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Heterogeneous memory enhanced graph reasoning network for cross-modal retrieval

Science China(Information Sciences) 2022年第7期65卷 157-169页

作者： zhong JI Kexin CHEN Yuqing HE Yanwei PANG Xuelong li School of Electrical and Information Engineering Tianjin University Center for Optical Imagery Analysis and Learning Northwestern Polytechnical University

Cross-modal retrieval(CMR) aims to retrieve the instances of a specific modality that are relevant to a given query from another modality, which has drawn much attention because of its importance in bridging vision with language. A key to the success of CMR is to learn more discriminative and robust representations for both visual and textual instances to further reduce the heterogeneous discrepancy existing in different modalities. In this paper, we address this challenging issue by proposing a heterogeneous memory enhanced graph reasoning network, named HMGR, to connect the semantic correlations between vision and *** the one hand, we design a novel dual-path network architecture to generate relationship enhanced global representations by employing modality-specific graph reasoning on extracted local features for each *** this way, the topological interdependencies of both visual and textual intra-instance local fragments are fully mined to achieve a deeper semantic understanding of the relationships between them. On the other hand,we focus on utilizing inter-instance semantic correlated knowledge to enhance the discriminability of the final learned representations, which is achieved by introducing a joint heterogeneous memory network to iteratively restore both visual and textual instance-level information. Through interacting with long-term contextual multimodal knowledge, an encouraging shared latent feature space for mitigating the heterogeneous gap across different modalities can be learned. Extensive experiments under both image-text retrieval and video-text retrieval scenarios on three benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our proposed method.

关键词： cross-modal retrieval graph reasoning memory network visual semantic embedding image-text retrieval video-text retrieval

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Incipient sediment motion in vegetated open-channel flows predicted by critical flow velocity

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Journal of Hydrodynamics 2022年第1期34卷 63-68页

作者： Xiang Wang Shuolin li zhong-hua Yang Wen-xin Huai State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science Wuhan UniversityWuhan430072China Department of Civil and Environmental Engineering Duke UniversityDurhamNCUSA Nicholas School of the Environment and Earth Science Duke UniversityDurhamNCUSA

Incipient sediment motion plays a key role in scouring and bed load transport. However, the incipient sediment motion in the vegetated open-channel flows has yet to be fully understood. This study aims to quantify the critical conditions of the sediment particle movement in the presence of emergent and submerged vegetation. A new formula of the critical flow velocity was proposed to predict the incipient sediment motion based on the force balance equation of a sediment particle and the assumption that the velocity distribution in the bed roughness boundary layer fits the logarithmic law. Analysis of the derived formula revealed that the critical flow velocity for incipient sediment motion decreases with the increase in vegetation density. The proposed formula agrees well with the experimental data in the literature, thereby implying that the critical flow velocity can effectively quantify the incipient sediment motion in the vegetated open channel flows.

关键词： Incipient sediment motion critical flow velocity vegetation

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造林密度对科尔沁沙地奈曼沙区小叶杨防护林林下植被的影响

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水土保持研究 2024年第1期31卷 199-206页

作者：郭欣宇杨光陆乃静李庆原秦忠宁岩岩内蒙古农业大学沙漠治理学院荒漠生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室呼和浩特010018 内蒙古自治区水文水资源中心呼和浩特水文水资源分中心呼和浩特010010 内蒙古自治区通辽市奈曼旗新镇国有机械林场内蒙古通辽028312

[目的]探明科尔沁沙地南缘的奈曼旗沙区小叶杨(Populus simonii)防护林造林密度对林下植被的影响,提出适宜植被群落多样性恢复与稳定性发展的造林密度。[方法]以自然恢复状态下,林龄相近的3种典型造林密度类型(867~1022株/hm^(2),1444~1... 详细信息

[目的]探明科尔沁沙地南缘的奈曼旗沙区小叶杨(Populus simonii)防护林造林密度对林下植被的影响,提出适宜植被群落多样性恢复与稳定性发展的造林密度。[方法]以自然恢复状态下,林龄相近的3种典型造林密度类型(867~1022株/hm^(2),1444~1667株/hm^(2),2177~2322株/hm^(2))的小叶杨防护林为研究对象,开展每木检尺、物种组成与多样性、植被群落结构等调查,对野外采集数据进行统计分析。[结果]造林可以显著提高植被恢复与演替速度,造林密度的大小对林下植被多样性与群落稳定有显著影响,随着造林密度的减小,林下草本生物量、物种组成丰富度、物种多样性指数增大,植物恢复程度、群落稳定性上升;造林密度与林下物种多样性指数、物种数量、林下植被盖度、林下草本生物量等植被特征指标均呈现极显著负相关关系(p<0.01)。[结论]当小叶杨防护林造林密度为867~1022株/hm^(2)时,群落与未经开垦的草地样地的群落相似性最高,植被群落演替逐渐向地带性植被发展,与其他造林密度相比更有利于研究区物种多样性与群落恢复发展。

关键词：科尔沁沙地造林密度人工防护林林下植被物种多样性

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Mahalanobis distance-based fading cubature Kalman filter with augmented mechanism for hypersonic vehicle INS/CNS autonomous integration

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Chinese Journal of Aeronautics 2022年第5期35卷 114-128页

作者： Bingbing GAO Wenmin li Gaoge HU Yongmin zhong Xinhe ZHU School of Automation Northwestern Polytechnical UniversityXi’an 710072China School of Engineering RMIT UniversityBundooraVIC 3083Australia

Inertial Navigation System/Celestial Navigation System(INS/CNS)integration,especially for the tightly-coupled mode,provides a promising autonomous tactics for Hypersonic Vehicle(HV)in military ***,INS/CNS integration is a challenging research task due to its special characteristics such as strong nonlinearity,non-additive noise and dynamic *** paper presents a novel nonlinear filtering method for INS/CNS integration by adopting the emerging Cubature Kalman Filter(CKF)to handle the strong INS error model nonlinearity caused by HV's high *** combines the state-augmentation technique into the nonlinear CKF to decrease the negative effect of non-additive noise in inertial ***,a technique for the detection of dynamic model uncertainty is developed,and the augmented CKF is modified with fading memory to tackle dynamic model uncertainty by rigorously deriving the fading factor via the theory of Mahalanobis distance without artificial *** results and comparison analysis prove that the proposed method can effectively curb the adverse impacts of non-additive noise and dynamic model uncertainty for inertial measurements,leading to improved performance for HV navigation with tightly-coupled INS/CNS integration.

关键词： Autonomous integration Fading factor Hypersonic vehicle Inertial navigation systems Kalman filters Mahalanobis distance

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强震作用下跨断层管道柔性接口抗震加固研究

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世界地震工程 2024年第1期40卷 25-33页

作者：钟紫蓝赵鑫张亚波李锦强许成顺杜修力北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室北京100124

强烈地震引起的地面永久性大变形是导致埋地供水管线损坏的主要威胁之一。该研究借鉴链式结构的设计思想,基于传统承插式管道接口形式,研发了一种新型管道抗震接口,其可支持一定的轴向伸缩自由变形。当接口变形量达至极限状态时,接口发... 详细信息

强烈地震引起的地面永久性大变形是导致埋地供水管线损坏的主要威胁之一。该研究借鉴链式结构的设计思想,基于传统承插式管道接口形式,研发了一种新型管道抗震接口,其可支持一定的轴向伸缩自由变形。当接口变形量达至极限状态时,接口发生自锁现象并能提供较高的抗拉承载力,进而带动相邻管道滑移,以抵消断层错动引起的变形量。针对新型抗震接口开展了轴向力学性能试验,并建立了跨断层下的管线数值模型;同时,数值结果与相关全尺寸试验进行对比验证。该研究以土体压实条件和断层穿越管道位置作为关键变量,研究了加固前后断层错动下承插式管道的力学响应。研究结果表明:提出的抗震接口能够有效地提高管道抵抗地面大变形能力,并且提高接口的轴向抗拉拔能力是提升管道抗断层错动能力的关键;对于松砂土跨断层下的承插式管道接口震损较为严重;断层穿越管道不同的位置会造成不同的接口变形规律;国内规范中管道接口的转角限值过于保守,不利于对跨断层承插式管道安全性能进行合理验算。

关键词：巨震作用跨断层球墨铸铁管抗震加固接口变形

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基于倾向性评分匹配及广义线性模型的出血性脑卒中医院感染经济负担研究

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中国感染控制杂志 2024年第7期23卷 819-825页

作者：李媛媛徐慧程松武树超崔群建南阳医学高等专科学校第一附属医院感染预防与控制科河南南阳473000 南阳医学高等专科学校第一附属医院公共卫生科河南南阳473000 南阳医学高等专科学校第一附属医院神经外科河南南阳473000

目的研究出血性脑卒中患者发生医院感染导致的经济负担。方法回顾性调查某三级甲等医院2021年1月1日—2022年12月31日的出血性脑卒中患者,收集其人口学特征、临床相关信息、住院费用等资料。根据是否发生医院感染将其分为医院感染组及... 详细信息

目的研究出血性脑卒中患者发生医院感染导致的经济负担。方法回顾性调查某三级甲等医院2021年1月1日—2022年12月31日的出血性脑卒中患者,收集其人口学特征、临床相关信息、住院费用等资料。根据是否发生医院感染将其分为医院感染组及对照组,采用倾向性评分匹配法和广义线性模型法研究医院感染组与对照组住院日数、住院费用增量及医院经济负担。结果共纳入688例患者,发生医院感染266例,医院感染发病率为38.66%。经过倾向性评分匹配,医院感染组199例患者成功匹配,医院感染组较对照组住院日数中位数增加16 d,增加1倍(Z=11.779,P<0.001),住院费用中位数增加34597.42元,增加85%(Z=6.299,P<0.001);广义线性模型法中归因于医院感染因素的住院日数增加1.24倍,住院费用增加76%(均P<0.001);单项医疗费用支出中,医院感染组除手术费用外,其他各项医疗支出均高于对照组(均P<0.05);因医院感染导致的医院经济负担为54.19万元。结论医院感染明显加重出血性脑卒中患者及医院的经济负担,延长住院时间,临床工作人员应加强感染防控意识,降低医院感染发病率,节约医疗资源。

关键词：出血性脑卒中医院感染经济负担倾向性评分匹配广义线性模型

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全髋关节置换髋臼假体预测模型建立与验证

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中国矫形外科杂志 2024年第13期32卷 1169-1173页

作者：邹泽辉李晓峰刘序强李伟华周馨涛南昌大学第一附属医院骨科江西南昌330000

[目的]建立一个多元线性方程预测全髋关节置换术(total hip arthroplasty,THA)术中所使用的髋臼假体直径(外径)。[方法]2019年3月—2022年11月在本院行THA的182例(182髋)患者纳入本研究。对实际使用髋臼假体外直径与患者生理测量参数行P... 详细信息

[目的]建立一个多元线性方程预测全髋关节置换术(total hip arthroplasty,THA)术中所使用的髋臼假体直径(外径)。[方法]2019年3月—2022年11月在本院行THA的182例(182髋)患者纳入本研究。对实际使用髋臼假体外直径与患者生理测量参数行Pearson相关性分析,以髋臼假体外径为因变量,患者生理参数为自变量,建立多元线性回归方程。将验证队列的数据代入多元线性方程所得到的预测髋臼假体直径与实际所用的髋臼假体直径相比,评估预测方程的准确性。[结果]Pearson相关分析表明,髋臼假体外直径与身高(r=0.653,P0.05)。多元线性回归得预测方程:Y(髋臼假体直径mm)=20.702+0.465×足长(cm)+0.090×身高(cm)+0.086×体重(kg)。该方程预测在一个尺寸之内假体的准确率为70.9%,预测在两个尺寸之内假体的准确率为90.9%。[结论]人体测量数据能够准确预测THA中髋臼假体直径。

关键词：全髋关节置换术髋臼假体多元线性回归预测模型人体测量数据

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U型毛细管电极电渗流数值模拟研究

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传感器与微系统 2024年第2期43卷 29-32页

作者：李江涛张祥雷孙健张东相宁辉李子瑞温州大学机电工程学院浙江温州325035 河北工业大学机械工程学院天津300401 丹东百特仪器有限公司辽宁丹东118009

为研究U型毛细管电极内电渗流(EOF)对微纳米颗粒表面Zeta电位测量结果的影响,以U型毛细管电极为基础,通过数值仿真分析了毛细管电极内部EOF启动机制及高频交变电压对其抑制机理。结果表明,当毛细管电极施加直流电压,壁面EOF在管壁面压... 详细信息

为研究U型毛细管电极内电渗流(EOF)对微纳米颗粒表面Zeta电位测量结果的影响,以U型毛细管电极为基础,通过数值仿真分析了毛细管电极内部EOF启动机制及高频交变电压对其抑制机理。结果表明,当毛细管电极施加直流电压,壁面EOF在管壁面压力梯度作用下产生回流,启动时间为毫秒(ms)级别。当施加高频交变电压时,高频率交变电场阻碍了EOF的启动,在壁面处产生局部振荡流。随着频率的增加,毛细管EOF受到抑制作用更为强烈。相比其他波形,三角波电压对EOF具备较好的抑制作用,局部振荡流的幅度范围更小。研究对颗粒Zeta电位检测和微流控电动流动的精准控制具有借鉴意义。

关键词：封闭毛细管电渗流交变电场

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基于模糊控制的增程式电动汽车能量管理控制研究

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车用发动机 2024年第2期 68-74,82页

作者：钟勇邱煌乐李方舟范周慧易思敏福建省汽车与电子电驱动重点实验室(福建理工大学) 福建福州350118

为了提升增程式电动汽车的燃油经济性并使其能够适应更加复杂的行驶工况,在保证汽车动力性的前提下,以控制电池SOC在工作范围内和等效百公里燃油消耗量较小为目标,以某增程式电动汽车为参考对象进行动力参数匹配,分别建立功率跟随控制... 详细信息

为了提升增程式电动汽车的燃油经济性并使其能够适应更加复杂的行驶工况,在保证汽车动力性的前提下,以控制电池SOC在工作范围内和等效百公里燃油消耗量较小为目标,以某增程式电动汽车为参考对象进行动力参数匹配,分别建立功率跟随控制策略模型、模糊功率跟随控制策略模型和加速度模糊功率跟随控制策略模型。在AVL_Cruise软件上完成整车模型的搭建并验证其动力性,运用Matlab/Simulink软件搭建控制策略模型,在WLTC和CLTC工况下进行联合仿真分析。试验表明:在满足动力性要求的基础上,功率跟随控制策略在WLTC和CLTC工况下的等效百公里燃油消耗量较其他两种控制策略较低,但是对CLTC较复杂的工况适应性差,具体表现在电池SOC的范围低于给定的电池工作范围,影响电池寿命;模糊功率跟随控制策略引入电池SOC状态,有效地改进了功率跟随对复杂工况适应性差的缺陷,但存在等效百公里燃油消耗量较大问题,且自身对复杂工况的适应性依旧存在缺陷;加速度模糊功率跟随控制策略综合考虑前二者控制策略的优劣性,引入加速度这一影响因素,解决了前二者对复杂工况适应性差的缺陷,与模糊功率跟随控制策略相比燃油经济性得到了提升。

关键词：增程式电动汽车燃油经济性能量管理模糊控制

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Online machine learning for stream wastewater influent flow rate prediction under unprecedented emergencies

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Frontiers of Environmental Science & Engineering 2023年第12期17卷 137-147页

作者： Pengxiao Zhou zhong li Yimei Zhang Spencer Snowling Jacob Barclay Department of Civil Engineering McMaster UniversityHamiltonOntario L8S 4L8Canada MOE Key Laboratory of Resources and Environmental System Optimization College of Environmental Science and EngineeringNorth China Electric Power UniversityBeijing 102206China Laboratory of Environmental Remediation and Functional Material Suzhou Research Academy of North China Electric Power UniversitySuzhou 215213China Hatch Ltd. Sheridan Science&Technology ParkMississaugaOntario L5K 2R7Canada

Accurate influent flow rate prediction is important for operators and managers at wastewater treatment plants(WWTPs),as it is closely related to wastewater characteristics such as biochemical oxygen demand(BOD),total suspend solids(TSS),and *** studies have been conducted to predict influent flow rate,and it was proved that data-driven models are effective ***,most of these studies have focused on batch learning,which is inadequate for wastewater prediction in the era of COVID-19 as the influent pattern changed *** learning,which has distinct advantages of dealing with stream data,large data set,and changing data pattern,has a potential to address this *** this study,the performance of conventional batch learning models Random Forest(RF),K-Nearest Neighbors(KNN),and Multi-Layer Perceptron(MLP),and their respective online learning models Adaptive Random Forest(aRF),Adaptive K-Nearest Neighbors(aKNN),and Adaptive Multi-Layer Perceptron(aMLP),were compared for predicting influent flow rate at two Canadian *** learning models achieved the highest R2,the lowest MAPE,and the lowest RMSE compared to conventional batch learning models in all *** R2 values on testing data set for 24-h ahead prediction of the aRF,aKNN,and aMLP at Plant A were 0.90,0.73,and 0.87,respectively;these values at Plant B were 0.75,0.78,and 0.56,*** proposed online learning models are effective in making reliable predictions under changing data patterns,and they are efficient in dealing with continuous and large influent data *** can be used to provide robust decision support for wastewater treatment and management in the changing era of COVID-19 and also under other unprecedented emergencies that could change influent patterns.

关键词： Wastewater prediction Data stream Online learning Batch learning Influent flow rates

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