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Modeling of polycrystalline ZnO thin-film transistors with a consideration of the deep and tail states
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作者 高海霞 胡榕 杨银堂 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第11期422-426,共5页
We report a model of the carrier transport and the subgap density of states in a polycrystalline ZnO film for simulating a polycrystalline ZnO thin film transistor. This simple model considering the deep and the band ... We report a model of the carrier transport and the subgap density of states in a polycrystalline ZnO film for simulating a polycrystalline ZnO thin film transistor. This simple model considering the deep and the band tail states reproduces well the characteristics of polycrystalline ZnO thin film transistors. Furthermore, using the developed model, we study the effects of defect parameters on the electrical performances of the polycrystalline ZnO thin film transistors. 展开更多
关键词 modeling ZnO thin film transistor deep state band tail
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Deep Learning Quantum States for Hamiltonian Estimation 被引量:1
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作者 Xinran Ma Z.C.Tu Shi-Ju Ran 《Chinese Physics Letters》 SCIE CAS CSCD 2021年第11期1-6,共6页
Human experts cannot efficiently access physical information of a quantum many-body states by simply "reading"its coefficients, but have to reply on the previous knowledge such as order parameters and quantu... Human experts cannot efficiently access physical information of a quantum many-body states by simply "reading"its coefficients, but have to reply on the previous knowledge such as order parameters and quantum measurements.We demonstrate that convolutional neural network(CNN) can learn from coefficients of many-body states or reduced density matrices to estimate the physical parameters of the interacting Hamiltonians, such as coupling strengths and magnetic fields, provided the states as the ground states. We propose QubismNet that consists of two main parts: the Qubism map that visualizes the ground states(or the purified reduced density matrices) as images, and a CNN that maps the images to the target physical parameters. By assuming certain constraints on the training set for the sake of balance, QubismNet exhibits impressive powers of learning and generalization on several quantum spin models. While the training samples are restricted to the states from certain ranges of the parameters, QubismNet can accurately estimate the parameters of the states beyond such training regions. For instance, our results show that QubismNet can estimate the magnetic fields near the critical point by learning from the states away from the critical vicinity. Our work provides a data-driven way to infer the Hamiltonians that give the designed ground states, and therefore would benefit the existing and future generations of quantum technologies such as Hamiltonian-based quantum simulations and state tomography. 展开更多
关键词 CNN MSE RDM image HAMILTONIAN deep Learning Quantum states for Hamiltonian Estimation QUANTUM
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基于改进DeepLabV3+网络的光伏组件热斑故障识别及状态量化评估方法研究 被引量:4
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作者 陈雷 刘波 +1 位作者 孙凯 赵健 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期445-453,共9页
针对光伏组件热斑的精确定位和量化评估,提出一种基于改进DeepLabV3+网络与热斑像素比重模型相融合的光伏组件状态量化评估方法,旨在实现不同热斑状态的量化评估。首先,基于获取的红外热斑图像集,提出在DeepLabV3+主干网络中引入迁移学... 针对光伏组件热斑的精确定位和量化评估,提出一种基于改进DeepLabV3+网络与热斑像素比重模型相融合的光伏组件状态量化评估方法,旨在实现不同热斑状态的量化评估。首先,基于获取的红外热斑图像集,提出在DeepLabV3+主干网络中引入迁移学习网络(EfficientNetB7)来提高热斑形状特征提取能力,进而实现热斑的像素级语义分割;其次,利用Canny算法对分割的热斑图像进行像素级轮廓界定,并利用格林积分计算其像素比重;最后,通过构建状态评估模型实现对光伏组件热斑状态的量化评估。现场试验表明,与常见的语义分割方法(DeepLabV3、FCN、U-net、Linknet、SegNet)相比,该文所提方法在像素准确率和平均交并比方面分别达到98.33%和91.43%,具有较好的热斑分割效果。此外,所提状态评估方法可实现对光伏组件热斑大小的准确量化评估。 展开更多
关键词 光伏组件 热斑 图像分割 状态评估 深度学习 红外图像
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A Comparison of Shale Gas Fracturing Based on Deep and Shallow Shale Reservoirs in the United States and China 被引量:3
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作者 Qixing Zhang Bing Hou +2 位作者 Huiwen Pang Shan Liu Yue Zeng 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2022年第12期471-507,共37页
China began to build its national shale gas demonstration area in 2012.The central exploration,drilling,and development technologies for medium and shallow marine shale reservoirs with less than 3,500m of buried depth... China began to build its national shale gas demonstration area in 2012.The central exploration,drilling,and development technologies for medium and shallow marine shale reservoirs with less than 3,500m of buried depth in Changning-Weiyuan,Zhaotong,and other regions had matured.In this study,we macroscopically investigated the development history of shale gas in the United States and China and compared the physical and mechanical conditions of deep and shallow reservoirs.The comparative results revealed that themain reasons for the order-ofmagnitude difference between China’s annual shale gas output and the United States could be attributed to three aspects:reservoir buried depth,reservoir physical and mechanical properties,and engineering technology level.The current engineering technology level of China could not meet the requirements of increasing production and reducing costs for deep shale gas reservoirs;they had reached the beneficial threshold development stage and lacked the capacity for large-scale commercial production.We identified several physical and mechanical reasons for this threshold development stage.Deep shale reservoirs were affected by the bedding fracture,low brittleness index,low clay mineral content,and significant areal differences,as well as by the transformation from elasticity to plasticity,difficulty in sanding,and high mechanical and strength parameters.Simultaneously,they were accompanied by six high values of formation temperature,horizontal principal stress difference,pore pressure,fracture pressure,extension pressure,and closure pressure.The key to deep shale gas horizontal well fracturing was to improve the complexity of the hydraulic fracture network,formadequate proppant support of fracture surface,and increase the practical stimulated reservoir volume(SRV),which accompanied visual hydraulic discrete network monitoring.On this basis,we proposed several ideas to improve China’s deep shale gas development involving advanced technology systems,developing tools,and supporting technologies in shale gas exploration and development in the United States.These ideas primarily involved stimulation technologies,such as vertically integrated dessert identification and optimization,horizontal well multistage/multicluster fracturing,staged tools development for horizontal wells,fractures network morphology monitoring by microseismic and distributed optical fiber,shale hydration expansion,soak well,and fracturing fluid flow back.China initially developed the critical technology of horizontal well large-scale and high-strength volume fracturing with a core of“staged fracturing with dense cutting+shorter cluster spacing+fracture reorientation by pitching+forced-sand addition+increasing diameter perforating+proppant combination by high strength and small particle size particles”.We concluded that China should continue to conduct critical research on theories and technical methods of horizontal well fracturing,suitable for domestic deep and ultra-deep marine and marine-continental sedimentary shale,to support and promote the efficient development of shale gas in China in the future.It is essential to balance the relationship between the overall utilization degree of the gas reservoir and associated economic benefits and to localize some essential tools and supporting technologies.These findings can contribute to the flourishing developments of China’s deep shale gas. 展开更多
关键词 deep and shallow shale in the United states and China physical and mechanical properties multistage/multicluster fractures network monitoring soak well and flow back
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2-D elastic FEM simulation on stress state in the deep part of a subducted slab 被引量:1
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作者 毛兴华 刘亚静 +1 位作者 叶国扬 宁杰远 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 2002年第3期294-300,共7页
Based upon some simplified numerical models, a 2-D plain strain elastic FEM program is compiled to study the distributions of the stress fields produced by the volume change of the phase transformation from olivine to... Based upon some simplified numerical models, a 2-D plain strain elastic FEM program is compiled to study the distributions of the stress fields produced by the volume change of the phase transformation from olivine to spinel, by the volume change from temperature variation, and by density difference and boundary action in a piece of subducted slab located in transition zone of the mantle. Thermal stress could explain the fault plane solutions of deep focus earthquakes, but could not explain the distribution of deep seismicity. When large extent metastable olivine is included, the stress field produced by the density difference contradicts with the results of fault plane solutions and with the distribution of deep seismicity. Although the stress produced by volume change of the phase transformation from olivine to spinel dominates the stress state, its main direction is different from the observed results. We conclude that the deep seismicity could not be simply explained by elastic simulation. 展开更多
关键词 subduction zone stress state numerical simulation ELASTICITY deep seismicity
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Electronic relaxation of deep bulk trap and interface state in ZnO ceramics
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作者 杨雁 李盛涛 +1 位作者 丁璨 成鹏飞 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2011年第2期332-339,共8页
This paper investigates the electronic relaxation of deep bulk trap and interface state in ZnO ceramics based on dielectric spectra measured in a wide range of temperature, frequency and bias, in addition to the stead... This paper investigates the electronic relaxation of deep bulk trap and interface state in ZnO ceramics based on dielectric spectra measured in a wide range of temperature, frequency and bias, in addition to the steady state response. It discusses the nature of net current flowing over the barrier affected by interface state, and then obtains temperature-dependent barrier height by approximate calculation from steady I-V (current-voltage) characteristics. Additional conductance and capacitance arising from deep bulk trap relaxation are calculated based on the displacement of the cross point between deep bulk trap and Fermi level under small AC signal. From the resonances due to deep bulk trap relaxation on dielectric spectra, the activation energies are obtained as 0.22 eV and 0.35 eV, which are consistent with the electronic levels of the main defect interstitial Zn and vacancy oxygen in the depletion layer. Under moderate bias, another resonance due to interface relaxation is shown on the dielectric spectra. The DC-like conductance is also observed in high temperature region on dielectric spectra, and the activation energy is much smaller than the barrier height in steady state condition, which is attributed to the displacement current coming from the shallow bulk trap relaxation or other factors. 展开更多
关键词 ZNO deep bulk trap interface state RELAXATION
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2-D viscoelastic FEM simulation on stress state in the deep part of a subducted slab
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作者 刘亚静 叶国扬 +1 位作者 毛兴华 宁杰远 《Acta Seismologica Sinica(English Edition)》 CSCD 2002年第3期301-308,共8页
The characteristics of the stress fields in deep subducting slabs are studied using viscoelastic plain strain finite element method. When introducing the new rheology structure given by Karato, et al into our computat... The characteristics of the stress fields in deep subducting slabs are studied using viscoelastic plain strain finite element method. When introducing the new rheology structure given by Karato, et al into our computation, there emerge two regions with great shear stress just below the olivine-spinel phase transition zone, which encompass the low viscosity zone below the lower tip of the metastable wedge. Further, the directions of the main compressional stress of these two regions are all along the dip direction of the slab. These are in accordance with the seismic observations that there are two deep seismic zones in a slab and the directions of the main compressional stress in these two seismic zones are along the dip direction of the slab. Smaller effective viscosity probably caused by smaller grain size in the phase transformation zone does not have great influence on the stress state in the deep part of the slab. There is the maximum of shear stress at the transition region from olivine to spinel and the direction of the main compressional stress in this region is roughly perpendicular to the trend of the phase boundary no matter whether there exists metastable wedge, which nevertheless do not correspond to some well-known seismic observations. 展开更多
关键词 subduction zone stress state numerical simulation VISCOELASTICITY deep seismicity
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基于D-Mamba模型的超短期火电机组发电负荷预测
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作者 王新建 景志滨 +5 位作者 孟凡成 石建国 张敏昊 张一帆 王庆华 朱彦恺 《山东大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期169-178,188,共11页
随着新型电力系统逐渐完善,火电逐步从基荷电源向调峰电源转变。在新的发电背景下,火电机组面临着越来越严峻的运行考验和各类响应指标考核。超短期机组发电负荷预测需要考虑机组运行状态,以评估机组在未来超短期内的变负荷能力,精准的... 随着新型电力系统逐渐完善,火电逐步从基荷电源向调峰电源转变。在新的发电背景下,火电机组面临着越来越严峻的运行考验和各类响应指标考核。超短期机组发电负荷预测需要考虑机组运行状态,以评估机组在未来超短期内的变负荷能力,精准的超短期机组发电负荷预测能够有效表征机组动态性能指标,有利于操作人员做出实时运行调整。针对投入自动发电量控制(auto generation control,AGC)运行方式的机组而言,AGC指令在发电负荷预测任务中起关键作用。因此,本研究在Mamba模型的基础上围绕AGC指令构建动态修正模块,实现对超短期机组负荷的精准预测。通过实际机组运行数据验证模型的预测精度。预测结果表明,本研究提出的预测模型能够实现更加精准的负荷预测。 展开更多
关键词 火电机组 深度学习 负荷预测 状态空间模型 自动发电量控制
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基于云平台的深度学习电池参数识别与SOH估计
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作者 张维平 王志翠 +2 位作者 姬莉 李国强 赵文蕾 《电池》 北大核心 2026年第1期46-52,共7页
锂离子电池健康状态(SOH)估计对电池管理系统(BMS)的安全可靠运行至关重要。传统的移动窗口最小二乘法在复杂动态环境下,存在精度不足和适应性差的问题。提出一种基于云计算平台的深度学习增强电池模型参数识别与SOH估计方法。该方法完... 锂离子电池健康状态(SOH)估计对电池管理系统(BMS)的安全可靠运行至关重要。传统的移动窗口最小二乘法在复杂动态环境下,存在精度不足和适应性差的问题。提出一种基于云计算平台的深度学习增强电池模型参数识别与SOH估计方法。该方法完整保留二阶RC等效电路模型的数学基础,并融合卷积神经网络-长短期记忆(LSTM)网络-注意力机制的深度学习架构,构建云端智能优化的参数识别框架。所提方法在保持移动窗口最小二乘算法理论完整性的基础上,提升SOH预测精度,平均绝对百分比误差(MAPE)从传统方法的1.15%降至0.31%。 展开更多
关键词 锂离子电池 云计算 深度学习 参数识别 健康状态(SOH)估计 电池管理系统(BMS)
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基于Mamba与注意力机制的三阴性乳腺癌超声图像分类方法
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作者 杨颖 宋元冰 +3 位作者 张一峰 吴蓉 杜宇 郑祎 《海军军医大学学报》 北大核心 2026年第1期37-45,共9页
目的探讨一种基于Mamba与注意力机制的混合神经网络架构(MECSA-Net)在三阴性乳腺癌(TNBC)超声图像分类中的应用效果。方法回顾性收集1059幅乳腺超声图像,其中TNBC图像166幅,非TNBC图像893幅。采用图像增强技术缓解类别不平衡问题。提出... 目的探讨一种基于Mamba与注意力机制的混合神经网络架构(MECSA-Net)在三阴性乳腺癌(TNBC)超声图像分类中的应用效果。方法回顾性收集1059幅乳腺超声图像,其中TNBC图像166幅,非TNBC图像893幅。采用图像增强技术缓解类别不平衡问题。提出轻量级混合神经网络架构MECSA-Net,其特征提取模块为高效混洗感知块(SAEffBlock),由状态空间建模分支(SSM-Branch)与轻量卷积分支(EffConvBranch)组成。在分类器前端引入多尺度空洞融合注意力(MDFA)模块,以提升模型对多尺度结构的感知能力和上下文信息建模能力。结果在TNBC分类任务中,MECSA-Net准确率为93.9%、精确率为94.4%、F1分数为93.9%、AUC为0.976,整体性能优于ResNet-18、ResNet-50、EfficientNet-B0、ViT-Base和MedMamba-T等主流模型。混淆矩阵分析显示,该模型对TNBC与非TNBC样本均具备较高的识别准确性和较低的误判率。消融实验进一步验证了EffConvBranch与MDFA模块在局部纹理建模与多尺度结构判别中的关键作用,显著增强了模型的分类性能与鲁棒性。结论MECSA-Net在TNBC超声图像分类中表现出优异的准确性与鲁棒性,具备良好的临床应用前景,可为TNBC术前智能辅助诊断提供技术支持。 展开更多
关键词 三阴性乳腺癌 超声图像 深度学习 Mamba 状态空间建模 注意力机制
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基于多域信息深度融合的夹送辊损伤状态评估方法
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作者 徐增丙 黄正 《长安大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期189-198,共10页
针对单一时域振动信号故障特征表征能力有限及单一深度学习诊断模型诊断性能不足,导致夹送辊损伤状态识别精度欠佳,提出一种融合多域信息的夹送辊损伤状态评估方法。为充分利用各域信号的特性,将原始振动信号、基于快速傅里叶变换(FFT)... 针对单一时域振动信号故障特征表征能力有限及单一深度学习诊断模型诊断性能不足,导致夹送辊损伤状态识别精度欠佳,提出一种融合多域信息的夹送辊损伤状态评估方法。为充分利用各域信号的特性,将原始振动信号、基于快速傅里叶变换(FFT)的频域信号、基于连续小波变换(CWT)的时频图分别输入基于Yu范数的深度度量学习模型(Yu_DML)、深度信念网络(DBN)和AlexNet卷积神经网络进行初步诊断分析,然后结合加权软投票法的决策层融合策略充分发挥各深度学习模型的识别性能和多域信号特征互补的优越性,从而获取最终诊断结果。为验证所提方法的有效性,采集某钢厂夹送辊装置的振动信号数据并进行损伤评估试验。研究结果表明:提出的多域信息融合方法显著提升了诊断精度,与单一的Yu_DML、DBN和AlexNet模型相比,提出方法的诊断准确率分别提高了28%、2.8%和4.0%,证实了融合多域信号与多模型的有效性;通过与基于简单软投票和简单硬投票的融合方法进行对比试验,提出方法采用的加权软投票策略将诊断精度分别提升了2.0%和2.8%。研究结果凸显了加权软投票融合策略能根据不同深度学习模型的识别率大小合理地分配权重,完成各基模型诊断信息的整合,并通过抗噪性试验证实了提出方法具有一定的泛化性能,具有迁移应用的潜力。 展开更多
关键词 机械工程 损伤状态诊断 深度学习 信号处理 加权软投票
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基于大核卷积和Mamba的遥感目标检测
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作者 严灵毓 何子健 +3 位作者 高榕 叶志伟 王苑 韩洪木 《计算机工程与设计》 北大核心 2026年第3期778-785,共8页
针对遥感图像目标尺度变化大、背景信息复杂等问题,提出了一种目标检测主干网络(LK-MambaNet)。通过设计一种基于多维空间动态选择性注意机制的大核动态卷积(LK-DConv),以动态调整多尺度特征的感受野,有效捕捉局部上下文信息。提出了多... 针对遥感图像目标尺度变化大、背景信息复杂等问题,提出了一种目标检测主干网络(LK-MambaNet)。通过设计一种基于多维空间动态选择性注意机制的大核动态卷积(LK-DConv),以动态调整多尺度特征的感受野,有效捕捉局部上下文信息。提出了多核空间Mamba块(MKSpa-Mamba),采用Inception策略来降低计算成本并减轻多个扫描路线中的功能冗余,以便高效地识别检测目标的全局上下文信息。在DOTA1.0数据集和HRCS2016数据集上的实验结果表明所提方法的mAP分别达到了78.39%和90.45%,有效提高了遥感图像的目标检测效果。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 深度学习 上下文信息增强 状态空间模型 大核卷积 注意力机制
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城市深层盾构隧道抗震能力分析
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作者 陈仁朋 郎志雄 +2 位作者 周家兴 张超 邓鹏 《地震工程与工程振动》 北大核心 2026年第2期1-11,共11页
深层盾构隧道是未来城市地下空间开发的重要载体,其抗震能力分析是深层地下结构抗震设计的关键。然而,现有盾构隧道抗震能力分析尚未充分考虑隧道埋深及场地条件的影响,且对盾构隧道施工过程中的地层损失及拼装式隧道结构的强非线性特... 深层盾构隧道是未来城市地下空间开发的重要载体,其抗震能力分析是深层地下结构抗震设计的关键。然而,现有盾构隧道抗震能力分析尚未充分考虑隧道埋深及场地条件的影响,且对盾构隧道施工过程中的地层损失及拼装式隧道结构的强非线性特征鲜有研究。为此,本文基于OpenSees有限元计算平台,采用考虑接头、螺栓等细部构造的精细化盾构隧道模型,建立了可反映地层损失的土-结构分析模型,并通过开展不同埋深及场地条件下的推覆分析,提出了基于隧道整体变形与接头局部变形的2种盾构隧道抗震能力模型。分析结果表明,埋深增加会导致盾构隧道的整体及接头变形弹性极限上升,更难发生轻度损伤,如埋深由40 m增加至80 m时,C类场地中的隧道整体变形正常使用极限阈值增幅可达65%;但同时隧道延性会显著下降,更易出现重度损伤,如埋深80 m与40 m相比,C类场地中隧道整体变形防倒塌极限阈值降低了54%;且此趋势在D类场地比C类场地中更加明显,隧道整体变形正常使用极限阈值可增大252%,防倒塌极限阈值可降低84%。 展开更多
关键词 深层盾构隧道 抗震能力 推覆分析 损伤状态 有限元分析
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机器学习势函数在地球深部矿物物态物性计算中的应用进展
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作者 王川 曾启昱 +3 位作者 陈博 余晓翔 康冬冬 戴佳钰 《高压物理学报》 北大核心 2026年第1期3-20,共18页
地球深部处于极端高温高压环境,其物质组成、相变行为和物理性质对于理解地球内部结构、动力学过程及演化具有重要意义。在极端条件下,传统实验手段面临热力学状态难以维持、物理量诊断困难的挑战,而第一性原理计算虽然具有量子精度,却... 地球深部处于极端高温高压环境,其物质组成、相变行为和物理性质对于理解地球内部结构、动力学过程及演化具有重要意义。在极端条件下,传统实验手段面临热力学状态难以维持、物理量诊断困难的挑战,而第一性原理计算虽然具有量子精度,却受限于计算效率,难以直接应用于大时空尺度的地球深部矿物模拟。机器学习方法带来了新的机遇,基于第一性原理精度的数据集构建的高精度、高效率的机器学习势函数,显著拓展了第一性原理模拟的时空尺度,为研究地球深部矿物的物态、相变、弹性、输运等性质提供了革命性工具。系统地综述了机器学习方法在地球深部主要矿物(包括上地幔、过渡带与下地幔矿物、俯冲带组分以及地核物质)研究中的应用进展,总结了其在揭示相变、热导率、扩散、熔化和弹性性质等方面的代表性成果,并探讨了当前研究存在的局限性及未来发展方向。 展开更多
关键词 地球深部 矿物 物态物性 机器学习 第一性原理 分子动力学
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国有企业推动科技创新和产业创新深度融合的逻辑进路与路径选择
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作者 黄聪英 《经济研究参考》 2026年第2期57-79,共23页
国有企业推动科技创新和产业创新深度融合,具有深刻的理论逻辑和实践逻辑。近年来,国有企业科技创新和产业创新融合不断深入,如科技创新投入产出持续增长,夯实产业创新发展基础;基础研究整体实力显著增强,开辟新兴产业、未来产业新赛道... 国有企业推动科技创新和产业创新深度融合,具有深刻的理论逻辑和实践逻辑。近年来,国有企业科技创新和产业创新融合不断深入,如科技创新投入产出持续增长,夯实产业创新发展基础;基础研究整体实力显著增强,开辟新兴产业、未来产业新赛道;关键核心技术攻关取得新突破,涌现一批重大产业创新成果;科技创新体制机制日益完善,营造良好产业创新生态等。同时,国有企业推动科技创新和产业创新深度融合面临着高质量科技供给不足、创新资源配置有待优化、创新链和产业链衔接不紧密、科技成果转化机制相对滞后等现实困境。未来,我国要强化国有企业创新主体地位以增加融合发展的科技供给,持续提高创新资源配置效率以夯实融合发展的要素支撑,促进创新链和产业链无缝对接以把牢融合发展的关键环节,深化科技成果转化机制改革以畅通融合发展的实现渠道,不断提升国有企业科技创新和产业创新深度融合发展效能。 展开更多
关键词 国有企业 科技创新 产业创新 深度融合
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基于Mamba和卷积神经网络的太阳电池缺陷检测方法
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作者 钱尧 刘刚 +1 位作者 赵龙 唐建超 《太阳能学报》 北大核心 2026年第3期690-696,共7页
针对太阳电池电致发光图像中缺陷种类复杂、人工检测效率低的问题,提出一种基于Mamba与卷积神经网络的缺陷检测方法。该方法通过融合卷积神经网络的局部特征提取能力与Mamba结构的全局信息捕获优势,克服了单一架构在复杂场景中的局限性... 针对太阳电池电致发光图像中缺陷种类复杂、人工检测效率低的问题,提出一种基于Mamba与卷积神经网络的缺陷检测方法。该方法通过融合卷积神经网络的局部特征提取能力与Mamba结构的全局信息捕获优势,克服了单一架构在复杂场景中的局限性。Mamba结构引入轻量级注意力机制,动态调节不同层次特征的权重,增强全局信息感知能力。结合卷积神经网络后,该模型既能提取局部细节特征,又能高效融合全局上下文信息,从而显著提升了缺陷检测的精度与性能。经过大量实验证明,所提方法具有模型参数量小、检测精度高和鲁棒性强等优点,显著提升了太阳电池的缺陷检测效果。 展开更多
关键词 光伏电池 电致发光 深度学习 状态空间算法 缺陷检测 轻量化
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基于Mamba改进的3D肝脏及肝肿瘤CT图像分割
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作者 郭佳豪 胡怀飞 《现代信息科技》 2026年第3期82-87,共6页
肝脏及肝肿瘤在三维计算机断层扫描(CT)影像中的精准分割,对临床诊断与治疗规划至关重要。针对现有卷积神经网络(CNN)分割方法因感受野受限难捕长距离依赖,而Transformer分割方法在样本有限的三维医学影像中应用受限的问题,文章提出基于... 肝脏及肝肿瘤在三维计算机断层扫描(CT)影像中的精准分割,对临床诊断与治疗规划至关重要。针对现有卷积神经网络(CNN)分割方法因感受野受限难捕长距离依赖,而Transformer分割方法在样本有限的三维医学影像中应用受限的问题,文章提出基于Mamba的三维医学图像分割新模型。该模型含三维门控空间卷积模块(3DGSCM)与通道混洗上采样模块,分别提取空间关联特征与共性特征。两大模块协同增强模型对全局结构的建模能力,同时保障了精确的边界定位效果。在LiTS2017数据集上的实验结果显示,肝脏分割的Dice相似系数(DSC)达96.42%,肝肿瘤分割DSC达70.70%;在3D-IRCADb数据集上的泛化性实验中,肝脏与肝肿瘤分割DSC分别达到96.79%和67.10%。多项对比实验结果进一步验证了所提模型在分割性能上的优越性与鲁棒性。 展开更多
关键词 肝脏肿瘤分割 Mamba 状态空间模型 深度学习
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基于视觉状态空间的表格结构识别方法
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作者 陈思宇 杨词慧 《中国高新科技》 2026年第3期116-118,共3页
表格结构识别是文档图像分析领域的核心任务之一。近年来,深度学习技术为表格结构识别带来了新的突破,但现有方法在处理大规模表格图像数据时,仍普遍存在计算复杂度高、长距离依赖关系捕捉不足等问题。为了克服上述局限性,文章提出了一... 表格结构识别是文档图像分析领域的核心任务之一。近年来,深度学习技术为表格结构识别带来了新的突破,但现有方法在处理大规模表格图像数据时,仍普遍存在计算复杂度高、长距离依赖关系捕捉不足等问题。为了克服上述局限性,文章提出了一种基于视觉状态空间的表格结构识别新方法。该方法构建了视觉状态空间特征提取模块和视觉文本融合序列解析两个核心模块,旨在实现从表格图像到结构化序列文本高效的端到端生成。在PubTabNet和FinTabNet数据集上的实验结果表明,文章所提方法在TEDS-S指标上相对既有方法分别提升1.33%和1.28%,充分验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 表格结构识别 视觉状态空间模型 深度学习 多模态
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基于部分满充放电数据的锂离子电池梯次利用SOH估计
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作者 魏峰 李中原 +1 位作者 王新栋 董政 《山东电力技术》 2026年第2期98-109,共12页
退役锂离子电池高效准确的梯次利用健康状态(state of health,SOH)估计对最大化发挥电池全寿命周期价值至关重要。现有研究多聚焦于提高估计精度和节时节能,忽略了设备、实验与实施成本,缺乏工程化考量。围绕特征选择、模型构建及充放... 退役锂离子电池高效准确的梯次利用健康状态(state of health,SOH)估计对最大化发挥电池全寿命周期价值至关重要。现有研究多聚焦于提高估计精度和节时节能,忽略了设备、实验与实施成本,缺乏工程化考量。围绕特征选择、模型构建及充放电策略优化展开研究,首先,从部分满充放电增量容量曲线中提取4个有效的峰值健康特征;然后,基于深度前馈神经网络实现梯次利用SOH估计。所提方法在多个不同温度及多种电池类型测试中的均方根误差不超过3.85%,平均绝对误差不超过3.65%,磷酸铁锂电池的最大误差不超过2.85%,具有较好的准确性、稳健性和适应性。进一步,结合所提方法提出一种考虑储存再利用的SOH估计充放电方案,在保证估计精度的前提下,充分贴合梯次利用的实际应用场景,显著减少时间、能源、设备、实验和实施成本,最小耗能约为电池总能量的40%,为梯次利用SOH估计提供了新的思路和实现途径。 展开更多
关键词 锂离子电池 梯次利用 深度学习 健康状态
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基于时序差分学习的复杂装配场景即时优化方法
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作者 张佳琪 吴双双 +1 位作者 李静晨 陈雯柏 《兵器装备工程学报》 北大核心 2026年第1期208-217,236,共11页
在装备智能制造和机器人领域,复杂装配任务涉及多步骤协调和高精度要求,常常面临动态环境和不确定性的挑战。深度强化学习能够自适应地优化策略,从而提升装配任务的效率和精度。然而,深度强化学习算法常常在策略探索过程中未能即时学习... 在装备智能制造和机器人领域,复杂装配任务涉及多步骤协调和高精度要求,常常面临动态环境和不确定性的挑战。深度强化学习能够自适应地优化策略,从而提升装配任务的效率和精度。然而,深度强化学习算法常常在策略探索过程中未能即时学习到经验池中所能学到的最优策略,从而导致策略的重复探索。为此,提出了即时学习方法(instantaneous learning,INSTL),对于在策略探索过程中的高价值以及低价值即时经验轨迹存入高效价值经验回放池中防止丢失,使策略即时学习到所探索到的经验中的最优策略。通过将INSTL与具有最大熵机制的SAC(soft actor-critic,SAC)算法结合,在MuJoCo任务上的表现相比基线SAC减少了约10%的交互次数,提升了样本效率,并在软排线装配场景中验证了INSTL方法训练策略,能够完成复杂装配任务。 展开更多
关键词 深度强化学习 复杂任务装配 状态奖励均值 时序差分 即时学习
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