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China Railway Informalization System Research Based on Reengineering
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作者 Yuwang Zhu Wenjie Zhang 《Chinese Business Review》 2004年第2期33-38,共6页
Consulting concepts of business process reengineering of modem enterprises and according to networked industry characteristics of railway, this article analyzes restructuring experience modes of foreign railway, probe... Consulting concepts of business process reengineering of modem enterprises and according to networked industry characteristics of railway, this article analyzes restructuring experience modes of foreign railway, probes into the trend of China railway restructure, and makes it clear that railway should set up modem enterprise systems by focusing on transport as major trade. As a result, the railway informalization system shall be guided by marketing, aiming at improving the operation efficiency and management benefits, having priority in passenger and goods marketing system development. Central control and safeguarding systems should be emphasized in construction and railway business management systems shall be broueht about. 展开更多
关键词 informalization reengineering networked industry railway
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“Border Crossing”in English Job-Seeking Discourse——Informalization and Marketization in One Creative Résumé
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作者 满易 《海外英语》 2014年第18期200-202,206,共4页
Border crossing is a metaphoric term in sociolinguistics referring to a blurring of English use across different domains of social discourses.This article shows how border crossing in English job-seeking discourse is ... Border crossing is a metaphoric term in sociolinguistics referring to a blurring of English use across different domains of social discourses.This article shows how border crossing in English job-seeking discourse is manifested in a real-life English creative résumé,and how this phenomenon brings about two related consequences,informalization and marketization,through critically analyzing the informal and promotional features of the résumé.It then reaches the conclusion that such border crossing phenomenon reflects a voice by the young in reconstructing their self-identities in job-seeking discourse in post-industrialized,post-modern western societies. 展开更多
关键词 BORDER CROSSING informalization MARKETIZATION Engl
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Informer-LSTM融合算法在蓝莓基质温湿度预测中的研究与应用
3
作者 胡玲艳 陈鹏宇 +6 位作者 郭占俊 徐国辉 秦山 付康 盖荣丽 汪祖民 张雨萌 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期78-86,共9页
为了精准预测温室蓝莓基质的温湿度变化趋势,提出一种融合Informer-LSTM算法的温湿度预测方法。以温室蓝莓现场环境数据为研究对象,使用LSTM算法捕捉时间序列数据中的依赖关系并与自注意力机制相结合,使模型在聚焦自注意力特征的同时兼... 为了精准预测温室蓝莓基质的温湿度变化趋势,提出一种融合Informer-LSTM算法的温湿度预测方法。以温室蓝莓现场环境数据为研究对象,使用LSTM算法捕捉时间序列数据中的依赖关系并与自注意力机制相结合,使模型在聚焦自注意力特征的同时兼顾LSTM特征,以增强其长期记忆力。在生成初步预测序列后,再应用LSTM算法修正模型的短期注意力,提高模型的反应速度。实验结果显示,Informer-LSTM预测模型在预测准确率、鲁棒性和响应速度等方面都有显著的优势。当温度湿度等时序输入数据发生明显变化时,模型能快速捕获短期内输入数据的动态模式变化。该模型在智慧温室管理中,对辅助人工决策及实现智能化控制具有较高实际价值。 展开更多
关键词 智慧农业 温室蓝莓 Informer模型 LSTM模型 温湿度预测
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基于改进Informer的商业建筑短期用电负荷多步预测
4
作者 周璇 李可昕 +3 位作者 郭子轩 俞祝良 闫军威 蔡盼盼 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期42-52,共11页
商业建筑短期用电负荷多步预测是城市有序用电和虚拟电厂调度的关键环节。商业建筑用电负荷时间序列具有强随机性、非平稳、非线性等特点,针对传统的迭代式多步用电负荷预测方法存在误差累积效应影响预测精度的问题,提出一种基于频率增... 商业建筑短期用电负荷多步预测是城市有序用电和虚拟电厂调度的关键环节。商业建筑用电负荷时间序列具有强随机性、非平稳、非线性等特点,针对传统的迭代式多步用电负荷预测方法存在误差累积效应影响预测精度的问题,提出一种基于频率增强通道注意力机制(FECAM)—麻雀优化算法(SSA)—Informer的短期用电负荷多步预测方法。该方法在Informer编码器输出时域特征的基础上,采用FECAM对各特征通道间的频率依赖性进行自适应建模,进一步提取多维输入序列的频域特征,生成式解码器利用融合的时、频域信息直接输出未来多步用电负荷序列。此外,由于改进Informer超参数设置缺乏理论依据,使用SSA寻优学习率、批处理大小、全连接维度和失活率的最佳组合。以广州某商业建筑全年用电负荷数据作为实际算例,结果表明,与其他深度学习模型相比,所提模型在不同预测步长(48、96、288、480、672步)下的预测精度显著提升,具有更优的短期用电负荷多步预测性能。 展开更多
关键词 商业建筑用电负荷预测 频率增强通道注意力机制 INFORMER 麻雀优化算法
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基于TCN-Informer的长短期多变量时间序列预测
5
作者 李德权 江涛 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第4期1549-1557,共9页
为了解决时间序列预测长期和短期依赖关系的难题,同时捕捉长期趋势和短期动态,并对多变量时间序列中变量间复杂的相互依赖关系进行建模,提出了一种基于时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的预测方法。首先,采用TCN来有... 为了解决时间序列预测长期和短期依赖关系的难题,同时捕捉长期趋势和短期动态,并对多变量时间序列中变量间复杂的相互依赖关系进行建模,提出了一种基于时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的预测方法。首先,采用TCN来有效捕捉序列变量在时间尺度上的特征,同时将压缩-激励模块(squeeze-and-excitation block,SE_Block)应用于TCN的输出。该模块通过增强多变量的表示,有效解决短期依赖性问题,并提高模型捕捉关键短期信息的能力。其次,引入Informer模型来增强长期序列处理能力,不仅有效解决了长期序列预测中的计算效率问题,还增强了模型对全局时间依赖关系的建模能力。最后,在设备状态监测(ETTm1)、交通流量(Traffic)和电力负荷(Electricity)三个数据集上将所提方法与现有的时间序列模型进行实验验证并比较。结果表明:所提出的方法在长期和短期时间序列预测中的误差率较低,能够有效提高多变量时间序列中长期和短期预测性能。 展开更多
关键词 长短期时间序列 多变量时间序列 INFORMER 时间卷积网络(TCN) 特征提取
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Formalization and Informalization of Law:On the Strategy of Legal Development in China 被引量:1
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作者 朱景文 《法哲学与法社会学论丛》 1999年第1期102-134+321,共33页
Since the 1980s,along with the transformation to the market economy,the most tangible feature in the legal development in China is toward the legalization:China has made more laws,tried more civil and criminal cases,h... Since the 1980s,along with the transformation to the market economy,the most tangible feature in the legal development in China is toward the legalization:China has made more laws,tried more civil and criminal cases,had more lawyers,judges and prosecutors,set up more legal educational institutes.Not only on the book but also in action,Chinese people more and more like to choose the legal way,the people’s courts. 展开更多
关键词 FORMALIZATION informalization LAW LEGAL DEVELOPMENT China
原文传递
基于Informer模型的智能洪水预报方法研究
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作者 董付强 万喆 +3 位作者 王丽娟 蔡金华 万俊 罗永钦 《人民长江》 北大核心 2026年第1期53-63,共11页
洪水预报精度和预见期是做好水库洪水预警和调度的关键,在洪水预报中应用人工智能模型可有效提高洪水预报精度。应用K-means聚类分析法对潘口水库流域进行了科学划分,然后采用Informer深度学习模型进行洪水预报,并与传统LSTM模型进行了... 洪水预报精度和预见期是做好水库洪水预警和调度的关键,在洪水预报中应用人工智能模型可有效提高洪水预报精度。应用K-means聚类分析法对潘口水库流域进行了科学划分,然后采用Informer深度学习模型进行洪水预报,并与传统LSTM模型进行了对比研究,最后基于Informer模型设计了4种预报方案分析上游水库对潘口水库洪水预报精度的影响。结果表明:(1) Informer模型的预报性能优于LSTM模型;(2)优化后的Informer模型,训练集和测试集总体纳什系数为0.892,洪水总量误差为6.64%,洪水峰值误差为7.69%,洪量误差及洪峰误差平均值均达到甲级标准;(3)基于Informer模型的2023年和2024年堵河流域潘口水库实际检验预报纳什系数均值为0.878和0.827,洪量误差及洪峰误差合格率均达100%,均满足甲级要求。基于深度学习Informer模型的智能洪水预报不仅可提高洪量和洪峰的预测精度,而且具有较强的实际应用潜力,可为水库洪水预报预警及防灾减灾提供决策依据。 展开更多
关键词 智能洪水预报 深度学习模型 Informer模型 LSTM模型 潘口水库 堵河
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基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法
8
作者 肖蘅 包乃源 +1 位作者 周文 杨亚婷 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期57-63,共7页
传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理... 传统无人机姿态估计方法由于传感器精度不高和设备成本限制,难以满足复杂环境中的精确需求。为此,提出一种基于改进Informer模型的无人机姿态估计方法,引入多尺度时间注意力机制和动态时间规整(DTW)损失函数,提升模型在长序列数据处理和动态飞行数据适应方面的能力。此外,采用遗传算法对模型超参数进行优化,显著提高了复杂飞行数据处理的准确性和鲁棒性。基于苏黎世大学机器人实验室发布的UZH-FPV竞赛数据集,将改进后的Informer模型与LSTM、GRU和DNN模型进行了实验对比。结果表明,改进Informer模型在无人机的俯仰角、滚转角和偏航角估计方面均显著优于其他对比模型。 展开更多
关键词 无人机姿态估计 Informer模型 多尺度时间注意力机制 动态时间规整损失函数 遗传算法优化 长序列数据处理
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基于XGBoost-LSTM-Informer的硫磺价格预测研究
9
作者 张新生 李慧敏 《中国物价》 2026年第1期12-18,共7页
针对以硫磺为代表的大宗商品价格呈现非线性、非规律波动的特点,本研究创新性地提出XGBoost-LSTM-Informer深度学习组合模型。该模型的核心优势在于有效结合LSTM捕捉短期依赖的能力与Informer捕捉长期依赖的优势。本文以硫磺价格多因素... 针对以硫磺为代表的大宗商品价格呈现非线性、非规律波动的特点,本研究创新性地提出XGBoost-LSTM-Informer深度学习组合模型。该模型的核心优势在于有效结合LSTM捕捉短期依赖的能力与Informer捕捉长期依赖的优势。本文以硫磺价格多因素预测为案例,首先采用独立森林法对原始数据进行预处理,并结合皮尔逊相关系数法与XGBoost重要性对影响因素进行双重筛选。随后将融合后的数据集分别并行输入LSTM和Informer进行训练,并利用Optuna进行超参数调优,通过迭代训练输出模型最优预测结果。多组对比实验与消融实验表明,XGBoost-LSTM-Informer模型在预测精度上显著优于基准模型,既能准确反映硫磺价格整体波动趋势,也能及时捕捉局部价格波动细节。基于实验结果,本文从加强硫磺数据挖掘、引入模型辅助风险管理、构建硫磺价格预测体系三方面提出建议,为提升硫磺市场价格监测与风险管控能力提供理论支撑。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 Informer模型 多因素价格预测 硫磺价格 影响因素
原文传递
基于Informer-SAO-LSTM的刀具磨损预测
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作者 李昂 马俊燕 唐源斌 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第1期151-155,161,共6页
在产品加工过程中,准确预测刀具的磨损值既能避免过早更换造成的成本浪费,又可防止过度磨损影响加工精度,从而最大化发挥刀具寿命的价值。为了解决这个问题,提出了一种基于Informer、SAO与LSTM结合的深度学习网络模型,用于刀具磨损预测... 在产品加工过程中,准确预测刀具的磨损值既能避免过早更换造成的成本浪费,又可防止过度磨损影响加工精度,从而最大化发挥刀具寿命的价值。为了解决这个问题,提出了一种基于Informer、SAO与LSTM结合的深度学习网络模型,用于刀具磨损预测。Informer具有高效的编码器结构和稀疏自注意力机制,而LSTM网络具有较强的时间序列建模能力,通过SAO算法对超参数的调整,可以更准确高效地捕捉刀具磨损过程中长期的依赖关系,从而提取更有效的特征,提升了模型在处理长序列数据时的效率和准确性。使用PHM2010数据集进行对比实验,实验结果表明所提出的Informer-SAO-LSTM模型在MAE、RMSE等多项指标上均表现出色,最后设计了实验进行验证,进一步说明了所提出的方法比对比模型的预测准确率更高,泛化能力更好。 展开更多
关键词 LSTM INFORMER SAO 刀具磨损 深度学习 时间序列预测
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融合深度学习网络的地下储气库微震时序智能预测模型及其应用
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作者 刘新涛 曹晓辉 +2 位作者 杜睿山 孟令东 马速超 《现代地质》 北大核心 2026年第1期275-286,共12页
地下储气库动态安全运行离不开对注采扰动引起微震活动的准确预测。针对微震时序中存在的强非线性耦合、外部注采扰动的滞后效应以及多尺度演化模式难以精确建模的问题,本研究提出了一种融合扩展型长短期记忆网络(xLSTM)与Informer结构... 地下储气库动态安全运行离不开对注采扰动引起微震活动的准确预测。针对微震时序中存在的强非线性耦合、外部注采扰动的滞后效应以及多尺度演化模式难以精确建模的问题,本研究提出了一种融合扩展型长短期记忆网络(xLSTM)与Informer结构的微震时序预测模型。在数据处理环节,构建了包含注采速率、井口压力、温度等多源工程参数的特征集,并采用皮尔逊相关系数与互信息方法筛选关键驱动特征,以增强输入的代表性;在模型设计上,引入xLSTM以强化短期动态扰动与时滞响应的建模能力,同时采用Informer的稀疏自注意力机制与层次化蒸馏编码结构,实现对长周期依赖与全局演化趋势的高效捕捉。实验结果表明,所提方法在微震事件频次与能量预测任务中,平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)以及平均绝对百分比误差(MAPE)均显著优于对比模型。此外将该模型应用于同区块不同储气库的注采条件下,数据验证表明,其在复杂工况下能够准确预测微震事件频次和能量的演化趋势。 展开更多
关键词 xLSTM网络 Informer网络 时序预测 注意力机制 深度学习 地下储气库
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基于FDBO+Informer-ECANet的齿轮箱故障诊断分析
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作者 李婷婷 贾东 《机械传动》 北大核心 2026年第3期161-171,共11页
【目的】基于智能优化算法与深度神经网络的齿轮箱故障诊断方法逐渐成为研究热点,但仍然存在较多问题。为了解决强噪声环境下齿轮故障特征提取难、诊断准确率低的问题,提出一种基于融合增强型蜣螂优化(Fusion-enhanced Dung Beetle Opti... 【目的】基于智能优化算法与深度神经网络的齿轮箱故障诊断方法逐渐成为研究热点,但仍然存在较多问题。为了解决强噪声环境下齿轮故障特征提取难、诊断准确率低的问题,提出一种基于融合增强型蜣螂优化(Fusion-enhanced Dung Beetle Optimization,FDBO)算法、Informer模型和通道注意力机制(Efficient Channel Attention Network,ECANet)模块的齿轮箱故障诊断方法。【方法】首先,针对现有蜣螂优化(Dung Beetle Optimization,DBO)算法全局搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,引入融合Fuch混沌映射兼逆反向学习策略、自适应步长策略与凸透镜成像反转策略集成、随机差异变异策略,提高算法的全局搜索能力;其次,基于Informer模型出色的长时间序列处理能力,高效提取出序列数据中的全局特征与局部特征;尤其针对包含长时间依赖关系的故障信号,该模型可展现出极高的分类性能;再次,在Informer模型的编辑器中引入ECANet模块,对Informer提取的特征进行通道级的自适应校准,提高模型对重要特征的关注度,以增强特征表达能力、减少噪声干扰;最后,通过FDBO算法对Informer-ECANet模型多个超参数进行寻优,确定最优参数组合,以增强模型的诊断能力和泛化性能。【结果】试验结果表明,在无噪声条件下,所提模型准确率达100%;在加入-6 dB的高斯白噪声下准确率仍达到94.4%,验证了所提模型的优越性,为齿轮箱故障诊断提供了一种新型有效的智能方法。 展开更多
关键词 融合增强型蜣螂优化算法 Informer模型 ECANet模块 随机差异变异策略
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基于局部-全局特征筛选与权重自适应平衡的短期多元负荷与碳排放联合预测
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作者 魏莫杋 史佳琪 +3 位作者 张铁岩 赵琰 王东来 刘师允 《高电压技术》 北大核心 2026年第1期68-78,I0007-I0009,共14页
为提高多元负荷与碳排放预测精度以及联合预测模型泛化能力,分析异质能源耦合关系及气象因素相关性,考虑不同负荷预测任务差异性,提出一种基于局部-全局特征筛选与权重自适应平衡的短期多元负荷与碳排放联合预测方法。首先,分析多元负... 为提高多元负荷与碳排放预测精度以及联合预测模型泛化能力,分析异质能源耦合关系及气象因素相关性,考虑不同负荷预测任务差异性,提出一种基于局部-全局特征筛选与权重自适应平衡的短期多元负荷与碳排放联合预测方法。首先,分析多元负荷、碳排放与影响因素在周内不同日期的局部相关性,并分析模型输入特征全局贡献度,精细化筛选联合预测模型输入特征;其次,结合时间卷积神经网络与Informer模型搭建短期多元负荷与碳排放联合预测模型;最后,提出权重自适应平衡方法在联合预测模型训练过程中动态调整不同预测任务权重,确保各预测任务训练平衡。利用美国亚利桑那州立大学坦佩校区综合能源系统实际运行数据进行实验,结果表明,所提方法可有效提高多元负荷与碳排放的预测精度,并具有更高的计算效率与泛化能力。 展开更多
关键词 局部相关性分析 全局特征贡献度分析 权重自适应平衡 Informer模型 多元负荷预测 碳排放预测
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基于小波卷积与Informer模型相结合的短期电力负荷预测
14
作者 谢雄峰 谭剑中 +2 位作者 何东 岳汉文 彭彪 《湖南电力》 2026年第1期98-106,共9页
随着风电、光伏等可再生能源大规模接入电网,电力系统运行的不确定性和波动性显著增强,负荷序列特征提取困难,导致短期电力负荷预测精度难以提升。针对此问题,提出一种基于小波卷积和Informer模型相结合的短期电力负荷预测模型,采用改... 随着风电、光伏等可再生能源大规模接入电网,电力系统运行的不确定性和波动性显著增强,负荷序列特征提取困难,导致短期电力负荷预测精度难以提升。针对此问题,提出一种基于小波卷积和Informer模型相结合的短期电力负荷预测模型,采用改进的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),对数据分解降噪后输入小波卷积模块进行多级小波卷积,实现对复杂时间序列的多尺度特征提取及降低序列复杂度,从而提高预测精度。为验证模型的有效性,进行多组实验,结果表明,所提模型平均绝对百分比误差为1.893 1%,与单独使用Informer模型或仅使用GSWOA-VMD-Informer的方法相比降低了1.059 4个百分点和0.504 8个百分点,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 时间序列预测 变分模态分解(VMD) 小波卷积(WTC) Informer模型
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基于深度时间序列模型xLSTM-Informer的矿压数据预测方法研究
15
作者 王永胜 崔志瀛 +2 位作者 赵亮 董文哲 赵文广 《煤炭与化工》 2026年第1期25-31,共7页
针对矿压时序数据强非线性与长程依赖特性导致的预测难题,本文提出一种融合扩展长短期记忆网络(xLSTM)与长序列预测模型(Informer)的xLSTM-Infomer预测方法。较于传统单一模型,该模型利用xLSTM精细捕捉局部动态特征的能力,并结合Informe... 针对矿压时序数据强非线性与长程依赖特性导致的预测难题,本文提出一种融合扩展长短期记忆网络(xLSTM)与长序列预测模型(Informer)的xLSTM-Infomer预测方法。较于传统单一模型,该模型利用xLSTM精细捕捉局部动态特征的能力,并结合Informer全局长程依赖高效建模的特性,实现了对矿压演化规律的长期预测。为验证模型的预测能力,本文以新疆硫磺沟煤矿的倾斜厚煤层工作面为背景,对工作面矿压数据进行预测,实验结果表明,与LSTM、Informer等基准模型相比,本文所建立的模型预测性能有较高提升,不同部位预测结果的决定系数R^(2)均在93%以上,最高的R^(2)达到了98.21%,且较于对比模型在MAE与RMSE的指标上也均处于最低水平,同时模型在复杂工况下也能表现出较高的预测精度,这为实现智能矿压监测与灾害预警提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 矿压预测 深度学习 INFORMER xLSTM 混合模型 智能矿山
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基于深度学习的机场风长时序预测
16
作者 石雨卉 孙凯 +1 位作者 徐颖 郭炜峻 《热带气象学报》 北大核心 2026年第1期122-131,共10页
针对传统风场预测方法中存在的精度不足和时效性差等问题,引入了Informer模型,提高了对福建省厦门高崎国际机场长时间序列气象数据的预测准确度。相较于传统模型,Informer模型在处理风场时间序列数据中的概率稀疏自注意力机制和自注意... 针对传统风场预测方法中存在的精度不足和时效性差等问题,引入了Informer模型,提高了对福建省厦门高崎国际机场长时间序列气象数据的预测准确度。相较于传统模型,Informer模型在处理风场时间序列数据中的概率稀疏自注意力机制和自注意力蒸馏技术,能够高效捕捉数据中的长期依赖关系和复杂特征。在60 min预测以及季节性变化中,Informer模型表现出了强大的稳健性和高效性。此外,还对比了不同风场变化对模型预测的影响,发现Informer模型在不同风场条件下均能更好地保持稳定预测性能,进一步验证了其广泛适用性和鲁棒性。通过提高预测精度和时效性,本研究不仅为航空气象服务提供了更精准的风速和风向预测,有助于保障航空器飞行安全、优化航班调度及提升能源利用效率,同时还为短期天气预报等领域带来了积极影响,提供了新的研究思路和解决方案,对于推动深度学习在气象预测中的应用具有重要意义。 展开更多
关键词 深度学习 风场预测 长时间序列 Informer模型 航空气象
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耦合图相似日和Informer的光伏出力预测
17
作者 刘晨晨 周宇慈 +4 位作者 潘张榕 李薇 沈春明 薛松 郭军红 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第2期642-654,共13页
为了充分捕捉待预测日局部变化特征,提高光伏出力预测准确性,提出了基于结构相似性算法(structural similarity,SSIM)的图相似日与高效长时间序列预测模型(Informer)结合的光伏发电预测模型。以云南岩淜光伏电站为案例,首先利用日气象... 为了充分捕捉待预测日局部变化特征,提高光伏出力预测准确性,提出了基于结构相似性算法(structural similarity,SSIM)的图相似日与高效长时间序列预测模型(Informer)结合的光伏发电预测模型。以云南岩淜光伏电站为案例,首先利用日气象数据所构成的向量转换为格拉姆矩阵再将矩阵转换为日气象像素图,然后采用SSIM算法进行待预测日的相似日筛选。在此基础上,完成和光伏出力气象要素筛选,再利用Informer构建光伏出力预测模型,最终输出各时间段出力的预测结果。结果表明:图相似日方法可以很好地识别出待预测日的相似日,构建的Informer光伏出力预测模型在不同天气下都具有很好的预测性能。相对于传统预测方法,晴日下的均方根误差为0.66,日准确率分别提高了1.63%~3.92%。 展开更多
关键词 图相似日 SSIM算法 Informer模型 光伏预测
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Notes for Contributors
18
《Chinese Journal of Chemical Engineering》 2026年第1期I0002-I0002,共1页
The Chinese Journal of Chemical Engineering is the official journal of The Chemical Industry and Engineering Society of China and published by the Chemical Industry Press Co.,Ltd.The aim of the journal is to develop t... The Chinese Journal of Chemical Engineering is the official journal of The Chemical Industry and Engineering Society of China and published by the Chemical Industry Press Co.,Ltd.The aim of the journal is to develop the international exchange of scientific and technical information in the field of chemical engineering.Submission of Papers All papers will be submitted on line. 展开更多
关键词 chemical engineeringsubmission international exchange technical information scientific information develop international exchange scientific technical information chemical engineering chemical industry engineering society
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ES-YOLO:Edge and Shape Fusion-Based YOLO for Tra.c Sign Detection
19
作者 Weiguo Pan Songjie Du +2 位作者 Bingxin Xu Bin Zhang Hongzhe Liu 《Computers, Materials & Continua》 2026年第4期2127-2145,共19页
Traffic sign detection is a critical component of driving systems.Single-stage network-based traffic sign detection algorithms,renowned for their fast detection speeds and high accuracy,have become the dominant approa... Traffic sign detection is a critical component of driving systems.Single-stage network-based traffic sign detection algorithms,renowned for their fast detection speeds and high accuracy,have become the dominant approach in current practices.However,in complex and dynamic traffic scenes,particularly with smaller traffic sign objects,challenges such as missed and false detections can lead to reduced overall detection accuracy.To address this issue,this paper proposes a detection algorithm that integrates edge and shape information.Recognizing that traffic signs have specific shapes and distinct edge contours,this paper introduces an edge feature extraction branch within the backbone network,enabling adaptive fusion with features of the same hierarchical level.Additionally,a shape prior convolution module is designed to replaces the first two convolutional modules of the backbone network,aimed at enhancing the model's perception ability for specific shape objects and reducing its sensitivity to background noise.The algorithm was evaluated on the CCTSDB and TT100k datasets,and compared to YOLOv8s,the mAP50 values increased by 3.0%and 10.4%,respectively,demonstrating the effectiveness of the proposed method in improving the accuracy of traffic sign detection. 展开更多
关键词 Traffic sign edge information shape prior feature fusion object detection
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Right patient approach to experimental stromal cell therapies for gastrointestinal tumors
20
作者 Francesca Vescio Silvia Curcio +2 位作者 Isabella Aquila Michele Ammendola Alessandro Pasquale Tarallo 《World Journal of Gastrointestinal Oncology》 2026年第1期282-286,共5页
Experimental therapies targeting immune and stromal cells,such as mast cells,cancer-associated fibroblasts,dendritic cells,and tumor endothelial cells,in the treatment of gastrointestinal solid tumors pose new and com... Experimental therapies targeting immune and stromal cells,such as mast cells,cancer-associated fibroblasts,dendritic cells,and tumor endothelial cells,in the treatment of gastrointestinal solid tumors pose new and complex surgical and medico-legal challenges.These innovative treatments require that informed consent not be limited to simple acceptance of the medical procedure,but instead reflect a true relational and cognitive process grounded in understanding,free choice,and the ability to revoke consent at any time.In particular,it is essential that the patient understands the experimental nature of the therapy,its development stage,potential benefits and risks,as well as the implications for their health and personal dignity.In the case of stromal cell-based treatments,which may exert complex immunomodulatory effects or activate angiogenic pathways that are not yet fully understood,patients must be made fully aware that they are participating in a non-standardized therapy whose outcomes,whether beneficial or harmful,cannot yet be predicted with certainty.This requires particularly careful medical communication,using simple yet scientifically accurate explanations delivered in appropriate language,along with a final verification of the patient’s actual understanding. 展开更多
关键词 Experimental therapies SURGERY Non-standardized treatment Gastrointestinal tumor Informed consent
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