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UV-Vis Spectroscopy Study on Interaction between Microperoxidase-11 and Pr Ion Under Acid Rain Stress 被引量:2
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作者 吉红念 黄晓华 +1 位作者 周青 陆天虹 《Journal of Rare Earths》 SCIE EI CAS CSCD 2002年第5期541-546,共6页
Interaction between rare earth ion praseodymium (Pr(Ⅲ)) and MP11 with/without hydrogen ion (H +) in different media( aqueous, phosphate buffer, physiological condition) were studied by UV Vis spectroscopy. All the ... Interaction between rare earth ion praseodymium (Pr(Ⅲ)) and MP11 with/without hydrogen ion (H +) in different media( aqueous, phosphate buffer, physiological condition) were studied by UV Vis spectroscopy. All the results indicate that Pr(Ⅲ) interacts with MP11, increasing the non planarity of porphyrin periphery, leading MP11 to form two conformations when titrated by Pr(Ⅲ). Excessive Pr(Ⅲ) acts as a contaminant in living organism. H + and Pr(Ⅲ) have antagonistic effect on MP11, suggesting that at suitable concentration under physiological conditions, Pr(Ⅲ) can be used as biomodulator in protecting plants from acid rain stress or in rehabilitating the harm. 展开更多
关键词 rare earths PRASEODYMIUM microperoxidase-11 UV-Vis spectroscopy acid rain stress antagonistic effect
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Microperoxidase-11 Modified Electrode and Its Electrocatalytic Activity on the Reduction of O_2 and H_2O_2
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作者 JIANG Hui-jun +2 位作者 GAO Ying 《Chemical Research in Chinese Universities》 SCIE CAS CSCD 2003年第1期54-58,共5页
Microperoxidase 11(MP 11) was immobilized on the surface of a silanized glass carbon electrode by means of the covalent bond with glutaraldehyde. The measurements of cyclic voltammetry demonstrated that the formal r... Microperoxidase 11(MP 11) was immobilized on the surface of a silanized glass carbon electrode by means of the covalent bond with glutaraldehyde. The measurements of cyclic voltammetry demonstrated that the formal redox potential of immobilized MP 11 was -170 mV, which is significantly more positive than that of MP 11 in a solution or immobilized on the surface of electrodes prepared with other methods. This MP 11 modified electrode showed a good electrocatalytic activity and stability for the reduction of oxygen and hydrogen peroxide. 展开更多
关键词 Microperoxidase 11 Modified electrode Electrocatalytic reduction OXYGEN Hydrogen peroxide
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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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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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重构YOLOv11的无人机小目标检测算法
8
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YOLOv11的道路交通目标检测
11
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
原文传递
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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缺乏判断能力应类案场景化——《民法典合同编通则解释》第11条评述
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作者 孟勤国 王浩霖 《济南大学学报(社会科学版)》 2026年第1期152-162,199,共12页
显失公平主客观要件相结合主义是我国法学理论与实务的基本共识,缺乏判断能力作为主观要件情形之一,其确定性是防止显失公平滑入客观要件主义的关键。《民法典合同编通则解释》第11条仅仅列举缺乏判断能力的5个要素,而年龄大小、智力高... 显失公平主客观要件相结合主义是我国法学理论与实务的基本共识,缺乏判断能力作为主观要件情形之一,其确定性是防止显失公平滑入客观要件主义的关键。《民法典合同编通则解释》第11条仅仅列举缺乏判断能力的5个要素,而年龄大小、智力高低、知识或经验厚薄、交易复杂程度,只在个案场景下才可作理性的具体判断。维尔伯格动态系统论对个案裁判并无确切的指引作用,缺乏判断能力的法理基础应为类案场景化。通过理性检视和吸收已有的裁判共识,沿用个案类型化的路径和方法,以司法解释和指导案例来补充、完善第11条:确定适用或不适用显失公平规则的合同类型;设定缺乏判断能力各要素的类案场景;明确缺乏判断能力要素与类案场景相连的特定意义。 展开更多
关键词 显失公平 缺乏判断能力 场景化 《民法典合同编通则解释》第11
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YOLO11-Swin:一种面向复杂水下环境的目标检测模型
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作者 郑广海 张倩 张薇 《计算机科学与应用》 2026年第1期374-387,共14页
水下目标检测在海洋资源开发与生态环境监测中至关重要,但水下图像的低对比度、色彩失真及复杂背景干扰为精准检测带来巨大挑战。为克服传统方法在特征提取与小目标识别上的局限,本文提出一种深度融合Swin Transformer与YOLO11架构的新... 水下目标检测在海洋资源开发与生态环境监测中至关重要,但水下图像的低对比度、色彩失真及复杂背景干扰为精准检测带来巨大挑战。为克服传统方法在特征提取与小目标识别上的局限,本文提出一种深度融合Swin Transformer与YOLO11架构的新型检测模型(A Novel Detection Model with Deep Integration of Swin Transformer and YOLO11 Architectures, YOLO11-Swin)。该模型以Swin Transformer作为主干特征提取网络,利用其分层设计与滑动窗口自注意力机制,有效捕获图像的全局上下文依赖关系,增强对模糊、遮挡目标的表征能力。在特征融合阶段,本文设计了一种跨层特征聚合机制(Cross-layer Feature Aggregation, CFA),通过全局池化与自适应权重计算,引导不同尺度特征图进行高效信息交互,以解决特征金字塔中的语义间隙与尺度不匹配问题。此外,在各级特征图输出端嵌入卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),通过串行的通道与空间注意力子模块,自适应地优化特征响应,突出目标区域并抑制背景噪声。针对水下数据集正负样本不均衡的问题,模型采用Focal Loss作为分类损失函数,以聚焦困难样本的训练,提升模型收敛速度与稳健性。在URPC数据集上的实验结果表明,YOLO11-Swin的mAP@50达到75.54%,相比基线YOLO11模型显著提升9.42%。特别地,对小目标(如扇贝)的检测平均精度(AP)提升10.16%,召回率(Recall)提高4.55%,充分验证了所提模型在复杂水下环境下的有效性与先进性。 展开更多
关键词 水下目标检测 YOLO11 Swin Transformer 跨层融合 注意力机制
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改进的轻量化YOLO11棉花病害检测
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作者 蒋碧波 汪明锐 +2 位作者 钱晓杭 徐涵宇 杨超 《计算机系统应用》 2026年第2期165-174,共10页
棉花作为我国重要的经济作物,其病害问题对产量和质量造成了显著影响,快速而准确地识别病害类型至关重要,然而现有的目标检测模型大多侧重于提高检测精度而忽略检测效率,这些模型通常存在着计算量大、参数量大、难以在资源受限的边缘设... 棉花作为我国重要的经济作物,其病害问题对产量和质量造成了显著影响,快速而准确地识别病害类型至关重要,然而现有的目标检测模型大多侧重于提高检测精度而忽略检测效率,这些模型通常存在着计算量大、参数量大、难以在资源受限的边缘设备上部署的问题.本文针对这些问题提出一种改进的YOLO11算法——SDPYOLO.该算法以StarNet作为主干网络,从而有效减少模型的参数量;提出DRBNCSPELAN4模块代替颈部网络中的C3K2,强化特征中语义信息和位置信息,提高模型特征提取能力;提出轻量级部分卷积检测头EPCD,提高模型对重要特征的提取能力并且显著减少复杂度;使用Wise-IoU边界损失函数,提升网络边界框回归性能和对目标病害的检测效果.实验结果表明,改进后模型的参数量、浮点运算总数和模型大小比原方法分别降低了43.8%、49.2%和39.6%,同时检测精度提升1.3%,FPS增加40 f/s,显著提升了检测效率. 展开更多
关键词 目标检测 作物病害检测 YOLO11 轻量化
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FGL1和ANXA11对肺癌手术患者效用评估价值及与预后的相关性
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作者 肖中岳 乔滨 刘志伟 《西南医科大学学报》 2026年第1期79-84,共6页
目的探究纤维蛋白原样蛋白1(fibrinogen-like protein 1,FGL1)和膜联蛋白A11(annexin A11,ANXA11)对肺癌手术患者效用评估价值及与预后的相关性。方法将本院2020年1月至2023年12月接诊的98例肺癌患者纳入肺癌组,另选取98例健康人作为对... 目的探究纤维蛋白原样蛋白1(fibrinogen-like protein 1,FGL1)和膜联蛋白A11(annexin A11,ANXA11)对肺癌手术患者效用评估价值及与预后的相关性。方法将本院2020年1月至2023年12月接诊的98例肺癌患者纳入肺癌组,另选取98例健康人作为对照组。受试者入院后分别于空腹状态下采取6 mL肘静脉血,采用ELISA法检测血清ANXA11水平,采用实时荧光定量PCR技术检测ANXA11表达水平。根据术后1个月肿瘤标志物变化、影像学表现和免疫功能指标变化情况分为治疗有效组(n=68)和无效组(n=30)。患者出院后均行12~36个月的随访,根据患者预后情况分为预后良好组(n=63)和预后不良组(n=35)。对比对照组和肺癌组/有效组和无效组/预后FGL1、ANXA11表达差异;ROC分析FGL1、ANXA11单一及联合检测对肺癌手术患者临床效用评估价值;Spearman分析FGL1、ANXA11表达与预后的关系。结果肺癌组FGL1和ANXA11表达水平明显高于对照组(均P<0.05);无效组FGL1和ANXA11表达水平明显高于有效组(均P<0.05);ROC结果显示FGL1、ANXA11单独及联合检测对肺癌手术患者效用评估的曲线线下面积分别为0.928,并且联合检测具有较高的特异性(95.59%)以及敏感度(90.00%),诊断价值显著高于单独检测ROC曲线线下面积(均P<0.05);预后不良组FGL1和ANXA11表达水平明显高于预后良好组(均P<0.05);Spearman相关性结果显示FGL1、ANXA11与肺癌手术患者预后呈显著正相关(r=0.771、0.793,均P<0.05)。结论肺癌患者的FGL1与ANXA11表达水平高于健康人,治疗无效者高于有效者,预后不良者高于良好者,二者单独及联合检测对患者手术治疗效用评估均有价值,且其与预后相关性显著。 展开更多
关键词 肺癌 纤维蛋白原样蛋白1 膜联蛋白A11 疗效 预后
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基于PLC和改进YOLOv11模型的矿井风门监控系统研究
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作者 张磊 白涛 +2 位作者 陶虹京 王飞宇 郑奥 《工矿自动化》 北大核心 2026年第1期56-63,共8页
针对传统基于PLC的矿井风门监控技术存在检测速度慢、自动化控制水平低等问题,提出一种基于PLC和改进YOLOv11模型的矿井风门监控系统,通过在传统基于PLC的矿井风门监控系统架构中嵌入改进YOLOv11模型,实现井下人车目标的实时精准识别与... 针对传统基于PLC的矿井风门监控技术存在检测速度慢、自动化控制水平低等问题,提出一种基于PLC和改进YOLOv11模型的矿井风门监控系统,通过在传统基于PLC的矿井风门监控系统架构中嵌入改进YOLOv11模型,实现井下人车目标的实时精准识别与风门启闭的智能联动控制。以YOLOv11为基础模型,提出EAW−YOLO模型:首先,在C3k2模块中引入指数平均数指标(EMA)注意力机制,组合成C3k2−EMA模块,增强模型特征提取能力;然后,引入ADown卷积,在通道降维的同时保留关键信息;最后,引入WIoU损失函数,通过动态调节不同锚框的重要性,增强模型回归收敛的速度。实验结果表明:①EAW−YOLO模型的准确率较YOLOv11提升了1.6%,mAP@0.5提升了1.9%,模型参数量下降了19.2%,推理速度提升了9.7%,达到86.7帧/s。②EAW−YOLO模型较YOLOv11,Faster−CNN,EfficientDet,RT−DETR的准确率分别提升了1.6%,0.6%,2.0%,0.2%,mAP@0.5分别提升了1.9%,0.7%,1.6%,1.1%,参数量分别降低了0.5×10^(6),135.0×10^(6),1.8×10^(6),40.7×10^(6)个,推理速度分别提升了7.7,51.2,9.8,35.1帧/s,模型大小分别减少了0.4,102.9,11.1,80.9 MiB。③面对近距离大目标的不同车辆,EAW−YOLO模型的检测精度更高;面对小目标、远距离的不同车辆,EAW−YOLO模型的检测精度略有提升;面对远距离、边缘特征模糊的人员小目标,EAW−YOLO模型的检测精度提升幅度更大,且能正确识别人员目标;在遮挡且高逆光的场景中,EAW−YOLO模型的检测精度更高。为验证基于PLC和改进YOLOv11模型的矿井风门监控系统的可行性,在实验室进行验证,结果表明:当摄像头捕获到车辆模型时,识别信号实时传输至PLC,从而精确控制风门装置的开启与关闭动作。 展开更多
关键词 矿井通风系统 矿井风门控制 多目标检测 YOLOv11 EAW−YOLO EMA注意力机制
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基于改进YOLOv11n的液体火箭发动机地面测试异常火焰检测
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作者 任勇峰 姜力玮 《测试技术学报》 2026年第1期26-33,共8页
液体火箭发动机作为航天运载器的核心动力装置,其地面测试中出现的异常火焰是结构性失效甚至灾难性事故的关键早期征兆。此类故障发展迅速且破坏性大,所以准确、迅速识别故障火焰非常重要。为此提出了一种基于优化YOLOv11n的火焰识别算... 液体火箭发动机作为航天运载器的核心动力装置,其地面测试中出现的异常火焰是结构性失效甚至灾难性事故的关键早期征兆。此类故障发展迅速且破坏性大,所以准确、迅速识别故障火焰非常重要。为此提出了一种基于优化YOLOv11n的火焰识别算法。首先,在C3k2模块中引入可变形卷积DCNv4,并添加到YOLOv11n骨干网络中,增强模型对复杂几何形状和尺度变化的感知;其次,引入DySample上采样替代邻近插值上采样,减少上采样过程中的特征信息丢失,从而提升模型对小目标的识别能力;最后,将CIoU Loss替换为Focal-EIoU损失函数,提高收敛速度和回归精度。实验结果表明,优化后算法的检测效果有了明显提升,平均检测精度达到了91.8%,较基准模型YOLOv11n提升2.4百分点,在参数量仅增加25%的代价下,实现了检测精度和模型复杂度的平衡。 展开更多
关键词 YOLOv11n 目标检测 算法改进 故障识别 动态采样
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基于YOLOv11框架的多尺度特征协同与情景感知遥感目标检测算法
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作者 崔丽群 褚如波 金海波 《地球信息科学学报》 北大核心 2026年第2期420-435,共16页
【目的】本文旨在提升高分辨率遥感图像的目标检测性能,针对小目标检测、复杂背景处理和密集目标分布等关键问题,提出了一种解决方案。【方法】本文基于YOLOv11框架,提出了一种融合多尺度特征协同与情景感知的遥感目标检测方法。设计了... 【目的】本文旨在提升高分辨率遥感图像的目标检测性能,针对小目标检测、复杂背景处理和密集目标分布等关键问题,提出了一种解决方案。【方法】本文基于YOLOv11框架,提出了一种融合多尺度特征协同与情景感知的遥感目标检测方法。设计了3个创新模块:(1)多核特征融合模块(Parallel Kernel Feature Fusion Module,PKFFM),用于跨尺度特征整合以增强表示能力;(2)级联双分支注意力模块(Cascaded Dual-Branch Attention Module,CDBAM),通过突出相关空间和通道信息优化特征提取;(3)情景感知模块(Scenario-Aware Module,SAM),增强网络捕获全局上下文信息的能力。此外,引入了RS-WIoU(Remote Sensing Wise Intersection over Union)损失函数,以更好地适应高分辨率遥感数据,进一步提升检测性能。【结果】为验证本文方法的有效性,本文在高分辨率遥感数据集TGRS-HRRSD、NWPU VHR-10和DOTA-v1.0上进行实验。实验结果表明,本文方法在各数据集上的平均精度(mP)分别达到97.3%、87.3%和84.3%,相较于基线模型YOLOv11,精度分别提升2.1%、3.8%和2.9%,mAP_(50-95)分别提升3.0%、1.2%和1.5%;此外,本文模型展现出轻量化特性和强鲁棒性,优于其他遥感目标检测算法。【结论】本文方法通过PKFFM、CDBAM、SAM以及RS-WIoU损失函数的协同作用,显著提升了高分辨率遥感图像目标检测的精度与鲁棒性,为遥感影像目标检测提供了高效的解决方案。未来可进一步探索这些模块在其他数据集和任务中的适用性,以提升模型的泛化能力并推动遥感技术的进步。 展开更多
关键词 高分辨率图像 目标检测 YOLOv11框架 多核特征融合 级联双分支注意力 情景感知 RS-WIoU损失函数
原文传递
WEMD-YOLOv11n:融合频域增强和动态感知的小目标检测算法
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作者 闫建红 王嘉乐 《信息技术与信息化》 2026年第2期1-5,共5页
随着无人机、固定摄像头等多源监测设备普及,采集图像分辨率差异显著增大,其中小目标物体的监测常面临背景噪声、纹理模糊、漏检率高等困扰。因此,文章提出一种改进的WEMD-YOLOv11n小目标检测算法。首先,在C3k2模块中引入小波卷积,利用... 随着无人机、固定摄像头等多源监测设备普及,采集图像分辨率差异显著增大,其中小目标物体的监测常面临背景噪声、纹理模糊、漏检率高等困扰。因此,文章提出一种改进的WEMD-YOLOv11n小目标检测算法。首先,在C3k2模块中引入小波卷积,利用频域多频段分解强化不同分辨率下的小目标特征;其次,结合EMA注意力机制引导跨尺度跨层次特征融合,构建更高分辨率的三层检测输出,减少低分辨率状态下小目标细节信息丢失;最后,采用动态检测头提升不同分辨率下小目标的多维度感知及动态适应性。实验结果表明,改进的模型召回率、平均检测精度较YOLOv11n分别提升0.8%和3.8%,参数量减少32.6%。为跨分辨率场景下小目标监测需求提供了一种高精度、低资源消耗的解决方案。 展开更多
关键词 YOLOv11 小波卷积 EMA注意力 多尺度特征融合 动态检测头
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