检索结果-南通市图书馆

农业网络信息 2011年第1期 115-116页

作者：李益丞沈阳市植物园沈阳110163

解析了城市园林绿化的功效,包括园林绿化对城市环境的影响、园林绿化在城市景观中的作用等。认真处理园林绿化资源化及利用产业发展中存在的问题,及其之间的关系并寻找解决途径。

关键词：园林绿化园林绿化资源化产业发展

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基于多传感器融合的紧耦合SLAM系统

汽车工程 2022年第3期44卷 350-361页

作者：蔡英凤陆子恒李祎承陈龙王海江苏大学汽车工程研究院镇江212013 江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013

同时建图与定位(SLAM)是自动驾驶功能重要的组成部分,现有算法以激光或视觉惯性里程计为主,未充分利用多模态传感器各自的优势,对特征缺失的场景鲁棒性不足。针对此问题,本文中提出了一种采用激光雷达、摄像头和惯性测量单元(IMU)的多... 详细信息

同时建图与定位(SLAM)是自动驾驶功能重要的组成部分,现有算法以激光或视觉惯性里程计为主,未充分利用多模态传感器各自的优势,对特征缺失的场景鲁棒性不足。针对此问题,本文中提出了一种采用激光雷达、摄像头和惯性测量单元(IMU)的多传感器紧耦合SLAM系统。首先它改善了激光雷达点云特征提取和平面拟合的方案,提升了利用点云对视觉特征点深度信息优化的效率和精度。其次提出的紧耦合状态估计框架通过在视觉惯性系统中直接添加激光雷达里程计约束,在不增加算法复杂度的前提下提升了系统的稳定性和精度。最后由粗到精的视觉-激光雷达耦合回环框架进一步降低了系统的长时累计漂移。在开源数据集KITTI上进行大量测试验证的结果表明,与其它常用的算法相比,所提出的算法具有较高的精度和环境适应能力。另外在基于自主搭建的自动驾驶汽车测试平台进行的实车试验还证明本算法可适应长时间大场景的工作环境。

关键词：自动驾驶状态估计同时建图与定位多传感器融合回环检测

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一个具有大范围超混沌状态的五维多稳态系统

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 139-146页

作者：曾以成李文轩孙小力湘潭大学物理与光电工程学院湖南湘潭411105 山东财经大学燕山学院山东济南250000

大范围混沌系统由于能提供更宽的混沌区间,常用于保密通信等领域,已有的大范围混沌系统多为三维和四维系统,为了得到混沌特性更强和更复杂的系统,本研究提出了一个具有大范围超混沌状态且能产生多种共存吸引子的五维系统。通过用共存分... 详细信息

大范围混沌系统由于能提供更宽的混沌区间,常用于保密通信等领域,已有的大范围混沌系统多为三维和四维系统,为了得到混沌特性更强和更复杂的系统,本研究提出了一个具有大范围超混沌状态且能产生多种共存吸引子的五维系统。通过用共存分岔图、共存相轨图、Lyapunov指数谱以及计算系统散度等方法去分析该五维系统的动力学特性。结果表明:该系统是一个耗散的超混沌系统;参数固定时,仅改变初始值系统能产生多个共存吸引子,当参数d取不同的值时,该系统会产生12种类型的共存现象,分别为周期1、周期2、周期4、拟周期、一涡卷吸引子、双涡卷吸引子等相互共存;当参数m在[0.1,4000]区间变化时,该系统会一直保持超混沌状态,并且m在[70,4000]范围内,系统的Lyapunov指数谱保持不变且维持3个正Lyapunov指数的超混沌状态,说明了该系统具有不变Lyapunov指数特性。此外,用现场可编程门阵列(FPGA)进行数字电路实现,在示波器上观察实验结果,验证了该超混沌系统的可实现性。

关键词：大范围超混沌系统正Lyapunov指数共存吸引子现场可编程门阵列

龙吉稻田稻蛀螟发生为害及螟害株密度零频率估计法

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热带作物学报 2016年第3期37卷 591-596页

作者：李意成王仁俊蔡笃程海南大学环境与植物保护学院海南海口570228

稻蛀螟类是水稻常见害虫,为查明稻蛀螟发生为害情况和探索在一定精度保证前提下简便、快捷地估计螟害株密度的方法,对海南省澄迈县老城镇龙吉村稻田稻蛀螟发生为害进行了系统调查,并利用稻丛螟害株密度m和稻丛螟害零频率P0分别拟合线性... 详细信息

稻蛀螟类是水稻常见害虫,为查明稻蛀螟发生为害情况和探索在一定精度保证前提下简便、快捷地估计螟害株密度的方法,对海南省澄迈县老城镇龙吉村稻田稻蛀螟发生为害进行了系统调查,并利用稻丛螟害株密度m和稻丛螟害零频率P0分别拟合线性函数、二次函数、双曲线函数、指数函数、幂函数、对数函数等常用函数模型及Gerrard-Chiang模型和Wilson模型。结果表明,龙吉稻田发生的稻蛀螟种类为三化螟[Scripophaga incertulas(Walker)]和大螟[Sesamia inferens(Walker)],其中早稻以大螟为主,晚稻则以三化螟占优;早、晚稻的螟害株密度从分蘖后期至乳熟期均呈先上升而后下降趋势,晚稻分蘖后期的螟害株密度明显高于早稻同生育期的,而早、晚稻的螟害株密度在孕穗期、抽穗期和乳熟期等同生育期间的差异不显著;用螟害零频率估计早、晚稻和早-晚稻螟害株密度的最优模型分别为Gerrard-Chiang模型m=1.164 9(-ln P0)1.045 4、双曲线函数模型m=-0.943 5+0.951 3/P0和m=-0.952 5+0.958 3/P0。应用这些模型在相应稻季可根据三化螟和大螟为害的零频率便捷、有效地估计螟害株密度。

关键词：龙吉稻蛀螟零频率螟害株密度

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面向智能汽车的地下停车场定位与路径规划

光学精密工程 2023年第5期31卷 757-766页

作者：李祎承杨东晓高翔马育林许述财江苏大学、汽车工程研究院江苏镇江212013 清华大学、苏州汽车研究院(相城) 江苏苏州215133 安徽工程大学、机械工程学院安徽芜湖241000 清华大学、汽车安全与节能国家重点实验室北京100084

为了解决智能车辆在全球定位系统(Global Positioning System,GPS)信号缺失的地下停车场中的定位与路径规划问题,本文使用双目离线建图、单目在线定位的视觉方法在场景中进行定位,并使用改进的路径规划算法规划全局行驶路线。首先,利用... 详细信息

为了解决智能车辆在全球定位系统(Global Positioning System,GPS)信号缺失的地下停车场中的定位与路径规划问题,本文使用双目离线建图、单目在线定位的视觉方法在场景中进行定位,并使用改进的路径规划算法规划全局行驶路线。首先,利用双目相机在地下停车场中的多个节点位置进行场景采集,节点的不同信息分层存储入视觉多层级地图。然后,利用单目相机进行由粗到精的地图匹配和位姿计算实现快速高精度定位。最后,使用改进的路径规划算法在地图中对各路口位置进行检测并生成路口路径图(Intersection Roadmap,IRM),全局可行驶路线根据定位结果和路径图规划得到。实验结果表明:使用单目相机的视觉定位平均误差为1.3 m,平均误差率为7.4%,基于路口路径图的规划算法相比概率路径图(Probabilistic Roadmap,PRM)算法,规划时间由5 s左右缩短至0.2 s以内,路径长度缩短了约9.56%。定位导航系统能够实时准确地实现车辆在停车场环境中的定位与路径规划,具备良好的实用性。

关键词：智能汽车室内定位停车场导航路径规划路口路径图

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基于检测的高效自动驾驶实例分割方法

汽车工程 2023年第4期45卷 541-550页

作者：陈妍妍王海蔡英凤陈龙李祎承江苏大学汽车与交通工程学院镇江212013 江苏大学汽车工程研究院镇江212013

基于深度学习的实例分割算法在大规模通用场景中取得了良好的分割性能,然而面向复杂交通场景的多目标实例分割仍然极具挑战性,尤其在算法的高精度和较快推理速度的权衡方面,而这对于智能汽车的行驶安全性至关重要。鉴于此,本文以实时性... 详细信息

基于深度学习的实例分割算法在大规模通用场景中取得了良好的分割性能,然而面向复杂交通场景的多目标实例分割仍然极具挑战性,尤其在算法的高精度和较快推理速度的权衡方面,而这对于智能汽车的行驶安全性至关重要。鉴于此,本文以实时性算法Orienmask为基础,提出了一种基于单阶段检测算法的多头实例分割框架。具体来说,所提框架由骨干网络、特征融合模块和多头掩码构建模块组成。首先,本文通过在骨干网络中加入残差结构获取更加完整的高维表征信息。其次,为了产生更具判别性的特征表达,本文通过引入自校正卷积重构特征金字塔,并使用全局注意力机制改善信息传播以进一步优化所提框架的特征融合模块。最后,提出的多头掩码构建机制通过细化场景目标尺寸分布显著提高不同目标的分割性能。本文算法在开源数据集BDD100k上进行大量测试与验证,分别在边界框和掩码上获得了23.3%和19.4%的均交并比(mAP@0.5:0.95),与基线方法相比,平均指标提高了5.2%和2.2%。同时在基于自主搭建的实车平台上进行的道路实验也证明本算法能够较好地适应真实驾驶环境,且满足实时性分割需求。

关键词：自动驾驶深度学习目标检测实例分割

Gate Tunable Labyrinth Domain Structures in a van der Waals Itinerant Ferromagnet Cr_(7)Te_(8)

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Chinese Physics Letters 2024年第9期41卷 122-132页

作者： Kui Meng Zeya li yicheng Shen Xiangyu Bi Junhao Rao Yuting Qian Zhansheng Gao Peng Chen Caiyu Qiu Feng Qin Jinxiong Wu Feng Luo Junwei Huang Hongtao Yuan National Laboratory of Solid State Microstructures Jiangsu Key Laboratory of Artificial Functional MaterialsCollege of Engineering and Applied Sciencesand Collaborative Innovation Center of Advanced MicrostructuresNanjing UniversityNanjing 210000China Center for the Physics of Low-Dimensional Materials Henan Joint International Research Laboratory of New Energy Materials and DevicesSchool of Physics and ElectronicsHenan UniversityKaifeng 475004China Tianjin Key Lab for Rare Earth Materials and Applications Center for Rare Earth and Inorganic Functional MaterialsSmart Sensor Interdisciplinary Science CenterSchool of Materials Science and EngineeringNankai UniversityTianjin 300350China

Manipulating magnetic domain structure plays a key role in advanced spintronics *** rationale is that the labyrinthine domain structure,normally appearing in ferromagnetic thin films with strong magnetic anisotropy,shows a great potential to increase data storage density for designing magnetic nonvolatile memory and logic ***,an electrical control of labyrinthine domain structure remains ***,we demonstrate the gate-driven evolution of labyrinthine domain structures in an itinerant ferromagnet Cr_(7)Te_(8).By combining electric transport measurements and micromagnetic finite difference simulations,we find that the hysteresis loop of anomalous Hall effect in Cr_(7)Te_(8)samples shows distinct features corresponding to the generation of labyrinthine domain *** labyrinthine domain structures are found to be electrically tunable via li-electrolyte gating,and such gate-driven evolution in Cr_(7)Te_(8)originates from the reduction of the magnetic anisotropic energy with gating,revealed by our micromagnetic *** results on the gate control of anomalous Hall effect in an itinerant magnetic material provide an opportunity to understand the formation and evolution of labyrinthine domain structures,paving a new route towards electric-field driven spintronics.

关键词： rational electrolyte ferromagnetic

基于机器学习的北京市三甲医院疾病诊断名称规范化研究

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医学与社会 2020年第8期33卷 78-83页

作者：李谊澄侯锐志邹宗毓周子君北京大学公共卫生学院卫生政策与管理学系北京100191 华东师范大学数学科学学院基础数学系上海200062

目的:以国际疾病分类(ICD)为基础标准疾病术语模板,通过扩展ICD-10分类内容和机器学习的方法对多样化和不规范的疾病诊断名称进行识别,并转化为统一的标准疾病诊断术语,以提高门诊疾病诊断名称的计算机识别和分类效率。方法:将标准的疾... 详细信息

目的:以国际疾病分类(ICD)为基础标准疾病术语模板,通过扩展ICD-10分类内容和机器学习的方法对多样化和不规范的疾病诊断名称进行识别,并转化为统一的标准疾病诊断术语,以提高门诊疾病诊断名称的计算机识别和分类效率。方法:将标准的疾病诊断术语作为训练集,采用基于“规则+贝叶斯机器学习+惩罚得分机制”的模型进行训练;测试数据为2018年上半年北京市22家三甲医院门诊诊断数据,对其中的783364条非标准化疾病诊断名称进行预处理后得到220258条疾病诊断,然后采用随机抽样的方法从中抽取5个样本作为测试集,每个样本含1000条疾病诊断术语,最后对训练集的标准化结果进行逐一甄别,分别计算准确率、召回率和综合评价指标。结果:应用基于“规则+贝叶斯机器学习+惩罚得分机制”的模型进行疾病诊断名称识别的平均准确率、召回率和综合评价指标分别为95.00%、92.65%和93.79%。模型有效解决了字形相近、多样性、不易分类的疾病诊断名称规范化的问题。结论:在对不规范门诊疾病诊断名称进行人工智能识别时,基于“规则+贝叶斯机器学习+惩罚得分机制”的模型拥有较好的识别效果,能够有效将非标准化的疾病诊断名称匹配到标准的ICD-10诊断术语,并与相应的ICD-10编码产生映射关系。

关键词：疾病诊断名称规范化机器学习贝叶斯模型惩罚机制北京

保留假体清创术联合抗生素关节腔用药治疗早期假体周围感染失败的危险因素

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中华骨科杂志 2023年第16期43卷 1085-1093页

作者：陈权曹力李亦丞郭晓斌张晓岗新疆医科大学第一附属医院关节外科乌鲁木齐830054

目的探讨影响保留假体清创术(debridement,antibioticsand implant retention,DAIR)联合抗生素关节腔用药治疗早期假体周围感染(periprosthetic joint infection,PJI)失败的危险因素。方法回顾性分析2011年1月至2020年10月于新疆医科大学第一附属医院关节外科使用DAIR联合抗生素关节腔用药治疗的早期PJI患者100例,男47例、女53例,年龄(62.8±13.0)岁(范围26~84岁)。髋关节41例、膝关节59例;初次人工关节置换术后PJI 75例,翻修或清创术后PJI 25例。根据使用DAIR联合抗生素关节腔用药治疗PJI的结果将患者分为治愈组(78例)和未治愈组(22例),对两组年龄、性别、体质指数、感染部位(髋或膝)、术前关节液白细胞计数、红细胞沉降率、C反应蛋白、感染发生时间、致病菌(革兰阳性菌、革兰阴性菌、真菌)、术前有无窦道、既往有无手术干预进行PJI失败的单因素分析;将P<0.20的自变量纳入二分类变量logistic回归分析,明确独立危险因素;以任意原因导致的治疗失败作为终点事件,绘制Kaplan-Meier生存曲线,计算假体生存时间和10年生存率。结果100例随访时间(59.8±40.6)个月(范围0.3~129.0个月)。DAIR联合抗生素关节腔用药治疗早期PJI的感染控制率为78%(78/100)。单因素分析示真菌感染组(20%,1/5)和非真菌感染组(81%,77/95)、既往手术干预组治疗成功率(56%,14/25)和既往无手术干预组(85%,64/75)治疗成功率的组间差异有统计学意义(χ^(2)=7.07,P=0.008;χ^(2)=9.40,P=0.002)。Logistic回归分析示真菌感染[OR=0.08,95%CI(0.01,0.79),P=0.031]、既往手术干预史[OR=0.25,95%CI(0.09,0.73),P=0.001]是治疗失败的独立危险因素。Kaplan-Meier生存曲线示100例假体生存时间为(96.83±5.30)个月,10年生存率为68.1%;真菌感染、既往手术干预史者假体10年生存率明显低于非真菌感染、既往无手术干预史者,差异有统计学意义(χ^(2)=15.49,P<0.001;χ^(2)=8.91,P=0.030)。结论PJI发生的时间、细菌毒力和种类以及术前炎性指标对DAIR联合抗生素关节腔用药治疗早期PJI的结果无影响,而对既往有手术干预史或真菌感染的患者不建议采用DAIR治疗。

关键词：假体相关感染早期医疗干预抗菌药保留假体清创术

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基于跨视角一致约束的单视角三维人脸重建

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 543-551页

作者：钟易澄裴玉茹李培鑫北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871

基于深度神经网络的无监督单视角三维人脸重建已取得显著成功,其依赖光度渲染以及对称正则化从二维单视角图像进行训练,但是单视角图像由于自遮挡与光照影响缺乏可信的人脸几何与纹理约束.因此,提出了一种基于跨视角一致约束的两阶段的... 详细信息

基于深度神经网络的无监督单视角三维人脸重建已取得显著成功,其依赖光度渲染以及对称正则化从二维单视角图像进行训练,但是单视角图像由于自遮挡与光照影响缺乏可信的人脸几何与纹理约束.因此,提出了一种基于跨视角一致约束的两阶段的单视角三维人脸重建框架.首先,局部网络并行地估计多个视角的局部人脸纹理与UV位置图,利用低维统计人脸模型3DMM对自遮挡造成的缺失区域几何与纹理进行填充;在第2阶段中,补全网络对各视角的局部纹理与UV位置图进行补全并改进,重建具有细节的完整三维人脸几何与纹理.设计了关于光度渲染、人脸纹理、与UV位置图的跨视角一致约束函数,以无监督学习机制从多视角人脸图像数据优化端到端模型.实验结果表明,所提方法可有效地从单视角图像估计人脸姿态,对遮挡区域中人脸几何与纹理合理补全,重建带有几何与纹理细节的高质量三维人脸.特别地,在MICC Florence数据集上,所提方法较对比算法重建人脸的均方根误差降低了6.36%.

关键词：三维人脸重建跨视角一致约束 UV位置图