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建筑实践 2024年第4期 40-43页

作者： Patrik Schumacher 桥谕 paulo flores 扎哈·哈迪德建筑事务所

关键词：

基于无人机图像以及不同机器学习和深度学习模型的小麦倒伏率检测

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智慧农业（中英文） 2021年第2期3卷 23-34页

作者： paulo flores 张昭北达科他州州立大学农业与生物系统工程系美国北达科他州法戈市58102

小麦在生长过程中发生倒伏会严重影响其产量,因此实时且准确地对小麦倒伏状况监测有很重要的意义。传统的方法采用手工方式生成数据集,不仅效率低、易出错,而且生成的数据集不准确。针对这一问题,本研究提出了一种基于图像处理的自动数... 详细信息

小麦在生长过程中发生倒伏会严重影响其产量,因此实时且准确地对小麦倒伏状况监测有很重要的意义。传统的方法采用手工方式生成数据集,不仅效率低、易出错,而且生成的数据集不准确。针对这一问题,本研究提出了一种基于图像处理的自动数据集生成方法。首先利用无人机在15、46和91 m三个高度采集图像数据;采集完数据后,根据无倒伏、倒伏面积50%的标准对每一块地的小麦倒伏情况进行人工评估;采用三种机器学习(支持向量机、随机森林、K近邻)和三种深度学习(ResNet101、GoogLeNet、VGG16)算法对小麦倒伏检测情况进行分类。结果显示,ResNet101的分类结果优于随机森林,并且在91 m高度采集的数据分类精度并不低于在15 m高度采集的数据。本研究证明了针对在91 m高度采集的无人机图像,采用ResNet101对小麦倒伏率检测是一种有效的替代人工检测的方法,其检测精度达到了75%。

关键词：小麦倒伏率机器学习深度学习数据采集高度无人机 ResNet101

利用图像和机器学习检测大豆作物幼苗期玉米杂苗

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智慧农业（中英文） 2020年第3期2卷 61-74页

作者： paulo flores 张昭 Jithin MATHEW Nusrat JAHAN John STENGER 北达科他州州立大学农业与生物工程系北达科他州法戈市58102美国北达科他州州立大学植物科学系北达科他州法戈市58102美国

在大豆-玉米轮作生产过程中,玉米杂苗会与大豆苗竞争水和肥料,而且很容易遮住大豆苗,影响害虫(如玉米根虫)的防控,降低大豆品质。因此,在大豆幼苗期及时检测出玉米杂苗并对其进行处理非常重要。传统的人工检测方法主观性强、效率低,传... 详细信息

在大豆-玉米轮作生产过程中,玉米杂苗会与大豆苗竞争水和肥料,而且很容易遮住大豆苗,影响害虫(如玉米根虫)的防控,降低大豆品质。因此,在大豆幼苗期及时检测出玉米杂苗并对其进行处理非常重要。传统的人工检测方法主观性强、效率低,传感器和算法的发展为自动检测玉米杂苗提供了更好的解决方案。本研究在温室环境下模仿田间条件,待玉米和大豆发芽后,连续5天用因特尔RealSense D435相机采集彩色图像,并人工裁剪幼苗图像区域,在此基础上对图像进行分割和去噪。在采集图像形状、色彩和纹理特征值后,对所采集的特征值进行权重分析,保留前10种重要的特征值导入基于特征的机器学习算法中进行模型训练和预测。预测结果表明,支持向量机模型(SVM)、神经网络(NN)和随机森林(RF)的预测精度分别为85.3%,81.5%和82.6%。将数据集导入GoogLeNet和VGG-16两种深度学习模型进行训练,预测精度分别为96.0%和96.2%。VGG-16模型在区分大豆幼苗和玉米杂苗中有较好的表现,彩色图像和VGG-16模型组成的系统可以自动检测大豆生长过程中玉米杂苗的情况,为农民提供准确的信息,帮助其进行生产决策和田间管理。

关键词：玉米-大豆轮作玉米杂苗图像处理机器学习深度学习支持向量机(SVM)

Influence of the Dissipative Contact Models on the Dynamic Response of Multibody Systems

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材料科学与工程（中英文B版） 2011年第6期1卷 828-837页

作者： Pedro Moreira paulo flores J.C. Pimenta Claro Hamid Lankarani CT2M/Department of Mechanical Engineering University of Minho Campus de Azur~m Guimar6es 4800-058 Portugal Department of Mechanical Engineering Wichita State University Wichita KS 67260-133 USA

The constitutive law used to describe the contact-impact events plays a crucial role in engineering applications. This paper studies the influence of different contact force models on the simulation of the dynamic response of multibody systems. The main issues associated with the most common continuous elastic and dissipative contact force models are presented and discussed. The contact force models are used for the simulation of a bouncing ball problem. The dynamic analysis of different multibody systems shows that the prediction of the dynamic behavior of hard and soft contacting surfaces depends on the selection of the contact force model.

关键词：多体系统动态响应耗散车型力模型本构关系碰撞事件动态行为

基于多种深度学习算法的田间玉米籽粒检测与计数

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智慧农业（中英文） 2022年第4期4卷 49-60页

作者：刘晓航张昭刘嘉滢张漫李寒 paulo flores 韩雄哲中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 北达科他州州立大学农业与生物工程系美国法戈58102 韩国江原大学生物系统工程系韩国春川24341 韩国江原大学韩国春川24341

为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽... 详细信息

为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽粒识别的不同目标检测网络,包括Mask RCNN、EfficientDet-D5、YOLOv5-L、YOLOX-L,并利用所采集的420幅有效图像对构建的四种网络进行训练、验证、测试,图像数分别为200、40和180幅;最后,依据测试集图像的识别结果进行籽粒计数性能评价。试验结果表明,YOLOv5-L网络对测试集图像检测的平均精度为78.3%,模型尺寸仅为89.3 MB;籽粒计数的检测正确率、漏检率和F1值分别为90.7%、9.3%和91.1%,处理速度为55.55 f/s,识别与计数性能均优于Mask R-CNN、EfficientDet-D5和YOLOX-L网络,并对具有不同地表遮挡程度和籽粒聚集状态的图像具有较强的鲁棒性。深度学习目标检测网络YOLOv5-L可实现实际作业中玉米收获损失籽粒的实时监测,精度高、适用性强。

关键词：收获损失田间玉米籽粒深度学习籽粒计数 YOLOv5-L YOLOX-L Mask R-CNN EfficientDet-D5

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尼罗塔,开罗,埃及

城市建筑 2010年第10期 115-117页

作者： paulo flores Sharifah Alshalfan Tariq Khayyat Zaha Hadid with Patrik Schumacher

全新的尼罗塔体量设计轻盈优雅,基址地处开罗市中心,毗邻尼罗河。这座70层的酒店及公寓建筑主结构采用混凝土翼缘墙体,墙体随建筑高度升高而徐徐旋转,令酒店客房以及公寓住宅具备多种朝向,可供入住者选择,同时令建筑外观造型动感十足。

关键词：尼罗河开罗埃及公寓住宅建筑高度

利用改进EfficientNetV2和无人机图像检测小麦倒伏类型

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智慧农业(中英文) 2023年第3期5卷 62-74页

作者：龙佳宁张昭刘晓航李云霞芮照钰余江帆张漫 flores paulo 韩哲雄胡灿王旭峰中国农业大学信息与电气工程学院北京100080 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 北达科他州州立大学农业与生物工程系北达科他州法戈58102美国韩国江原大学生物系统工程系江原道春川24341韩国韩国江原大学智慧农业交叉学科江原道春川24341韩国塔里木大学机械电气化工程学院新疆阿拉尔843300

[目的/意义]不同类型的小麦倒伏(根部倒伏、茎部倒伏)对产量和质量会产生不同影响。本研究旨在通过无人机图像检测对小麦倒伏类型进行分类,并探究无人机飞行高度对分类性能的影响。[方法]研究设置3个无人机飞行高度(15、45、91 m)来获... 详细信息

[目的/意义]不同类型的小麦倒伏(根部倒伏、茎部倒伏)对产量和质量会产生不同影响。本研究旨在通过无人机图像检测对小麦倒伏类型进行分类,并探究无人机飞行高度对分类性能的影响。[方法]研究设置3个无人机飞行高度(15、45、91 m)来获取小麦试验田的图像,并利用自动分割算法生成不同高度的数据集,提出一种EfficientNetV2-C改进模型对其进行分类识别。模型通过引入CA(Coordinate Attention)注意力机制来提升网络特征提取能力,并结合CB-Focal Loss(Class–Balanced Focal Loss)来解决数据不均衡对模型分类准确度的影响。[结果和讨论]改进的EfficientNetV2-C表现最佳,平均准确率达到93.58%。对比未改进的4种机器学习分类模型(支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、K最近邻(K Nearest Neighbor,KNN)、决策树(Decision Tree,DT)和朴素贝叶斯(Naive Bayes,NB))与两种深度学习分类模型(ResNet101和EfficientNetV2),其中EfficientNetV2在各个高度下表现最优,平均准确率达到82.67%。无人机飞行高度对4种机器学习分类器性能无显著影响,但随飞行高度上升,由于图像特征信息损失,深度学习模型的分类性能下降。[结论]改进的EfficientNetV2-C在小麦倒伏类型检测方面取得了较高的准确率,为小麦倒伏预警和农作物管理提供了新的解决方案。

关键词：小麦倒伏类型图像处理深度学习不平衡数据机器学习无人机

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卡塔尔Al Janoub体育场

当代建筑 2020年第6期 76-83页

作者： Annarita Papeschi Andreas Urff Antonio Monserrat Cynthia Du Edgar Payan Ermis Chavaltzi Fernando Poucell Ganesh Nimmala George King Ho-Ping Hsia Irene Guerra Jan Klaska Junyi Wang Karim Muallem Karoly Markos Ming Cheong Moa Carlsson Mohamed Al-Jubori Nastassia Linau paulo flores Peter Irmscher Rafael Portillo Stephane Vallotton Thomas Soo Vincent Konate Yeena Yun Wen-Kai Li(Kevin) Luke Hayes(摄) 无不详扎哈·哈迪德建筑事务所 Hufton+Crow

随着卡塔尔之星国家足联阿米尔杯决赛的举办,Al Janoub体育场于2019年5月16日正式揭幕——这也是为2022年卡塔尔世界杯建造的第一个新体育场。Zaha Hadid建筑事务所和Aecom从2013年3月起便开始了体育场及周边新区的设计。作为2022年世... 详细信息

随着卡塔尔之星国家足联阿米尔杯决赛的举办,Al Janoub体育场于2019年5月16日正式揭幕——这也是为2022年卡塔尔世界杯建造的第一个新体育场。Zaha Hadid建筑事务所和Aecom从2013年3月起便开始了体育场及周边新区的设计。作为2022年世界杯的场地之一,Al Janoub体育场将举行联赛的小组赛和四分之一决赛。该体育场位于多哈以南23 km的Al Wakrah市,可直接从首都乘坐Red Line地铁线抵达。

关键词：建筑事务所体育场世界杯地铁线阿米尔卡塔尔

Particulate matter geochemistry of a highly industrialized region in the Caribbean:Basis for future toxicological studies

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Geoscience Frontiers 2022年第1期13卷 376-387页

作者： Luis F.O.Silva Ismael L.Schneider paulo Artaxo Yuleisy Núñez-Blanco Diana Pinto Érico M.M.flores Leandro Gómez-Plata Omar Ramírez Guilherme L.Dotto Department of Civil and Environmental Universidad de la CostaCUCCalle 58#55–66BarranquillaAtlánticoColombia Department of Applied Physics Institute of PhysicsUniversity of São PauloBrazil Department of Chemistry Universidade Federal de Santa MariaRSBrazil Universidad Militar Nueva Granada(UMNG) Faculty of EngineeringEnvironmental EngineeringKm 2 Cajicá-ZipaquiráColombia Chemical Engineering Department Federal University of Santa Maria-UFSM1000Roraima Avenue97105-900 Santa MariaRSBrazil

Air pollution has become an important issue,especially in Caribbean urban areas,and,particulate matter(PM)emitted by different natural and anthropogenic sources causes environmental and health *** this work,we studied the concentrations of PM_(10) and PM_(2.5) sources in an industrial and port urban area in the Caribbean region of *** samples were collected within 48-h periods between April and October 2018 by using a Partisol 2000 i-D *** geochemical characterization was performed by X-ray fluorescence(XRF)***,ionic species and black carbon(BC)were quantified by ion chromatography and reflectance spectroscopy,*** the Positive Matrix Factorization(PMF)receptor model,the contributions of PM sources were *** average concentration of PM_(10) was 46.6±16.2μg/m^(3),with high concentrations of Cl and *** PM_(2.5),the average concentration was 12.0±3.2μg/m^(3),and the most abundant components were BC,S,and *** receptor model identified five sources for PM_(10) and PM_(2.5).For both fractions,the contributions of marine sea spray,re-suspended soil,and vehicular traffic were *** addition,PM_(2.5) included two mixed sources were found to be fuel oil combustion with fertilizer industry emissions,and secondary aerosol sources with building construction ***,PM_(10) was found to also include building construction emissions with re-suspended soil,and metallurgical industry *** obtained geochemical atmospheric results are important for the implementation of strategies for the continuous improvement of the air quality of the Caribbean region.

关键词： Urban air pollution Particulate matter Geochemical composition Aerosol source apportionment Receptor models PMF

Presence of Multidrug-Resistant E. coli, Enterococcusspp. and Salmonellaspp. in Lakes and Fountains of Porto, Portugal

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Journal of Water Resource and Protection 2013年第11期5卷 1117-1126页

作者： Carlos E. flores Luís Loureiro Lucinda J. Bessa paulo Martins da Costa 1ICBAS-Abel Salazar Biomedical Sciences Institute University of Porto Porto Portugal 2CIIMAR-Interdisciplinary Center for Marine and Environmental Research University of Porto Porto Portugal 1ICBAS-Abel Salazar Biomedical Sciences Institute University of Porto Porto Portugal 2Faculty of Sciences (FCUP) University of Porto Porto Portugal CIIMAR-Interdisciplinary Center for Marine and Environmental Research University of Porto Porto Portugal Tulane University School of Public Health and Tropical Medicine New Orleans USA

Urban lakes and fountains provide recreational activities that could facilitate the contact between humans, animals and biological agents. The objective of this work was to assess the water quality and safety of 17 lakes and 13 fountains in the city of Porto (Portugal), by detecting the presence of Escherichia coli, enterococci and Salmonella spp., and analyzing their antimicrobial resistance. (For more information,please refer to the pdf.)

关键词： Antimicrobial Resistance Enterococcus spp. Escherichia coli Salmonella spp. Fountains Lakes