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增强人体关键点特征的姿态估计算法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：刘赏代娆周煜炜董林芳天津财经大学理工学院

二维多人姿态估计是计算机视觉领域中一项具有挑战性的任务，其中基于回归的单阶段方法大多缺乏对多人姿态特征学习的针对性，对人体关节结构特征提取能力不足和关键点位置特征融合能力不足. 针对上述人体关键点特征约束能力不足的问... 详细信息

二维多人姿态估计是计算机视觉领域中一项具有挑战性的任务，其中基于回归的单阶段方法大多缺乏对多人姿态特征学习的针对性，对人体关节结构特征提取能力不足和关键点位置特征融合能力不足. 针对上述人体关键点特征约束能力不足的问题进行改进，提出一种增强人体关键点特征的算法. 首先基于MixFormer思想给出多头自注意力机制和深度卷积并行的策略，以增强人体姿态的局部和全局特征，在获取高质量视觉表征的同时学习更多的人体关节结构信息; 然后给出坐标注意力机制和空洞空间卷积池化金字塔串行融合策略，先将人体姿态特征进行拆分来捕获跨通道信息，再采用空洞卷积扩大感受野，减少小目标信息的丢失，提高多尺度特征融合能力; 最后结合YOLO-Pose算法进行姿态估计. 在2个数据集上进行实验的结果表明， COCO2017数据集上，所提算法的AP值提高0.9个百分点， AR值提高1.2个百分点; OC＿Human遮挡数据集上， AP值提高2.3个百分点; 该算法可以在保证运行速度的同时增强人体关键点特征，提高整体性能.

关键词：多人姿态估计多头自注意力机制坐标注意力机制空洞空间卷积池化金字塔

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自由基磺酰氟化反应研究进展

有机化学 2024年

作者：赵佳甘秋云袁耀锋福州理工学院计算与信息科学学院福州大学化学学院

磺酰氟作为有机合成中具有独特反应活性的官能团，已经在药物合成、化学生物学和材料科学等多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，随着现代合成化学对于环境友好性和可持续性要求的不断提高，传统的磺酰氟合成方法面临着越来越大的挑战... 详细信息

磺酰氟作为有机合成中具有独特反应活性的官能团，已经在药物合成、化学生物学和材料科学等多个领域展现出巨大的应用潜力。然而，随着现代合成化学对于环境友好性和可持续性要求的不断提高，传统的磺酰氟合成方法面临着越来越大的挑战。与传统方法相比，自由基磺酰氟化反应因其高效、低能耗和环境友好的特点，逐渐成为引入磺酰氟基团的重要手段，在有机合成中发挥出越来越重要的作用，本文将重点介绍自由基磺酰氟化反应方面的最新进展。

关键词：磺酰氟自由基可见光催化电催化点击化学

基于多尺度-高效通道注意力网络的刀具故障诊断方法

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机械工程学报 2024年第6期60卷 82-90页

作者：狄子钧袁东风李东阳梁道君周晓天信苗苗曹凤雷腾飞山东大学信息科学与工程学院济南250100 山东大学控制科学与工程学院济南250061 齐鲁理工学院机电工程学院济南250200

目前,生产加工流程正向着智能化迈进,设备的故障诊断及预测性维护在保障企业生产效率,降低生产成本方面起着至关重要的作用。刀具作为数控机床的切削工具,其实时健康状态直接影响着机床的加工效率和产品质量。对刀具磨损状态的精准监测... 详细信息

目前,生产加工流程正向着智能化迈进,设备的故障诊断及预测性维护在保障企业生产效率,降低生产成本方面起着至关重要的作用。刀具作为数控机床的切削工具,其实时健康状态直接影响着机床的加工效率和产品质量。对刀具磨损状态的精准监测有助于避免因刀具失效导致的产品质量问题。基于此背景,研究一种基于深度学习的刀具故障诊断方法,将高效通道注意力应用到多尺度卷积神经网络中,提出基于多尺度-高效通道注意力网络的刀具故障诊断方法,利用通道特征学习将机床主轴不同方向的振动信号进行自适应的特征融合,从而提升刀具磨损状态诊断精度。此外,设计刀具磨损试验平台,用于采集符合实际生产的数据,在实际生产场景中验证所提算法的性能。试验结果表明,所提出方法较多尺度网络的刀具故障诊断准确率提高4.47%。

关键词：刀具故障诊断多尺度卷积神经网络高效通道注意力特征融合智能制造

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基于网格空间团的多级同位模式挖掘方法

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 918-930页

作者：刘宇情王丽珍杨培忠朴丽莎云南大学信息学院云南昆明650504 滇池学院理工学院云南昆明650228

针对传统的多级同位模式挖掘方法未考虑到实际数据分布的网格特性,且从全局到区域的多级模式挖掘框架会导致算法效率低下的问题,提出逆向挖掘多级同位模式的新框架.先挖掘区域同位模式,再由区域同位模式推导出全局同位模式,提出有效的... 详细信息

针对传统的多级同位模式挖掘方法未考虑到实际数据分布的网格特性,且从全局到区域的多级模式挖掘框架会导致算法效率低下的问题,提出逆向挖掘多级同位模式的新框架.先挖掘区域同位模式,再由区域同位模式推导出全局同位模式,提出有效的剪枝策略提高挖掘效率.考虑真实数据集中数据分布的网格特性,定义实例间的网格邻近关系,提出网格空间团及计算网格空间团的新颖方法.在区域划分阶段,提出基于自适应网格密度峰值聚类的区域划分方法,基于2阶网格空间团的网格相似性来分配簇.在合成和实际数据集上进行大量的实验,验证了提出方法的有效性、高效性和可扩展性,在真实数据集上的剪枝率可以达到78%.

关键词：空间数据挖掘多级同位模式网格空间团密度峰值聚类(DPC)

基于低复杂度加法网络的非正交多址接入短报文多用户检测算法研究

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2409-2417页

作者：王骥李子龙肖健李涣哲谢文武余超华中师范大学物理科学与技术学院湖北武汉430079 湖南理工学院信息科学与工程学院湖南岳阳414006

针对非正交多址接入(NOMA)系统中,接收机使用串行干扰删除算法译码时需要已知干扰用户的调制方式而产生额外的信令开销问题,该文提出一种基于联合星座轨迹图和深度学习的NOMA短包传输干扰用户调制方式盲检测算法。考虑在通信设备部署神... 详细信息

针对非正交多址接入(NOMA)系统中,接收机使用串行干扰删除算法译码时需要已知干扰用户的调制方式而产生额外的信令开销问题,该文提出一种基于联合星座轨迹图和深度学习的NOMA短包传输干扰用户调制方式盲检测算法。考虑在通信设备部署神经网络时存在计算复杂度高和能量消耗大等不足,将原始卷积神经网络替换为深度加法网络,在调制检测准确率,计算延迟和能耗等方面进行了充分比较,使用时域过采样技术改善低信噪比下的识别率。最后分析并验证了功率分配,数据包长度对检测性能的影响。

关键词：非正交多址接入调制检测深度加法网络过采样

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局部平均随机过程随机场采样定理

工程数学学报 2024年第1期41卷 88-110页

作者：张硕天津财经大学理工学院天津300222

随机信号采样定理的相关研究几十年来一直是采样定理主流方向之一,在理论和实际应用两方面都受到信息领域和数学领域的广泛关注。近年来,采样理论在随机过程和随机场的局部平均采样方面得出了一系列研究成果。首先,分析了采样定理在应... 详细信息

随机信号采样定理的相关研究几十年来一直是采样定理主流方向之一,在理论和实际应用两方面都受到信息领域和数学领域的广泛关注。近年来,采样理论在随机过程和随机场的局部平均采样方面得出了一系列研究成果。首先,分析了采样定理在应用中的缺陷和局限性。其次,对近几年在随机过程、高维随机过程、随机场、时空随机场局部平均采样定理方面的发展和相关结论做了系统介绍。最后,对基于混合范数的时空随机场采样逼近、采样形式、信号形式、范数形式等问题进行了展望。结果表明:局部平均的采样方式提高了采样的精度和逼近效果,随机场局部平均采样理论在海浪参数反演和海洋污染监测方面有重要应用。特别是基于混合范数的时空随机场采样理论的研究不仅具有重要的理论价值,而且对于工程领域也有应用价值。

关键词：随机过程采样定理局部平均采样随机场时空随机场

棒状V_(3)O_(7)•H_(2)O电极材料的制备及印刷超级电容器

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精细化工 2024年第5期41卷 1084-1091,1160页

作者：涂倩王婧璐郑茵茵林宝莹张强刘善培陈良哲荆楚理工学院电子信息工程学院湖北荆门448000

以V2O5为原料,利用溶剂热法一步制备了V_(3)O_(7)•H_(2)O纳米棒,采用SEM、XRD、EDS、XPS和FTIR对样品进行了测试。以V_(3)O_(7)•H_(2)O纳米棒为电极材料,探究了丝网印刷工艺对电极电化学性能的影响,将此电极组装超级电容器并评价了其电... 详细信息

以V2O5为原料,利用溶剂热法一步制备了V_(3)O_(7)•H_(2)O纳米棒,采用SEM、XRD、EDS、XPS和FTIR对样品进行了测试。以V_(3)O_(7)•H_(2)O纳米棒为电极材料,探究了丝网印刷工艺对电极电化学性能的影响,将此电极组装超级电容器并评价了其电化学性能。结果表明,丝网印刷电极比电容可达268.0 F/g(电流密度为0.3 A/g),经过5000次循环后电容保持率为85.9%,优于涂抹电极的比电容(246.0 F/g)和电容保持率(68.0%),这得益于丝网印刷的油墨规则排列的结构。组装的纽扣超级电容器也表现出优异的电化学性能,比电容和电容保持率为134.2 F/g(0.5 A/g电流密度)和91.2%(5000次充放电循环),且当能量密度为22.0 W·h/kg时,功率密度最高可达4125.0 W/kg。

关键词：七氧化三钒纳米棒丝网印刷纽扣超级电容器有机电化学

集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 53-61页

作者：吴杰王鹏鸣熊正坤华东交通大学信息工程学院南昌330013 温州理工学院数据科学与人工智能学院温州325035

针对对话语料的特点,提出一种集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型。该模型分为两个模块:1)显著性话语上下文窗口采样模块将对话话语进行显著性评估,以显著性话语作为采样锚点,然后设置采样窗口,将采样锚点左右相邻... 详细信息

针对对话语料的特点,提出一种集成显著性话语上下文窗口采样方法的长对话摘要生成模型。该模型分为两个模块:1)显著性话语上下文窗口采样模块将对话话语进行显著性评估,以显著性话语作为采样锚点,然后设置采样窗口,将采样锚点左右相邻的话语一起提取为片段,提取出来的片段包含更丰富的话语关系;2)片段间信息融合摘要生成模块利用Transformer块,将相互独立的片段进行信息融合,加强片段之间的语义关系,并且为片段在生成摘要期间分配混合权重。利用一致性损失机制,鼓励显著性话语上下文窗口采样模块确定更佳的采样锚点。在基于查询的长对话摘要公开数据集QMSum上的实验结果表明,该模型在ROUGE评估指标上的分数高于现有最好的模型。

关键词：长对话摘要窗口采样显著性话语信息融合生成模型

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一种应用于协作MIMO-NOMA系统的符号检测算法

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北京邮电大学学报 2024年第4期47卷 136-142页

作者：谢文武李攀肖健王骥杨亮湖南理工学院信息科学与工程学院岳阳414006 华中师范大学物理科学与技术学院武汉430079 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

受发射端的功率分配与叠加编码的影响,基于单任务神经网络的功率域非正交多址接入(NOMA)符号检测算法无法兼容不同用户的符号检测任务。针对用户辅助的协作多输入多输出(MIMO)-NOMA通信系统,设计基于多任务神经网络的符号检测算法,通过... 详细信息

受发射端的功率分配与叠加编码的影响,基于单任务神经网络的功率域非正交多址接入(NOMA)符号检测算法无法兼容不同用户的符号检测任务。针对用户辅助的协作多输入多输出(MIMO)-NOMA通信系统,设计基于多任务神经网络的符号检测算法,通过学习协作MIMO-NOMA系统中信号的深层共享特征,实现不同用户的联合符号检测。由于协作通信中不同用户接收信号的数据分布不同,并且存在数据孤岛问题,而机器学习模型要求训练数据和测试数据均独立采样于同一数据分布,因此提出多任务联邦学习框架来解决这一问题。实验结果表明,随着信噪比的提高,所提出的符号检测算法较传统符号检测算法展现出更好的性能。

关键词：协作非正交多址接入符号检测多任务联邦学习

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