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平面手性石墨烯超表面的等离激元近场手性响应

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光学学报 2024年

作者：胡莉席锋代洪霞重庆工商大学人工智能学院应用物理系

为了实现手性传感和对少量分子或单分子的手性识别和检测，本文提出利用单层非手性石墨烯纳米片组成平面手性超表面，利用石墨烯等离激元共振响应及纳米片之间的耦合效应，获得单一手性的、分布较均匀的、强烈的近场手性响应。利用COMSO... 详细信息

为了实现手性传感和对少量分子或单分子的手性识别和检测，本文提出利用单层非手性石墨烯纳米片组成平面手性超表面，利用石墨烯等离激元共振响应及纳米片之间的耦合效应，获得单一手性的、分布较均匀的、强烈的近场手性响应。利用COMSOL软件对电磁波与超表面的相互作用进行数值模拟分析。模拟结果显示：相对非手性超表面，平面手性超表面所产生的手性近场更强且分布更均匀；随着错位位移的增加，光学近场强度逐渐增加，对应手性峰（谷）位置变化很小；随着纳米片宽度增加，手性峰（谷）位蓝移，当纳米片所围面积不变时，手性增强强度有微小变化，当纳米片所围面积增加时，平均手性近场增强随之减小；随着纳米片长度的增加，光学手性近场强度基本保持不变，但对应的手性峰（谷）位置明显红移；随着石墨烯纳米片费米能级增加，光学手性强度随之增强且对应的手性峰（谷）明显蓝移；当纳米片包围区域填入相反手性的手性分子时，吸收谱相对非手性分子对称分布。此理论研究有望为在实验中实现手性传感、对少量分子或单分子检测提供理论参考。

关键词：应用光学纳米光子学手性传感石墨烯

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鸡爪跗跖骨的剥离特性及其影响因素

中国食品学报 2024年第7期24卷 278-285页

作者：高东明徐闻远北京工商大学人工智能学院北京100048

目前鸡爪在脱骨加工过程中存在骨肉剥离特性不明确,几何形貌不规整,机械化脱骨难的问题。本文首先建立具有统计学意义的鸡爪及其跗跖骨的数字模型以及参考坐标系。在此坐标系下,以剥离强度为衡量指标,通过各向剥离法对鸡爪的各向剥离强... 详细信息

目前鸡爪在脱骨加工过程中存在骨肉剥离特性不明确,几何形貌不规整,机械化脱骨难的问题。本文首先建立具有统计学意义的鸡爪及其跗跖骨的数字模型以及参考坐标系。在此坐标系下,以剥离强度为衡量指标,通过各向剥离法对鸡爪的各向剥离强度及相应的剥离残留率进行测定,分析影响剥离强度的因素。结果表明,轴向剥离强度曲线整体趋势呈U型,最大剥离强度为3.23 kN/m。周向剥离强度曲线大多呈锯齿状,最大剥离强度出现的位置在跗跖骨顶部,为5.12 kN/m。在剥离过程中跗跖骨的骨外组织呈层性的特征,肉质内部存在脱层现象。在跗跖骨不同界面处的生物结构及组成对界面结合强度的影响不同,跖骨槽处界面结合强度最低,滑车凹口处骨外组织的呈层性特征并未影响界面的结合强度,且其正交方向上表现为各向同性,韧带脊和杯状凹处的界面结合存在着比较明显的各向异性。轴向剥离强度在峰值大小及数量上远小于周向剥离强度,剥离残留率结果也表明,轴向剥离残留率远小于周向的剥离残留率,这表明采用轴向剥离的方式在实际脱骨中是最优的选择。

关键词：鸡爪跗跖骨剥离强度剥离残留率

基于记忆驱动的多模态医学影像报告自动生成研究

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生物医学工程学杂志 2024年第1期41卷 60-69页

作者：邢素霞方俊泽鞠子涵郭正王瑜北京工商大学人工智能学院北京100048

医学影像报告自动生成任务面临疾病类型多样、报告描述缺乏专业性和流畅性等多重挑战。为解决以上问题,本文提出一种基于记忆驱动的多模态医学影像报告自动生成方法(mMIRmd),首先使用基于移位窗口的层次视觉转换器(Swin-Transformer)提... 详细信息

医学影像报告自动生成任务面临疾病类型多样、报告描述缺乏专业性和流畅性等多重挑战。为解决以上问题,本文提出一种基于记忆驱动的多模态医学影像报告自动生成方法(mMIRmd),首先使用基于移位窗口的层次视觉转换器(Swin-Transformer)提取患者医学影像的多视角视觉特征,通过基于转换器的双向编码模型(BERT)提取病史信息的语义特征,然后将多模态特征进行融合,提高模型对不同疾病类型的识别能力。其次,使用医学文本预训练的词向量词典对视觉特征标签进行编码,以提高生成报告的专业性。最后,在解码器中引入记忆驱动模块,解决医学影像数据中的长距离依赖关系。本研究在印第安纳大学收集的胸部X光数据集(IU X-Ray)和麻省理工学院联合马萨诸塞州总医院发布的重症监护X光医疗数据集(MIMIC-CXR)上进行验证。实验结果表明,本文所提方法能更好地关注患病区域,提高生成报告的准确性与流畅性,可以辅助放射科医生快速完成医学影像报告的撰写。

关键词：多模态特征融合记忆驱动报告自动生成医学影像

基于生成对抗网络和深度森林结合的粮食加工过程污染物小样本数据扩充及预测

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食品科学 2024年第12期45卷 22-30页

作者：郭香兰王立金学波于家斌白玉廷李涵宇隗立昂马倩温浩然北京工商大学计算机与人工智能学院北京102488

粮食加工过程污染物的准确预测对粮食安全具有重要意义,但由于粮食加工工艺复杂,污染物检测困难导致数据量较小,难以满足建模预测所需,需要研究小样本的污染物数据扩充方法。同时,较小样本量的粮食加工过程污染物数据往往缺乏足够的先... 详细信息

粮食加工过程污染物的准确预测对粮食安全具有重要意义,但由于粮食加工工艺复杂,污染物检测困难导致数据量较小,难以满足建模预测所需,需要研究小样本的污染物数据扩充方法。同时,较小样本量的粮食加工过程污染物数据往往缺乏足够的先验知识,传统监督学习的方法对其预测精度较低,且现有连续型深度学习模型不适于粮食加工过程这一间歇过程,需研究基于无监督学习和离散深度学习的粮食加工过程污染物预测方法。为此,本文针对粮食加工过程污染物提出基于时间生成对抗网络(time generative adversarial networks,TimeGAN)的数据扩充及基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和深度森林(deep forest,DF)结合的预测方法。首先构建TimeGAN模型,对小样本数据学习后得到多组样本数据,实现数据扩充;将无监督学习的GAN模型与适用于离散过程的DF模型结合,构建GAN-DF模型,实现污染物预测;再分别将DF与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)-DF模型作为生成器嵌入到GAN,构建DFGAN与LSTM-DFGAN模型,进一步提高污染物预测的准确度。通过稻谷加工过程的金属污染物Pb数据(Pb含量)进行仿真验证,结果表明TimeGAN方法扩充数据可行,LSTM-DFGAN模型的综合预测效果最好,其扩充数据后的预测平均绝对误差和均方根误差低至7.50×10^(-5)mg/kg和1.60×10^(-8)mg/kg。

关键词：生成对抗网络深度森林粮食加工污染物预测

3DGE-UNet磁共振成像的脑胶质瘤全自动分割算法:对不充分全局特征提取的改进

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四川大学学报（医学版） 2024年第2期55卷 447-454页

作者：田恒屹王瑜计亚荣 Rahman MdMostafizur 北京工商大学人工智能学院北京100048

目的脑胶质瘤及其子区域的全自动分割是计算机辅助肿瘤临床诊断的基础,卷积神经网络在脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)分割过程中,小卷积核只能提取局部特征而无法有效融合全局特征,缩小了对影像信息的感知范围,从而... 详细信息

目的脑胶质瘤及其子区域的全自动分割是计算机辅助肿瘤临床诊断的基础,卷积神经网络在脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)分割过程中,小卷积核只能提取局部特征而无法有效融合全局特征,缩小了对影像信息的感知范围,从而导致分割精度不足的问题。本研究旨在利用膨胀卷积,针对三维(three-dimensional, 3D)-UNet不能充分提取全局特征的问题进行改进。方法 (1)算法构建:本文提出一种带有三条全局上下文特征提取通路的3D-UNet模型,即3DGE-UNet模型。使用脑部肿瘤分割挑战赛(Brain Tumor Segmentation Challenge, BraTS)2019提供的公开数据集(335例患者),设计一种全局上下文特征提取(more global contextual feature extraction, GE)模块,并将该模块引入到3DUNet网络的第一、二、三条跳跃连接处,利用该模块充分提取图像的不同尺度全局特征,并与上采样得到的特征图叠加,扩大模型感受野,实现不同尺度特征的深层融合,从而完成端到端的脑肿瘤全自动分割。(2)算法验证:图像数据来源于BraTs2019数据集(335例患者术前MRI图像,包括T1、T1ce、T2和FLAIR四种模态图像和一张医生标注的肿瘤标签图像),将数据集分别按照8∶1∶1划分为训练集、验证集和测试集。以医生标注的肿瘤标签图像为金标准,使用Dice系数(综合评价有效性)、敏感度(病灶区域的查全率)和95%Hausdorff距离(肿瘤边界的分割精度)在测试集中评估算法对完整肿瘤区域(whole tumor, WT)、核心肿瘤区域(tumor core, TC)和增强肿瘤区域(enhancing tumor, ET)三种区域的分割性能,分别使用无GE模块的3D-UNet模型和有GE模块的3DGE-UNet模型进行检测,内部验证GE模块设置的有效性。使用3DGEUNet模型、ResUNet、UNet++、nnUNet、UNETR检测上述性能指标,并比较5种算法模型的收敛性,外部验证3DGEUNet模型的有效性。结果 (1)在内部验证中,改进的3DGE-UNet模型在测试集中分割WT、TC和ET区域的Dice均值分别为91.47%、87.14%和83.35%,与传统的3D-UNet模型相比(89.79%、85.13%和80.90%),综合评价达到了最优值,对于三个区域的分割精度都有提升(P<0.05)。3DGE-UNet模型与3D-UNet模型相比,ET区(86.46%vs. 80.77%)具有更高的敏感度(P<0.05),在查全率方面表现更为优越,在面对病灶区域时,3DGE-UNet模型更倾向于正确识别并捕获更全面的阳性区域,更为有效地避免漏诊发生。3DGE-UNet模型在肿瘤WT区域边缘分割的出色性能,其95%Hausdorff距离均值优于3DUNet模型(8.17 mm vs. 13.61 mm,P<0.05),但在TC区(8.73 mm vs. 7.47 mm)和ET区(6.21 mm vs. 5.45 mm)的性能表现与3DUNet模型相似。(2)在外部验证中,其余4种算法仅TC的Dice均值(87.25%)、WT的敏感度均值(94.59%)、TC的敏感度均值(86.98%)和ET的平均95%Hausdorff距离(5.37 mm)优于3DGE-UNet模型,但差异无统计学意义。3DGE-UNet模型可以在训练阶段快速收敛,速度优于其他外部模型。结论 3DGE-UNet模型可以有效地提取和融合不同尺度的特征信息,提高脑肿瘤分割的准确性。

关键词：脑胶质瘤核磁共振成像图像处理计算机辅助人工智能

基于MOGWO的45#钢表面激光抛光工艺参数多目标优化

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表面技术 2024年第10期53卷 173-182页

作者：梁强徐永航李永亮王敬杜彦斌重庆工商大学机械工程学院重庆400067 重庆工商大学智能装备绿色设计与制造重庆市重点实验室重庆400067

目的提高45#钢表面激光抛光后的成形质量,提出一种激光抛光工艺参数多目标优化方法。方法构建基于功率、扫描速度、搭接距离的三因素三水平激光抛光试验,并分别应用粗糙度测量仪、显微硬度计和超景深三维显微镜测试抛光层的粗糙度、显... 详细信息

目的提高45#钢表面激光抛光后的成形质量,提出一种激光抛光工艺参数多目标优化方法。方法构建基于功率、扫描速度、搭接距离的三因素三水平激光抛光试验,并分别应用粗糙度测量仪、显微硬度计和超景深三维显微镜测试抛光层的粗糙度、显微硬度和抛光层深度。基于试验数据,分别应用指数模型和二阶响应面模型构建抛光工艺参数与表面粗糙度、显微硬度、抛光深度的回归预测模型,并对2种模型的预测精度进行对比分析。采用多目标灰狼优化算法(MOGWO)结合优劣解距离法(TOPSIS)-CRITIC综合评价决策体系对抛光工艺参数进行寻优和多属性决策。结果二阶响应面模型具有更高的预测精度,能够更好地反映激光抛光工艺参数与各响应目标之间的映射关系。当功率为113W、扫描速度为3m/min、搭接距离为0.13 mm时,粗糙度值Ra从11.563μm降至5.713μm,降幅为50.59%,显微硬度从185.9HV0.5升至364.7HV0.5,升幅为96.18%,此时的抛光深度为0.051 mm,最大相对误差为7.84%。结论此方法可以为其他金属材料表面激光抛光质量预测模型的构建及工艺参数寻优提供借鉴。

关键词：激光抛光二阶响应面模型 MOGWO算法 TOPSIS-CRITIC 多目标优化

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基于综合满意度函数的D2钢激光抛光工艺参数优化方法

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表面技术 2024年第16期53卷 169-181页

作者：梁强徐永航杜彦斌王敬徐彬源重庆工商大学机械工程学院重庆400067 重庆工商大学智能装备绿色设计与制造重庆市重点实验室重庆400067

目的同步提升D2模具钢激光抛光效果及抛光质量的稳定性。方法提出了一种基于综合满意度函数的D2钢激光抛光工艺参数优化方法。首先,以表面粗糙度、显微硬度和抛光深度为优化目标,基于Box-Behnken方法,以激光功率、扫描速度和搭接率为试... 详细信息

目的同步提升D2模具钢激光抛光效果及抛光质量的稳定性。方法提出了一种基于综合满意度函数的D2钢激光抛光工艺参数优化方法。首先,以表面粗糙度、显微硬度和抛光深度为优化目标,基于Box-Behnken方法,以激光功率、扫描速度和搭接率为试验因素进行3因素3水平试验。其次,基于试验数据构建各优化目标均值与标准差的双响应面模型,采用熵权理论获得了各优化目标均值与标准差的客观熵权,并与主观熵权结合构建综合熵权。最后,将双响应面模型与综合熵权引入满意度函数构建了改进综合满意度模型,通过随机梯度下降法获得最佳工艺参数组合。结果在激光功率为551W、扫描速度为9mm/s、搭接率为0.55的条件下,表面粗糙度均值由Ra=5.188μm下降至Ra=1.056μm,降幅为79.65%,粗糙度标准差为0.0128μm;显微硬度由541.3HV0.5下降至509.3HV0.5,降幅为5.91%,显微硬度标准差为12.9811HV0.5;抛光深度为0.331mm,抛光深度标准差为0.0024mm。结论该方法可以有效提升D2模具钢激光抛光效果,同时避免抛光后表面质量波动,可为其他模具钢激光抛光工艺参数寻优提供方法借鉴。

关键词： D2钢激光抛光工艺参数优化综合满意度函数双响应面模型综合熵权

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2000—2020年中国县市尺度流动人口地域类型演变及其影响因素

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地理研究 2024年第2期43卷 394-410页

作者：武荣伟邬林果重庆工商大学公共管理学院重庆400067 重庆工商大学人口发展与政策研究中心重庆400067 重庆工商大学法学与社会学学院重庆400067

县市尺度上的流动人口是中国城镇化的核心主体之一,也是城市规模增长的主要贡献者,明确县市尺度的人口流动特征具有重要意义。本文基于2000年、2010年和2020年人口普查分县数据,将流动人口统计口径在空间尺度上进行转换,核算3个时期中... 详细信息

县市尺度上的流动人口是中国城镇化的核心主体之一,也是城市规模增长的主要贡献者,明确县市尺度的人口流动特征具有重要意义。本文基于2000年、2010年和2020年人口普查分县数据,将流动人口统计口径在空间尺度上进行转换,核算3个时期中国县市尺度的流入、流出人口,根据修正复合指标法将其划分为六种基本地域类型,运用多项Probit模型从经济发展、公共服务、地理区位和自然环境四个维度探究影响流动人口地域类型形成的因素。研究发现:①县市尺度流动人口绝对规模持续增长,人口流动活跃性增强,县市整体由相对不活跃的“低活跃性”时代逐步走向“高活跃性”时代;②平衡活跃型多转化为净流出活跃型,小规模净流出活跃型由东南沿海不断向内陆扩散,逐渐成为主导地域类型,大规模净流出活跃型实现从无到有的转变;③数量占比不足5%的大规模净流入活跃型县市集聚了全国超六成的流入人口,小规模净流入型县市对流动人口吸引力不断降低;④当前,经济因素仍是塑造流动人口地域类型空间格局的主要力量,非农就业机会和城镇化率越高的县市越容易成为净流入活跃型,但非经济因素对其影响正在逐步加强。

关键词：县市尺度人口流动地域类型人口普查中国

政府补贴能促进文旅企业数字化转型吗？——区域经济视角下的演化博弈行为分析

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地理科学进展 2024年第10期 1913-1928页

作者：熊海涛蒋依霖石金莲北京工商大学计算机与人工智能学院北京工商大学商学院

在全球化与信息化的时代背景下，数字化转型是文旅企业实现高质量发展的必由之路。论文基于复杂网络演化博弈理论构建了文旅企业数字化转型策略的演化博弈模型，分析了政府补贴在不同区域经济发展水平下对其数字化转型行为的影响。研究... 详细信息

在全球化与信息化的时代背景下，数字化转型是文旅企业实现高质量发展的必由之路。论文基于复杂网络演化博弈理论构建了文旅企业数字化转型策略的演化博弈模型，分析了政府补贴在不同区域经济发展水平下对其数字化转型行为的影响。研究发现，政府补贴对文旅企业数字化转型具有显著促进作用，并能够扩大已转型与未转型文旅企业间的经济收益差距。此外，区域经济发展水平越高，文旅企业越倾向于数字化转型。但是当区域经济发展水平达到一定程度后，政府补贴的激励效果可能会受到一定的限制，导致数字化转型速度减缓。研究结果为政府制定针对性的补贴政策提供了参考，也为文旅企业把握数字化转型机遇、实现高质量发展提供了理论支持和实践指导。

关键词：数字化转型政府补贴文旅企业区域经济演化博弈