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Distributed localization for anchor-free sensor networks 被引量:9
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作者 Cui Xunxue Shan Zhiguan Liu Jianjun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第3期405-418,共14页
Geographic location of nodes is very useful in a sensor network. Previous localization algorithms assume that there exist some anchor nodes in this kind of network, and then other nodes are estimated to create their c... Geographic location of nodes is very useful in a sensor network. Previous localization algorithms assume that there exist some anchor nodes in this kind of network, and then other nodes are estimated to create their coordinates. Once there are not anchors to be deployed, those localization algorithms will be invalidated. Many papers in this field focus on anchor-based solutions. The use of anchors introduces many limitations, since anchors require external equipments such as global position system, cause additional power consumption. A novel positioning algorithm is proposed to use a virtual coordinate system based on a new concept--virtual anchor. It is executed in a distributed fashion according to the connectivity of a node and the measured distances to its neighbors. Both the adjacent member information and the ranging distance result are combined to generate the estimated position of a network, one of which is independently adopted for localization previously. At the position refinement stage the intermediate estimation of a node begins to be evaluated on its reliability for position mutation; thus the positioning optimization process of the whole network is avoided falling into a local optimal solution. Simulation results prove that the algorithm can resolve the distributed localization problem for anchor-free sensor networks, and is superior to previous methods in terms of its positioning capability under a variety of circumstances. 展开更多
关键词 anchor-free localization distributed algorithm position estimation sensor networks.
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Artificial Neural Network Model for Predicting Ultimate Tensile Capacity of Adhesive Anchors
2
作者 徐波 吴智敏 宋志飞 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2007年第3期218-222,共5页
To predict the tensile capacity of adhesive anchors, a multilayered feed-forward neural network trained with the back-propagation algorithm is constructed. The ANN model have 5 inputs, including the compressive streng... To predict the tensile capacity of adhesive anchors, a multilayered feed-forward neural network trained with the back-propagation algorithm is constructed. The ANN model have 5 inputs, including the compressive strength of concrete, tensile strength of concrete, anchor diameter, hole diameter, embedment of anchors, and ultimate load. The predictions obtained from the trained ANN show a good agreement with the experiments. Meanwhile, the predicted ultimate tensile capacity of anchors is close to the one calculated from the strength formula of the combined cone-bond failure model. 展开更多
关键词 Artificial neural network CONCRETE Adhesive anchors Ultimate tensile capacity MODEL
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基于Anchor-free的孪生网络目标跟踪算法
3
作者 苑侗侗 杨文柱 +1 位作者 李前 王玉霞 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第12期176-183,216,共9页
基于anchor-free的目标预测方法相较于anchor-based方法速度更快,故设计一种基于anchor-free的孪生网络目标跟踪算法(AFSN)。通过对特征图、预测结果进行双重融合来提升跟踪效果,由深至浅对特征图进行堆叠融合,利用多层特征图进行目标预... 基于anchor-free的目标预测方法相较于anchor-based方法速度更快,故设计一种基于anchor-free的孪生网络目标跟踪算法(AFSN)。通过对特征图、预测结果进行双重融合来提升跟踪效果,由深至浅对特征图进行堆叠融合,利用多层特征图进行目标预测,融合多个预测结果来稳定跟踪效果。采用anchor-free的目标预测方法,直接在像素点上进行目标类别的预测和边界框回归,避免了需设计大量锚点包围盒的问题。在GOT-10K数据集上,该算法的平均重叠率(AO)和成功率(SR_(0.75))相较于SiamRPN++算法提高了4.9和9.9百分点,算法处理速度可达每秒37帧。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生网络 anchor-free 双重融合
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Anchor-free目标检测算法综述 被引量:4
4
作者 陈恒星 刘一鸣 《机电工程技术》 2024年第8期7-12,共6页
目标检测作为计算机视觉领域的基础,其研究价值对于推动人工智能发展具有重要意义。长期以来,许多学者都致力于提升目标检测算法效率及性能的研究,无锚点(anchor-free)的目标检测深度学习算法以尺度灵活、鲁棒性强等优势,开始逐渐广泛... 目标检测作为计算机视觉领域的基础,其研究价值对于推动人工智能发展具有重要意义。长期以来,许多学者都致力于提升目标检测算法效率及性能的研究,无锚点(anchor-free)的目标检测深度学习算法以尺度灵活、鲁棒性强等优势,开始逐渐广泛应用于目标检测任务。介绍了目标检测领域中卷积神经网络和Transformer两种经典的网络架构;以核心网络架构为分类标准,分别介绍了基于卷积神经网络和基于Transformer的anchor-free目标检测深度学习算法,总结了这些算法的改进点和优缺点,并对该方向的未来发展及应用做出展望。 展开更多
关键词 目标检测 anchor-free 卷积神经网络 TRANSFORMER
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基于Transformer和多关系图卷积网络的行人轨迹预测 被引量:3
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作者 刘桂红 周宗润 孟祥福 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第5期1353-1364,共12页
在自动导航应用领域,行人轨迹相对复杂,有效且合理地预测行人未来轨迹对自动驾驶和出行安全至关重要。行人轨迹随机性和动态性极高且与交通环境有着复杂相互作用,因此需要对行人的时间依赖性和空间相互作用进行合理建模。为了解决该问题... 在自动导航应用领域,行人轨迹相对复杂,有效且合理地预测行人未来轨迹对自动驾驶和出行安全至关重要。行人轨迹随机性和动态性极高且与交通环境有着复杂相互作用,因此需要对行人的时间依赖性和空间相互作用进行合理建模。为了解决该问题,提出了一种基于Transformer和多关系图卷积网络(GCN)的行人轨迹预测模型。该模型由交互捕获模块、锚点控制模块和轨迹修正补全模块构成。交互捕获模块由T-Transformer和多关系图卷积网络组成,分别提取每个行人在时间序列和空间序列上的运动特征,并结合锚点控制模块推断行人的中间目的地以减少递归累计误差,由修正补全模块进行最终轨迹细化。在提取特征时添加逆关系可得到更为优化的结果,使用高斯剪枝减少虚假路径的生成也可提高模型效率。在ETH与UCY数据集上的实验结果表明,在平均位移误差(ADE)和最终位移误差(FDE)方面,该模型具有比现有大部分主流模型更好的性能。由于该模型在行人轨迹预测上的出色性能,可避免不必要的轨迹变更和碰撞风险,为行人轨迹预测应用提供了更为可能的解决方案。 展开更多
关键词 T-Transformer 图卷积网络(GCN) 锚点控制 行人轨迹预测
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基于Anchor-free的交通标志检测 被引量:4
6
作者 范红超 李万志 章超权 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期88-99,共12页
交通标志检测是自动驾驶中的重要研究方向,实时准确地从街景图像中检测交通标志对实现自动驾驶及智慧城市的发展具有重要意义。传统的算法基于颜色、形状特征进行检测,只能提取特定种类的交通标志,算法无法同时检测不同类型的交通标志... 交通标志检测是自动驾驶中的重要研究方向,实时准确地从街景图像中检测交通标志对实现自动驾驶及智慧城市的发展具有重要意义。传统的算法基于颜色、形状特征进行检测,只能提取特定种类的交通标志,算法无法同时检测不同类型的交通标志。基于图像特征+机器学习分类器的算法需要人工设计特征,算法速度较慢。主流的基于深度学习的方法多基于先验框,在网络设计上引入了额外的超参数,且在训练过程中产生过量的冗余边界框,容易造成正负样本不平衡。本文受Anchor-free思想的启发,引用YOLO检测器直接回归物体边界框的思路,提出一种基于Anchor-free的实时交通标志检测网络AF-TSD(Anchor-free Traffic Sign Detection)。AF-TSD摒弃了先验框的设计,并引入自适应采样位置可变卷积与注意力机制,大大提高网络的特征表达能力。本文开展大量对比实验,实验结果表明本文提出的AF-TSD交通标志检测网络速度接近主流算法,但精度优于主流算法,在德国GTSDB交通标志检测数据集上取得了96.80%的精度,检测速度平均单张图片32 ms,达到实时检测的要求。 展开更多
关键词 众源地理信息数据 交通标志检测 卷积神经网络 可变形卷积 注意力机制 anchor-free AF-TSD
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面向复杂背景环境下垃圾检测的YOLOv8n轻量化改进
7
作者 孙世政 何玲玲 +2 位作者 郑帅 徐向阳 陈仁祥 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期136-146,共11页
垃圾检测与分类对推动绿色经济和实现低碳循环具有重要意义,面向复杂背景环境的垃圾检测模型存在参数量大、计算成本高等问题,限制了模型在资源受限设备上的应用。为解决上述问题,提出一种轻量化的GCAW-YOLOv8n模型,旨在平衡模型轻量化... 垃圾检测与分类对推动绿色经济和实现低碳循环具有重要意义,面向复杂背景环境的垃圾检测模型存在参数量大、计算成本高等问题,限制了模型在资源受限设备上的应用。为解决上述问题,提出一种轻量化的GCAW-YOLOv8n模型,旨在平衡模型轻量化与精度检测。首先,在YOLOv8n骨干网络中引入GhostNet网络中的C3Ghost和GhostConv模块,有效降低模型参数量;其次,添加上下文锚点注意力机制,增强特征提取能力,提升检测精度;然后,在特征融合阶段,构建渐近特征金字塔网络,提升多尺度目标检测能力;接着,采用WIoU v3边界损失函数优化网络边界框回归性能;最后,结合Taco数据集和人工采集数据集进行了模型验证实验。实验结果表明,相比原YOLOv8n模型,改进后的GCAW-YOLOv8n模型在模型参数量Params和计算量FLOPs分别降低了14.3%和33.3%,而精确度和召回率分别提高了4.4%和1.9%,同时mAP@0.5达到了81.3%,提升了0.7%。改进模型更好地平衡了模型轻量化和检测精度,对模型部署与应用至边缘端检测装备具有重要的工程意义。 展开更多
关键词 垃圾检测 轻量化YOLOv8n GhostNet 上下文锚点注意力机制 渐近特征金字塔
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超深井钻机绳轮疲劳寿命预测 被引量:1
8
作者 易先中 秦赛博 +5 位作者 刘航铭 乐容昌 许志新 皮运松 蔡星星 冀玉松 《特种油气藏》 北大核心 2025年第3期133-141,共9页
针对钻机起升系统重要部件死绳固定器疲劳寿命认识不清的问题,以ZJ150钻机用JZG97型死绳固定器为例,使用有限元法进行了疲劳寿命分析,通过正交实验对死绳固定器薄弱环节(绳轮)处的结构参数进行优选,并建立BP神经网络疲劳寿命预测模型,... 针对钻机起升系统重要部件死绳固定器疲劳寿命认识不清的问题,以ZJ150钻机用JZG97型死绳固定器为例,使用有限元法进行了疲劳寿命分析,通过正交实验对死绳固定器薄弱环节(绳轮)处的结构参数进行优选,并建立BP神经网络疲劳寿命预测模型,预测薄弱部位的疲劳寿命。结果表明:肋板宽度为90 mm、传感器支臂过渡圆角半径为270 mm、肋板厚度为230 mm为最优参数组合,优化后绳轮的疲劳安全系数为1.78,与初始结构相比提高了19.46%。BP神经网络模型整体拟合准确率为97.84%,预测值与模拟值最大误差小于4.870%,BP神经网络具有准确率高、收敛速度快、泛化能力强的特点,可以在不构建复杂函数回归关系的情况下,准确预测死绳固定器的疲劳寿命。该研究对超深井钻井设备死绳固定器的结构优化设计及寿命预测具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 死绳固定器 绳轮 疲劳寿命 正交实验 BP神经网络
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北斗导航系统星地/星间链路一体化规划
9
作者 王楠 孙乐园 +1 位作者 牛轶峰 黄文德 《国防科技大学学报》 北大核心 2025年第4期197-205,共9页
为了解决仅依靠星间链路的自主运行导航星座缺乏时空基准的问题,北斗卫星导航系统引入地面锚固站,与空间卫星共同构成可自主运行的星地/星间一体化网络。在星间链路体制、可见性、载荷数量约束下,建立北斗系统星地/星间链路网络一体化... 为了解决仅依靠星间链路的自主运行导航星座缺乏时空基准的问题,北斗卫星导航系统引入地面锚固站,与空间卫星共同构成可自主运行的星地/星间一体化网络。在星间链路体制、可见性、载荷数量约束下,建立北斗系统星地/星间链路网络一体化规划模型,提出基于网络分层的层间链路规划算法,以及基于模拟退火算法的测距链路位置精度衰减因子(position dilution of precision, PDOP)和网络连通度多目标优化算法。根据规划仿真结果,锚固站可以最少链路跳数实现向空间卫星的信息分发;卫星测距链路PDOP均小于1.4,且接近其参考下限;星地/星间一体化网络连通度优于3。结果表明,一体化规划算法能够满足锚固站向卫星的信息快速分发、网络空间基准维持的测距以及网络稳健性等性能需求。 展开更多
关键词 导航星座 锚固站 链路规划 测距与通信 网络连通度
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完善网络主播收入税收征管初探 被引量:1
10
作者 周坚 高军 《大连大学学报》 2025年第3期54-60,共7页
近年来,网络直播平台的数量呈爆发式增长趋势,给国家带来新增税源和税收收入。由于它完全不同于传统行业的商业模式,当前税收征管实践中仍然依据的是传统针对实体经济的相关税法规定,税收政策滞后,税收征管不到位,造成互联网直播平台税... 近年来,网络直播平台的数量呈爆发式增长趋势,给国家带来新增税源和税收收入。由于它完全不同于传统行业的商业模式,当前税收征管实践中仍然依据的是传统针对实体经济的相关税法规定,税收政策滞后,税收征管不到位,造成互联网直播平台税源流失,网络头部主播偷税漏税的案件频发,凸显了网络直播领域税收征管漏洞。本文分析了网络主播收入的类型以及网络直播行业存在法律关系复杂、所得定性模糊、扣缴义务人不清晰、从业人员纳税遵从度较低、违规进行纳税筹划以及税源广泛但征管监督手段信息化程度低等问题,从税务监管的角度出发,对完善网络主播收入税收征管提出建议。 展开更多
关键词 网络主播 税收征管 税收流失 税收遵从
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基于多尺度遥感数据集的露天矿区目标检测方法比较分析
11
作者 吴晋涛 朱煜峰 +2 位作者 龚循强 刘卓涛 张智华 《遥感信息》 北大核心 2025年第6期133-141,共9页
针对公开数据集训练的深度学习模型无法有效实现遥感图像中多尺度露天矿区的目标检测这一问题,建立了一个多尺度露天矿区(multi-scale open-pit mining area,MOMA)数据集,采用6种典型的目标检测模型在MOMA数据集上进行对比分析。其中选... 针对公开数据集训练的深度学习模型无法有效实现遥感图像中多尺度露天矿区的目标检测这一问题,建立了一个多尺度露天矿区(multi-scale open-pit mining area,MOMA)数据集,采用6种典型的目标检测模型在MOMA数据集上进行对比分析。其中选定ResNet50作为6种模型的主干网络,加快模型训练收敛的速度,利用几何变换的数据增强方法,使检测模型学习更多的地物特征,可以进一步提高模型检测的精度。实验结果表明,基于无锚框的目标检测方法在定位与识别露天矿区中优于基于锚框的目标检测方法,且通过数据增强后,无锚框的目标检测模型ATSS在交并比为0.5和0.75的平均精度分别为95.68%和95.01%,在露天矿区目标检测上展现了优越的性能。 展开更多
关键词 露天矿区 数据集 目标检测 无锚框 残差网络
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IP地理定位技术综述:理论、方法与应用创新
12
作者 刘学婷 台文鑫 +2 位作者 周帆 王永 陈凯 《通信学报》 北大核心 2025年第4期33-48,共16页
IP地理定位在推断网络空间实体位置方面具有关键作用,广泛应用于通信系统优化、金融风险防控和网络拓扑测绘等领域。针对近20年IP地理定位领域的研究论文进行系统总结,分析各类技术的特点、优势与局限性,并深入调研实际应用场景和潜在... IP地理定位在推断网络空间实体位置方面具有关键作用,广泛应用于通信系统优化、金融风险防控和网络拓扑测绘等领域。针对近20年IP地理定位领域的研究论文进行系统总结,分析各类技术的特点、优势与局限性,并深入调研实际应用场景和潜在发展方向。通过构建综合性IP地理定位技术体系框架,整合不同方法与范式,重点分析目前存在的问题,旨在为后续研究提供理论与方法论的支持,推动IP地理定位技术进一步发展和创新性应用。 展开更多
关键词 网络空间实体 IP地理定位 数据挖掘 基准点分析 网络时延测量 机器学习 深度学习
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改进黏菌算法优化TCN−LSTM−MHSA的巷道锚杆(索)应力预测模型 被引量:1
13
作者 齐俊艳 车玉浩 +1 位作者 王磊 袁瑞甫 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期129-139,共11页
锚杆(索)应力的变化过程呈现明显的短期突变与长期时序依赖特征,而传统单一预测模型对长期趋势建模能力有限且对局部突变敏感性不足,往往难以全面捕捉上述复杂特征。针对该问题,提出一种基于改进黏菌算法(ISMA)优化时间卷积网络(TCN)−... 锚杆(索)应力的变化过程呈现明显的短期突变与长期时序依赖特征,而传统单一预测模型对长期趋势建模能力有限且对局部突变敏感性不足,往往难以全面捕捉上述复杂特征。针对该问题,提出一种基于改进黏菌算法(ISMA)优化时间卷积网络(TCN)−长短期记忆网络(LSTM)−多头自注意力机制(MHSA)的锚杆(索)应力预测模型。在煤矿巷道锚杆(索)应力预测问题中,模型训练过程通常涉及超参数调整、学习率选择等复杂优化任务,为提升模型的训练效率与预测精度,提出ISMA,引入邻域搜索与动态步长因子增强局部搜索能力,融合人工蜂群搜索机制提升全局搜索效率,有效增强模型跳出局部最优解的能力。TCN−LSTM−MHSA模型采用TCN提取局部时序特征,利用LSTM学习数据的长期依赖关系,通过MHSA强化对全局时序依赖的建模,从而提高模型对锚杆(索)应力的预测能力。在TCN−LSTM−MHSA模型的训练中利用ISMA对学习率进行迭代寻优,以提高模型的预测精度和速度。实验结果表明:①与黏菌算法(SMA)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、麻雀搜索算法(SSA)相比,ISMA优化策略在多个基准函数测试中表现出更优的收敛速度与寻优能力。②在应力预测实验中,通过消融实验验证了TCN,LSTM,MHSA模块的必要性。③ISMA优化TCN−LSTM−MHSA模型在MAE,RMSE及R 2等指标上均优于BP,GRU等主流预测模型,具有更高的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 锚杆(索)支护 锚杆(索)应力预测 黏菌算法 时间卷积网络 长短期记忆网络 多头自注意力机制
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基于改进UFLDv2的车道线检测方法
14
作者 李玉峰 白桦 +1 位作者 张龙生 周千惠 《半导体光电》 北大核心 2025年第5期912-918,共7页
针对自动驾驶场景中车道线严重遮挡及光照条件差导致检测效率低的问题,文章提出一种改进UFLDv2网络道路检测方法。该方法核心在于构建轻量化主干网络,在特征提取阶段使用SNA,SNB等新型层结构,并结合轻量化注意力机制CBAM,增强特征表示能... 针对自动驾驶场景中车道线严重遮挡及光照条件差导致检测效率低的问题,文章提出一种改进UFLDv2网络道路检测方法。该方法核心在于构建轻量化主干网络,在特征提取阶段使用SNA,SNB等新型层结构,并结合轻量化注意力机制CBAM,增强特征表示能力;采用有序数学期望损失与原始交叉熵损失混合损失函数,有效平衡计算复杂度与检测准确度;使用混合锚点检测系统实现高效检测,并在CULane数据集上进行实测实验。结果表明,相比原始算法,改进算法所需FLOPs降低了57.5%,同时检测精度(总F1分数)提升了0.7%;同时,与其他主流车道线检测网络相比,改进后的网络在极端情况下的车道线检测取得了良好的效果。 展开更多
关键词 自动驾驶 道路线检测 混合锚点系统 轻量化网络
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基于锚点定位和跨层修正的输送带跑偏识别算法 被引量:1
15
作者 王哲 傅哲 +2 位作者 曹朋军 李青 张高翔 《煤矿安全》 北大核心 2025年第8期228-236,共9页
煤矿输送带的运行状态对于安全生产至关重要,而输送带跑偏极大影响输送带的运输效率和安全性,输送带边缘检测是判定输送带是否发生跑偏的重要依据。为了解决传统卷积神经网络(CNN)方法在输送带边缘线检测中因很难构建像素间长距离依赖... 煤矿输送带的运行状态对于安全生产至关重要,而输送带跑偏极大影响输送带的运输效率和安全性,输送带边缘检测是判定输送带是否发生跑偏的重要依据。为了解决传统卷积神经网络(CNN)方法在输送带边缘线检测中因很难构建像素间长距离依赖关系而导致信息丢失以及提取输送带边缘线不准确的问题,提出了基于锚点定位和跨层修正的DETR(Detection Transformer)编解码器网络结构输送带跑偏识别算法。首先定义输送带边缘线锚点并将锚点位置信息分别嵌入自注意力模块和交叉注意力模块,以捕捉更全面的内部依赖关系和获得更精确的图像特征信息,从而提升解码器对输送带边缘线的感知能力;其次在模型训练阶段加入跨层修正策略来为训练的不同阶段赋予不同的监督权重,以加大后期训练对整体阶段的影响,并增加后期阶段对于前期修正的可见性,以减轻中间阶段级联错误造成的潜在影响并提升输送带边缘线的检测准确率;再者通过先验感兴趣区域(ROI)判定来判断输送带是否跑偏。为了有效训练和评估模型性能,采集3 268张煤矿井下输送带各个场景的图片进行训练和测试,与UNet、DeepLab模型、DETR原始网络模型进行了对比验证。验证结果表明:提出的基于锚点定位和跨层修正的DETR编解码器网络结构输送带跑偏识别算法检测输送带边缘线的准确率分别提升了11.15%、9.33%、4.73%,准确率达到97%,检测速度38帧/s,可实现实时检测。 展开更多
关键词 输送带跑偏 卷积神经网络 识别算法 锚点定位 跨层修正
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基于网络药理学定锚分析探究大黄素治疗肝损伤的作用机制
16
作者 田广 覃施媛 +4 位作者 宋成文 谭正飞 付本懂 伊鹏霏 彭璐媛 《中国兽医学报》 北大核心 2025年第9期1965-1976,共12页
通过网络药理学和线粒体动力学筛选治疗急性肝损伤(acute liver injury,ALI)的潜在药物并探究其作用及机制。基于市面上常用的肝纯片、护肝片、护肝胶囊,筛选建立出了肝病药物成分库,进行药理学定锚分析,结合分子对接筛选出潜在肝病治... 通过网络药理学和线粒体动力学筛选治疗急性肝损伤(acute liver injury,ALI)的潜在药物并探究其作用及机制。基于市面上常用的肝纯片、护肝片、护肝胶囊,筛选建立出了肝病药物成分库,进行药理学定锚分析,结合分子对接筛选出潜在肝病治疗药物,并利用动物试验进行反馈验证。采用对乙酰氨基酚(acetaminophen,APAP)过量诱导建立急性肝损伤小鼠模型,检测肝脏组织病理学变化;酶联免疫吸附法检测丙氨酸氨基转移酶(alanine ami notransferase,A LT)、门冬氨酸氨基转移酶(aspartate aminotransferase,A ST)、超氧化歧化酶(superoxide Dismutase,SOD)、过氧化氢酶(catalase,CAT)、谷胱甘肽(glutathione,GSH)、丙二醛(malondialdehyde,MDA)评价药物对ALI的保护作用;qRT-PCR检测过氧化物酶体增殖物激活受体γ共激活剂1-alpha(PPARG1A)、线粒体融合蛋白1(mitofusin 1,MFN1)、线粒体融合蛋白2 (mitofusin 2,MFN2)、动力相关蛋白1(dynamin-related protein 1,DRP1)、视神经萎缩1蛋白(optic atrophy 1 protein,OPA1)、非受体酪氨酸激酶(steroid receptor coactivator,SRC)、高级糖基化终产物特异性受体(advanced Glycosylation end-product specific receptor,AGER)探究药物对ALI的保护机制。结果显示:网络药理学鉴定出3类护肝药与ALI的交集靶点共662个,最后筛选得到核心靶点72个。通路富集分析表明其潜在机制可能与脂质和动脉粥样硬化(lipid and atherosclerosis)信号通路相关。相关分子对接结果显示,最佳药物可能为大黄素(emodin,EMO)。EMO改善了急性肝损伤小鼠的病理损伤,显著降低转移酶因子ALT、AST含量,同时提高了抗氧化酶CAT、GSH和SOD的含量,降低了氧化代谢终产物MDA的含量,上调肝脏组织中MFN1、MFN2、OPA1、DRP1、SRC和PPARGC1A蛋白mRNA表达水平,抑制了AGER蛋白mRNA表达水平。由此推断,由网络药理学经过定锚和分子对接共同筛选出的药物EMO可能是通过脂质和动脉粥样硬化通路,促进线粒体的融合代谢,减轻肝脏的氧化应激,改善ALI小鼠肝脏损伤。 展开更多
关键词 网络药理学 定锚分析 大黄素 线粒体动力学 肝损伤
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网络主播职业化建设的应然追求及理想面向
17
作者 王秋硕 吴沛桐 鲁昱晖 《海南开放大学学报》 2025年第3期98-104,共7页
网络主播作为新兴职业已成为职业化建设中的关键力量,探讨其职业化转型的应然追求与理想面向,兼具学术价值与现实意义。针对网络主播职业化进程中存在的表达失范、人才缺口、声誉危机等问题,通过对比播音主持行业标准,探索高品质有声语... 网络主播作为新兴职业已成为职业化建设中的关键力量,探讨其职业化转型的应然追求与理想面向,兼具学术价值与现实意义。针对网络主播职业化进程中存在的表达失范、人才缺口、声誉危机等问题,通过对比播音主持行业标准,探索高品质有声语言表达,创建专门化人才培育体系,夯实社会声誉度提升路径。职业网络主播群体的向上、向好、向前、向正,是推动网络直播产业繁荣发展、构建清朗网络文化空间的动力引擎。 展开更多
关键词 网络主播 职业化建设 高品质表达 专门化人才 社会声誉度
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基于遗传神经网络的输电线路螺旋锚基础极限承载力预测 被引量:1
18
作者 章伟德 戴伟炎 +2 位作者 钱永明 严申劼 莫仕超 《微型电脑应用》 2025年第9期62-66,共5页
输电线路螺旋锚基础极限承载力预测过程中的影响因素过多,采用等权重和盲权重的传统权重设计存在明显不合理,会使得预测结果精度较低,因而研究基于遗传神经网络的输电线路螺旋锚基础极限承载力预测。利用三角模糊数灰色关联度方法筛选... 输电线路螺旋锚基础极限承载力预测过程中的影响因素过多,采用等权重和盲权重的传统权重设计存在明显不合理,会使得预测结果精度较低,因而研究基于遗传神经网络的输电线路螺旋锚基础极限承载力预测。利用三角模糊数灰色关联度方法筛选输电线路螺旋锚极限承载力影响因素,对影响因素进行排序,根据关联度设计影响因素权重,避免权重设计不合理问题。将影响因素权重作为遗传神经网络预测模型的输入量并进行数据完整性检测。将处理好的影响因素测试数据输入遗传神经网络预测模型,利用遗传算法改进传统神经网络模型,实现极限承载力的预测。实验结果表明,在2种工况下研究方法的预测结果与实际结果相差不大,Dice系数最高达到0.98,说明该方法的预测精度较高。 展开更多
关键词 遗传神经网络 输电线路 螺旋锚基础 极限承载力预测
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基于自适应锚框分配的行人检测方法
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作者 雷亮 赵锦 +4 位作者 刘学涵 陈毅 徐山雯 周华勇 陈小庆 《重庆科技大学学报(自然科学版)》 2025年第6期69-79,共11页
针对单阶多层目标检测算法在行人检测任务中因目标尺度变化大、正负样本失衡而导致的精度低问题,提出了一种基于自适应锚框分配的行人检测方法。首先,将SSD算法的骨干网络替换为ResNet-50,利用深度残差结构解决梯度消失问题,并引入额外... 针对单阶多层目标检测算法在行人检测任务中因目标尺度变化大、正负样本失衡而导致的精度低问题,提出了一种基于自适应锚框分配的行人检测方法。首先,将SSD算法的骨干网络替换为ResNet-50,利用深度残差结构解决梯度消失问题,并引入额外卷积层,通过1×1卷积与双线性插值融合特征,借助残差模块跳跃连接优化信息流动,从而提升多尺度目标尤其是小目标的检测能力;其次,构建轻量级通道注意力特征融合金字塔网络——LE-FPN,通过轻量化FPN设计与ECA模块嵌入,促进跨层特征交互,增强网络对关键特征的聚焦能力;最后,设计了一种自适应锚框分配策略,根据目标统计特征动态选择正样本,以避免固定IoU阈值的限制,提高多尺度目标检测性能,增强模型泛化能力。在JAAD数据集上的实验结果表明,该方法的整体预测精度比基准算法提升了12.04百分点。 展开更多
关键词 自适应锚框分配 轻量化特征金字塔网络 轻量级注意力机制 行人检测
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紧邻边坡建筑物基础软托换及边坡喷锚网加固技术 被引量:5
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作者 肖春喜 张华 刘泉声 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期835-838,共4页
详细地介绍了采用花管注浆的软托换技术,对紧邻边坡的建筑物地基进行加固处理,对开挖的边坡采取喷锚网结构支护这一技术在工程中的加固机理。实践表明,花管注浆联合喷锚网支护这种复合的加固方法,不仅能对紧邻边坡的建筑物的基础进行托... 详细地介绍了采用花管注浆的软托换技术,对紧邻边坡的建筑物地基进行加固处理,对开挖的边坡采取喷锚网结构支护这一技术在工程中的加固机理。实践表明,花管注浆联合喷锚网支护这种复合的加固方法,不仅能对紧邻边坡的建筑物的基础进行托换,还能对边坡进行有效地支护,保证了边坡的稳定性和建筑物的安全性,其设计方法具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 边坡 地基加固 喷锚网支护 软托换技术
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