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Detection Algorithm of Laboratory Personnel Irregularities Based on Improved YOLOv7

Computers, Materials & Continua 2024年第2期78卷 2741-2765页

作者： Yongliang Yang linghua xu Maolin Luo Xiao Wang Min Cao School of Electrical Engineering Guizhou UniversityGuiyang550025China

Due to the complex environment of the university laboratory,personnel flow intensive,personnel irregular behavior is easy to cause security *** using mainstream detection algorithms suffers from low detection accuracy and slow ***,the current management of personnel behavior mainly relies on institutional constraints,education and training,on-site supervision,etc.,which is time-consuming and *** the above situation,this paper proposes an improved You Only Look Once version 7(YOLOv7)to achieve the purpose of quickly detecting irregular behaviors of laboratory personnel while ensuring high detection ***,to better capture the shape features of the target,deformable convolutional networks(DCN)is used in the backbone part of the model to replace the traditional convolution to improve the detection accuracy and ***,to enhance the extraction of important features and suppress useless features,this paper proposes a new convolutional block attention module_efficient channel attention(CBAM_E)for embedding the neck network to improve the model’s ability to extract features from complex ***,to reduce the influence of angle factor and bounding box regression accuracy,this paper proposes a newα-SCYLLA intersection over union(α-SIoU)instead of the complete intersection over union(CIoU),which improves the regression accuracy while increasing the convergence *** experiments on public and homemade datasets show that the improved algorithm outperforms the original algorithm in all evaluation indexes,with an increase of 2.92%in the precision rate,4.14%in the recall rate,0.0356 in the weighted harmonic mean,3.60%in the mAP@0.5 value,and a reduction in the number of parameters and *** with the mainstream algorithm,the improved algorithm has higher detection accuracy,faster convergence speed,and better actual recognition effect,indicating the effectiveness of the improved algorithm in this p

关键词： University laboratory personnel behavior YOLOv7 deformable convolutional networks attention module intersection over union

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A Task Offloading Strategy Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Offshore Wind Farm Scenarios

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Computers, Materials & Continua 2024年第10期81卷 985-1008页

作者： Zeshuang Song Xiao Wang Qing Wu Yanting Tao linghua xu Yaohua Yin Jianguo Yan Department of Electrical Engineering Guizhou UniversityGuiyang550025China Powerchina Guiyang Engineering Corporation Limited Guiyang550081China Powerchina Guizhou Engineering Co. Ltd.Guiyang550001China

This research is the first application of Unmanned Aerial Vehicles(UAVs)equipped with Multi-access Edge Computing(MEC)servers to offshore wind farms,providing a new task offloading solution to address the challenge of scarce edge servers in offshore wind *** proposed strategy is to offload the computational tasks in this scenario to other MEC servers and compute them proportionally,which effectively reduces the computational pressure on local MEC servers when wind turbine data are ***,the task offloading problem is modeled as a multi-intelligent deep reinforcement learning problem,and a task offloading model based on MultiAgent Deep Reinforcement Learning(MADRL)is *** Adaptive Genetic Algorithm(AGA)is used to explore the action space of the Deep Deterministic Policy Gradient(DDPG),which effectively solves the problem of slow convergence of the DDPG algorithm in the high-dimensional action *** simulation results show that the proposed algorithm,AGA-DDPG,saves approximately 61.8%,55%,21%,and 33%of the overall overhead compared to local MEC,random offloading,TD3,and DDPG,*** proposed strategy is potentially important for improving real-time monitoring,big data analysis,and predictive maintenance of offshore wind farm operation and maintenance systems.

关键词： Offshore wind MEC task offloading MADRL AGA-DDPG

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The coming of RNA-based pest controls

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植物保护学报 2015年第5期42卷 673-690页

作者： xu linghua Zeng Baosheng Noland Jeffery E. Huang Yongping Zhou xuguo Department of Entomology University of Kentucky Shanghai Institute of Plant Physiology and Ecology Chinese Academy of Sciences

RNA interference( RNAi) is a gene silencing tool that targets messenger RNA( m RNA)transcripts in a sequence specific manner and down regulates gene expression by interacting with small interfering RNAs( si RNAs). m RNAs can be silenced either through endogenous degradation via nuclease activity( e. g.,RNAi pathway),or by inhibiting translation( e. g.,mi RNA). Over the past decade,RNAi has been used broadly in entomological research to decipher the gene functions in insects. With the success of RNAi in functional genomics research,much attention has shifted to the potential applications of RNAi in agriculture,especially for the control of insect pests. In addition to RNAi-based gene silencing,genome editing,an exciting new biotechnology,offers yet another option for pest controls. The modification of plant genomes to knock-in genes that are heritable to increase the tolerance of plants to insect infestation,or knock-out genes in pest insects through genetically modified( GM)-insect releases are on the forefront of the genetic-based pest managements. In this review,we summarize the current knowledge regarding RNAi-based gene silencing and CRISPR / Cas9-based genome editing. Technical challenges and regulatory concerns for this new wave of RNA-based pest controls are discussed in great detail. We also share the perspective of modifying current environmental risk assessment frameworks to better fit the RNA-based pest management strategies. Given the current discussions / attentions over the safety of Genetically Modified Organisms( GMO),we,respectively,compared pros and cons of RNAibased gene silencing and CRISPR / Gas9-based genome editing,and later we identified the regulatory issues that should be addressed before these emerging biotechnologies can move from the bench top to the table top.

关键词：植物保护生物学品种专化型

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改进多目标蚁狮算法的WSNs节点部署策略

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西安电子科技大学学报 2022年第5期49卷 47-59页

作者：张浩覃涛徐凌桦王霄杨靖贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025 贵州省互联网+协同智能制造重点实验室贵州贵阳550025

针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。首先,使用Fuch混沌... 详细信息

针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。首先,使用Fuch混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性,同时引入自适应收缩边界因子改善算法易陷入局部最优的缺点;然后,利用时变策略对蚂蚁位置扰动以增强算法的寻优能力;再后,通过测试函数与其他多目标算法进行对比分析,结果表明改进后的算法在不同的测试函数上均能获得最小的世代距离与反向世代距离值,验证了所提策略的有效性;最后,将改进多目标蚁狮算法应用于无线传感器网络多目标节点部署中。仿真结果表明,相对于其他几种多目标算法,改进多目标蚁狮算法能有效解决无线传感器网络节点的多目标优化部署问题,提高了监测区域覆盖率与连通性,并为决策者提供更多可行解。

关键词：无线传感网络节点部署多目标优化蚁狮算法 Pareto原则

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无人机能耗与数据传输速率部署优化

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现代电子技术 2024年第11期47卷 6-12页

作者：高睿王霄徐凌桦贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025

针对灾害场景下的多无人机协同部署问题,提出一种基于遗传-拟牛顿算法的无人机节能部署与数据传输优化方法。首先提取无人机信道、路径损耗、连通率和覆盖率特征,将多无人机协同部署问题抽象为连通率、覆盖率问题。然后,使用排序组选择... 详细信息

针对灾害场景下的多无人机协同部署问题,提出一种基于遗传-拟牛顿算法的无人机节能部署与数据传输优化方法。首先提取无人机信道、路径损耗、连通率和覆盖率特征,将多无人机协同部署问题抽象为连通率、覆盖率问题。然后,使用排序组选择操作、随机权重交叉操作以及非一致性变异算子改进遗传算法,结合改进搜索方向和迭代步长的BFGS算法,进一步提出IGA-BFGS算法,该算法在全局和局部上都能得到较好的优化效果,提高求解效率和精度。最后,根据不同环境下需要救援的地面用户的信道特性和离散系数,动态调整无人机基站的发射功率和高度,提高了无人机基站的功耗效率,增加了无人机基站的使用时间,实现了无人机基站的节能部署。仿真结果表明,设计的方法能够有效实现无人机节能部署与数据传输优化。

关键词：节能部署异构无人机应急通信遗传算法多无人机任务分配数据传输拟牛顿法

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灾害应急通信自组网与航迹优化研究

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现代电子技术 2024年第19期47卷 8-13页

作者：高睿王霄徐凌桦贵州大学电气工程学院贵州贵阳550025

针对灾害场景下的应急通信网络恢复问题,提出一种分布式无人机部署方法,旨在利用无人机在通信网络受损的灾区建立多跳自组织网络,为该地区提供应急通信服务。首先,定义了无人机自组网约束函数、三维空间搜索方向约束函数和障碍物约束函... 详细信息

针对灾害场景下的应急通信网络恢复问题,提出一种分布式无人机部署方法,旨在利用无人机在通信网络受损的灾区建立多跳自组织网络,为该地区提供应急通信服务。首先,定义了无人机自组网约束函数、三维空间搜索方向约束函数和障碍物约束函数,将无人机辅助的多跳自组织网络问题抽象为基于规则法的目标函数;其次,改进了惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的全局搜索效率和准确性,并设计多跳自组织网络无人机部署算法,以保证无人机能够以最优的航迹进行自组织网络部署;最后,通过计算目标函数进行无人机部署,并绘制无人机的三维部署航迹图。设计仿真样例对基于规则法的多跳自组织网络无人机部署方法进行验证,仿真结果证明了该方法的有效性。

关键词：无人机自组织网络避障控制规则法粒子群算法航迹优化三维部署节能部署

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核桃油贮藏过程中功能性成分的变化

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经济林研究 2023年第1期41卷 71-85页

作者：胥玲花李新林陇南市经济林研究院甘肃陇南746000

【目的】为核桃油贮藏和货架期制订提供参考。【方法】选择我国核桃产区‘新新2号’‘温185’‘清香’品种为研究对象,经液压冷榨获得核桃油,分别在室温、0~-5℃、-15~-25℃条件下贮藏120 d,每15 d检测1次核桃油功能性成分亚油酸、亚麻... 详细信息

【目的】为核桃油贮藏和货架期制订提供参考。【方法】选择我国核桃产区‘新新2号’‘温185’‘清香’品种为研究对象,经液压冷榨获得核桃油,分别在室温、0~-5℃、-15~-25℃条件下贮藏120 d,每15 d检测1次核桃油功能性成分亚油酸、亚麻酸、油酸、黄酮、总酚、角鲨烯、总甾醇的含量,并采用数学建模的方法进行曲线拟合、回归分析,确定核桃油功能性成分损失少的贮藏条件及贮藏时长。【结果】在贮藏期间,‘新新2号’‘温185’‘清香’核桃油功能性成分含量的变化趋势略有不同。‘新新2号’核桃油的亚油酸、油酸、总甾醇含量从贮藏90 d左右开始快速下降,亚麻酸、总黄酮、总酚、角鲨烯含量从贮藏75 d左右开始快速下降;‘温185’核桃油的亚油酸、油酸、亚麻酸、总酚含量从贮藏75 d左右开始快速下降,总黄酮、角鲨烯、总甾醇含量从贮藏90 d左右开始快速下降;‘清香’核桃油的亚油酸、油酸含量从贮藏75 d左右开始快速下降,亚麻酸、总黄酮、总酚、角鲨烯、总甾醇含量在贮藏90 d左右开始快速下降。在室温贮藏条件下,3个品种核桃油功能性成分损失最多,0~-5℃、-15~-25℃贮藏条件下,3个品种核桃油功能性成分损失少,且各检测时段功能性成分含量的差异不显著。【结论】‘新新2号’‘温185’‘清香’核桃油宜在0~-5℃条件下贮藏,有效贮藏时长为75 d,在该条件下功能性成分损失少。

关键词：核桃油功能性成分数学建模曲线拟合回归分析

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之江路隧道泡沫水喷雾联动灭火系统设计重难点分析

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给水排水 2021年第S2期47卷 317-320页

作者：徐灵华陈国芬马文滢中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司杭州311122

目前,无国家标准规范对隧道内泡沫水喷雾联动灭火系统的具体设置要求进行规定。结合杭州市之江路隧道工程,对泡沫水喷雾联动灭火系统设计参数选取及设计重难点进行分析。

关键词：隧道消防泡沫水喷雾联动灭火系统设计难点

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液体核磁共振技术用于木质素结构表征的研究进展

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中国造纸学报 2024年第2期39卷 23-34页

作者：徐荧马成业张琛徐玲花文甲龙北京林业大学材料科学与技术学院北京100083

木质素是自然界中丰富的可再生芳香类大分子聚合物,阐明木质素的结构特征对木质素的高值化利用具有重要意义。迄今为止,涵盖多种原子核(^(1)H、^(13)C、^(31)P、^(19)F等)的液体核磁共振(NMR)技术是表征木质素结构特征强有力的分析手段... 详细信息

木质素是自然界中丰富的可再生芳香类大分子聚合物,阐明木质素的结构特征对木质素的高值化利用具有重要意义。迄今为止,涵盖多种原子核(^(1)H、^(13)C、^(31)P、^(19)F等)的液体核磁共振(NMR)技术是表征木质素结构特征强有力的分析手段。本文综述了液体NMR技术(氢谱、碳谱、磷谱、氟谱和二维异核单量子碳氢谱)用于表征木质素不同结构特征(如连接键、官能团、化学组成等)的优势,介绍了NMR测试时的制样方法和注意事项,概述了NMR技术在木质素结构表征方面的研究进展,重点阐述了NMR技术在不同木质素结构研究中的适用性,以期为针对性地选择合适的NMR技术对木质素结构进行准确表征和解析,进一步实现木质素的高值化利用提供参考。

关键词：木质素结构表征分析核磁共振技术

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微机综合保护装置在变电所中的应用研究

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金属材料与冶金工程 2019年第4期47卷 61-64页

作者：许玲华中冶京诚(湘潭)重工设备有限公司

微机综合保护装置采用了目前国际上先进的DSP数字信号处理技术、表面贴装技术及灵活的现场总线技术,满足变电所不同电压等级的要求,实现对变电所的数字化、协调化及智能化。它采用分布式的保护装置,可集中组屏,可分散安装,也可根据用户... 详细信息

微机综合保护装置采用了目前国际上先进的DSP数字信号处理技术、表面贴装技术及灵活的现场总线技术,满足变电所不同电压等级的要求,实现对变电所的数字化、协调化及智能化。它采用分布式的保护装置,可集中组屏,可分散安装,也可根据用户需要进行系统组态,以满足不同变电所的使用要求。本文主要介绍微机综合保护装置的组成结构、基本原理、技术特点及具体应用等,并对微机综合保护装置的未来发展趋势进行分析。

关键词：微机综合保护装置变电所智能化

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