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电厂环境下作业人员安全帽佩戴检测研究

计算机仿真 2022年第10期39卷 265-271页

作者：邹祥波饶睦敏秦士伟熊会元广东能源集团科学技术研究院有限公司广东广州510630 视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室广东广州510006

佩戴安全帽是作业安全重要保障,针对电厂环境下基于视觉的安全帽佩戴检测存在遮挡、复杂光照、图像目标对象尺度变化等问题,提出一种基于深度学习的高精度安全帽佩戴自适应检测模型。应用Random-erasing数据增强提升遮挡场景检测精度,... 详细信息

佩戴安全帽是作业安全重要保障,针对电厂环境下基于视觉的安全帽佩戴检测存在遮挡、复杂光照、图像目标对象尺度变化等问题,提出一种基于深度学习的高精度安全帽佩戴自适应检测模型。应用Random-erasing数据增强提升遮挡场景检测精度,构建融合图像双颜色空间信息的双平行网络图像增强模型应对复杂光照影响,设计K-means聚类的目标自适应匹配、前后端融合双注意力的卷积神经网络与模版匹配检测分类模型。在融合施工环境的安全帽数据集开展实验,结果表明,所提模型检测精度为96.61%,高于对比模型,开展的消融实验验证了各模块有效性,在电厂现场环境检测效果良好。

关键词：安全工程电厂环境深度学习安全帽检测注意力

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基于改进U-Net的人脑黑质致密部分割

计算机工程 2022年第11期48卷 14-21,29页

作者：曹加旺田维维刘学玲李郁欣冯瑞复旦大学工程与应用技术研究院上海200433 复旦大学附属华山医院放射科上海200433

人脑黑质致密部分割能够为帕金森病的诊断提供一定依据。黑质致密部在人脑核磁共振成像中像素占比低、类间差异小,为提高计算机辅助诊断系统对人脑黑质致密部的分割精度,提出一种基于改进U形神经网络(U-Net)的人脑黑质致密部分割方法。... 详细信息

人脑黑质致密部分割能够为帕金森病的诊断提供一定依据。黑质致密部在人脑核磁共振成像中像素占比低、类间差异小,为提高计算机辅助诊断系统对人脑黑质致密部的分割精度,提出一种基于改进U形神经网络(U-Net)的人脑黑质致密部分割方法。为了提取更多有效的多尺度图像语义特征,结合U-Net的跨连接结构并采用多头注意力机制,同时融合基于Transformer编码器的高维语义编码模块以提取高维语义特征,避免浅层噪声对特征造成的影响。建立多任务模型并设计基于二维高斯核权重掩膜的损失函数,解决神经网络分割模型因多次下采样造成的不连续分割误差问题。构建包括140个帕金森病患者以及48个健康对照者的高精度核磁共振脑成像数据集进行实验,结果表明,相较常用的医疗影像分割方法 R2U-Net、HANet等,该方法的多任务分割效果取得明显提升,戴斯相关系数和AUC指标分别达到0.869 1和0.943 9,消融实验结果也验证了改进编码器和改进损失这2个模块的有效性。

关键词：图像分割帕金森病黑质致密部 U形神经网络 Transformer模块多任务学习

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基于地质知识蒸馏学习的油气储集层识别方法

中国科学：信息科学 2021年第1期51卷 40-55页

作者：李徵刘淇王喆锋郑毅林霞怀宝兴米兰陈恩红中国科学技术大学大数据分析与应用安徽省重点实验室合肥230027 华为技术有限公司杭州310051 中国石油勘探开发研究院北京100083

油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着... 详细信息

油气储集层识别是石油能源企业在勘测和开发业务中核心的任务之一.长期以来,油气行业一直依靠专家人工分析海量测井数据以对地下油气储集层进行定性分析,虽然专家解释结论有着很高的精准度,但是时间与经济成本都十分高昂.近些年来,随着以深度学习为代表的人工智能技术的迅速发展,智能油气储集层识别技术成为学术界和工业界共同关注的问题.然而,真实工业环境存在严重的传感数据不一致问题,给传统的监督学习模型带来巨大的挑战.本文针对传感器不一致情境中油气储集层识别任务展开研究,提出多尺度地质知识蒸馏网络的方法.首先,该方法提出一种多尺度特征自注意力融合机制来学习地质信息的多尺度动态表征.其次,该方法设计一种地质知识蒸馏学习模型,从非一致传感数据中学习额外的地质知识,进一步提升模型准确度.最后,在真实数据集上进行大量实验,结果充分证明本文提出的模型在油气储集层识别任务上的有效性和鲁棒性.

关键词：油气储集层识别地质知识蒸馏学习传感数据深度神经网络

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融合多类型数据的胃癌风险预测模型

计算机工程 2022年第9期48卷 254-261页

作者：陈先来贾一珍安莹唐红英中南大学大数据研究院长沙410083 中南大学医疗大数据应用技术国家工程研究中心长沙410083 中南大学计算机学院长沙410083 中南大学湘雅医院临床护理学教研室长沙410008

胃癌的早期发现对于降低死亡率、提高患者生存质量具有重要意义。现有预测模型通过单一的结构化电子健康记录数据预测患者的癌症患病风险,但是无法有效地整合不同类型的临床数据且不能满足实际的临床需求。提出一种基于多类型异构数据... 详细信息

胃癌的早期发现对于降低死亡率、提高患者生存质量具有重要意义。现有预测模型通过单一的结构化电子健康记录数据预测患者的癌症患病风险,但是无法有效地整合不同类型的临床数据且不能满足实际的临床需求。提出一种基于多类型异构数据融合的胃癌风险预测模型。利用预训练语言模型提取电子健康记录数据中的入院记录文本信息,采用降噪自动编码器提取实验室检验数据的特征,同时对低维度的结构化数据向量表示的维度进行扩增,以避免低维度的实验检验特征表示被高维度特征淹没。在此基础上,将扩增后的结构化数据向量与高维度的文本表示向量在相同的尺度上进行融合,从而预测患者的患病风险。实验结果表明,该模型的准确率可达到0.949 337,相比支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯等模型,具有较优的预测性能。

关键词：风险预测融合模型深度学习胃癌电子病历

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面向差分隐私保护的随机森林算法

计算机工程 2020年第1期46卷 93-101页

作者：李远航陈先来刘莉安莹李忠民中南大学计算机学院长沙410083 中南大学医疗大数据应用技术国家工程实验室长沙410083 中南大学信息安全与大数据研究院长沙410083

数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一。针对隐私保护要求下的分类问题,提出一种面向差分隐私保护的随机森林算法RFDPP-Gini。将随机森林与差分隐私保护相结合,在隐私信息得到保护的同时提高分类的准确率。以CART... 详细信息

数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的研究热点之一。针对隐私保护要求下的分类问题,提出一种面向差分隐私保护的随机森林算法RFDPP-Gini。将随机森林与差分隐私保护相结合,在隐私信息得到保护的同时提高分类的准确率。以CART分类树作为随机森林中的单棵决策树,使用Laplace机制和指数机制添加噪声并选择最佳分裂特征。实验结果表明,RFDPP-Gini算法既能处理离散型特征又能处理连续型特征,在Adult和Mushroom数据集上的分类准确率最高分别达86.335%和100%,且在加入噪声后算法的分类准确率下降幅度极小。

关键词：隐私保护差分隐私随机森林决策树 CART分类树

基于改进分支定价算法的器具取配送运输问题研究

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交通运输系统工程与信息 2023年第3期23卷 223-234页

作者：温斌宾何世伟迟居尚金福才中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室北京100044

为解决物流集装单元化背景下器具运输成本高且灵活性差问题,本文提出集装器具循环调拨与回收的运输方式,在此运输方式下的器具运输问题属于供需未匹配与需求可拆分的取送货车辆路径问题(USDSPDVRP)。为在准确描述问题的基础上使模型易... 详细信息

为解决物流集装单元化背景下器具运输成本高且灵活性差问题,本文提出集装器具循环调拨与回收的运输方式,在此运输方式下的器具运输问题属于供需未匹配与需求可拆分的取送货车辆路径问题(USDSPDVRP)。为在准确描述问题的基础上使模型易于求解,提出两阶段建模思路,设计解决USDSPDVRP模型的改进分支定价算法,通过Dantzig-Wolfe分解将模型分解为选择运输方案使用数量的限制主问题与根据主问题结果生成新运输方案的子问题,并设计相适应的路径缩减策略改进算法,实现高效求解复杂子问题的目的。算例结果表明,提出的改进分支定价算法相比Gurobi求解器,求解时间平均减少了83.9%,求得的可行解与精确解目标值间隔平均为2.8%。并对比分析了循环运输与直达运输的运输效益指标,证明了循环调拨与回收的运输方式能够有效减少运输总费用和车辆使用数,提高车辆满载率。

关键词：物流工程器具循环调拨与回收分支定价算法集装单元化同时取配送车辆路径

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面向分析任务的表格数据可视化交互构建

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第10期32卷 1628-1636页

作者：马楠袁晓如北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871 北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室北京100871 北京市虚拟仿真与可视化工程技术研究中心北京100871

用户面对多属性数据时的挑战在于选择合适的属性并创建有意义的可视化.为了快速地探索更多属性,并针对不同分析任务生成合理的可视化推荐,提出一个框架.首先定义一组可视化语言规则,描述数据转换、聚合和可视化映射的规则;然后归纳总结... 详细信息

用户面对多属性数据时的挑战在于选择合适的属性并创建有意义的可视化.为了快速地探索更多属性,并针对不同分析任务生成合理的可视化推荐,提出一个框架.首先定义一组可视化语言规则,描述数据转换、聚合和可视化映射的规则;然后归纳总结数据分析任务及参考可视化分析任务,生成相关可视化推荐.为了帮助用户更加灵活地探索数据,在分析中生成见解,实现了一个交互式可视分析系统,基于可视化语言和分析任务规则,根据用户指定的属性及不同分析任务推荐生成有效的可视化集合.

关键词：可视分析可视化推荐表格数据可视化

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基于识别率的多叉树森林k-匿名算法

数据分析与知识发现 2020年第12期4卷 14-25页

作者：陈先来罗霄刘莉李忠民安莹中南大学大数据研究院长沙410083 中南大学医疗大数据应用技术国家工程实验室长沙410083 中南大学生命科学学院长沙410083

【目的】提高k-匿名算法的效率和发布数据的质量,减小数据由匿名化带来的信息损失。【方法】基于识别率和多叉树森林,设计一种k-匿名算法(MFBRR),利用泛化树的性质对数据进行自底向上的遍历,计算出识别率,选择目标叶节点对树进行剪枝,... 详细信息

【目的】提高k-匿名算法的效率和发布数据的质量,减小数据由匿名化带来的信息损失。【方法】基于识别率和多叉树森林,设计一种k-匿名算法(MFBRR),利用泛化树的性质对数据进行自底向上的遍历,计算出识别率,选择目标叶节点对树进行剪枝,以减少匿名化数据的信息损失。在此基础上,采用并行式计算和多线程处理,提出其改进算法MFBRR-γ,进一步提高了算法的效率。通过实验,使用层级准确率和运算时间对所提出的算法进行评价。【结果】使用Adult数据进行测试,MFBRR的层级准确率为0.97,MFBRR-γ(γ=30)的层级准确率为0.88。数据集规模为30000条,MFBRR耗时1457 min,MFBRR-γ耗时12.08 min(γ=100)。应用于健康医疗数据,取得了良好效果,MFBRR的层级准确率达到0.93。【局限】仅采用两种数据集进行研究,数据类型可能不全面。【结论】MFBRR及其改进算法MFBRR-γ,可以实现数据的k-匿名要求,同时减少匿名化带来的信息损失,可以提高数据发布的质量。

关键词： k-匿名算法数据质量数据发布多叉树森林识别率

葡萄糖苷转运蛋白Lmo0738介导单增李斯特菌毒力的作用研究

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微生物学报 2024年

作者：沈云勤王建峰应煜翁艳岚郝云黄丽英韩月孙静赵秀玲宋厚辉徐加利程昌勇浙江农林大学动物科技学院.动物医学院浙江省畜禽绿色生态健康养殖应用技术研究重点实验室动物健康互联网检测技术浙江省工程研究中心浙江省动物医学与健康管理国际科技合作基地中澳动物健康大数据分析联合实验室宁波检验检疫科学技术研究院宁波海关技术中心

【目的】以单增李斯特菌葡萄糖苷转运蛋白Lmo0738为研究对象，研究其介导细菌毒力发挥的生物学作用。【方法】通过细菌同源重组技术构建lmo0738基因缺失株和回补株，研究它们在生长、溶血、细胞黏附与侵袭，以及胞间迁移等方面与野生株... 详细信息

【目的】以单增李斯特菌葡萄糖苷转运蛋白Lmo0738为研究对象，研究其介导细菌毒力发挥的生物学作用。【方法】通过细菌同源重组技术构建lmo0738基因缺失株和回补株，研究它们在生长、溶血、细胞黏附与侵袭，以及胞间迁移等方面与野生株的差异。同时，采用荧光定量PCR和Western blotting方法检测Δlmo0738毒力相关基因的转录水平和毒力相关蛋白的表达情况。【结果】缺失lmo0738后，李斯特菌体外生长能力、溶血能力、黏附侵袭能力、胞间迁移能力均显著减弱，溶血素O (listeriolysin O， LLO)蛋白毒力表达水平和关键毒力基因转录水平均显著降低。【结论】本研究证实缺失lmo0738能够降低单增李斯特菌毒力，为完善包括单增李斯特菌在内的重要食源性病原菌磷酸转移酶系统(phosphotransferase system， PTS)糖分解代谢及感染机制奠定了关键基础。

关键词：单增李斯特菌葡萄糖苷转运蛋白毒力