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Urgency and importance of local-scale modeling tools to support climate adaptation and sustainable development
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作者 Huiling Ouyang Alexander Baklanov +2 位作者 Xu Tang Peng Wang Renhe Zhang 《Frontiers of Environmental Science & Engineering》 2025年第12期251-262,共12页
Climate change presents a critical global challenge,threatening human well-being,ecosystems,economies,and societies.While mitigation efforts remain essential and critically important,the growing urgency of climate imp... Climate change presents a critical global challenge,threatening human well-being,ecosystems,economies,and societies.While mitigation efforts remain essential and critically important,the growing urgency of climate impacts necessitates immediate and effective adaptation measures.Effective adaptation strategies require advanced modeling tools with higher resolution,integration of ecosystem and social dynamics,and the ability to assess diverse adaptation scenarios.Local-scale models,which are performed at the scale of an administrative region,a country,or a specified region,are particularly valuable as they can incorporate specific adaptation measures and generate precise,contextspecific insights.These models play a key role in formulating tailored climate adaptation strategies and action plans.This paper explores the significance and challenges in developing such models,emphasizing the pressing need to accelerate their advancement.We call on the scientific community and policymakers to prioritize the development of tailored local-scale modeling tools and services to enhance resilience and better support adaptive responses to the complex and evolving challenges posed by climate change and rapid urbanization at the local level. 展开更多
关键词 Climate adaptation local-scale model Model development Policy-making
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基于“季节-源汇”下的山东大学主城区热环境驱动因素分析
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作者 范强 相梦雪 +1 位作者 张兵 王丽芳 《生态环境学报》 北大核心 2026年第1期75-87,共13页
地表温度(LST)作为衡量城市热环境的关键指标,其时空分异特征与驱动机制已成为当前研究的前沿方向。传统线性模型在解析热环境系统的非线性动力学特征时存在局限性,而LightGBM模型结合Shapley加性解释(SHAP)的可解释性算法为揭示复杂驱... 地表温度(LST)作为衡量城市热环境的关键指标,其时空分异特征与驱动机制已成为当前研究的前沿方向。传统线性模型在解析热环境系统的非线性动力学特征时存在局限性,而LightGBM模型结合Shapley加性解释(SHAP)的可解释性算法为揭示复杂驱动机制提供了新方法。该研究针对现有研究中“源-汇”尺度景观效应量化与季节动态机制解析的不足,创新性地构建了以局地气候区为依托的“季节-源汇”二维分析框架。以山东大学主城区为研究区,融合多源遥感数据与地理空间数据,深入探究了城市空间形态、自然环境要素及人类活动对LST的耦合影响机制,量化分析了9类驱动因子在四季“源-汇”景观中对LST的贡献度,发现自然环境因素在城市热环境调控中占据主导地位,数字高程、归一化植被指数和改进归一化水体指数是关键调控因子。城市空间形态对LST的影响虽小于自然环境因素,但建筑容积率、天空开阔度和建筑覆盖率等因素仍具有显著作用。人类活动对LST的影响相对较小,但兴趣点数据和道路密度在局部区域仍存在一定的影响。这些发现为不同季节和源汇区域的差异化规划提供了战略性建议,为城市热环境管理提供了科学依据。应充分利用自然环境资源,合理规划建筑布局,以优化城市热环境,提升城市生态宜居性。 展开更多
关键词 城市热岛效应 LightGBM模型 Shapley加性解释(SHAP) “源-汇”尺度 季节 局地气候区(LCZ)
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因子混合模型稳健贝叶斯分析
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作者 吕天予 夏业茂 《应用数学》 北大核心 2026年第1期161-172,共12页
为了降低异常点或极值数据影响,本文对因子混合模型建立了稳健分析.在参数统计框架内,基于正态尺度混合分布,对数据点赋以适当的权重来降低异常点的影响.我们还对因子负荷采用稀疏化技术来提高模型的泛化能力,并对因子个数和混合分量个... 为了降低异常点或极值数据影响,本文对因子混合模型建立了稳健分析.在参数统计框架内,基于正态尺度混合分布,对数据点赋以适当的权重来降低异常点的影响.我们还对因子负荷采用稀疏化技术来提高模型的泛化能力,并对因子个数和混合分量个数展开选择.随机模拟和对橄榄油数据分析展示了方法的有效性和实用性. 展开更多
关键词 混合因子模型 正态尺度混合 全局-局部收缩 MCMC抽样
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基于快速傅里叶变换的裂缝分割算法
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作者 王永明 胡仕刚 +1 位作者 伍绍兵 梁思奇 《湖南工业大学学报》 2026年第1期102-108,共7页
裂缝分割是现代民用基础设施维护的关键一环,快速准确地检测出裂缝至关重要。故针对基于卷积模型在远距离建模方面的不足,以及基于Transformer模型在局部特征提取不足和计算复杂度较高的缺点,构建了一个基于频率增强的U型结构网络(FE-UN... 裂缝分割是现代民用基础设施维护的关键一环,快速准确地检测出裂缝至关重要。故针对基于卷积模型在远距离建模方面的不足,以及基于Transformer模型在局部特征提取不足和计算复杂度较高的缺点,构建了一个基于频率增强的U型结构网络(FE-UNet)。首先,提出一个频率增强注意力模块(FEA),通过快速傅里叶变换将图像从空间域映射到频域,降低计算复杂度,并在频域中引入卷积模块以突出裂缝特定频率成分,从而增强特征表示。此外,提出了一个局部增强前馈网络(LE-FFN),通过整合来自多个分支下的多尺度语义信息,提高特征的局部交互能力。实验结果表明,所提出网络模型的mIoU和F1值最高达82.38%和79.48%,为道路健康监测提供了有力支持。 展开更多
关键词 裂缝分割 快速傅里叶变换 多尺度语义信息 局部交互
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基于全局与局部特征引导的显著性目标检测网络
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作者 王政凯 周永霞 《现代电子技术》 北大核心 2026年第1期124-128,共5页
显著性目标检测旨在识别出图像中的显著性区域,然而,现有方法在处理复杂场景图像或多尺度物体时往往表现不佳。针对现有网络在处理复杂场景时无法精确定位目标的问题,借鉴人类视觉系统的特性,文中提出一种全新的基于全局与局部特征引导... 显著性目标检测旨在识别出图像中的显著性区域,然而,现有方法在处理复杂场景图像或多尺度物体时往往表现不佳。针对现有网络在处理复杂场景时无法精确定位目标的问题,借鉴人类视觉系统的特性,文中提出一种全新的基于全局与局部特征引导的显著性目标检测网络,通过全局与局部特征增强模块帮助网络获得更丰富准确的特征。针对多尺度目标检测效果不佳的问题,提出基于注意力机制的多尺度特征融合模块,加强了多尺度特征之间的融合,并提取出更深层的全局特征。设计了一个误差损失权重,通过计算预测图与真实图的并集与交集的差值作为损失函数的权重,通过像素级的误差计算,增强了网络对局部特征的敏感性与空间一致性。在5个公共数据集上与近年来的12种先进方法进行比较,文中方法在多个指标上表现更优,证明了所提方法的优越性与高效性。 展开更多
关键词 全局与局部特征引导 显著性目标检测 深度学习 特征增强 多尺度 特征融合
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尺度地方化:一个产业地理研究的综合解释框架
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作者 贺灿飞 朱晟君 《地理研究》 北大核心 2025年第12期3201-3221,共21页
产业地理研究的核心任务是揭示产业发展格局的形成、演化及其机制。通过对尺度思维的运用,产业地理研究将现实世界大致划分为全球、国家和地方三种地理尺度空间,从特定尺度视角论述其产业地理效应。然而,由于产业地理过程具有复杂性和... 产业地理研究的核心任务是揭示产业发展格局的形成、演化及其机制。通过对尺度思维的运用,产业地理研究将现实世界大致划分为全球、国家和地方三种地理尺度空间,从特定尺度视角论述其产业地理效应。然而,由于产业地理过程具有复杂性和多样性的特征,只运用一套理论体系难以对其进行系统解释。为弥补这一不足并进一步推进尺度思维在产业地理研究中的运用,本文提出尺度地方化模型。尺度地方化模型以地方化为理论出发点,对产业地理研究的经典理论进行系统整合,强调全球、国家和地方等尺度力量需要通过地方化才能实现产业地理效应。在地方化过程中,各类型尺度力量相互调节形成合力,促成了复杂多样的产业地理过程。本文进一步利用尺度地方化模型分析了中国产业地理格局历次重构背后的机理。1978—2008年,在“强全球”“强地方”和“弱国家”的尺度力量合力作用下,中国产业地理经历第一次重构,形成“东高西低”的产业地理格局。2008—2020年,三种尺度力量的影响力基本均衡,提升了中国产业发展的区域间协调水平。近年来,随着“双循环”战略的推行,国家力量的影响力进一步提升,预期带动中国产业实现深度转型,并形成多中心链条化的空间发展格局。总的来说,尺度地方化模型通过深刻阐述不同尺度力量的互动关系及其如何影响中国产业地理格局的演变,为新时期中国产业地理格局建设提供了理论支撑。 展开更多
关键词 尺度力量 地方化 产业地理研究 尺度地方化
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基于扩展局部二值模式的多尺度人脸表情识别方法 被引量:1
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作者 胡黄水 戚星烁 +1 位作者 王出航 王玲 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期1427-1436,共10页
针对人脸表情识别在复杂环境下姿态和光照鲁棒性差的问题,提出一种融合扩展局部二值模式和多尺度网络结构的人脸表情识别方法.该方法通过扩展传统局部二值模式的感受野并增强像素间的空间联系,减少光照对人脸表情识别的噪声干扰;通过将... 针对人脸表情识别在复杂环境下姿态和光照鲁棒性差的问题,提出一种融合扩展局部二值模式和多尺度网络结构的人脸表情识别方法.该方法通过扩展传统局部二值模式的感受野并增强像素间的空间联系,减少光照对人脸表情识别的噪声干扰;通过将特征图在通道维度均匀分为若干子集并利用不同数量相同卷积块的方式提取特征图的多尺度特征,有效处理人脸姿态变化.在数据集Fer2013和RAF-DB上的实验结果表明,该方法可有效提高人脸表情识别的准确率和鲁棒性,为复杂环境下的人脸表情识别提供了有效解决方案. 展开更多
关键词 人脸表情识别 局部二值模式 多尺度网络 卷积神经网络
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基于改进ALTRO的果园机器人实时局部轨迹优化算法
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作者 李天博 郭奕 +2 位作者 刘慧 沈跃 沈亚运 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期1-10,共10页
实时局部轨迹优化是果园机器人安全、稳定自主运行的重要保障。针对原始增广拉格朗日轨迹优化器算法存在迭代效率低下、易陷入数值病态及权重难以平衡等问题,该研究提出了一种基于改进ALTRO(augmented lagrangiantrajectory optimizer)... 实时局部轨迹优化是果园机器人安全、稳定自主运行的重要保障。针对原始增广拉格朗日轨迹优化器算法存在迭代效率低下、易陷入数值病态及权重难以平衡等问题,该研究提出了一种基于改进ALTRO(augmented lagrangiantrajectory optimizer)的果园机器人实时局部轨迹优化算法。在获得机器人全局参考轨迹的前提下,首先采用加速增广拉格朗日算法,改进ALTRO算法中的乘子迭代策略,实现算法的加速收敛;其次,加入乘子可行域投影,保证每次迭代更新得到的乘子都在可行域范围内,避免迭代次数较多导致的算法数值病态现象,提高算法的稳定性。最后,引入基于轨迹时间步长的自适应缩放因子,调整原算法中的终点权重,保证算法具有更好的局部障碍响应能力。基于相同参考路径及配置参数,在多障碍仿真场景中本文算法相较于原始ALTRO算法的运算时间减少32.76%,而在实物试验中,该研究算法运算耗时相较原算法降低67.80%,且该算法优化轨迹的曲率最大值、平均曲率及曲率标准差相较原算法分别下降了10.59%、2.98%及10.17%,航向角、前轮转角、线速度和前轮角速度的最大变化率、平均变化率和变化率标准差上,改进算法相较原算法分别下降了14.19%、3.61%及10.69%,轨迹的曲率表现和控制量变化都更加平滑,能够为机器人提供良好的运行参考。 展开更多
关键词 机器人 算法 ALTRO 果园 缩放因子 局部轨迹优化
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融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法 被引量:2
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作者 刘赏 周煜炜 +2 位作者 代娆 董林芳 刘猛 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期292-300,共9页
对多尺度的遥感图像进行小目标检测时,基于深度学习的目标检测算法容易出现误检和漏检的情况。这是因为此类算法的特征提取模块进行了多次的下采样操作;而且未能根据不同类别、不同尺度的目标关注所需的上下文信息。为了解决该问题,提... 对多尺度的遥感图像进行小目标检测时,基于深度学习的目标检测算法容易出现误检和漏检的情况。这是因为此类算法的特征提取模块进行了多次的下采样操作;而且未能根据不同类别、不同尺度的目标关注所需的上下文信息。为了解决该问题,提出一种融合注意力和上下文信息的遥感图像小目标检测算法ACM-YOLO(Attention-Context-Multiscale YOLO)。首先,应用细粒度的查询感知稀疏注意力以减少小目标特征信息的丢失,从而避免漏检;其次,设计局部上下文增强(LCE)函数以更好地关注不同类别的遥感目标所需的上下文信息,从而避免误检;最后,使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)强化特征融合模块对遥感图像小目标的多尺度特征融合能力,从而改善算法检测效果。在DOTA数据集和NWPU VHR-10数据集上进行对比实验和消融实验,以验证所提算法的有效性和泛化性。实验结果表明,在2个数据集上所提算法的平均精确率均值(mAP)分别达到了77.33%和96.12%,而相较于YOLOv5算法,召回率分别提升了10.00和7.50个百分点。可见,所提算法能有效提升mAP和召回率,减少误检和漏检。 展开更多
关键词 遥感图像 小目标检测 稀疏采样 局部上下文信息增强 多尺度特征融合
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结合局部强化和改进YOLOv8的隧道螺栓锈蚀检测 被引量:1
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作者 武晓春 李鲁豫 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第19期249-259,共11页
针对地铁隧道检修环境光线不足,不可避免地导致人工检修螺栓准确率低、漏诊率高的问题,提出了基于局部强化(local enhancement algorithm,LEA)和改进YOLOv8的隧道螺栓锈蚀检测模型(YOLOv8s+LEA+MSSf+FL,YOLO-LMF),将人工检修变为智能检... 针对地铁隧道检修环境光线不足,不可避免地导致人工检修螺栓准确率低、漏诊率高的问题,提出了基于局部强化(local enhancement algorithm,LEA)和改进YOLOv8的隧道螺栓锈蚀检测模型(YOLOv8s+LEA+MSSf+FL,YOLO-LMF),将人工检修变为智能检测,提高检修效率。使用带有邻域检查(neighbor check)的局部强化算法增强螺栓锈蚀部位,使模型更好识别锈蚀特征。提出多尺度通道组混排卷积(multi-scale channel group shuffle convolution,MSCGSC),将MSCGSC融入YOLOv8的C2f(cross stage partial network fusion)模块中,得到新的模块MSSf(multiscale shuffle fusion),使模型更好地学习锈蚀螺栓与色斑在螺栓附近时的不同的表现,提高模型检测精度。考虑到锈蚀螺栓中困难样本限制了模型检测的精度且螺栓样本不平衡的问题,引入了焦点损失函数(focal loss,FL),降低数量庞大的样本在训练中所占的权重,使模型集中对分类困难样本的学习。实验结果表明:所提出的模型相较于原模型分别增长了0.032、0.05、0.011和0.003,参数量减少了10.4%。模型在地铁隧道螺栓数据集上具有更好的表现,能够为地铁隧道维护作业研发检测机器人提供参考,减少隧道养护工人工作量,提高工作效率。 展开更多
关键词 隧道螺栓 局部强化 YOLOv8 多尺度通道组混排卷积 焦点损失
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局地尺度复杂下垫面风场计算模式验证研究
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作者 许慧萍 程卫亚 《核安全》 2025年第5期96-102,共7页
基于雷诺数平均(RANS)方程及标准κ-ε湍流模型的方法建立局地尺度复杂下垫面风场计算模式,对边界层提出解决方案,适用于复杂建筑物、树冠及浮力作用等对风场影响模拟。同时利用某实际复杂下垫面厂址的风场观测结果对风场模拟计算结果... 基于雷诺数平均(RANS)方程及标准κ-ε湍流模型的方法建立局地尺度复杂下垫面风场计算模式,对边界层提出解决方案,适用于复杂建筑物、树冠及浮力作用等对风场影响模拟。同时利用某实际复杂下垫面厂址的风场观测结果对风场模拟计算结果进行验证。风速涵盖0.8 m/s~10.2 m/s的常见风速范围,大气稳定度包括了从不稳定到稳定。验证结果表明风速的计算值和观测值统计分析相对偏差FB为-0.13、几何平均偏差MG为0.63、归一化均方差NMSE为1.1及几何均方差VG为2.3;风向角的观测值和计算值之差在0~22.5之间的占比69.29%,角度之差在45度之内占87.13%,超过45度的占了12.8%。以上结果验证了风场计算模型能较好地模拟复杂下垫面下的局地风场。 展开更多
关键词 复杂下垫面 局地 风场模拟 风场验证
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基于启发式方案演化的数控成形轨迹时序化方法
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作者 徐敬华 陈诚 +3 位作者 高铭宇 王康 张树有 谭建荣 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第7期1138-1149,共12页
为了减少多空隙大尺寸零件的非加工跳转行程,提出一种基于启发式方案演化的数控成形轨迹时序化方法.首先对概念设计方案规划域的每个数控成形面生成轮廓和待填充区域,构建轮廓成形对象和面成形对象并进行分类,采用邻域搜索确定在一个成... 为了减少多空隙大尺寸零件的非加工跳转行程,提出一种基于启发式方案演化的数控成形轨迹时序化方法.首先对概念设计方案规划域的每个数控成形面生成轮廓和待填充区域,构建轮廓成形对象和面成形对象并进行分类,采用邻域搜索确定在一个成形面中不同成形对象的初始连接顺序及其成形起点;然后以深度优先启发式计算对相同类型的成形对象间的连接顺序进行全域演化,建立导向混合图并求解获得新的成形对象连接顺序,以静态链表的形式进行高效存储;再采用局部启发式采样方法进行单次局域演化和多次深度局域演化,对同类型的成形对象的成形起点位置和连接顺序进行问题重构与方案精调;最后连接不同类型的成形对象间的成形轨迹,获得当前成形面的时序化的数控伺服成形方案.采用TPMS流形的实例结果表明,所提方法的跳转轨迹长度优化效率为16.07%,对单成形层跳转轨迹长度的最大优化效果为35.83%;通过机械盘盖类零件对该方法与其他方法进行性能对比,并采用物理实验进行验证,证明该方法可节省制造时间并提升加工效率. 展开更多
关键词 启发式方案演化 数控成形 多空隙大尺寸零件 局域演化 成形轨迹时序化
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新型局部浸润麻醉应用于人工全膝关节置换的早期效果评估 被引量:2
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作者 王俊 张辉 +3 位作者 李正远 郝琳 陈圣洪 尹宗生 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2025年第27期5839-5844,共6页
背景:全膝关节置换后患者会经历明显的疼痛,这对功能恢复存在负面影响,探索并寻求有效的镇痛手段具有重要的临床价值。目的:为探求全膝关节置换患者有效的围术期镇痛策略,首次提出了一种由吗啡、氟比洛芬酯和复方倍他米松配置而成的新... 背景:全膝关节置换后患者会经历明显的疼痛,这对功能恢复存在负面影响,探索并寻求有效的镇痛手段具有重要的临床价值。目的:为探求全膝关节置换患者有效的围术期镇痛策略,首次提出了一种由吗啡、氟比洛芬酯和复方倍他米松配置而成的新型局部浸润麻醉制剂,同时探讨该方案的有效性及安全性。方法:对2023年1月至2024年4月在安徽医科大学第一附属医院关节外科接受初次单侧全膝关节置换60例患者的临床资料进行回顾性分析,根据置换过程中是否使用局部浸润麻醉将患者分为对照组与研究组,每组30例。研究组在全膝关节置换过程中关节腔周围注射吗啡、氟比洛芬酯及复方倍他米松配置而成的局部浸润麻醉制剂,而对照组术中未使用任何镇痛药物作为空白对照。记录并比较两组患者在术后不同时间节点的疼痛目测类比评分、膝关节活动度、膝关节学会评分、术后膝关节肿胀程度及术后并发症的发生情况。结果与结论:①与对照组相比,研究组患者置换后6,12及24 h的疼痛目测类比评分更低,差异有显著性意义(Z=-2.367,-2.906,-4.199,P<0.05);但在术后48,72 h,两组患者的疼痛目测类比评分并无显著性差异(Z=-1.287,-1.478,P>0.05);②置换后第3天,研究组患者的膝关节活动度和膝关节学会评分均优于对照组,差异有显著性意义(t=-2.519,-8.027,P<0.05);③研究组患者术后的膝关节肿胀程度轻于对照组,差异有显著性意义(Z=-2.818,P<0.05);④在术后早期,两组患者的发热发生率相比无显著性差异(P>0.05),两组均未发生切口愈合不良及假体周围感染;⑤结果表明:在全膝关节置换过程中应用由吗啡、氟比洛芬酯及复方倍他米松组成的局部浸润麻醉制剂,可以明显减轻患者术后早期疼痛,并显示出较高的安全性,但仍需大样本的前瞻性研究提供数据支持。 展开更多
关键词 全膝关节置换 局部浸润麻醉 镇痛 复方倍他米松 疼痛目测类比评分 关节活动度
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基于改进YOLOv8n的再造烟叶原料缺陷检测方法研究 被引量:1
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作者 刘雄斌 刘志昌 +5 位作者 胡念武 姚建武 陈一桢 唐天明 王晚霞 陈寒 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第3期88-95,共8页
针对稠浆法再造烟叶生产中,原料表面缺陷检测存在的多尺度表征能力不足与检测效率低等问题,提出一种基于改进YOLOv8n架构的智能检测网络。通过设计CSP-SDCV模块替代原始C2f模块,以优化特征提取效率,引入ADown模块增强多尺度特征表征能力... 针对稠浆法再造烟叶生产中,原料表面缺陷检测存在的多尺度表征能力不足与检测效率低等问题,提出一种基于改进YOLOv8n架构的智能检测网络。通过设计CSP-SDCV模块替代原始C2f模块,以优化特征提取效率,引入ADown模块增强多尺度特征表征能力,采用轻量化共享卷积检测头降低参数冗余,并结合局部窗口注意力机制强化遮挡目标的边界敏感性。试验结果表明,改进模型在烟叶缺陷数据集上的m AP@50达到98.1%,较基准模型YOLOv8n提升1.8个百分点,参数量与计算量分别减少54.4%,50.6%。研究为烟草工业自动化质检提供高精度、低资源消耗的解决方案。 展开更多
关键词 烟叶缺陷检测 多尺度特征融合 轻量化检测头 局部窗口注意力 YOLOv8n
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结合自适应局部图卷积与多尺度时间建模的骨架行为识别
15
作者 田青 虞静静 张正 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第7期2199-2205,共7页
鉴于人体骨架的固有拓扑结构特性,采用图卷积网络进行骨架数据建模成为行为识别的一种有效手段。然而,在骨架行为识别方法中存在固定拓扑图结构与固定内核大小的时间卷积难以适应多变的动作类型、姿态及行为时长,导致建模误差,影响识别... 鉴于人体骨架的固有拓扑结构特性,采用图卷积网络进行骨架数据建模成为行为识别的一种有效手段。然而,在骨架行为识别方法中存在固定拓扑图结构与固定内核大小的时间卷积难以适应多变的动作类型、姿态及行为时长,导致建模误差,影响识别精度的问题。为此,提出了一种结合自适应局部图卷积与多尺度时间建模的骨架行为识别方法。该方法通过自适应局部图卷积模块,实现人体骨骼结构的独立动态表征;设计多尺度时间建模模块,实现对不同持续时间的行为进行建模,并降低了参数量和计算复杂度;引入时空DropGraph结构,动态调整图拓扑结构,提升模型的泛化能力并防止过拟合。实验表明,在NTU RGB+D 60数据集的跨对象C-Sub和跨视角C-View基准下分别取得了93.39%和97.18%的准确率,在NTU RGB+D 120数据集的跨对象C-Sub和跨设置C-Set基准下分别取得了90.48%和91.95%的准确率,高于现有的行为识别方法,证明了该方法的优越性。 展开更多
关键词 局部图卷积 自适应图 多尺度时间建模 行为识别
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基于时域局部空间熵与空域多尺度特征的红外小目标检测
16
作者 李恒超 刘艳琼 +1 位作者 尹加杰 雷森 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第6期1527-1536,共10页
红外成像技术广泛应用于军事和民用领域,其中红外小目标检测作为应用中不可或缺的环节,具有重要的实际价值.针对现有方法无法有效区分类目标稀疏结构与真实目标的问题,本文提出一种融合时域局部空间熵与空域多尺度特征的红外小目标检测... 红外成像技术广泛应用于军事和民用领域,其中红外小目标检测作为应用中不可或缺的环节,具有重要的实际价值.针对现有方法无法有效区分类目标稀疏结构与真实目标的问题,本文提出一种融合时域局部空间熵与空域多尺度特征的红外小目标检测算法.在时域分支上首先设计基于图像块相似性度量的密度峰值聚类算法,定位红外小目标候选区域,减少对背景的冗余计算.进一步地,提出一种基于帧间局部差异的时域局部空间熵,充分挖掘目标与背景熵值在局部区域的不同变化特性,解决类目标稀疏结构引起的虚警问题.此外,引入空域多尺度特征提取分支,构建时空融合特征,降低候选区域定位中的漏检率,提高对不同尺度小目标的检测能力.在5组不同场景的序列上与9种算法进行对比,本文所提出方法的BSF(background suppression factor)均优于其他方法的,在表现最好的序列5上其BSF值是次优方法的2.02倍,且在ROC(receiver operating characteristic curve)曲线中4组序列上表现为最优.综上所述,相比于其他方法,所提出方法能够在类目标稀疏结构干扰下精准检出小目标. 展开更多
关键词 红外小目标检测 密度峰值聚类 局部空间熵 多尺度特征 空时特征融合
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基于改进YOLOv7-tiny的PCB缺陷检测算法
17
作者 侯培国 韩超明 +1 位作者 李宁 宋涛 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期167-176,共10页
针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池... 针对现有PCB缺陷检测算法检测效率低、参数量大以及结构复杂的问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。设计了多尺度捕获模块,通过多尺度特征捕获、上下文信息融合以及特征增强的方法,提高算法对图像特征提取的能力,改善CSPSPP层单一池化操作掩盖特征图内部有效信息的问题。提出了全局局部门控感知模块,通过选择性特征融合、局部与全局信息结合的方法,降低颈部网络的参数量。基于DeepPCB数据集进行实验得出,改进后的模型较传统模型精度提升了1.5%,参数量和计算量分别下降了66%和20.6%,模型规模降低了66.3%。改进后的算法识别精度高、参数量少、计算量小,可以为PCB缺陷的快速准确识别提供良好的条件。 展开更多
关键词 PCB表面缺陷检测 YOLOv7-tiny 多尺度捕获模块 全局局部门控感知模块 轻量化
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地方普通高校推动创新创业教育提质扩量增效的实施路径
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作者 马臣 李镇 《中国轻工教育》 2025年第5期9-15,26,共8页
创新创业教育作为高校人才培养模式的新探索,对高等教育高质量发展具有重要意义。研究深入分析了当前地方普通高校在本科创新创业教育方面存在的问题和面临的困境,提出了推动创新创业教育提质扩量增效的工作原则和实施路径,为地方普通... 创新创业教育作为高校人才培养模式的新探索,对高等教育高质量发展具有重要意义。研究深入分析了当前地方普通高校在本科创新创业教育方面存在的问题和面临的困境,提出了推动创新创业教育提质扩量增效的工作原则和实施路径,为地方普通高校创新创业教育发展提供了理论及实践方案,旨在推动教育链、人才链、产业链、创新链深度融合,为国家实现高水平科技自立自强提供重要支撑。 展开更多
关键词 创新创业 地方普通高校 教育 提质扩量增效 实践路径
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大陈岛海域潮下带岩礁生境鱼类群聚特征
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作者 毛嘉烜 汪振华 +3 位作者 章守宇 林军 邹沁东 陈怡卉 《上海海洋大学学报》 北大核心 2025年第3期604-617,共14页
为了解大陈岛海域岩礁生境的鱼类群聚特征,2020年9月至2021年4月每个季度1次,采用多网目组合刺网对该海域的潮下带岩礁生境进行了鱼类样本采集,利用Jaccard相似性指数、相对重要性指数、α多样性指数、聚类和排序以及典型对应分析等多... 为了解大陈岛海域岩礁生境的鱼类群聚特征,2020年9月至2021年4月每个季度1次,采用多网目组合刺网对该海域的潮下带岩礁生境进行了鱼类样本采集,利用Jaccard相似性指数、相对重要性指数、α多样性指数、聚类和排序以及典型对应分析等多元统计方法对该生境鱼类群聚特征及其与环境因子的相互关系进行了研究。结果显示:在大陈岛潮下带岩礁生境共采集鱼类49种,隶属于10目27科40属,其中石首鱼科和鳀科的比例最高,分别为22.45%和10.20%。全年共出现优势种鱼类11种,褐菖鲉(Sebastiscus marmoratus)、鳞鳍叫姑鱼(Johnius distinctus)和丝背细鳞鲀(Stephanolepis cirrhifer)等鱼类优势度较高,其中褐菖鲉为全域全年优势种。多元统计结果表明:空间上不同类型站点之间均有不同程度的相异性,其中养殖区域及东部岩礁区形成了与其他区域差异显著的群聚特征(P<0.05);时间上亦呈现出明显的季节变化(P<0.05)。多样性表现上,夏季鱼类多样性最高,冬季最低。典型对应分析表明:盐度和温度是影响大陈岛岩礁生境鱼类群聚的最显著因子。在局地水平的研究发现养殖干扰区周边的岩礁生境呈现出更为稳定且多样的鱼类群聚格局,但总体上大陈岛潮下带岩礁的鱼类群聚组成简单、结构相对脆弱,亟需建立针对性的保护和管理措施。 展开更多
关键词 岩礁生境 鱼类群聚 时空格局 局地尺度 多元统计分析 大陈渔场
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融合变分图自编码器与局部-全局图网络的认知负荷脑电识别模型 被引量:1
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作者 周天彤 郑妍琪 +2 位作者 魏韬 戴亚康 邹凌 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1849-1857,共9页
针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学... 针对认知负荷识别模型存在过于依赖手动特征提取、忽视脑电图(EEG)信号的空间信息和无法有效学习图结构数据的问题,提出一种融合变分图自编码器(VGAE)与局部-全局图网络(VLGGNet)的认知负荷EEG识别模型。该模型由时间学习模块和图形学习模块这2个部分组成。首先,使用时间学习模块通过多尺度时间卷积捕捉EEG信号的动态频率表示,并通过空间与通道重建卷积(SCConv)和1×1卷积核级联模块融合多尺度卷积提取的特征;其次,使用图形学习模块将EEG数据定义为局部-全局图,其中,局部图特征提取层将节点属性聚合到一个低维向量,全局图特征提取层通过VGAE重构图结构;最后,对全局图和节点特征向量执行轻量化图卷积操作,由全连接层输出预测结果。通过嵌套交叉验证,实验结果表明,在心算任务(MAT)数据集上,相较于次优的局部-全局图网络(LGGNet),VLGGNet的平均准确率(mAcc)和平均F1分数(mF1)分别提升了4.07和3.86个百分点;在同时任务EEG工作量(STEW)数据集上,相较于表现最好的多尺度时空卷积神经网络(TSception),VLGGNet的mAcc与TSception相同,mF1仅降低了0.01个百分点。可见VLGGNet提高了认知负荷分类的性能,也验证了前额叶和额叶区域与认知负荷状态密切相关。 展开更多
关键词 认知负荷 脑电信号 多尺度时间卷积 变分图自编码器 局部-全局图网络
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