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基于p5.js的物理化学虚拟仿真实验开发
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作者 郭继虎 黄风华 +1 位作者 郭晓迪 张天宝 《科技与创新》 2026年第2期116-119,共4页
p5.js是一款免费开源的创意编程JavaScript函数库。针对物理化学实验教学中设备数量不足、虚拟仿真资源匮乏的现状,基于p5.js开展虚拟仿真实验项目开发。以液体饱和蒸汽压测定实验为例,从仿真实验的结构设计、界面设计、实验模型与参数... p5.js是一款免费开源的创意编程JavaScript函数库。针对物理化学实验教学中设备数量不足、虚拟仿真资源匮乏的现状,基于p5.js开展虚拟仿真实验项目开发。以液体饱和蒸汽压测定实验为例,从仿真实验的结构设计、界面设计、实验模型与参数选择、人机交互实现,到项目的发布与应用等方面进行详细论述。该项目的完成不仅丰富了虚拟仿真实验资源,也证实p5.js是一款易学易用、功能丰富的虚拟仿真实验开发框架。 展开更多
关键词 物理化学实验 虚拟仿真 p5.js 创意编程
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结合双路径骨干与Transformer增强的道路场景检测方法
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作者 邱云飞 姚曦彤 辛浩 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第2期302-312,共11页
道路场景检测要求模型能够做出快速和精确的判断,然而在实际场景中由于目标尺度间的差异、误检及漏检情况,导致小模型不太准确,而大模型速度较慢。针对上述问题,提出一种结合双路径骨干与Transformer增强的道路场景检测方法(Dynamic-DAN... 道路场景检测要求模型能够做出快速和精确的判断,然而在实际场景中由于目标尺度间的差异、误检及漏检情况,导致小模型不太准确,而大模型速度较慢。针对上述问题,提出一种结合双路径骨干与Transformer增强的道路场景检测方法(Dynamic-DANet)。提出复合双路径骨干网络,通过级联高分辨率与低分辨率骨干,促进骨干网络语义特征与空间细节的交互。提出邻层特征交互网络,通过逐层地对相邻层特征进行拼接,并引入加权系数自适应地捕获不同层级特征,利用Transformer增强的自注意机制促进全局上下文信息的融合。应用MPDIoU边界回归损失函数,进一步简化模型计算量,加速模型收敛。以复合双路径骨干网络为基础,基于多尺度特征设计分类路由,实现模型动态决策。在KITTI和BDD100K数据集上验证所提方法的有效性,平均检测精度值(mAP)分别达到了88.7%和40.2%,检测速度(FPS)分别实现了每秒178帧和每秒166帧。相较于主流的YOLOv7-tiny、YOLOv8和YOLOv10等算法在评价指标数值和可视化效果上均有明显改善。实验结果表明,所提方法提升了复杂道路场景下的检测性能,并且实现了将两个静态检测器融合为一个动态检测器,以更优的计算消耗实现更佳的检测效果。 展开更多
关键词 道路场景检测 复合骨干网络 视觉Transformer 上下文信息 动态推理 MPDIoU边界损失
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工业题材杂技剧的叙事重构与文化表达——以当代大型杂技剧《脊梁》为例
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作者 董迎春 李丹 《贵州师范学院学报》 2026年第1期1-9,共9页
贵州工业题材杂技剧《脊梁》探索了杂技技巧本体审美与戏剧叙事结构的融合、创新,拓展了杂技艺术的叙事边界,并深度融合了工业、地域与民族文化,展现地域特色,彰显时代精神,强化文化认同,推动着杂技剧向综合艺术的剧场转型。《脊梁》的... 贵州工业题材杂技剧《脊梁》探索了杂技技巧本体审美与戏剧叙事结构的融合、创新,拓展了杂技艺术的叙事边界,并深度融合了工业、地域与民族文化,展现地域特色,彰显时代精神,强化文化认同,推动着杂技剧向综合艺术的剧场转型。《脊梁》的创演实践为当代杂技在题材领域拓展、舞台融合、人才培养及品牌文化建设等方面提供了崭新思路及实践可能。 展开更多
关键词 杂技剧 《脊梁》 叙事重构 文化表达
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多模态融合的输电线路部件多尺度检测方法
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作者 周景 赵毅 刘心 《电子测量技术》 北大核心 2026年第1期188-198,共11页
在输电线路无人机巡检航拍图像的关键部件检测任务中,针对单一模态检测方法精度低和小目标漏检率高的问题,提出了一种融合可见光图像和红外图像的多模态多尺度目标检测方法。首先,该网络构建了并行的双流特征提取主干,旨在同步处理可见... 在输电线路无人机巡检航拍图像的关键部件检测任务中,针对单一模态检测方法精度低和小目标漏检率高的问题,提出了一种融合可见光图像和红外图像的多模态多尺度目标检测方法。首先,该网络构建了并行的双流特征提取主干,旨在同步处理可见光与红外图像,以充分利用前者丰富的色彩与纹理细节信息,以及后者卓越的成像稳定性与高对比度特性。其次,为实现跨模态信息的交互与互补,设计了多模态特征交互融合模块(MFIFM),该模块能动态地调整不同模态特征的融合权重,自适应地整合最具判别力的信息,有效缓解模态差异带来的信息冲突。此外,为提升对小目标部件的感知能力,提出了混合残差多尺度Transformer(HRMS Transformer)模块嵌入到双流主干中,通过多头窗口注意力机制,层级式特征重组以及与残差相结合的策略,增强全局上下文信息提取能力。实验结果表明,该模型精度mAP@50和mAP@50:95较现有单模态方法分别提升5.35%和4.48%。验证了多模态融合技术在输电线路检测领域的有效性和可用性。 展开更多
关键词 输电线路检测 多模态特征融合 Swing Transformer 注意力机制 双流主干网络 深度学习
原文传递
DBA-YOLO:双骨干轻量化无人机小目标检测算法
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作者 余长同 赖惠成 +1 位作者 汤静雯 高古学 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第5期120-136,共17页
针对无人机小目标检测特征表达不足、信息流受阻以及模型参数量、计算量过大的问题,提出双骨干轻量化无人机小目标检测算法DBA-YOLO。设计高低分辨率双骨干并配合跨尺度门控特征交互模块(cross-scale gated feature interaction module,... 针对无人机小目标检测特征表达不足、信息流受阻以及模型参数量、计算量过大的问题,提出双骨干轻量化无人机小目标检测算法DBA-YOLO。设计高低分辨率双骨干并配合跨尺度门控特征交互模块(cross-scale gated feature interaction module,CSGF),奠定全局-局部协同语义骨架;设计两阶段汇聚-折返颈部网络,通过尺度-边缘融合块(scale-edge fusion block,SEFBlock)和卷积门控混合块(Conv gated mixer block,CGMBlock)强化边缘细节与通道选择;设计多分支重参数化检测头(diverse branch block head,DBBHead),通过异构路径构建丰富的特征通路,增强模型的特征表达能力,同时兼顾推理效率。在模型压缩上,集成层自适应幅度剪枝算法,并为各子模块自定义剪枝器,显著削减参数量和计算量;对剪枝后的模型进行知识蒸馏,提升精度和泛化性。实验表明,相较于基础YOLOv11s模型,在公开数据集VisDrone2019测试集上,mAP_(50)提升5.96个百分点,参数量从9.42×10^(6)减少至3.45×10^(6),压缩63.38%。在极小目标数据集TinyPerson测试集上,mAP_(50)提升8.19个百分点,参数量从9.41×10^(6)减少至2.66×10^(6),压缩71.73%。 展开更多
关键词 小目标检测 双骨干 跨尺度特征 剪枝 知识蒸馏(KD)
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基于多尺度特征融合的树木检测算法——DDC-YOLO
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作者 张志杰 王庆 《森林工程》 北大核心 2026年第1期170-183,共14页
针对树木检测存在的遮挡干扰和光照不充分等问题,提出一种基于改进YOLOv10的检测算法——DDC-YOLO,DDC是由dynamic、DAF(dynamic align fusion)与CG-FPN(context guided-feature pyramid network)首字母拼写。首先,设计动态卷积混合模块... 针对树木检测存在的遮挡干扰和光照不充分等问题,提出一种基于改进YOLOv10的检测算法——DDC-YOLO,DDC是由dynamic、DAF(dynamic align fusion)与CG-FPN(context guided-feature pyramid network)首字母拼写。首先,设计动态卷积混合模块(dynamic convolutional mix block,DCMB),通过自适应动态卷积增强多尺度特征融合能力,解决传统卷积核单一性问题;其次,提出双主干动态特征融合网络,结合RT-DETR(real-time detection transformer)和YOLOv10的主干结构,并利用动态对齐融合(dynamic align fusion,DAF)模块调整特征权重,提升模型对不同特征的适应性;进一步引入金字塔上下文特征提取和空间特征重建技术优化颈部网络,实现多层次语义信息的深度融合。试验基于自建数据集TreeImages(包含7475张图像)进行验证,结果表明,DDC-YOLO的mAP50达到46.7%,较原YOLOv10模型提升5.0个百分点,参数量由2.27 M降至2.26 M(减少0.44%),检测速度(FPS)由202帧/s提升至254帧/s(提升25.4%)。改进后的模型在复杂场景下表现出更高的鲁棒性和实时性,为森林资源调查提供了高效解决方案。 展开更多
关键词 YOLOv10 目标检测 计算机视觉 双主干式动态融合 多尺度特征重建
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基于uni-app的旧物回收微信小程序的设计与实现
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作者 胡佳静 赵丙秀 《电脑编程技巧与维护》 2026年第2期65-68,共4页
为应对大学校园内闲置物品处置不便、资源浪费及环境污染等问题,研究以构建绿色循环校园为目标,设计并实现了一款旧物回收微信小程序。在技术实现上,该系统采用前后端分离架构。前端基于uni-app框架,实现了跨平台兼容的用户界面,包含用... 为应对大学校园内闲置物品处置不便、资源浪费及环境污染等问题,研究以构建绿色循环校园为目标,设计并实现了一款旧物回收微信小程序。在技术实现上,该系统采用前后端分离架构。前端基于uni-app框架,实现了跨平台兼容的用户界面,包含用户管理、回收交易及积分商城三大核心模块;后端利用Node.js及egg.js框架构建应用服务器,并通过MySQL、Redis与MongoDB的组合数据库方案,实现了关系型、缓存及非关系型数据的协同管理,确保了系统的高效与稳定。 展开更多
关键词 旧物回收 微信小程序 uni-app框架 Node.js 前后端分离
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基于Gplates和Vue的古地理图在线可视化系统设计与实现
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作者 孙超 黄浩 《地质论评》 北大核心 2026年第1期295-304,共10页
“深时数字地球”(Deep-time Digital Earth,简称DDE)是由中国科学家发起和主导,并由国际最大的地学组织——国际地质科学联合会批准的第一个大科学计划。深时数字地球旨在为地球的发展演变创建一个前所未有的互联互通的数字档案,利用... “深时数字地球”(Deep-time Digital Earth,简称DDE)是由中国科学家发起和主导,并由国际最大的地学组织——国际地质科学联合会批准的第一个大科学计划。深时数字地球旨在为地球的发展演变创建一个前所未有的互联互通的数字档案,利用先进的信息技术和数据科学方法,将地质历史的时间尺度与现代地球观测数据相结合,构建一个全面、动态、多维的地球系统模型。古地理图是揭示地表演变过程、板块运动、物种分布变迁等地质和环境资源问题,构建深时数字地球的重要时空可视化工具。从20世纪70年代开始,国外学者开始通过收集的大量以古地磁为主的地球物理数据、地质年代学数据、古生物化石数据等地学数据构建古地理重建模型。经过20年的努力,在EarthByte、Gplates Web Portal等网站发布了叠加地貌图、地质图、高程信息、磁异常、岩性等要素信息的近30种古地理图。当前,国内很多在线地质信息应用系统包含了样品、产状、化石、矿点等要素在现代地图的叠加展示,但是大多数系统缺少在线古地理图可视化功能,因此,无法从时间维度表达地质数据的年代信息。本文作者力求全部采用基于免费开源框架的技术路线构建一个能够快速部署的古地理图可视化Web应用(single page application, SPA)系统,在一个页面内可以切换不同古地理重建模型,展示岩石、古生物化石等兼具空间属性和地质年代学属性的地质要素。采用Vue组件实现前端模块组件与数据的分离,易于与Web GIS系统前端进行数据传输和功能模块的整合,从而可以快速集成进基于B\S架构的地质信息系统中。 展开更多
关键词 深时数字地球 古地理图 地理信息系统 Gplates Vue.js
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面向自适应协同优化的半监督语义分割方法研究
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作者 潘金珊 徐峰磊 +1 位作者 沈忠伟 沈鸣飞 《微电子学与计算机》 2026年第1期22-31,共10页
在自动驾驶系统中,语义分割是感知道路关键元素的重要步骤。一致性正则化方法是一种代表性的半监督语义分割方法,可有效应对全监督语义分割对大量高成本标注信息的依赖。传统的一致性正则化方法在参数传递过程中对无标签数据分布特征利... 在自动驾驶系统中,语义分割是感知道路关键元素的重要步骤。一致性正则化方法是一种代表性的半监督语义分割方法,可有效应对全监督语义分割对大量高成本标注信息的依赖。传统的一致性正则化方法在参数传递过程中对无标签数据分布特征利用还比较薄弱,泛化性能受到一定制约。因此,提出了一种面向自适应协同优化的半监督语义分割方法。首先,设计了一种随机参数恢复机制,动态注入预训练模型参数以缓解噪声错误积累,增强模型抗干扰能力。其次,提出了基于JS散度的动态指数移动平均(Exponential Moving Average, EMA)策略。通过量化师生模型预测分布差异自适应调节参数更新强度,缓解权重耦合问题。最后,构建了基于交并比(Intersection over Union, IoU)一致性的自适应对称交叉熵损失函数,结合空间对齐约束与双向概率分布度量,缓解学生模型参数过拟合的问题。实验结果表明:在Cityscapes和Pascal VOC数据集上,采用ResNet-50作为骨干网络且有标签数据占比为数据集的1/16时,相较于SOTA方法,UniMatch在平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)指标上分别提升了1.09%和0.86%。 展开更多
关键词 半监督语义分割 自动驾驶 随机参数恢复 动态一致性增强 JS散度 对称交叉熵损失
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基于Nodejs的智能实验室管理系统设计与实现
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作者 高敏节 黎坤坤 张美春 《信息记录材料》 2026年第1期127-129,共3页
针对高校实验室管理效率低下的现状,本研究开发了一套智能实验室管理系统。该系统前端基于Vue.js框架,后端使用Node.js提供高性能支持,并结合MySQL数据库实现高效的数据存储与管理。结果表明:该系统在高效稳定的运行状态下,为用户提供... 针对高校实验室管理效率低下的现状,本研究开发了一套智能实验室管理系统。该系统前端基于Vue.js框架,后端使用Node.js提供高性能支持,并结合MySQL数据库实现高效的数据存储与管理。结果表明:该系统在高效稳定的运行状态下,为用户提供了流畅且直观的操作界面,极大地提高了实验室管理的便捷性和效率。 展开更多
关键词 智能实验室管理系统 Vue.js框架 Node.js MYSQL数据库
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校园电商系统设计和实现
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作者 吴露露 《数字技术与应用》 2026年第2期222-224,共3页
为了满足学生购物便捷的需求和提高校园商家的营业收入,本文设计了一套供校园内部师生和商家进行线上交易的系统,通过对校园电商业务的需求分析,采用SpringBoot框架和MyBatais框架实现后端服务,Vue.js、Element UI和Redis实现前端界面... 为了满足学生购物便捷的需求和提高校园商家的营业收入,本文设计了一套供校园内部师生和商家进行线上交易的系统,通过对校园电商业务的需求分析,采用SpringBoot框架和MyBatais框架实现后端服务,Vue.js、Element UI和Redis实现前端界面与集成发布,完成对本系统的设计。系统包含用户管理、产品管理、订单管理、门店管理、会员管理和系统管理等功能。通过实际部署,系统运行良好,能满足需求,且具有良好的可维护性和稳定性。 展开更多
关键词 Element UI 前端界面 校园电商系统 Vue.js SpringBoot
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基于Three.js的超维新视界平台设计与实现
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作者 夏燊 余海洋 +3 位作者 刘敏娜 高伟量 倪艺轩 冀利华 《价值工程》 2026年第4期165-168,共4页
在高校智慧校园建设背景下,为新生提供便捷直观的校园认知服务具有重要价值。本项目围绕导航与线上游览需求,构建了集全景展示、路径引导与AI助手于一体的校园全景视频平台。系统采用SpringBoot、Vue 3与MySQL搭建基础框架,并利用Three... 在高校智慧校园建设背景下,为新生提供便捷直观的校园认知服务具有重要价值。本项目围绕导航与线上游览需求,构建了集全景展示、路径引导与AI助手于一体的校园全景视频平台。系统采用SpringBoot、Vue 3与MySQL搭建基础框架,并利用Three.js实现全景视频渲染、场景切换及多段式交互播放,形成“内容+互动、导航+游览”的服务模式。平台引入基于RAGFlow检索增强技术训练的AI机器人“咸师小匠”,构建“场景素材+官方知识”资源体系,有效降低大模型在校园领域问答中的幻觉问题,提升回答准确性。同时结合Web语音API实现语音讲解,增强沉浸式体验。实践表明,该平台能有效帮助新生熟悉校园环境,对高校数字迎新与智慧校园应用具有一定推广价值。 展开更多
关键词 全景视频平台 智慧校园 导航服务 检索增强生成 Three.js
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改进型YOLOv8及其水下和雾天目标检测
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作者 易锌鑫 张著洪 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第1期29-37,共9页
鉴于水下、雾天场景下目标检测易出现漏检、误检、定位差、目标检测准确率低等问题,提出一种基于YOLOv8的改进型目标检测模型IYOLOv8。模型设计中,经构建双骨干特征提取网络增强主干网络的特征提取能力;引入动态上采样提高特征图的利用... 鉴于水下、雾天场景下目标检测易出现漏检、误检、定位差、目标检测准确率低等问题,提出一种基于YOLOv8的改进型目标检测模型IYOLOv8。模型设计中,经构建双骨干特征提取网络增强主干网络的特征提取能力;引入动态上采样提高特征图的利用效率;结合倒置残差移动和高效多尺度注意力,设计处理长距离信息的CIE模块;借助改进损失函数提高边界框回归的性能;利用知识蒸馏提升目标检测的准确率。比较性的实验结果表明,IYOLOv8在目标检测的性能方面具有明显优势。 展开更多
关键词 双骨干网络 知识蒸馏 动态上采样 复杂场景 视频目标检测 YOLOv8 注意力机制
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基于Spring Boot的公共卫生服务平台设计
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作者 张岩 《现代信息科技》 2026年第1期105-110,116,共7页
随着数字化技术在公共卫生领域的深入应用,构建高效、便捷的公共卫生服务平台成为提升服务质量的关键。文章基于Spring Boot和Vue.js技术栈,采用前后端分离架构设计并实现公共卫生服务平台。通过需求分析明确普通用户与管理员的核心功... 随着数字化技术在公共卫生领域的深入应用,构建高效、便捷的公共卫生服务平台成为提升服务质量的关键。文章基于Spring Boot和Vue.js技术栈,采用前后端分离架构设计并实现公共卫生服务平台。通过需求分析明确普通用户与管理员的核心功能诉求,结合非功能需求对系统性能、安全及扩展性进行规范。平台整合健康资讯推送、智能问答互动、用户及内容管理等功能模块,为公众提供精准化健康服务,为管理端提供高效的运营支持,助力公共卫生服务体系的数字化转型。 展开更多
关键词 公共卫生服务平台 Spring Boot Vue.js 前后端分离 系统设计
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基于IPv6的BIER组播技术在广电骨干网中的应用研究
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作者 罗沛 王野秋 +3 位作者 李锐 郑笑 苗超 周立志 《广播与电视技术》 2026年第1期53-56,共4页
基于IPv6的BIER组播技术是下一代组播网络的核心方案,其在广电视频传播领域具有重要的应用价值。本研究分析阐述中国广电CBNET骨干网现状,设计了基于BIER-IPv6的跨省超高清电视节目组播方案,并完成了北京、上海、贵州三地的现网试点。... 基于IPv6的BIER组播技术是下一代组播网络的核心方案,其在广电视频传播领域具有重要的应用价值。本研究分析阐述中国广电CBNET骨干网现状,设计了基于BIER-IPv6的跨省超高清电视节目组播方案,并完成了北京、上海、贵州三地的现网试点。测试结果表明,该方案在传输时延、丢包率及视频质量等关键指标上均满足行业标准,验证了BIER-IPv6技术在广电骨干网中承载超高清业务的可行性与优越性,为广电网络向IPv6单栈演进提供了重要的实践依据。 展开更多
关键词 IPV6 BIER 组播 骨干网 超高清
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政企OTN省内骨干网组网模式探讨
16
作者 郭宁 《通信与信息技术》 2026年第1期87-91,共5页
通过分析政企业务的特点,结合人工智能(AI)和量子加密等新兴技术,探讨了政企OTN(Optical Transport Network)省内骨干网三种组网模式:智能独立光层模式、动态共享波分光层模式和波道透传模式。研究表明,智能独立光层模式适用于业务需求... 通过分析政企业务的特点,结合人工智能(AI)和量子加密等新兴技术,探讨了政企OTN(Optical Transport Network)省内骨干网三种组网模式:智能独立光层模式、动态共享波分光层模式和波道透传模式。研究表明,智能独立光层模式适用于业务需求量大、对网络安全性要求极高且配套资源充足的地区;动态共享波分光层模式适用于现网波分系统覆盖完善但光缆纤芯等基础资源紧张的地区;波道透传模式适用于初期业务不大、现网波道资源丰富的地区。此外,根据未来技术发展趋势,提出了政企OTN网络建设的演进方向,为运营商在政企业务领域的持续发展提供了参考。 展开更多
关键词 政企OTN 省内骨干网 网络建设 量子加密
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复杂特征增强的轻量化柱形电池表面缺陷检测模型
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作者 杨梓霖 姜官武 王旭亮 《制造业自动化》 2026年第2期48-56,共9页
为解决柱形电池表面缺陷类型和尺度多样的难题,从而快速准确地检测出缺陷产品,提出一种复杂特征增强的轻量化柱形电池表面缺陷检测模型。首先,在特征提取部分添加自设计的ESCA(Efficient Spatial and Channel Attention)模块,以增强模... 为解决柱形电池表面缺陷类型和尺度多样的难题,从而快速准确地检测出缺陷产品,提出一种复杂特征增强的轻量化柱形电池表面缺陷检测模型。首先,在特征提取部分添加自设计的ESCA(Efficient Spatial and Channel Attention)模块,以增强模型的复杂特征提取能力;其次,在特征融合部分嵌入C3_SC模块,以压缩网络中的冗余特征信息,减少模型对计算资源的消耗;最后,启用FL(Focal Loss)损失函数,并将其优化为GFL(Generalized Focal Loss),以增强模型对正样本的学习能力,进一步提升对于电池表面缺陷的检测性能。实验结果表明,改进后模型的平均精度均值为92.6%,相较于原模型提升了6.3个百分点,且参量减小了6.9%,推理速度达到89 F·S^(-1),能够满足柱形电池表面缺陷检测的实际应用。 展开更多
关键词 缺陷检测 主干网络 颈部网络 注意力机制 损失函数
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循环交通动载下粗粒土动弹性模量及阻尼比试验研究
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作者 胡文军 张晗 +3 位作者 薛熠 韩宇彤 贾江华 成宇 《山东理工大学学报(自然科学版)》 2026年第2期30-35,共6页
为探究循环交通动载作用下粗粒土的动力特性,开展了多组围压(50、100、150 kPa)和固结比(1.0、1.5)条件下的粗粒土动三轴试验,分析了骨干曲线、动弹性模量及阻尼比的变化规律,并基于Hardin-Drnevich模型对骨干曲线进行拟合。结果表明:(1... 为探究循环交通动载作用下粗粒土的动力特性,开展了多组围压(50、100、150 kPa)和固结比(1.0、1.5)条件下的粗粒土动三轴试验,分析了骨干曲线、动弹性模量及阻尼比的变化规律,并基于Hardin-Drnevich模型对骨干曲线进行拟合。结果表明:(1)随着动应力幅值的不断增加,骨干曲线的斜率逐渐变大;随着围压的增加,达到相同应变时所需要的动应力越大;同等动应力水平下,等压固结的负向应变大于偏压固结,即动应变随着固结比的增大而减小。(2)随着动应变增加,动弹性模量逐渐降低,阻尼比逐渐增加;随着围压的增加,动弹性模量逐渐增加,阻尼比逐渐减小;增加固结比会降低动弹性模量。(3)Hardin-Drnevich(H-D)模型能够较好地描述粗粒土的骨干曲线双曲线特性。研究结果可为粗粒土路基填料的动力特性分析提供参考。 展开更多
关键词 粗粒土 动三轴试验 骨干曲线 动弹性模量 阻尼比 Hardin-Drnevich模型
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基于EE-YOLOv8s的多场景火灾迹象检测算法 被引量:5
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作者 崔克彬 耿佳昌 《图学学报》 北大核心 2025年第1期13-27,共15页
针对目前烟火场景检测中,光照变化、烟火动态性、复杂背景、目标过小等干扰因素导致的火灾迹象目标误检和漏检的问题,提出一种YOLOv8s改进模型EE-YOLOv8s。设计MBConv-Block卷积模块融入YOLOv8的Backbone部分,实现EfficientNetEasy特征... 针对目前烟火场景检测中,光照变化、烟火动态性、复杂背景、目标过小等干扰因素导致的火灾迹象目标误检和漏检的问题,提出一种YOLOv8s改进模型EE-YOLOv8s。设计MBConv-Block卷积模块融入YOLOv8的Backbone部分,实现EfficientNetEasy特征提取网络,保证模型轻量化的同时,优化图像特征提取;引入大型可分离核注意力机制LSKA改进SPPELAN模块,将空间金字塔部分改进为SPP_LSKA_ELAN,充分捕获大范围内的空间细节信息,在复杂多变的火灾场景中提取更全面的特征,从而区分目标与相似物体的差异;Neck部分引入可变形卷积DCN和跨空间高效多尺度注意力EMA,实现C2f_DCN_EMA可变形卷积校准模块,增强对烟火目标边缘轮廓变化的适应能力,促进特征的融合与校准,突出目标特征;在Head部分增设携带有轻量级、无参注意力机制SimAM的小目标检测头,并重新规划检测头通道数,加强多尺寸目标表征能力的同时,降低冗余以提高参数有效利用率。实验结果表明,改进后的EE-YOLOv8s网络模型相较于原模型,其参数量减少了13.6%,准确率提升了6.8%,召回率提升了7.3%,mAP提升了5.4%,保证检测速度的同时,提升了火灾迹象目标的检测性能。 展开更多
关键词 烟火目标检测 EfficientNetEasy主干网络 大型可分离核注意力机制 可变形卷积校准模块 小目标检测
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基于Vue.js和SpringBoot的开放式实训基地管理平台的设计与开发 被引量:1
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作者 温彩玲 《太原城市职业技术学院学报》 2025年第3期60-62,共3页
实训基地建设是高职院校职业教育的一个重点,一个好的实训基地可以通过先进的设备和技术,通过模拟实际环境提高学生的实践能力。现有的实训基地从管理到使用存在各种各样的问题,文章使用Vue.js和SpringBoot技术设计开发实训基地管理平台... 实训基地建设是高职院校职业教育的一个重点,一个好的实训基地可以通过先进的设备和技术,通过模拟实际环境提高学生的实践能力。现有的实训基地从管理到使用存在各种各样的问题,文章使用Vue.js和SpringBoot技术设计开发实训基地管理平台,实现实训基地的在线预约和管理,提高实训基地管理和使用的效率。 展开更多
关键词 实训基地管理平台 Vue.js SpringBoot
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