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大分子拥挤剂对熔球态大豆11S球蛋白热稳定性的影响
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作者 杨杨 张璨 +6 位作者 马春敏 王冰 边鑫 张光 刘晓飞 邹灵 张娜 《食品工业科技》 北大核心 2026年第7期53-60,共8页
本研究旨在探讨不同浓度大分子拥挤剂聚蔗糖70(Ficoll 70)对熔球态大豆11S球蛋白在100℃水浴中加热20 min高温处理下的热稳定性及功能特性的影响。结果表明:与未加入Ficoll 70处理的熔球态11S球蛋白相比,低浓度Ficoll 70(2~40 mg/mL)维... 本研究旨在探讨不同浓度大分子拥挤剂聚蔗糖70(Ficoll 70)对熔球态大豆11S球蛋白在100℃水浴中加热20 min高温处理下的热稳定性及功能特性的影响。结果表明:与未加入Ficoll 70处理的熔球态11S球蛋白相比,低浓度Ficoll 70(2~40 mg/mL)维持熔球态二级结构,内源荧光强度和表面疏水性降低,且在40 mg/mL Ficoll 70时热处理后熔球态蛋白的结构与未处理熔球态11S球蛋白最相似。同时Ficoll 70的加入减少分子聚集,增强分子柔性,并显著提高其乳化性和起泡性。当Ficoll 70浓度为40 mg/mL时,热处理后熔球态11S球蛋白平均粒径减小,EAI和ESI提高至12.35±0.01 m^(2)/g和199.95%±0.29%,FC和FS分别从54.29%±0.58%增加至63.71%±1.89%,57.81%±0.51%增加至86.53%±0.46%。然而当Ficoll 70浓度达到50 mg/mL时,其对蛋白质的稳定性和功能特性产生负面影响,导致分子聚集和功能特性下降。以上结果表明,添加适量浓度的Ficoll 70可以通过排除体积效应调节熔球态大豆11S球蛋白的结构,从而影响熔球态大豆11S球蛋白的功能特性。研究为利用大分子拥挤剂改善熔球态大豆11S球蛋白的热稳定性和功能特性提供了理论依据。 展开更多
关键词 大分子拥挤剂 熔球态 大豆11S 球蛋白 结构 功能特性 热稳定性
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蚕豆11S蛋白淀粉样纤维化聚集的结构表征及其功能特性研究
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作者 陈慧 周梦园 +5 位作者 许喆 林学镁 赵文忠 许志豪 丁笑琦 丁玉庭 《食品与发酵工业》 北大核心 2026年第1期277-283,共7页
食源性蛋白淀粉样纤维化聚集具有独特的结构特性,蚕豆11S蛋白(fava bean 11S protein,FP)作为一种可持续蛋白资源,表现出巨大的潜力。该研究探究了蚕豆11S蛋白淀粉样纤维化聚集(fibrotic aggregation of 11S protein in fava bean,FPF)... 食源性蛋白淀粉样纤维化聚集具有独特的结构特性,蚕豆11S蛋白(fava bean 11S protein,FP)作为一种可持续蛋白资源,表现出巨大的潜力。该研究探究了蚕豆11S蛋白淀粉样纤维化聚集(fibrotic aggregation of 11S protein in fava bean,FPF)在形成过程中的动态演变,包括其结构表征和功能特性。6 g/100 mL的FP通过酸热处理(pH 2,85℃)不同时间(0~24 h)后得到FPF。处理后的样品通过硫黄素T、荧光、二酪氨酸、透射电子显微镜、傅里叶红外光谱等进行结构表征,结果表明FP先在酸热过程中水解成多肽,再自组装成富含β-折叠结构的FPF(由0 h的34.44%增加到24 h的45.89%)。通过起泡性、乳化性和凝胶特性等对FPF功能特性进行表征,与FP相比,反应24 h后的FPF具有更好的起泡性、乳化性和凝胶特性。此外,FPF在体外细胞实验中没有表现出细胞毒性。研究结果为FPF的形成规律提供了理论支撑。 展开更多
关键词 蚕豆蛋白 11S蛋白 淀粉样纤维化聚集 结构特征 功能特性
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高产高油新品种油莎豆‘吉莎11’的选育
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作者 杨春明 牛陆 +3 位作者 任伟 张原宇 张伟 杨向东 《分子植物育种》 北大核心 2026年第4期1203-1211,共9页
‘吉莎11’是吉林省农业科学院以油莎豆种质资源GYD5为材料,采用^(60)Co-γ射线进行微剂量辐射,经系谱法选育而成的油莎豆新品种,原品系代号JYS-2。该品种具有产量高,品质优、抗性强、适应性广、适宜机械化采收等特点。2019—2020年吉... ‘吉莎11’是吉林省农业科学院以油莎豆种质资源GYD5为材料,采用^(60)Co-γ射线进行微剂量辐射,经系谱法选育而成的油莎豆新品种,原品系代号JYS-2。该品种具有产量高,品质优、抗性强、适应性广、适宜机械化采收等特点。2019—2020年吉林省区试平均产量为7389.44 kg/hm^(2),比对照增产8.98%;2020年生产试验中平均产量为7351.00 kg/hm^(2),比对照增产9.94%。品质分析表明,该品种块茎粗脂肪含量18.47%,粗蛋白含量7.97%,粗淀粉含量18.42%。‘吉莎11’于2021年通过吉林省农作物品种审定委员会认定,是目前吉林省最早认定的油莎豆新品种之一。该品种的育成为解决中国油莎豆品种混杂退化,保障油莎豆产业健康快速发展具有积极的意义。 展开更多
关键词 油莎豆 高产 高油 吉莎11 选育
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应用ICD-11与ICD-10绘制疾病谱的对比研究
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作者 张静 曾芳 +1 位作者 金敏 杨洋 《中国卫生统计》 北大核心 2026年第1期124-127,共4页
目的透视ICD编码版本的变化对疾病谱绘制的影响,为我国采用ICD-11绘制疾病谱提供参考。方法分别采用ICD-11和ICD-10对湖南省某三甲医院2022年2—3月住院患者从章、节、类目层面进行疾病谱统计,分析两者异同。结果采用ICD-11与ICD-10绘... 目的透视ICD编码版本的变化对疾病谱绘制的影响,为我国采用ICD-11绘制疾病谱提供参考。方法分别采用ICD-11和ICD-10对湖南省某三甲医院2022年2—3月住院患者从章、节、类目层面进行疾病谱统计,分析两者异同。结果采用ICD-11与ICD-10绘制的疾病谱总体一致,但存在差异。结论相较于ICD-10,ICD-11更加贴近临床、细化分类、提高了疾病谱绘制的精细度,但为保证疾病谱研究的连续性,统计人员在ICD-11来临之前需要做好数据的对接工作。 展开更多
关键词 ICD-11 ICD-10 疾病谱 对比研究
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急性脑梗死患者血清CXCL11、GDF11水平与神经功能缺损程度及预后的关系
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作者 彭晓 田磊 +5 位作者 杨维娜 侯倩倩 郭静 武小蒙 熊文洁 王倩 《检验医学与临床》 2026年第2期265-270,共6页
目的探讨急性脑梗死(ACI)患者血清C-X-C基序趋化因子11(CXCL11)、生长分化因子11(GDF11)水平与神经功能缺损程度及预后的关系。方法选取2022年5月至2024年4月在该院接受治疗的175例ACI患者作为研究对象,根据美国国立卫生研究院卒中量表... 目的探讨急性脑梗死(ACI)患者血清C-X-C基序趋化因子11(CXCL11)、生长分化因子11(GDF11)水平与神经功能缺损程度及预后的关系。方法选取2022年5月至2024年4月在该院接受治疗的175例ACI患者作为研究对象,根据美国国立卫生研究院卒中量表评分结果,将其分为轻度缺损组(n=72)、中度缺损组(n=67)和重度缺损组(n=36)。患者出院后,随访3个月,采用改良RANKIN量表(mRS)评估患者神经功能恢复情况,并根据mRS评分结果将患者分为预后良好组和预后不良组。收集患者基线资料。采用酶联免疫吸附试验检测血清CXCL11、GDF11水平。采用Spearman相关分析ACI患者血清CXCL11、GDF11水平与神经功能缺损程度的相关性。采用多因素Logistic回归分析ACI患者预后不良的影响因素。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析血清CXCL11、GDF11对ACI患者预后不良的预测价值。结果与轻度缺损组相比,中度缺损组和重度缺损组血清CXCL11水平明显升高,血清GDF11水平明显降低,差异均有统计学意义(P<0.05);与中度缺损组相比,重度缺损组血清CXCL11水平明显升高,血清GDF11水平明显降低,差异均有统计学意义(P<0.05)。Spearman相关分析结果显示,ACI患者血清CXCL11水平与神经功能缺损程度呈正相关(r=0.406,P<0.05),血清GDF11水平与神经功能缺损程度呈负相关(r=—0.456,P<0.05)。mRS评分结果显示,预后良好组有124例,预后不良组有51例。预后不良组患者梗死体积、白细胞计数及血清CXCL11水平明显高于预后良好组,血清GDF11水平明显低于预后良好组,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,梗死体积增大、白细胞计数及血清CXCL11水平升高均是ACI患者预后不良的危险因素(P<0.05),而血清GDF11水平升高是ACI患者预后不良的保护因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,血清CXCL11、GDF11联合预测ACI患者预后不良的曲线下面积大于各指标单独检测的AUC(P<0.05)。结论ACI患者血清CXCL11水平升高,血清GDF11水平降低,二者均与ACI患者神经功能缺损程度及预后相关,且二者联合预测ACI患者预后不良的价值更高。 展开更多
关键词 急性脑梗死 神经功能缺损程度 C-X-C基序趋化因子11 生长分化因子11 预后 相关性 预测价值
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基于YOLO11n的叶菜穴盘育苗播种性能检测系统设计及试验
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作者 谭穗妍 钟磊 +7 位作者 刘长江 王杰 黄俊明 胡希红 王宇唯 郑惠文 陈学深 马旭 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期25-36,共12页
针对叶菜穴盘育苗播种过程中单播率低、漏播率高等问题,该研究提出一种基于YOLO11n(you only look once11 nano)改进的轻量化模型Seed-YOLO进行3种不同叶菜种子穴盘育苗播种性能检测,并在边缘计算设备Nvidia Jetson Xavier NX上进行部署... 针对叶菜穴盘育苗播种过程中单播率低、漏播率高等问题,该研究提出一种基于YOLO11n(you only look once11 nano)改进的轻量化模型Seed-YOLO进行3种不同叶菜种子穴盘育苗播种性能检测,并在边缘计算设备Nvidia Jetson Xavier NX上进行部署,开发了高效叶菜穴盘育苗播种性能检测系统。Seed-YOLO通过引入上下文锚点注意力(context anchor attention,CAA)模块构建的C2PSA_CAA模块、分组混洗卷积(group shuffle convolution,GSConv)及GSBottleneck模块构建的C3K2_GS模块、WIoU v3(wise intersection over union version 3)损失函数、特小目标检测头等改进,提升对小粒径叶菜种子的分类识别能力。试验结果显示,Seed-YOLO对3种叶菜种子穴盘播种的性能检测表现如下:其平均精度均值达到96.7%,F1分数达到93.79%,相比YOLO11n的91.3%和84.92%,分别高出5.4和8.87个百分点,其参数量仅为1.58 M,较YOLO11n的2.58 M降低38.7%。在Nvidia Jetson进行模型部署,并开发用户界面,设计叶菜穴盘播种性能实时检测系统,该系统在播种效率为120盘/h时的单粒率、重播、漏播正确预报率分别为99.19%、94.79%和93.43%,每穴盘平均运算时间为121 ms。研究结果可为叶菜穴盘育苗播种性能检测系统研制提供支持。 展开更多
关键词 叶菜 种子 穴盘育苗 播种 检测 边缘计算 YOLO11n
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宫颈癌组织中TP53、STK11 mRNA表达及临床意义
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作者 王轶婷 田婷婷 +1 位作者 李琳 张宇杰 《疑难病杂志》 2026年第2期209-213,共5页
目的探讨宫颈癌组织中肿瘤抑制因子P53(TP53)、丝氨酸/苏氨酸激酶11(STK11)的表达及其与临床病理特征和预后的关系。方法回顾性选取2018年1月—2022年12月黑龙江省医院妇产科-生殖中心接受手术治疗的宫颈癌患者113例的临床资料,根据术后... 目的探讨宫颈癌组织中肿瘤抑制因子P53(TP53)、丝氨酸/苏氨酸激酶11(STK11)的表达及其与临床病理特征和预后的关系。方法回顾性选取2018年1月—2022年12月黑龙江省医院妇产科-生殖中心接受手术治疗的宫颈癌患者113例的临床资料,根据术后2年内复发转移情况将患者分为复发组21例和未复发组92例。采用实时荧光定量PCR检测癌组织与癌旁组织中TP53、STK11 mRNA表达;Cox回归分析宫颈癌患者术后复发的影响因素,并根据影响因素构建列线图,计算一致性指数(C-index)判断列线图预测模型的区分度。结果宫颈癌患者癌组织中TP53、STK11 mRNA相对表达量低于癌旁组织(t/P=6.642/<0.001、24.874/<0.001);复发组国际妇产科学联盟(FIGO)分期ⅡA期、淋巴结转移占比高于未复发组(χ^(2)/P=14.962/0.001、9.611/0.002);复发组宫颈癌患者TP53、STK11 mRNA相对表达量低于未复发组(t/P=3.511/0.001、3.553/0.001);多因素Cox回归分析发现,肿瘤FIGO分期ⅡA期、淋巴结转移是宫颈癌患者术后复发的独立危险因素[HR(95%CI)=3.556(1.126~11.235)、2.804(1.071~7.342)],TP53 mRNA高、STK11 mRNA高是独立保护因素[HR(95%CI)=0.427(0.190~0.959)、0.472(0.268~0.831)];根据Cox回归分析结果绘制列线图,TP53 mRNA相对表达量降低0.05,患者宫颈癌术后复发风险增加13.75分,STK11 mRNA相对表达量降低0.05,宫颈癌患者术后复发风险增加12.50分;列线图模型预测宫颈癌患者术后复发风险的C-index为0.856(95%CI 0.794~0.917),提示模型辨别度良好。结论宫颈癌患者癌组织中TP53、STK11 mRNA低表达,且与患者术后复发风险有关,可能成为评估患者预后的新型标志物。 展开更多
关键词 宫颈癌 肿瘤抑制因子P53 丝氨酸/苏氨酸激酶11 列线图 预后
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基于改进YOLO 11的海鲜菇生长阶段精细化分类方法
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作者 杨淑珍 朱浩宇 杨凯威 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期342-352,共11页
生长阶段精细化分类是实现海鲜菇菇房环境智慧、精准调控的前提。然而,由于海鲜菇调控所需生长阶段划分较为精细,且相邻阶段的表型特征高度相似,使其生长阶段的精细化分类难度较大。针对此问题本研究提出一种改进YOLO 11生长阶段精细化... 生长阶段精细化分类是实现海鲜菇菇房环境智慧、精准调控的前提。然而,由于海鲜菇调控所需生长阶段划分较为精细,且相邻阶段的表型特征高度相似,使其生长阶段的精细化分类难度较大。针对此问题本研究提出一种改进YOLO 11生长阶段精细化分类方法。首先,在YOLO 11主干网络中融合全局注意力机制(Global attention mechanism,GAM),通过增强通道注意力和空间注意力,更有效地提取海鲜菇的关键特征;其次,将激活函数由SiLU更改为Mish,有效增强了网络的非线性表达能力;最后将原始卷积优化为幻影卷积,在保持高精度目标检测的同时,简化模型结构并优化了计算效率。本文所改进模型的识别准确率为96.97%,召回率为96.73%,平均精度均值为96.58%,精确率为96.81%,并且模型的推理时间和模型参数量分别缩减了4.28%和21.69%,优于RF-SVM、ResNet50、YOLO v8和YOLO 11。这些结果表明,本文所提出的改进方法具备更优的综合性能,能够有效地应用于海鲜菇生长阶段精细化分类。 展开更多
关键词 海鲜菇 生长阶段精细化分类 图像识别 YOLO 11 深度学习
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C++11库在操作系统教学中的应用探讨
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作者 张治国 李运娣 《信息与电脑》 2026年第5期242-244,共3页
文章探讨了操作系统原理教学中存在的问题。针对多数院校缺少操作系统实践环节或实践学习深度不足的情况,提出了使用C++标准库辅助操作系统原理教学的思路及具体方法,并针对操作系统原理相关章节的内容,给出了运用C++标准库开展教学的... 文章探讨了操作系统原理教学中存在的问题。针对多数院校缺少操作系统实践环节或实践学习深度不足的情况,提出了使用C++标准库辅助操作系统原理教学的思路及具体方法,并针对操作系统原理相关章节的内容,给出了运用C++标准库开展教学的案例。 展开更多
关键词 操作系统教学 实践 C++11 C++标准库
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改进YOLOv11s的距离选通图像人脸检测算法
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作者 张正 赵海明 田青 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第7期121-130,共10页
激光距离选通成像技术具有作用距离远、能穿透部分物体进行成像,可在雨、雪、雾等恶劣天气环境下工作等优点。针对在透窗、遮挡、透烟、透火等复杂环境引起的局部特征缺失、噪声干扰等难题,基于YOLOv11s网络,结合距离选通图像的特点,提... 激光距离选通成像技术具有作用距离远、能穿透部分物体进行成像,可在雨、雪、雾等恶劣天气环境下工作等优点。针对在透窗、遮挡、透烟、透火等复杂环境引起的局部特征缺失、噪声干扰等难题,基于YOLOv11s网络,结合距离选通图像的特点,提出一种新的人脸检测算法。提出了CSDSM模块,替换C2PSA,更好地提取和保留细粒度特征,同时保证了训练效率;对于颈部网络,采用改进的分离与增强注意力模块MultiSEAM,有效处理小部分区域被遮挡的情况,提高复杂场景下的特征理解能力;在主干网络部分增添了改进的SPD-Conv模块,增强了对低分辨率目标的特征提取能力;使用改进的EMF模块拓展了网络局部感知能力以及对小目标语义信息的表达。经过实验验证,改进的YOLOv11在选通图像数据集上mAP@0.5和mAP@0.5:0.95两项指标分别提升了3.3个百分点和1.7个百分点,验证了改进的有效性。为了验证改进算法的泛化性与普适性,还选取了VOC2007数据集进行测试,其mAP@0.5和mAP@0.5:0.95两项指标,分别提升了1.8个百分点和2.2个百分点。 展开更多
关键词 选通图像 人脸检测 YOLOv11s 复杂环境
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基于改进YOLOv11的粮仓作业人员异常行为检测方法研究
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作者 陈卫东 丁俊丹 +2 位作者 陈汐 柳瑞芸 张庆辉 《粮油食品科技》 北大核心 2026年第1期203-213,共11页
针对粮仓作业场景中存在的目标遮挡、低光照干扰、多尺度小目标检测困难以及样本类别失衡等挑战,本文提出了一种基于改进YOLOv11的粮仓作业人员异常行为检测算法。首先,引入Strip Pooling空间池化模块,通过增强长距离依赖关系与局部上... 针对粮仓作业场景中存在的目标遮挡、低光照干扰、多尺度小目标检测困难以及样本类别失衡等挑战,本文提出了一种基于改进YOLOv11的粮仓作业人员异常行为检测算法。首先,引入Strip Pooling空间池化模块,通过增强长距离依赖关系与局部上下文信息提取能力,显著提升遮挡目标的识别能力;并将SPPF模块替换为MSCAM多尺度卷积注意力模块,通过多维度特征加权与多尺度特征融合,有效抑制光照变化对特征提取的干扰;其次,设计MEEM多尺度边缘增强模块重构C3K2主干网络,利用平均池化扩展感受野,提取多尺度边缘信息,强化远距离小目标的边缘特征定位;同时,采用ATFL全自适应阈值焦点损失函数,动态调整难易样本权重解决类别不平衡问题;最后,集成MLCA混合局部通道注意力模块,通过局部池化与一维卷积替代传统的二维卷积,在保证精度的前提下,降低参数量和计算复杂度。实验结果表明,改进后的模型关键指标平均提升3%,验证了算法在复杂粮仓环境中的鲁棒性和适用性。 展开更多
关键词 YOLOv11 粮仓作业 异常行为检测 多尺度特征融合
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基于改进YOLO11n-seg的蟹塘水草清理路径规划
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作者 胡庆松 杨尚青 +4 位作者 陈雷雷 李俊 马天利 张晓苓 李东波 《上海海洋大学学报》 北大核心 2026年第2期417-430,共14页
为了提升河蟹养殖池塘水草管理水平,本研究结合并优化图像处理与水草清理船工作路径规划方法,以形成高质量水草管控方案。实验采用无人机航拍采集蟹塘不同时期的图像,提出一种改进YOLO11nseg网络模型,融入动态上采样算子的轻量化高级筛... 为了提升河蟹养殖池塘水草管理水平,本研究结合并优化图像处理与水草清理船工作路径规划方法,以形成高质量水草管控方案。实验采用无人机航拍采集蟹塘不同时期的图像,提出一种改进YOLO11nseg网络模型,融入动态上采样算子的轻量化高级筛选路径聚合网络(High-level screening path aggregation network-dysample, HSPAN-D)模块对Neck层面进行改进,使用轻量化的特征提取模块C3k2_Faster_EMA替换原有的C3k2,并引入EfficientHead轻量化分割头。在模型识别与处理结果基础上构建蟹塘栅格地图,并设计水草目标清理区域筛选机制,通过路径优化策略改进A^(*)算法实现水草清理路径规划。结果显示,改进模型在参数量下降39.4%、计算量减少25.5%及模型体积缩减34.5%的条件下将水草识别精确率提高了1.6%,mAP提升了0.5%;改进A^(*)算法规划路径相对人工清理路径对水草面积占比控制更精准,相对原A^(*)算法总路径长度减少14.25 m,清理船转向减少10次,规划平均用时减少1.97 s。研究表明所提出的轻量化改进策略在显著降低模型计算负担的同时提升了识别精度,结合改进路径规划算法可有效实现蟹塘水草的高效精准清理。本研究可为水草清理船实际作业提供有效的路径规划参考。 展开更多
关键词 水草清理船 蟹塘 航拍图像 路径规划 YOLO11n-seg A^(*)算法
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重构YOLOv11的无人机小目标检测算法
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作者 孟昱煜 孔垂乐 +1 位作者 火久元 武泽宇 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第2期303-312,331,共11页
无人机视角下目标偏小、背景复杂、场景包含多尺度信息,现有算法在小目标检测中特征提取不充分、检测效果不佳,为此提出面向多尺度复杂场景、无人机视角下基于重构YOLOv11的小目标检测算法DLSRF-Net.提出自适应深度可分离感受野注意力... 无人机视角下目标偏小、背景复杂、场景包含多尺度信息,现有算法在小目标检测中特征提取不充分、检测效果不佳,为此提出面向多尺度复杂场景、无人机视角下基于重构YOLOv11的小目标检测算法DLSRF-Net.提出自适应深度可分离感受野注意力卷积模块(DSRFAConv),提升模型对小目标感受野特征的提取能力并降低模型负载;设计多分支轻量化多尺度线性注意力机制,提升模型对小目标的关注度;设计RSCDI模块作为模型的上采样层和全连接层,解决特征信息丢失问题并抑制无用信息,提升模型的检测精度.按照参数量和计算量将模型尺寸分为2类,并在VisDrone2021数据集上进行实验验证,结果表明,所提算法在2类模型尺寸下均取得了最优性能.在DOTA和SSDD数据集上验证了所提算法的泛化能力. 展开更多
关键词 小目标检测 复杂场景 YOLOv11 多尺度线性注意力 RSCDI
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基于改进YOLO v11-seg的无人机辅助船舶靠泊方法
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作者 章文俊 徐力为 +3 位作者 孟祥坤 杨雪 周翔宇 曲胜 《舰船科学技术》 北大核心 2026年第5期127-132,共6页
为解决船舶靠泊过程中视野受限问题,实现靠泊距离的可视化,提出一种无人机辅助视角下的船舶靠泊距离测定方法。首先,利用无人机采集船舶靠泊视频制作数据集,在YOLO v11-seg模型中加入视网膜分割掩膜任务框架,实现对船舶边缘的精细化分割... 为解决船舶靠泊过程中视野受限问题,实现靠泊距离的可视化,提出一种无人机辅助视角下的船舶靠泊距离测定方法。首先,利用无人机采集船舶靠泊视频制作数据集,在YOLO v11-seg模型中加入视网膜分割掩膜任务框架,实现对船舶边缘的精细化分割,生成高分辨率掩膜。其次,利用掩膜提取与几何分析方式,提取船舶与泊位多边形坐标,并确定两者边缘线。最后,使用点集距离矩阵以及动态距离匹配技术,计算像素距离并转化为实际距离。实验表明,改进模型平均精度提升5.7%,船舶与泊位间最近距离的误差不大于0.04 m。该方法能够以较高的测量精度实现船舶与泊位间距离的可视化。 展开更多
关键词 无人机 YOLO v11-seg 辅助靠泊 距离测量 可视化
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基于改进YOLOv11n的复杂场景下行人检测模型
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作者 刘伟 时薇 +3 位作者 杨淼 王井阳 黄敏 杨琳 《河北科技大学学报》 北大核心 2026年第1期60-72,共13页
针对由于光照、角度、背景干扰及行人目标太小等复杂场景的影响会导致行人检测精度下降,容易出现误检或漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv11n的行人检测模型YOLOv11-CREP。首先,引入由Conv卷积和空间深度转化卷积(space-to-depth conv... 针对由于光照、角度、背景干扰及行人目标太小等复杂场景的影响会导致行人检测精度下降,容易出现误检或漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv11n的行人检测模型YOLOv11-CREP。首先,引入由Conv卷积和空间深度转化卷积(space-to-depth convolution,SPDConv)融合形成的CSPDConv,使模型减少信息的丢失并增强对重要细节的提取;其次,给出RepNCSPELAN4-GC模块(其利用幽灵卷积GhostConv对RepNCSPELAN4进行改进,以减少RepNCSPELAN4模块的参数量),并用改进后的RepNCSPELAN4-GC模块来替换Neck层部分C3k2模块;再次,将高效多尺度注意力(efficient multi-scale attention,EMAttention)和并行网络注意力(parallel network attention,ParNetAttention)融合成新的EMPAttention注意力模块,以增强模型对小目标行人的检测能力;最后,针对小目标行人和遮挡目标的特性,新增小目标检测头P2来增强模型对小目标的识别能力。结果表明:YOLOv11-CREP与原始的YOLOv11n模型相比,平均精度(mean average precision,mAP)在IoU阈值0.5时提升4.6个百分点,达到95.3%;在IoU阈值范围为0.5~0.95时提升9.0个百分点,达到70.2%。所提模型兼顾高检测性能和实时性要求,有效提升了复杂场景下的行人检测性能,为行人检测任务建模提供了参考。 展开更多
关键词 计算机图像处理 YOLOv11n 行人检测 复杂场景 注意力机制 小目标检测
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动物双歧杆菌乳亚种XLTG11对氨苄青霉素扰乱小鼠肠道菌群调节作用研究
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作者 马微微 方润晨 +3 位作者 吴金富 武亚男 赵伊阳 黄莉莉 《中国乳品工业》 北大核心 2026年第1期19-24,共6页
研究通过氨苄青霉素溶液(1 mg/mL)对小鼠肠道菌群进行干预,探究补充动物双歧杆菌乳亚种(Bifidobacterium animalis subsp. lactis)XLTG11对小鼠肠道菌群的调节作用。试验分为对照组、模型组、低剂量组、中剂量组和高剂量组。首先对照组... 研究通过氨苄青霉素溶液(1 mg/mL)对小鼠肠道菌群进行干预,探究补充动物双歧杆菌乳亚种(Bifidobacterium animalis subsp. lactis)XLTG11对小鼠肠道菌群的调节作用。试验分为对照组、模型组、低剂量组、中剂量组和高剂量组。首先对照组小鼠每日灌胃0.2 mL0.1 mol/L无菌磷酸盐缓冲液(Phosphate-buffered saline,PBS),该干预措施贯穿整个研究周期,其余各组小鼠在0^(14) d每天灌胃0.2 mL1 mg/mL的氨苄青霉素溶液诱导建立肠道菌群紊乱模型。除对照组和模型组外,对各剂量组分别灌胃动物双歧杆菌乳亚种XLTG111×10^(6)、1×10^(7)和1×10^(8) CFU/mL。观测小鼠生理及肠道微生态指标。试验表明,动物双歧杆菌乳亚种XLTG11各剂量组能显著恢复由于抗生素导致的体质量增长过慢现象,减轻小鼠结肠组织病理损伤,同时通过改善肠道屏障完整性降低其通透性,增加肠道内短链脂肪酸SCFAs水平,调节肠道菌群组成,使受氨苄青霉素干扰菌群趋向正常化。结果表明,动物双歧杆菌乳亚种XLTG11具有调节氨苄青霉素扰乱小鼠肠道菌群的作用。 展开更多
关键词 动物双歧杆菌乳亚种XLTG11 氨苄青霉素 肠道菌群
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基于单模光纤掺饵光纤放大器的LP11模激光器
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作者 王旭 刘岚岚 +5 位作者 尚超 黄子赫 吕云帆 乔晓阳 王凯宏 吴重庆 《激光杂志》 北大核心 2026年第3期13-17,共5页
LP11模式是最典型的高阶模式之一,呈“双豆瓣”分布,为大多数模分复用系统所采用,通过简单的调控可以演化为柱矢量光束,在光束整形、光学捕获、微纳加工中获得应用,因此,LP11模式光的产生具有重要的理论意义和应用前景。高阶模光纤激光... LP11模式是最典型的高阶模式之一,呈“双豆瓣”分布,为大多数模分复用系统所采用,通过简单的调控可以演化为柱矢量光束,在光束整形、光学捕获、微纳加工中获得应用,因此,LP11模式光的产生具有重要的理论意义和应用前景。高阶模光纤激光器是产生LP11模式激光的重要方法之一。为了产生LP11模式激光,单模光纤和少模光纤错位耦合是一种常用的方法。本研究建立了激光器稳定输出的解析模型,搭建了基于单模掺铒光纤放大器的实验系统,实现了LP11模式的激光输出。结果表明:不需要基于少模掺铒光纤放大器以及少模耦合器,也能得到稳定的LP11模式的激光输出。 展开更多
关键词 光纤激光器 LP_(11)模式激光器 单模掺铒光纤激光器 错位耦合
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基于YOLOv11的道路交通目标检测
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作者 任安虎 袁洋 张晨曦 《激光杂志》 北大核心 2026年第1期56-63,共8页
针对现有道路交通场景下的检测算法存在对密集车流中的车辆、红绿灯和行人等小目标检测精度不足、模型冗余和计算复杂度大等问题,提出了一种基于YOLOv11的检测模型RME-YOLO。首先,使用Rep-Conv来取代HGNetV2中的传统卷积,形成Rep-HGNetV... 针对现有道路交通场景下的检测算法存在对密集车流中的车辆、红绿灯和行人等小目标检测精度不足、模型冗余和计算复杂度大等问题,提出了一种基于YOLOv11的检测模型RME-YOLO。首先,使用Rep-Conv来取代HGNetV2中的传统卷积,形成Rep-HGNetV2作为模型Backbone,从而实现模型的轻量化并提升检测精度;接着,在Neck中引入MLCA注意力机制,使模型能够更多关注小目标区域;最后,设计Efficient-Head检测头取代原始Head,提高模型推理过程的计算效率和检测精度。实验结果表明,RME-YOLO在数据集上的mAP50和mAP50-95指标分别提升了5.3%和4.2%,参数量和计算量分别减少了27.8%和28.6%,模型体积仅为3.96 MB,兼具精度与轻量化优势,适合部署在资源受限的道路交通场景。 展开更多
关键词 道路交通 检测精度 轻量化 YOLOv11
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基于改进YOLO11n的刮板输送机大块煤跟踪检测方法
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作者 汪卫兵 李瑞航 +3 位作者 赵栓峰 路正雄 马昊阳 母均毅 《工矿自动化》 北大核心 2026年第2期99-107,共9页
大块煤拥堵是导致综采工作面刮板输送机机头转载口堵塞的主要原因之一,及时精准地破除大块煤对保证综采工作面煤流顺畅至关重要。针对大块煤因短时遮挡及姿态变化导致检测精度低,进而造成破碎机器人无法对其准确破除的问题,提出一种基... 大块煤拥堵是导致综采工作面刮板输送机机头转载口堵塞的主要原因之一,及时精准地破除大块煤对保证综采工作面煤流顺畅至关重要。针对大块煤因短时遮挡及姿态变化导致检测精度低,进而造成破碎机器人无法对其准确破除的问题,提出一种基于改进YOLO11n的刮板输送机大块煤跟踪检测模型−DAMP−YOLO11n−BT。采用DCSNet模块替换YOLO11n原始模型的骨干网络,在保证模型检测精度的同时,降低模型的浮点运算量;采用AG−SPPF模块提升模型对刮板输送机煤流区域全局背景信息和块煤局部关键信息的关注和光照不均等环境抗干扰能力;引入Powerful−IoU(PIoU),通过自适应惩罚与梯度调节优化边界框回归,强化对中等质量锚框的聚焦,增强对块煤密集场景下的大块煤检测能力;融合DAMP−YOLO11n模型与ByteTrack算法,提出DAMP−YOLO11n−BT模型,实现大块煤的跟踪检测。利用现场采集的刮板输送机大块煤检测数据集进行实验验证,结果表明:①DAMP−YOLO11n模型的准确率、mAP@0.5:0.95与召回率分别为86.3%,77.6%,85.5%,较原始模型YOLO11n分别提升2.4%,2.4%,3.2%;其参数量为1.95×10^(6)个,浮点运算量为4.8×10^(9),模型大小为4.09 MiB,较原始模型YOLO11n分别下降24.4%,23.8%和23.6%;检测速度为351帧/s,满足检测实时性要求。②DAMP−YOLO11n−BT对大块煤跟踪识别的多目标跟踪准确率、多目标跟踪精度、ID调和均值分别为76.6%,74.5%和75.2%,均优于YOLO11n−BT,解决了被遮挡大块煤的漏检和ID跳变问题,满足破碎机器人精准作业的跟踪需求。 展开更多
关键词 刮板输送机 大块煤跟踪检测 破碎机器人 轻量化 YOLO11n ByteTrack算法
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基于改进YOLO11n模型的自动驾驶道路交通检测算法研究
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作者 田晟 赵凯龙 苗佳霖 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
随着自动驾驶技术的快速发展,道路交通检测作为感知模块的核心任务,直接影响自动驾驶系统的安全性与可靠性,当前基于深度学习方法作为研究的热点,却仍存在检测精度低、模型泛化性差等问题。为解决这些问题,本文提出一种改进YOLO11n模型... 随着自动驾驶技术的快速发展,道路交通检测作为感知模块的核心任务,直接影响自动驾驶系统的安全性与可靠性,当前基于深度学习方法作为研究的热点,却仍存在检测精度低、模型泛化性差等问题。为解决这些问题,本文提出一种改进YOLO11n模型的道路交通检测方法。该方法通过增加小目标检测层提高对小目标的检测精度,引入GhostConv+DWConv检测头结构,组合优化现有的双DWConv结构,并设计更适合小目标的Inner-CIoU损失函数,增强模型的泛化性,提高边界框回归的准确性。实验结果显示,与现有YOLO11n算法相比,该模型在KITTI和BDD100K数据集上的检测精度分别提升1.1个百分点和1.9个百分点,并达到125帧/s和124帧/s的检测速度,提升了低分辨率小目标检测的有效性,在不同交通场景下具有良好的泛化性。 展开更多
关键词 自动驾驶 小目标检测 YOLO11 多尺度检测 损失函数
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