南昌师范学院化学与食品科学学院南昌330032

利用稻壳热解炭为原料制备镧负载多孔炭复合电极材料(La/PCs),先将稻壳热解炭分离出炭前驱体,再采用原位活化/负载的方法制备一系列镧负载多孔炭复合电极材料,分别考察了煅烧温度和浸渍比对其吸附性能和电化学性能的影响.采用X射线衍射(... 详细信息

利用稻壳热解炭为原料制备镧负载多孔炭复合电极材料(La/PCs),先将稻壳热解炭分离出炭前驱体,再采用原位活化/负载的方法制备一系列镧负载多孔炭复合电极材料,分别考察了煅烧温度和浸渍比对其吸附性能和电化学性能的影响.采用X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、扫描电子显微镜/X射线能谱仪(SEM-EDS)和Brunauer-Emmett-Teller比表面积(BET)法研究了该系列镧负载多孔炭复合电极材料的金属结构与价态、元素组成及表面形貌,并分析了孔结构与电容值之间可能存在的关系.结果表明,在6 mol/L KOH电解液中,La/PC_900/10材料的电容值为269.45 F/g.在电流密度为0.5 A/g时,由其组装的对称超级电容器具有23.45 W·h/kg的能量密度,此时的功率密度为0.70 kW/kg,并且循环5000次后的电容保持率为86.41%.La/PC_900/10良好的电容性能显示了其作为碳基电极应用于高性能超级电容器的潜力.研究结果为稻壳热解炭的利用和镧在新能源材料领域的应用提供了一条可行路径.

关键词：稻壳热解炭镧负载多孔炭复合电极