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多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 357-367页

作者：徐明亮王政王华鲁爱国郑州大学计算机与人工智能学院郑州450000 中国船舶集团第709研究所武汉430070

针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数... 详细信息

针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数据的多目标轨迹跟踪;然后基于跟踪结果,依次采用相似度关联、特征轨迹分割、轨迹聚类提取多源数据中的保障作业对象并进行关联与融合;最后对融合得到的轨迹进行逼真三维重建.在MOT20数据集和舰面保障作业公开视频数据上,实验和用户调研数据的t检验结果表明,采用所提方法有99.5%的把握得到可信的舰面保障作业三维重建效果.

关键词：舰面保障作业多目标轨迹跟踪轨迹关联与融合三维重建

政府大气污染区域协同治理对企业绿色转型的影响——基于双重差分模型的实证研究

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山东社会科学 2024年第7期 167-175页

作者：张天伦鲁惠中中泰证券股份有限公司博士后科研工作站清华大学五道口金融学院河南大学中原发展研究院

有效治理大气污染是绿色低碳高质量发展的内在要求,而大气污染具有易扩散性,区域间的协同治理尤为重要。以《京津冀及周边地区2017年大气污染防治工作方案》作为大气污染区域协同治理政策的代表,以企业绿色转型为切入点,基于2013—2021... 详细信息

有效治理大气污染是绿色低碳高质量发展的内在要求,而大气污染具有易扩散性,区域间的协同治理尤为重要。以《京津冀及周边地区2017年大气污染防治工作方案》作为大气污染区域协同治理政策的代表,以企业绿色转型为切入点,基于2013—2021年A股上市公司数据,利用双重差分模型进行实证研究后发现,大气污染区域协同治理政策的实施加快了企业绿色转型进程。机制分析表明,政策出台时政府可以借助补贴这一“柔性”手段提升企业绿色转型意愿,同时通过暴露企业自身的内部控制缺陷、增加企业的代理成本这类“刚性”手段倒逼企业绿色转型。异质性检验表明,政府大气污染区域协同治理政策在非直辖市和非省会城市企业、重污染行业以及非国有持股企业中的实施效果更明显。

关键词：大气污染区域协同治理企业绿色转型双重差分

基于芯片与PCB混合指纹提取的强PUF电路

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华中科技大学学报(自然科学版) 2024年

作者：贺章擎鲁犇马丹廖桂生湖北工业大学电气与电子工程学院西安电子科技大学电子工程学院

物理不可克隆函数(PUF)是一种硬件原语，旨在利用电子设备在制造过程中不可避免的随机变化来产生响应．然而，研究发现单独从集成电路(IC)或印制电路板(PCB)提取随机差异具有安全局限，难以保证系统级安全．为此，提出了一种基于芯片与... 详细信息

物理不可克隆函数(PUF)是一种硬件原语，旨在利用电子设备在制造过程中不可避免的随机变化来产生响应．然而，研究发现单独从集成电路(IC)或印制电路板(PCB)提取随机差异具有安全局限，难以保证系统级安全．为此，提出了一种基于芯片与PCB混合指纹提取的强PUF电路，将一对完全对称的PCB迹线耦合到片内APUF中，并将迹线隐藏在PCB的内层中，使得PCB与芯片紧密耦合为一个不可克隆且不可分割的单元，从而实现系统级的篡改检测．此外，还引入了一种位自检策略以保证响应的可靠性．基于FPGA的实验结果表明：基于位自检策略的TS PUF具有较好的性能，并且可以检测针对整体系统的恶意篡改行为．

关键词：硬件安全混合PUF 强PUF PCB迹线篡改检测

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面向工业互联网的语义编码传输方法及应用

中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2024年

作者：牛凯鲁延鹏董超北京邮电大学人工智能学院泛网无线通信教育部重点实验室鹏城实验室

通过将语义通信技术引入工业网络，构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息，相对于传统通信系统，基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入... 详细信息

通过将语义通信技术引入工业网络，构建了一个面向工业互联网的语义编码传输系统。系统中设计了语义编解码器以提取信源中的语义信息，相对于传统通信系统，基于语义信息的通信有更高的信息压缩效率与更高的符号差错容忍能力。同时引入信源信道联合编解码器，以信源信道联合编码的方式将语义信息转化为信道符号传输，进一步提升系统对工业网络通信资源的利用效率。所有编解码器均构建在深度神经网络架构Transformer上，确保了编解码器对语义信息的理解能力及系统的泛化能力。在工业药品生产场景中，对该系统进行测试，结果显示：相较于传统通信方案，该语义编码传输系统在图像重建质量和传输处理速度方面均有显著提升。且系统对下游任务的性能影响极小，保证了工业生产中如缺陷检测等关键任务的准确性。

关键词：工业互联网数据压缩与传输语义通信深度学习

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面向问题解决的成人在线课程设计及应用研究

中国远程教育 2024年第5期44卷 62-72页

作者：李松刘京鲁国家开放大学北京100039 国家开放大学教育学院北京100039

在职成人学习强调问题解决能力培养,尽管已有研究从不同方面对成人在线课程设计提出了建议,但尚未针对问题解决等高阶认知能力发展提出课程设计框架。本研究基于深度学习视角,从“认知-交互-情感-活动-环境”五个维度构建了面向问题解... 详细信息

在职成人学习强调问题解决能力培养,尽管已有研究从不同方面对成人在线课程设计提出了建议,但尚未针对问题解决等高阶认知能力发展提出课程设计框架。本研究基于深度学习视角,从“认知-交互-情感-活动-环境”五个维度构建了面向问题解决的成人在线课程设计框架,并在真实教学过程中探究其对成人问题解决能力发展的有效性,通过路径分析探究各维度如何影响成人问题解决能力发展。提升问题解决能力需要成人学习者在课程设计和学习活动的引导下开展主动且有意义的知识建构,认知迁移发生在师生互动和生生互动的过程中,积极的氛围和互助式学习共同体对问题解决能力培养具有正向影响。成人在线课程设计应注重主体性、实践性、建构性和导向性。该研究结果有助于设计以问题解决为目标的成人在线课程,并为有针对性地设计学习活动和实施教学干预提供依据。

关键词：成人在线课程问题解决深度学习活动理论设计框架

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子痫前期基础研究新进展

中国实用妇科与产科杂志 2024年第10期 994-1002页

作者：鲁金花王海滨生殖调控与生殖健康研究福建省高校重点实验室厦门大学附属第一医院妇产科厦门大学医学院

胎盘是一个临时性器官，在妊娠过程中发挥维持胎儿的生长和发育及介导母体妊娠适应等重要作用。胎盘发育过程的异常和（或）功能障碍会导致妊娠相关疾病，如子痫前期等。子痫前期是在妊娠20周以后出现的、以高血压和蛋白尿等为临床症状... 详细信息

胎盘是一个临时性器官，在妊娠过程中发挥维持胎儿的生长和发育及介导母体妊娠适应等重要作用。胎盘发育过程的异常和（或）功能障碍会导致妊娠相关疾病，如子痫前期等。子痫前期是在妊娠20周以后出现的、以高血压和蛋白尿等为临床症状的妊娠相关疾病。子痫前期的病因非常复杂，但已有研究发现其主要诱因是胎盘发育异常和（或）功能障碍，子痫前期的根源是功能异常的胎盘释放“毒因子”到母体血液循环中。文章立足于正常胎盘发育过程及其调控机制，讲述子痫前期的研究模型和技术手段、基础研究新进展和基础研究成果的应用前景。

关键词：胎盘发育子痫前期研究模型和技术手段基础研究新进展

复杂疾病中多组学多模态数据的生物信息学研究进展

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科学通报 2024年第30期69卷 4432-4446页

作者：刘晓帆鲁志清华大学生命科学学院合成和系统生物学中心教育部生物信息学重点实验室清华大学精准医学研究所

随着高通量测序技术的发展,多组学多模态数据的整合已成为复杂疾病研究的重要趋势,为深入理解疾病的发生发展提供了新视角,为实现复杂疾病的精准诊疗提供了重要支持.本文首先介绍了复杂疾病研究中的不同组学类型,如基因组学、转录组学... 详细信息

随着高通量测序技术的发展,多组学多模态数据的整合已成为复杂疾病研究的重要趋势,为深入理解疾病的发生发展提供了新视角,为实现复杂疾病的精准诊疗提供了重要支持.本文首先介绍了复杂疾病研究中的不同组学类型,如基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学、影像组学等,以及相应的多组学数据库.然后本文对多组学、多模态数据的整合方法进行了系统的分类,详细阐述了基于关联分析和网络的方法,以及基于数据矩阵和机器学习的方法中早期整合、中期整合和后期整合方法.此外,本文还讨论了多组学整合模型在疾病筛查、分型、预后和药物反应预测等方面的应用.最后,本文总结了当前多组学整合面临的挑战,分为样本层面、数据层面和模型层面三类,并展望了未来的发展方向.本文为复杂疾病中多组学、多模态数据整合研究提供了系统的梳理,对该领域的进一步发展具有重要意义.

关键词：多组学数据多模态数据生物信息复杂疾病整合模型

基于改进K均值聚类的光谱重建训练样本选择研究

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光谱学与光谱分析 2024年第1期44卷 29-35页

作者：刘振刘莉樊硕赵安然刘思鲁曲阜师范大学传媒学院山东日照276800 曲阜师范大学工学院山东日照276800

光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,... 详细信息

光谱反射率重建过程中,训练样本的选择方法及样本容量与重建精度密切相关,寻找一种高效的训练样本选择方法是光谱重建的目标之一。K均值聚类计算复杂度小,计算效率高,但因聚类初始值选择的随机性,以及离群点的影响致使聚类结果不稳定,进而影响光谱重建的精度。基于此,提出了一种改进K均值聚类的训练样本选择方法。首先,将训练样本集的几何中心作为聚类中心的初始值;其次,基于高斯函数构建样本空间分布概率密度函数,并以欧几里德(欧式)距离作为其他聚类中心的度量依据;最后,在训练样本集中,基于簇内平方差度量光谱反射率样本间的相似度,将每个聚类子集中与中心距离最近的样本作为训练样本。为验证该方法的有效性,通过主成分分析法进行光谱重建。实验结果表明,所提的方法相较于传统的方法,光谱重建精度有一定的提高,重建光谱的平均均方根误差小于4%, CIE DE2000色差小于3.756 7。提出的改进的K均值聚类的训练样本选择方法,能够一定程度上提高了光谱重建精度,基本满足复制再现图像的要求。

关键词：光谱重建训练样本聚类算法改进K均值聚类