检索结果-南通市图书馆

面向X射线违禁品的GELAN-YOLOv8检测算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

激光与光电子学进展 2024年

作者：骆远翔刘春玲李想大连大学信息工程学院

针对X射线图像中违禁品轮廓信息复杂、形状变化大以及存在较小违禁品造成的检测精度低和漏检问题，提出了基于YOLOv8改进的GELAN-YOLOv8违禁品检测模型。首先引入基于通用高效层聚合网络(Generalized Efficient Layer Aggregation Netwo... 详细信息

针对X射线图像中违禁品轮廓信息复杂、形状变化大以及存在较小违禁品造成的检测精度低和漏检问题，提出了基于YOLOv8改进的GELAN-YOLOv8违禁品检测模型。首先引入基于通用高效层聚合网络(Generalized Efficient Layer Aggregation Network,GELAN)的RepNCSPELAN模块，提高模型对于违禁品特征的提取能力；其次结合动态可变形卷积(Deformable Convolution v3,DCNv3)和RepNCSPELAN模块提出GELAN-RD模块，以适应姿态各异、大小角度变化严重的违禁品；再次，改进空间金字塔池化，使得模型更能关注到小目标违禁品的特征信息；最后结合Inner-IoU(Inner-Intersection over Union)和ShapeIoU提出了Inner-ShapeIoU，以减少违禁品检测时所存在的误检和漏检的现象并加快模型收敛的速度。结果表明，改进算法的m AP50和m AP50:95在SIXray数据集上较YOLOv8n提升了2.8%和4%，且性能优于YOLOv8s。实验结果表明，GELAN-YOLOv8有效地实现了对X射线图像中违禁品的检测。

关键词： X射线图像违禁品检测 GELAN-YOLOv8 可变形卷积损失函数优化

透明可开关的超宽带频率选择表面电磁屏蔽研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

物理学报 2024年第12期73卷 170-179页

作者：王成蓉唐莉周艳萍赵翔刘长军闫丽萍四川大学电子信息学院成都610065 成都锦城学院电子信息学院成都611731

高频电磁波主要通过玻璃门窗进入建筑物内部,设计具有光学透明且屏蔽功能可开关的超宽带电磁屏蔽体,对同时需要电磁安全和采光的特定场所具有重要工程应用价值.本文利用液态金属的流动性,提出了一种透明可开关电磁屏蔽体的设计新思路.... 详细信息

高频电磁波主要通过玻璃门窗进入建筑物内部,设计具有光学透明且屏蔽功能可开关的超宽带电磁屏蔽体,对同时需要电磁安全和采光的特定场所具有重要工程应用价值.本文利用液态金属的流动性,提出了一种透明可开关电磁屏蔽体的设计新思路.利用液态金属流动性作为电磁屏蔽的切换开关,利用其导电性及Ω型频率选择表面(FSS)结构设计实现超宽带电磁屏蔽.该FSS结构由三层透明材料构成,中间层为聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA),顶层和底层为聚二甲基硅氧烷(PDMS),且其中嵌有正交排列的Ω型微通道.通过对微通道中注入液态金属,可将该FSS结构的频率响应从全通状态切换到带阻状态.双层Ω型微通道设计可增强液态金属的流动性并减半其用量,同时实现18.1 GHz以下(覆盖P,L,S,C,X和Ku波段)超宽带电磁干扰抑制,且具有高达80°的极化角度稳定性.所设计的FSS电磁屏蔽结构单元81%的面积未覆盖金属,可获得良好的光学透明性.通过仿真计算TE和TM两种极化方式下的反射系数和吸收率,深入分析了所设计结构的超宽阻带和高角度稳定性机理.对所设计结构进行制备和实验测试,测试结果与仿真结果基本吻合,验证了所设计FSS结构的超宽带电磁屏蔽性能.

关键词：电磁屏蔽频率选择表面液态金属光学透明可开关

基于GAN和MS-ResNet的房颤自动检测模型

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

应用科学学报 2024年第1期42卷 15-26页

作者：秦静韩悦王立永季长清刘璐汪祖民大连大学软件工程学院辽宁大连116622 大连大学信息工程学院辽宁大连116622 大连大学物理科学与技术学院辽宁大连116622 大连大学附属中山医院辽宁大连116001

房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度... 详细信息

房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度残差网络(multiscale residual net, MS-ResNet)的房颤自动检测模型,该网络使用GAN合成具有高形态相似性的单导联心电数据来解决数据的隐私和不平衡问题。同时,设计了MS-ResNet特征提取策略,从不同尺度提取不同大小信号段的特征,从而有效地捕捉P波消失和RR间期不规则特征。该模型联合这两种策略不仅为房颤自动检测生成高质量心电图(electrocardiogram,ECG)数据,还可以利用多尺度网格提取不同波之间的时序特征。在PhysioNet Challenge2017公开ECG数据集上以及平衡后的数据集上评估了MS-ResNet的性能,并将其与现有的房颤分类模型进行了比较。实验结果表明,MS-ResNet在平衡后的数据集上平均F1值和精确率分别达到0.914 1和91.56%,与不平衡数据集相比,F1提高了4.5%,精确率提高了3.5%。

关键词：心电图房颤生成对抗网络多尺度自动检测

用于超声散斑跟踪血流测速的多角度平面波局部运动补偿

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

仪器仪表学报 2024年第4期45卷 155-164页

作者：杜吉媛何冰冰郎恂吕闻冰张榆锋云南大学信息学院昆明650504

血流速度剖面用于计算壁面剪切率等血流动力学指标,与动脉粥样硬化病程发展密切相关。超快超声散斑跟踪广泛用于血流速度剖面估计,然而多角度平面波复合成像存在血流散射体的运动伪影,不利于流速估计。提出了一种多角度平面波复合成像... 详细信息

血流速度剖面用于计算壁面剪切率等血流动力学指标,与动脉粥样硬化病程发展密切相关。超快超声散斑跟踪广泛用于血流速度剖面估计,然而多角度平面波复合成像存在血流散射体的运动伪影,不利于流速估计。提出了一种多角度平面波复合成像的局部运动补偿法,对射频信号时间序列的相邻帧进行局部运动补偿来消除不同径向位置的运动伪影,从而提高流速测量准确性。相比直接相干复合,B-MoCo法将仿真、仿体实验中流速测量结果的归一化均方根误差平均减小了10.37%、37.82%,说明了B-MoCo法的有效性。基于兔骼动脉的实测实验进一步证明了B-MoCo法的临床可行性。综上,B-MoCo法能够有效提高血流速度剖面的测量精度,有助于相关心血管疾病的早期诊断与病程监测。

关键词：超声多角度平面波复合局部运动补偿血流速度剖面散斑跟踪

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向主从区块链的多级索引构建方法

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 799-807页

作者：王俊陆张桂月杜立宽李素陈廷伟辽宁大学信息学院沈阳110036

主从区块链是一种面向领域的、采用高效密码学原理进行大数据可信化通信及存储的新型信息处理技术.随着领域数据规模的指数级增长,现有主从区块链系统存在的查询效率低、溯源时间长等问题愈发严重.针对这些问题,提出一种面向主从区块链... 详细信息

主从区块链是一种面向领域的、采用高效密码学原理进行大数据可信化通信及存储的新型信息处理技术.随着领域数据规模的指数级增长,现有主从区块链系统存在的查询效率低、溯源时间长等问题愈发严重.针对这些问题,提出一种面向主从区块链的多级索引构建方法(multi-level index construction method for master-slave blockchain,MSMLI).首先,MSMLI引入权重矩阵,基于主链结构将整个主从区块链进行分片,并对各个分片进行权重赋值;其次,针对每个分片内的主区块链,提出基于跳跃一致性哈希的主链索引构建方法(master chain index construction method based on jump consistent Hash,JHMI),输入节点关键值和索引槽位数量,输出主链索引;最后,引入布隆过滤器,改进基于列的选择函数,对各个主区块对应的从属区块链构建2级复合索引.在3种约束条件和2类数据集上的实验结果表明,MSMLI对比现有方法,平均能够缩减9.28%的索引构建时间,提升12.07%的查询效率,同时降低24.4%的内存开销.

关键词：区块链索引分片跳跃一致性哈希改进布隆过滤器

基于自然语言处理技术的中国氢能政策数据挖掘研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国科学院院刊 2024年第6期39卷 1032-1046页

作者：黄冬玲刘源袁小帅靳国忠蔡远航刘俐曹恒李婉君蔡睿中国科学院大连化学物理研究所大连116023 大连工业大学信息科学与工程学院大连116034 大连大学信息工程学院大连116022

党的二十大报告指出,“积极稳妥推进碳达峰碳中和”“加快规划建设新型能源体系”。氢能作为绿色低碳的二次能源,在促进可再生能源规模化高效利用、推动交通领域能源替代、加快工业领域深度脱碳等方面具有应用前景,是建设新型能源体系... 详细信息

党的二十大报告指出,“积极稳妥推进碳达峰碳中和”“加快规划建设新型能源体系”。氢能作为绿色低碳的二次能源,在促进可再生能源规模化高效利用、推动交通领域能源替代、加快工业领域深度脱碳等方面具有应用前景,是建设新型能源体系不可或缺的组成部分,也是实现碳达峰、碳中和的重要绿色解决方案。为全面系统研究我国氢能政策体系,文章调研621份我国中央和地方政府发布的氢能政策文件,基于政策信息学,利用自然语言处理技术挖掘氢能政策要素信息和结构化数据指标,结合文本分析、定量分析和数据可视化分析研究氢能政策发展演化轨迹、产业区域格局及产业链布局等特征,该研究框架及分析方法有利于提高研究氢能政策的系统性和时效性。基于上述研究,文章最后针对我国氢能产业的薄弱环节提出加速发展的政策建议。

关键词：氢能政策政策分析自然语言处理技术数据挖掘

维普期刊数据库博看期刊

稀土铈对Ni-GO镀层的组织形貌和性能的影响

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

稀有金属材料与工程 2024年第4期53卷 1130-1137页

作者：付传起林永威黄亚忠李省君大连大学机械工程学院辽宁大连116600 大连大学物理科学与技术学院辽宁大连116600

采用电沉积方法在Q235钢上制备Ni-Go复合镀层,研究添加稀土铈对复合镀层形貌、性能的影响。结果表明,当铈浓度为0.8 g·L^(-1)时,得到的复合镀层沉积速率增加到7.142 g·dm^(-2)·h^(-1),硬度(HV)达到5966.24 MPa,磨损量最小,摩擦系数... 详细信息

采用电沉积方法在Q235钢上制备Ni-Go复合镀层,研究添加稀土铈对复合镀层形貌、性能的影响。结果表明,当铈浓度为0.8 g·L^(-1)时,得到的复合镀层沉积速率增加到7.142 g·dm^(-2)·h^(-1),硬度(HV)达到5966.24 MPa,磨损量最小,摩擦系数最低为0.387,自腐蚀电位E_(corr)(-0.3993 V)更正,同时腐蚀电流I_(corr)(3.258×10^(-6)A·cm^(-2))最小,腐蚀速率最低,复合镀层的耐腐蚀性能最优。研究发现,加入稀土铈后,Ni-1.0GO复合镀层的类似珊瑚状的微大尺寸的凸聚体变成了尺寸较小的珊瑚珠状的小凸聚体,镀层组织得到明显细化。在铈浓度为0.8 g·L^(-1)时,Ni-1.0GO-0.8RE复合镀层的组织致密性最好,各种性能达到最佳,主要在于稀土铈提高镀液中微粒的分散能力和阴极极化率的效果,提高氢离子在阴极的析出电位,从而抑制析氢反应的发生,使得复合镀层的性能得到进一步提高。

关键词： GO 稀土铈 Ni-石墨烯复合镀层摩擦磨损耐蚀性

基于卷积神经网络与Transformer并行的医学图像配准模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用 2024年

作者：赵欣李鑫杰徐健刘步云毕祥大连大学信息工程学院

医学图像配准模型旨在建立图像间解剖位置的对应关系。传统的图像配准方法通过不断迭代获取形变场，耗费时间长且精度不高。深度神经网络的出现，不仅实现了端到端地生成形变场，加快了形变场的生成，且进一步提升了图像配准的精度。针... 详细信息

医学图像配准模型旨在建立图像间解剖位置的对应关系。传统的图像配准方法通过不断迭代获取形变场，耗费时间长且精度不高。深度神经网络的出现，不仅实现了端到端地生成形变场，加快了形变场的生成，且进一步提升了图像配准的精度。针对目前的深度学习配准模型均采用单一的卷积神经网络(CNN)或Transformer架构，无法充分发挥CNN与Transformer结合的优势导致配准精度不足，图像配准后无法有效保持原始拓扑结构等问题，提出了一种基于CNN与Transformer并行的医学图像配准模型PPCTNet(Parallel Processing of CNN and Transformer Network)。首先模型选用目前配准精度最优的Swin Transformer和极具轻量化的CNN网络LOCV-Net(Lightweight attention-based Convolutional Network)进行构建，其次设计融合策略将Swin Transformer与LOCV-Net提取到的特征信息进行充分融合，使得模型不仅拥有CNN的局部特征提取能力、Transformer的长距离依赖能力，还兼具轻量化的优势。基于脑部MRI数据集，将PPCTNet与10种经典图像配准模型进行比较，结果表明，PPCTNet的最高配准精度相比目前最优配准模型TransMorph(Transformer for unsupervised medical registration)的最高配准精度提高了0.5个百分点，且形变场的折叠率值下降了1.56个百分点，保证了配准前后图像的拓扑结构，除此之外，PPCTNet的参数量比TransMorph下降了10.31×106，计算量下降了278×109，体现了PPCTNet的轻量化优势。

关键词：医学图像图像配准卷积神经网络 Transformer架构轻量化卷积

基于CNN与Transformer混合的轻量化皮肤病变分类网络

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

山西大学学报(自然科学版) 2024年

作者：徐健赵欣李鑫杰大连大学信息工程学院

针对皮肤病变图像类别数量分布不均衡，现有的分类算法参数量大，计算复杂且分类性能有待提高的问题，本文提出了轻量级Transformer模块和新的CNN(convolutional neural network)与Transformer结合策略以提升网络分类性能，同时采用逆... 详细信息

针对皮肤病变图像类别数量分布不均衡，现有的分类算法参数量大，计算复杂且分类性能有待提高的问题，本文提出了轻量级Transformer模块和新的CNN(convolutional neural network)与Transformer结合策略以提升网络分类性能，同时采用逆类频率损失函数加权方案解决图像类别数量分布不均带来的训练影响。轻量级Transformer将输入序列进行显著特征提取后进行可分离自注意力计算来捕获皮肤病灶区域的全局特征信息，并解决Transformer计算量大的缺陷；新策略有效结合网络浅层的全局细节特征信息与深层的语义特征信息来提升网络表达能力。在HAM10000数据集上的实验结果表明，所提算法各评价指标高于其他对比算法，同时模型的参数保持在2.3M，对于推广自动皮肤病变分类工具具有重要意义。

关键词：图像分类皮肤病变分类轻量化网络混合网络 HAM10000