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基于ATO-YOLO的小目标检测算法

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 68-77页

作者：苏佳秦一畅贾泽王静河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018

小目标检测在计算机视觉领域具有重要意义,但现有方法在应对小目标的尺度变化、目标密集和无规则排列等挑战时经常出现漏检和误检的问题。为解决这些问题,提出基于改进YOLOv5算法的ATO-YOLO。为提升检测模型的特征表达能力,提出一种结... 详细信息

小目标检测在计算机视觉领域具有重要意义,但现有方法在应对小目标的尺度变化、目标密集和无规则排列等挑战时经常出现漏检和误检的问题。为解决这些问题,提出基于改进YOLOv5算法的ATO-YOLO。为提升检测模型的特征表达能力,提出一种结合注意力机制的自适应特征提取模块(adaptive feature extraction,AFE),通过动态调整权重分配突出关键目标的特征表示,提高目标检测任务在不同场景下的准确性和鲁棒性。设计一种三重特征融合机制(triple feature fusion,TFF),能够在不同尺度下充分利用多尺度信息,将多个尺度的特征图融合,以获取更全面的目标特征,提升对小目标的检测效果。引入一种输出重构模块(output reconstruction,ORS),通过去除大目标检测层并增加小目标检测层,实现精确定位和识别小目标,并且相对于原模型复杂度更低,检测速度更快。实验结果表明,ATO-YOLO算法在VisDrone数据集上的mAP@0.5达到了38.2%,较原YOLOv5提升了6.1个百分点,且FPS较改进前提升了4.4%,能够快速准确地对小目标进行检测。

关键词： YOLOv5 多尺度特征融合自适应特征提取小目标检测

清朝统一多民族国家的建构:以宫廷南疆匠役、艺人为考察中心

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云南社会科学 2024年第1期 124-135页

作者：孙喆王苏佳中国人民大学清史研究所

新疆自古以来就是四方文明竞逐、多元文化碰撞融会之地,形成了独具特色的文化艺术风格。清乾隆时期统一新疆以后,一批批拥有独特技艺的南疆回人,包括金银匠、玉匠、画匠、编织匠、乐舞艺人、求雨祈晴人等陆续由南疆被选送至京城。清朝... 详细信息

新疆自古以来就是四方文明竞逐、多元文化碰撞融会之地,形成了独具特色的文化艺术风格。清乾隆时期统一新疆以后,一批批拥有独特技艺的南疆回人,包括金银匠、玉匠、画匠、编织匠、乐舞艺人、求雨祈晴人等陆续由南疆被选送至京城。清朝对包括南疆回人在内的各民族工匠、艺人的招纳和重用,塑造了清代宫廷文化的多民族属性,是有清一代物质文化交流与民族融合的缩影。他们做成的器物和参与的各类宫廷活动,也以文化符号的方式,生动展现了清代统一多民族国家的形成和发展。

关键词：清朝多民族国家建构南疆匠役艺人

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基于改进哈里斯鹰算法的系统能效优化

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 58-64页

作者：苏佳杨志华刘彦明河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄050018 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200030

为有效提升多小区多用户通信系统能效,针对哈里斯鹰优化算法易陷入局部最优导致无法得到最优系统能效这一问题,提出一种改进的哈里斯鹰能效优化算法.首先,建立考虑小区间干扰因素的多小区多用户通信系统模型,得出该系统的能量效率方程;... 详细信息

为有效提升多小区多用户通信系统能效,针对哈里斯鹰优化算法易陷入局部最优导致无法得到最优系统能效这一问题,提出一种改进的哈里斯鹰能效优化算法.首先,建立考虑小区间干扰因素的多小区多用户通信系统模型,得出该系统的能量效率方程;在运用哈里斯鹰算法求解系统能效过程中,将Sobol混沌初始化与莱维飞行变异策略结合到算法中以对原始算法进行改进.仿真结果表明:相较于原始算法,本文算法改善了原算法陷入局部最优问题,并将系统能效提高了15.1%.

关键词：多小区多用户通信系统小区间干扰能量效率哈里斯鹰优化算法局部最优

基于条件生成对抗插补网络的双重判别器缺失值插补算法

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计算机应用 2024年第5期44卷 1423-1427页

作者：粟佳于洪计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

应用中的各种因素可能造成数据缺失,影响后续任务的分析。因此,数据集缺失值的插补尤为重要。相比原本没有插补的处理,错误的插补值也会对分析造成更严重的偏差。针对这种情况,提出新的采用双重判别器的基于条件生成对抗插补网络(C-GAIN... 详细信息

应用中的各种因素可能造成数据缺失,影响后续任务的分析。因此,数据集缺失值的插补尤为重要。相比原本没有插补的处理,错误的插补值也会对分析造成更严重的偏差。针对这种情况,提出新的采用双重判别器的基于条件生成对抗插补网络(C-GAIN)的缺失值插补算法DDC-GAIN(Dual Discriminator based on C-GAIN)。该算法通过一个辅助判别器辅助主判别器判断预测值的真假,即根据一个样本的全局信息判断这个样本生成的真假,更注重特征之间的关系,以此估算预测值。在4个数据集上与5种经典插补算法进行对比实验,结果表明:同样条件下,DDC-GAIN算法在样本量较大时的均方根误差(RMSE)最低;在Default credit card数据集上缺失率为15%时,DDC-GAIN算法的RMSE比次优算法C-GAIN降低了28.99%。这说明利用辅助判别器帮助主判别器学习特征之间的关系是有效的。

关键词：条件生成对抗插补网络缺失值插补不完备性特征关系双重判别器

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融合时空特征的GCN-LSTM西北地区沙尘天气预测模型研究

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干旱区资源与环境 2024年第5期38卷 111-120页

作者：苏佳李高雅张新生西安建筑科技大学管理学院西安710055

针对以往沙尘天气预测算法中时空特征提取不足的问题,文中提出一种基于融合时空特征的图卷积和长短期记忆网络(GCN-LSTM)的沙尘天气预测模型。以西北地区为研究对象,利用城市之间的植被指数和距离构建邻接矩阵,通过图卷积网络(GCN)对空... 详细信息

针对以往沙尘天气预测算法中时空特征提取不足的问题,文中提出一种基于融合时空特征的图卷积和长短期记忆网络(GCN-LSTM)的沙尘天气预测模型。以西北地区为研究对象,利用城市之间的植被指数和距离构建邻接矩阵,通过图卷积网络(GCN)对空间特征、长短期记忆网络(LSTM)对时间特征进行提取,将特征融合后用于预测各个城市的沙尘天气。与GCN、LSTM、时空因果卷积神经网络(STCN)模型相比,文中提出的GCN-LSTM模型的准确率分别提高6%、8%、2%,且其接收者操作特征曲线(ROC)、ROC曲线下的面积(AUC)、精确度-召回度曲线(P-R)评价指标表现更优。文中研究为沙尘天气发生采取防范措施、减少损失提供借鉴意义。

关键词：沙尘天气预测图卷积网络长短期记忆网络时空特征

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基于融合和区域特征分析的船型设计开发研究

船舶力学 2024年第5期28卷 637-650页

作者：郑安燃孙文愈苏甲王艳霞中国船舶科学研究中心江苏无锡214082 深海技术科学太湖实验室江苏无锡214082

本文以某80000吨级散货船为优化对象,应用基于融合和区域特征分析的两种新船型几何设计技术,结合船舶CFD阻力和自航评估技术,开展以设计吃水下快速性能为目标的船型设计和性能分析研究。整个设计过程以参考船为设计起点,从减小船体阻力... 详细信息

本文以某80000吨级散货船为优化对象,应用基于融合和区域特征分析的两种新船型几何设计技术,结合船舶CFD阻力和自航评估技术,开展以设计吃水下快速性能为目标的船型设计和性能分析研究。整个设计过程以参考船为设计起点,从减小船体阻力、改善兴波和艉部伴流的角度入手,分别开展船型艏部和艉部的型线自动变形设计,对比分析改型方案在同一模型尺度下的CFD数值模拟评估结果,并获得快速性能优秀的船型设计方案。最后,通过静水中的快速性模型试验,对设计工况下的收益效果进行验证,结果表明,相比于设计原型,最终优化船型在航速为14.0 kn时的实船预报收到功率下降了约5.6%。

关键词：船型融合区域特征分析船型设计 CFD数值计算模型试验

面向工业表面缺陷检测的改进YOLOv8算法

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 187-196页

作者：苏佳贾泽秦一畅张建燕河北科技大学信息科学与工程学院石家庄050018

针对工业缺陷对比度低、周围干扰信息多导致的误检率和漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv8的工业表面缺陷检测算法EML-YOLO。通过设计一种高效大卷积模块(efficient large kernel,ELK),在保留空间信息的同时提供多尺度的特征表示,... 详细信息

针对工业缺陷对比度低、周围干扰信息多导致的误检率和漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv8的工业表面缺陷检测算法EML-YOLO。通过设计一种高效大卷积模块(efficient large kernel,ELK),在保留空间信息的同时提供多尺度的特征表示,从而提高模型的特征提取能力;提出多支路并行的特征融合模块(multi-scale context module,MCM),使得模型能够获取丰富的特征信息和全局上下文信息;在Neck模块中通过特征压缩和精简来减少模型的参数量和计算量,让模型更适用于资源有限的工业场景。采用GC10-DET和DeepPCB两个工业表面缺陷数据集来验证改进的EML-YOLO算法的有效性。实验结果表明,在GC10-DET数据集和DeepPCB数据集上,检测准确率上分别提高了4.3个百分点和2.9个百分点,参数量仅2.7×10^(6)。所提算法可以较好地应用于工业缺陷检测场景。

关键词：缺陷检测高效大卷积模块多尺度特征特征压缩 YOLOv8

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江海直达集装箱船线型开发研究

舰船科学技术 2024年第7期46卷 42-45页

作者：冯松波赵强苏甲中国船舶科学研究中心上海分部上海200011

以万吨级江海直达集装箱船为研究对象,针对其船型设计需求,结合计算流体动力学(CFD)方法开展了线型优化,优化线型首部采用低阻的隐形球首形式,尾部采用有利于螺旋桨推进效率的双尾鳍形式,经过优化形成了满足要求的优化线型。基于优化线... 详细信息

以万吨级江海直达集装箱船为研究对象,针对其船型设计需求,结合计算流体动力学(CFD)方法开展了线型优化,优化线型首部采用低阻的隐形球首形式,尾部采用有利于螺旋桨推进效率的双尾鳍形式,经过优化形成了满足要求的优化线型。基于优化线型进行了快速性模型试验验证,模型试验结果表明,优化线型在设计吃水指定功率下航速可达13.55 kn,高于预期航速,进一步验证了该万吨级江海直达集装箱船线型开发满足设计需求。本文开发的万吨级江海直达集装箱船线型以及优化思路可为后续开展江海直达船线型优化设计提供借鉴与参考。

关键词：江海直达集装箱船线型优化模型试验

Machine learning based on metabolomics unveils neutrophil extracellular trap-related metabolic signatures in non-small cell lung cancer patients undergoing chemoimmunotherapy

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World Journal of Clinical Cases 2024年第20期12卷 4091-4107页

作者： Yu-Ning Li jia-Lin su Shu-Hua Tan Xing-Long Chen Tian-Li Cheng Zhou jiang Yong-Zhong Luo Le-Meng Zhang School of Life and Health Sciences Hunan University of Science and TechnologyXiangtan 411201Hunan ProvinceChina Department of Thoracic Medicine Hunan Cancer HospitalChangsha 410013Hunan ProvinceChina

BACKGROUND Non-small cell lung cancer(NSCLC)is the primary form of lung cancer,and the combination of chemotherapy with immunotherapy offers promising treatment options for patients suffering from this ***,the emergence of drug resistance significantly limits the effectiveness of these therapeutic ***,it is imperative to devise methods for accurately detecting and evaluating the efficacy of these *** To identify the metabolic signatures associated with neutrophil extracellular traps(NETs)and chemoimmunotherapy efficacy in NSCLC *** In total,159 NSCLC patients undergoing first-line chemoimmunotherapy were *** first investigated the characteristics influencing clinical *** levels of NETs and cytokines were measured by commercial *** chromatography tandem mass spectrometry quantified plasma metabolites,and differential metabolites were *** absolute shrinkage and selection operator,support vector machine-recursive feature elimination,and random forest algorithms were *** using plasma metabolic profiles and machine learning algorithms,predictive metabolic signatures were *** First,the levels of circulating interleukin-8,neutrophil-to-lymphocyte ratio,and NETs were closely related to poor efficacy of first-line *** were classed into a low NET group or a high NET group.A total of 54 differential plasma metabolites were *** metabolites were primarily involved in arachidonic acid and purine *** key metabolites were identified as crucial variables,including 8,9-epoxyeicosatrienoic acid,L-malate,and bis(monoacylglycerol)phosphate(18:1/16:0).Using metabolomic sequencing data and machine learning methods,key metabolic signatures were screened to predict NET level as well as chemoimmunotherapy *** The identified metabolic signatures may effectively distinguish NET levels and predict clinical

关键词： Non-small cell lung cancer Chemoimmunotherapy Neutrophil extracellular traps Metabolomics Machine learning