期刊文献+
共找到1,830篇文章
< 1 2 92 >
每页显示 20 50 100
优秀男子速度攀岩运动员Tomoa skip技术肌电特征 被引量:1
1
作者 游国鹏 伍勰 +2 位作者 李红梅 耿宇 赵少聪 《医用生物力学》 北大核心 2025年第3期553-560,共8页
目的 分析优秀男子速度攀岩运动员Tomoa skip技术肌电特征,为专项力量训练方法和手段的确定提供理论依据。方法 招募10名一级及以上级别男子速度攀岩运动员,采集其攀爬国际标准赛道的Tomoa skip技术运动学和表面肌电数据。结果 Tomoa s... 目的 分析优秀男子速度攀岩运动员Tomoa skip技术肌电特征,为专项力量训练方法和手段的确定提供理论依据。方法 招募10名一级及以上级别男子速度攀岩运动员,采集其攀爬国际标准赛道的Tomoa skip技术运动学和表面肌电数据。结果 Tomoa skip技术中肌肉贡献率大小排序依次为肱二头肌、肱三头肌长头、指浅屈肌、背阔肌、胫骨前肌、股外侧肌、臀大肌、腓肠肌内侧头。左侧所有肌肉贡献率之和、肱二头肌和肱三头肌长头贡献率显著低于右侧(P<0.05),左侧腓肠肌内侧头的贡献率显著高于右侧(P<0.05);左侧肱二头肌的激活程度显著低于右侧(P<0.05)。左侧肘关节和踝关节、右侧肘关节和踝关节共收缩指数分别为0.93±0.21、1.33±0.14、0.72±0.10、2.08±0.59,左侧肘关节和踝关节的共收缩程度显著高于右侧(P<0.05)。结论 Tomoa skip技术中男子运动员表现出明显的肌电特征,左右侧上肢肌肉和背阔肌的贡献率均高于下肢肌肉,肘关节和踝关节分别是以肱二头肌和胫骨前肌为主导的激活模式;同时肌电特征也存在显著的左右侧肢体间差异,上肢肌肉贡献率和激活程度的左右侧肢体间差异大于下肢。 展开更多
关键词 速度攀岩 Tomoa skip技术 表面肌电 肌肉激活 专项力量
原文传递
采用Skip-Gram和双向长短期记忆网络模型的自动谱曲机器人研究
2
作者 袁家琰 李嘉欣 《自动化与仪器仪表》 2025年第9期145-150,共6页
为了实现钢琴练习曲的自动谱曲,研究提出了一种基于Skip-Gram模型和双向长短期记忆网络的自动谱曲方法。具体来说,研究首先采用了改进的基本轮廓线算法来获取主旋律。其次,通过Skip-Gram模型来对主旋律音符序列进行转换,并将其作为后续... 为了实现钢琴练习曲的自动谱曲,研究提出了一种基于Skip-Gram模型和双向长短期记忆网络的自动谱曲方法。具体来说,研究首先采用了改进的基本轮廓线算法来获取主旋律。其次,通过Skip-Gram模型来对主旋律音符序列进行转换,并将其作为后续谱曲模型的输入。最后,研究构建了结合双向长短期记忆网络和自注意力机制的自动谱曲模型。结果显示,改进轮廓线算法在主旋律提取平均相似度和均方根误差上的最小值分别为86.55%和0.357。Skip-Gram模型的转换准确率最大值为95.37%,耗时平均值为72 ms。所设计自动谱曲模型的音符预测准确率最大值为96.17%,且生成速度均值为82 ms。生成钢琴曲中的音符分布是较为和谐的,取值范围为[4,17],且12种音符的分布概率差别不大。同时该曲谱的悦耳程度与和谐性专业得分均值分别为8.247分和7.958分,均大于对比模型。所设计模型具有良好的钢琴曲谱生成性能,能够在钢琴教学中给学生带来启迪和思考。 展开更多
关键词 skip-Gram Bi-LSTM 钢琴 谱曲 音符
原文传递
基于SKIP宏程序编程CNC无线测头在线智能检测系统设计 被引量:2
3
作者 薛明 黄文龙 +3 位作者 刘惠强 吴光明 胡毅业 赵铎 《机床与液压》 北大核心 2024年第2期120-126,共7页
针对数控铣削加工精密零件尺寸精度测量时,因离线测量易产生测量误差、效率低、成本高等问题,通过赋值相关检测路径及补偿的参数,编写零件在线检测及误差补偿宏程序,开发了基于三菱M70数控系统跳过指令SKIP在线检测与误差补偿宏程序控... 针对数控铣削加工精密零件尺寸精度测量时,因离线测量易产生测量误差、效率低、成本高等问题,通过赋值相关检测路径及补偿的参数,编写零件在线检测及误差补偿宏程序,开发了基于三菱M70数控系统跳过指令SKIP在线检测与误差补偿宏程序控制系统。应用结果表明:该系统在线检测重复定位精度能达到0.001~0.003 mm,能适用于精密零件数控铣削加工,具有一定的推广使用价值。 展开更多
关键词 CNC无线测头 在线检测 误差补偿 skip信号 宏程序
在线阅读 下载PDF
Skip-cycleGAN:一种果园苹果异源图像配准模型 被引量:1
4
作者 何亚鹏 刘立群 《计算机技术与发展》 2024年第7期40-47,共8页
针对有监督的配准模型的性能受限于给定的标签以及循环一致性生成对抗网络训练不稳定,收敛速度较慢,易过拟合,对复杂场景的图像处理效果不佳的问题,基于循环一致性生成对抗网络从3个方面(生成器、鉴别器和损失函数)进行改进,提出一种无... 针对有监督的配准模型的性能受限于给定的标签以及循环一致性生成对抗网络训练不稳定,收敛速度较慢,易过拟合,对复杂场景的图像处理效果不佳的问题,基于循环一致性生成对抗网络从3个方面(生成器、鉴别器和损失函数)进行改进,提出一种无监督的异源图像配准模型。生成网络的下采样与上采样之间引入带有特征转换残差层的跳跃连接,可以确保梯度的有效传递,减少前向与反向传播过程中信息损失,实现低级特征和高级特征的结合,从而缓解梯度消失和梯度爆炸,促进神经网络的收敛,有助于网络学习更多的上下文信息。在一个自建果园苹果数据集和两个公共数据集上对模型进行评估,实验得出在改进后的生成器基础上,对于形变比较大的数据集选取70×70 PatchGAN鉴别器更合适,对于形变比较小的数据集选取PixelGAN鉴别器更合适。与8个经典算法进行对比,用6个性能指标进行评估,实验结果表明该模型在异源果园苹果数据集上的综合表现优于对比算法。未来将提升模型对异源图像亮度和对比度的鲁棒性,并进行轻量化模型的工作。 展开更多
关键词 图像配准 异源图像 生成对抗网络 跳跃连接 岭回归损失
在线阅读 下载PDF
Image Denoising Using Dual Convolutional Neural Network with Skip Connection 被引量:1
5
作者 Mengnan Lü Xianchun Zhou +2 位作者 Zhiting Du Yuze Chen Binxin Tang 《Instrumentation》 2024年第3期74-85,共12页
In recent years, deep convolutional neural networks have shown superior performance in image denoising. However, deep network structures often come with a large number of model parameters, leading to high training cos... In recent years, deep convolutional neural networks have shown superior performance in image denoising. However, deep network structures often come with a large number of model parameters, leading to high training costs and long inference times, limiting their practical application in denoising tasks. This paper proposes a new dual convolutional denoising network with skip connections(DECDNet), which achieves an ideal balance between denoising effect and network complexity. The proposed DECDNet consists of a noise estimation network, a multi-scale feature extraction network, a dual convolutional neural network, and dual attention mechanisms. The noise estimation network is used to estimate the noise level map, and the multi-scale feature extraction network is combined to improve the model's flexibility in obtaining image features. The dual convolutional neural network branch design includes convolution and dilated convolution interactive connections, with the lower branch consisting of dilated convolution layers, and both branches using skip connections. Experiments show that compared with other models, the proposed DECDNet achieves superior PSNR and SSIM values at all compared noise levels, especially at higher noise levels, showing robustness to images with higher noise levels. It also demonstrates better visual effects, maintaining a balance between denoising and detail preservation. 展开更多
关键词 image denoising convolutional neural network skip connections multi-scale feature extraction network noise estimation network
原文传递
Current status of nerve infiltration by skip metastases in colorectal cancer
6
作者 Jie Zhou Yan-Wei Gao +3 位作者 Ya-Dong Ji Ri-Na Su Shuang Zhang Ze-He Li 《Oncology and Translational Medicine》 CAS 2024年第3期126-131,共6页
Colorectal cancer(CRC)is a prevalent malignant tumor,with the global new cases reaching 1.9316 million and deaths reaching 935,200 in 2022.In China,therewere 555,500 new cases of CRC,with an age-standardized incidence... Colorectal cancer(CRC)is a prevalent malignant tumor,with the global new cases reaching 1.9316 million and deaths reaching 935,200 in 2022.In China,therewere 555,500 new cases of CRC,with an age-standardized incidence rate of 24.07 per 10million,and 286,200 deaths.China accounts for approximately 30%of new cases and deaths from CRC worldwide,with East Asia accounting for over 75%.Initially,CRC presents as local tumor growth,but it has the potential to spread to other body parts over time.Perineural infiltration(PNI)is a relatively less discussed route of diffusion,yet it plays a crucial role in the progression and prognosis of CRC.PNI often occurs alongside local lymph nodes and distant metastases,posing challenges for treatment and management.Clinical symptoms,radiographic findings,and histopathological examination can be used to diagnose PNI with skipmetastasis.Symptoms commonly include local pain,paresthesia,andmotor impairment.Imaging helps identify the mass’s location and relationship to nerves,whereas histopathological examination confirms the diagnosis.Treatment of PNI skipmetastases is similar to other CRC metastases,including surgical resection,chemotherapy,radiotherapy,and targeted therapy.Surgical resection is the primary therapeutic approach,but the wider range of metastasis in PNI skip transfer may limit its feasibility.In cases where surgical resection is not possible,chemotherapy,radiotherapy,and targeted therapy are used to control tumor metastasis.In conclusion,PNI skip metastases increase the risk of poor prognosis for CRC,requiring a comprehensive approach with multiple treatments to prevent disease progression.Early detection and treatment are vital to improving prognosis. 展开更多
关键词 Neve invasion in colorectal skip metastases Perineural infiltration
暂未订购
课堂隐退:大学逃课现象的生成机制与理性审思 被引量:2
7
作者 马成俊 刘平剑 《重庆高教研究》 北大核心 2025年第3期117-127,共11页
逃课是国内高校长期存在的普遍现象,已有研究对大学逃课的分析多流于表面,缺乏对学生的主体性关照。通过访谈多名具有逃课经历的大学生,基于文化冲突、社会角色和生命历程等视角的多维分析,提炼并形成“课堂隐退”概念,以全面深入地理... 逃课是国内高校长期存在的普遍现象,已有研究对大学逃课的分析多流于表面,缺乏对学生的主体性关照。通过访谈多名具有逃课经历的大学生,基于文化冲突、社会角色和生命历程等视角的多维分析,提炼并形成“课堂隐退”概念,以全面深入地理解大学逃课现象。课堂隐退是学生在面对低效或乏味的课堂时,通过逃课重构教育体验与个体成长路径,在自由与制度之间寻求平衡的一种方式。从结构化的教育生涯看,逃课是一种关于成长权利的“仪式补偿”,也是对传统教育模式的抗议与反思。实践中,学生在校园和班级中的认同感缺失以及师生关系由传统权威向默契妥协的转变,进一步推动了课堂隐退的发生。将逃课细分为权益型、工具型、仪式型、对峙型及疏离型等类别,有助于突破对逃课的简单归因与刻板印象。课堂隐退折射出学生在角色塑造和制度约束之间的动态博弈,结合“隐退者”的生命历程,回归更具人文关怀的教育常识尤为关键,即需要相关利益者协同合作为个体成长提供更有针对性的支持:学校应优化课程设计与文化建设;教师应改进教学并拉近师生距离;学界应深化相关研究以揭示逃课背后的深层次行为机制。作为一种分析视角,“课堂隐退”强调关注逃课行为背后的理性因素,并揭示其中的价值诉求与超越意义,从而为理解和回应学生的各类行为提供更多反思的空间。 展开更多
关键词 大学逃课 大学生越轨 课堂隐退 教育管理 教育社会学
在线阅读 下载PDF
基于残差网络的有限元分析结果云图的加密方法
8
作者 董正方 代鹏翔 +3 位作者 曾繁凯 康腾奥 李运华 田林杰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第25期10766-10772,共7页
在有限元分析中,提高网格密度能够显著增强仿真结果的准确性,但同时也需要消耗更多的计算资源,为了解决这一矛盾,通过将Res2Net、U-Net、通道注意力机制、几何特征提取融合在一起,对低网格密度的有限元结果云图数据进行学习,预测高网格... 在有限元分析中,提高网格密度能够显著增强仿真结果的准确性,但同时也需要消耗更多的计算资源,为了解决这一矛盾,通过将Res2Net、U-Net、通道注意力机制、几何特征提取融合在一起,对低网格密度的有限元结果云图数据进行学习,预测高网格密度的有限元结果云图,从而在不牺牲精度的前提下,减少所需的计算成本。模型通过在2倍、4倍和8倍等不同尺度条件下进行实验,在测试数据上的均方误差和平均绝对误差都有显著降低,充分证明了模型在数值预测准确性方面的卓越表现,结果表明,在较少的计算资源投入下,在保证输出结果的高精度下,可利用此模型进行有限元结果云图的加密。 展开更多
关键词 有限元分析 结果云图 Res2Net残差网络 跳跃连接 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于增强跳跃连接U-Net的肾脏肿瘤分割方法
9
作者 鲍文霞 杜银徕 +1 位作者 姚文君 朱宏庆 《安徽大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期19-28,共10页
计算机断层扫描(computed tomography,简称CT)在肾脏肿瘤的诊断中占据重要地位,准确检测出CT图像中的肿瘤可以有效辅助医生进行初步的诊断.针对CT图像中肿瘤尺度多样以及边缘模糊等问题,论文提出一种基于增强跳跃连接U-Net的肾脏肿瘤分... 计算机断层扫描(computed tomography,简称CT)在肾脏肿瘤的诊断中占据重要地位,准确检测出CT图像中的肿瘤可以有效辅助医生进行初步的诊断.针对CT图像中肿瘤尺度多样以及边缘模糊等问题,论文提出一种基于增强跳跃连接U-Net的肾脏肿瘤分割方法.该方法在nnU-Net(no-new-net)的基础上,在跳跃连接部分设计一种并行残差特征增强器,实现对肾脏肿瘤各尺度特征以及边缘特征的有效提取与增强.在并行残差特征增强器里设计多分支的并行卷积结构获取肿瘤丰富的特征,同时将并行卷积设置残差连接以提取肿瘤多尺度特征,并且对深度可分离卷积进行改进从而强化边缘特征信息.在所构建的肾脏肿瘤CT图像数据集上的实验结果表明,采用5折交叉验证和全部数据训练两种训练策略,论文方法在肾脏肿瘤的DSC(dice similarly coefficient)达到了86.36%和86.96%,分别比基线提高1.31%和0.96%,具有一定的优越性. 展开更多
关键词 CT图像 深度学习 肾脏肿瘤分割 增强跳跃连接 并行残差特征增强器
在线阅读 下载PDF
融合PDE植物时序图像对比学习方法与GCN跳跃连接的U-Net温室甜樱桃图像分割方法
10
作者 胡玲艳 郭睿雅 +6 位作者 郭占俊 徐国辉 盖荣丽 汪祖民 张宇萌 鞠博文 聂晓宇 《智慧农业(中英文)》 2025年第3期131-142,共12页
[目的/意义]在植物表型特征提取中,面临小目标边界难以精确分割、上采样细节恢复空间信息不足等问题。提出一种融合嵌入先验距离(Priori Distance Embedding,PDE)植物时序图像对比学习方法,预训练与图卷积网络(Graph Convolutional Netw... [目的/意义]在植物表型特征提取中,面临小目标边界难以精确分割、上采样细节恢复空间信息不足等问题。提出一种融合嵌入先验距离(Priori Distance Embedding,PDE)植物时序图像对比学习方法,预训练与图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCN)跳跃连接的U-Net温室甜樱桃图像分割方法,借助预训练加速模型收敛,优化特征融合,为图像分割提供技术支持。[方法]将PDE植物时序图像对比学习方法的预训练权重迁移至语义分割任务;Encoder模块通过卷积-池化层执行多尺度特征提取,分层输入图像的语义信息,构建从低层纹理到高层语义的表示;利用Decoder模块进行上采样操作,融合不同尺度特征并恢复图像分辨率;Encoder和Decoder连接处,加入GCN,形成跳跃连接,使网络更容易学习多尺度图像的局部特征。[结果和讨论]从纵向消融实验和横向对比多角度进行试验,并结合准确率、召回率、F1分数等评价指标综合分析,可以验证本研究提出的融合PDE植物时序图像对比学习方法与GCN跳跃连接的U-Net在甜樱桃图像语义分割中的性能表现最佳,准确率可达0.9550。[结论]通过将PDE植物时序图像对比学习方法和GCN技术融合,构建面向植物表型分析的增强型U-Net架构。研究结果表明该方法在复杂场景下能有效解决小目标边界模糊、细节丢失等难题,实现对甜樱桃图像主要器官和背景区域的精确分割,提高原始模型的分割准度,对农业智慧化发展具有重要的实践意义。 展开更多
关键词 嵌入先验距离 迁移学习 图卷积网络 U-Net 跳跃连接 植物表型
在线阅读 下载PDF
基于多种机器学习算法构建N1b期甲状腺乳头状癌跳跃转移风险预测模型
11
作者 严威 高浩怡 +3 位作者 倪文丽 刘雨森 丁强滨 吴国洋 《中国普外基础与临床杂志》 2025年第10期1249-1256,共8页
目的利用多种机器学习算法构建伴有颈侧区淋巴结转移(N1b)的甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)患者发生跳跃转移的风险预测模型,并进行模型比较、解释和可视化,为临床实践提供指导。方法回顾性收集厦门大学附属中山医院2... 目的利用多种机器学习算法构建伴有颈侧区淋巴结转移(N1b)的甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma,PTC)患者发生跳跃转移的风险预测模型,并进行模型比较、解释和可视化,为临床实践提供指导。方法回顾性收集厦门大学附属中山医院2011年11月至2024年8月期间收治的行首次手术的573例N1b期PTC患者的临床资料。使用caret R包按7∶3的比例将所有数据划分为训练集(402例)和测试集(171例),训练集用于建立模型,测试集用于模型验证。在训练集中通过10折交叉验证训练logistic回归(logistic regression,LR)、决策树(decision tree,DT)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和极度梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)5种机器学习模型并确定超参数,再重新拟合模型并在测试集中进行验证。利用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)来评价模型的预测性能并选择最佳模型。使用沙普利可加性解释(shapley additive explanations,SHAP)方法进行模型的解释及可视化。基于R Shiny应用程序的网络平台将最佳模型整合为1个网络计算器。结果573例N1b期PTC患者中存在跳跃转移73例(12.7%),其中训练集和测试集中跳跃转移例数分别为52例(12.9%)、21例(12.3%)。训练集和测试集患者的临床资料比较差异均无统计学意义(P>0.05)。训练集中,基于11个变量(年龄、年龄≥55岁、性别、肿瘤最大径、肿瘤最大径≤1 cm、肿瘤累及上极、多灶肿瘤、单侧腺叶肿瘤、腺外侵犯、包膜侵犯、合并桥本甲状腺炎)建立的5种机器学习模型的AUC分别为:XGBoost,0.824±0.070[95%CI(0.780,0.868)];LR,0.802±0.065[95%CI(0.762,0.842)];DT,0.773±0.141[95%CI(0.685,0.861)];RF,0.767±0.068[95%CI(0.725,0.809)];SVM,0.647±0.103[95%CI(0.583,0.711)]。测试集中各个模型的AUC分别为:XGBoost,0.777[95%CI(0.667,0.887)];LR,0.769[95%CI(0.655,0.883)];DT,0.737[95%CI(0.615,0.858)];RF,0.757[95%CI(0.649,0.865)];SVM,0.674[95%CI(0.522,0.826)]。XGBoost模型的AUC最大,为最优机器学习模型。进一步比较SHAP绝对值均值发现,影响N1b期PTC患者发生跳跃转移的最重要的6个特征依次为肿瘤累及上极、肿瘤最大径、腺外侵犯、年龄、单侧腺叶肿瘤及包膜侵犯,其SHAP绝对值均值分别为0.249、0.119、0.078、0.065、0.018、0.013。最后基于XGBoost模型开发了1个网络计算器。结论XGBoost模型在5种机器学习算法模型中表现最佳,基于XGBoost算法构建的N1b期PTC患者发生跳跃转移的风险预测网络计算器模型具有一定的临床适用性。 展开更多
关键词 甲状腺乳头状癌 跳跃转移 机器学习 风险预测模型
原文传递
基于注意力机制的双卷积图像去噪网络
12
作者 周先春 吕梦楠 +3 位作者 芮旸 唐彬鑫 杜志亭 陈玉泽 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期60-71,共12页
近年来,深度卷积神经网络在图像去噪领域表现出了优越的性能。然而,深度网络结构往往伴随着大量的模型参数,导致训练成本高,推理时间长,限制了其在实际去噪任务中的应用。提出了一种新的基于注意力机制的双卷积图像去噪网络(MA-DFRNet)... 近年来,深度卷积神经网络在图像去噪领域表现出了优越的性能。然而,深度网络结构往往伴随着大量的模型参数,导致训练成本高,推理时间长,限制了其在实际去噪任务中的应用。提出了一种新的基于注意力机制的双卷积图像去噪网络(MA-DFRNet),它由多尺度特征特征提取网络、双卷积神经网络及动态特征精炼注意力机制组成。多尺度特征提取网络通过不同尺度的卷积获取图像特征,提高灵活性。双卷积神经网络上下分支均采用跳跃连接及扩张卷积来增大感受野。动态特征精炼注意力机制增强特征表示的精度和区分能力。这种结构设计不仅扩大了感受野,还更有效地提取和融合图像特征,显著提升去噪效果。研究结果表明,与最先进的模型相比,提出的MA-DFRNet在所有对比的噪声水平下具有更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)值,PSNR提高了0.2 dB左右,SSIM提高了1%左右,对于噪声水平较高的图像更具鲁棒性,并且在视觉上更好地保留了图像细节,实现去噪和细节保留之间的平衡。 展开更多
关键词 图像去噪 卷积神经网络 注意力机制 跳跃连接 多尺度特征提取网络
原文传递
退火炉露点对热镀锌烘烤硬化钢质量影响的研究
13
作者 王硕 段晓溪 +2 位作者 任起 李靖 刘锦 《金属材料与冶金工程》 2025年第3期30-35,共6页
通过调整退火炉露点、分析漏镀缺陷成因及BH值变化机理,研究分析了退火炉露点对热镀锌烘烤硬化钢质量的影响。结果发现:退火炉露点升高,促进Mn元素内氧化减少外氧化,进而降低漏镀缺陷比例,但同时导致BH值下降。这是因为退火炉露点升高... 通过调整退火炉露点、分析漏镀缺陷成因及BH值变化机理,研究分析了退火炉露点对热镀锌烘烤硬化钢质量的影响。结果发现:退火炉露点升高,促进Mn元素内氧化减少外氧化,进而降低漏镀缺陷比例,但同时导致BH值下降。这是因为退火炉露点升高导致氧分压增加,促进了钢板表面C元素氧化,减少了过剩碳数量。为平衡烘烤硬化性能与降低漏镀缺陷风险,构建了基于机器学习算法的退火炉露点工艺设计推荐模型,该模型能有效满足烘烤硬化钢性能要求,降低漏镀缺陷发生概率。 展开更多
关键词 热镀锌 烘烤硬化钢 漏镀 随机森林 神经网络
原文传递
基于多级残差跳跃连接网络的图像超分辨率重建
14
作者 王小玉 芦荐宇 +1 位作者 魏钰鑫 俞越 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第2期73-81,共9页
图像超分辨重建技术可以将低分辨率的图像转换成具有更高像素密度和更清晰细节的高分辨率图像,在军事、医学等领域发挥着重要作用。针对现有的图像超分辨率重建算法仍存在纹理细节、色彩还原度等方面处理不足的问题,本文提出了一种基于... 图像超分辨重建技术可以将低分辨率的图像转换成具有更高像素密度和更清晰细节的高分辨率图像,在军事、医学等领域发挥着重要作用。针对现有的图像超分辨率重建算法仍存在纹理细节、色彩还原度等方面处理不足的问题,本文提出了一种基于坐标注意力机制的多级残差跳跃连接网络(MRSCN),并将其应用于SRGAN模型,以实现对低分辨率图像特征的充分利用,判别模型引入PatchGAN思想,用于恢复图像细节,同时使用Charbonnier损失和TV损失对感知损失进行优化。该算法在Set5、Set14、Bsd100和Urban100数据集上进行4倍超分辨率重建测试,相对于其他常用的超分辨算法,本算法在重建图像时能够更好地保留纹理细节,得到的图像细节更加清晰,视觉效果更好并且有效降低了网络的参数量。客观评价指标方面,PSNR平均值相比原来的SRGAN提高了0.503 dB,SSIM平均值提高了0.007 6。 展开更多
关键词 图像超分辨率重建 SRGAN 坐标注意力机制 多级残差跳跃连接网络 PatchGAN
在线阅读 下载PDF
个人花样跳绳融合体操类动作的策略研究
15
作者 王浩 成宏阔 《当代体育科技》 2025年第2期155-158,共4页
跳绳是我国历史悠久的优秀民间传统体育项目。早在南北朝时期,我国就出现了单人跳绳的游戏,历经发展,现已成为集竞技、健身、表演、娱乐于一体的特色运动项目。该文采用文献资料法等研究方法,对2023年花样跳绳锦标赛决赛个人花样中体操... 跳绳是我国历史悠久的优秀民间传统体育项目。早在南北朝时期,我国就出现了单人跳绳的游戏,历经发展,现已成为集竞技、健身、表演、娱乐于一体的特色运动项目。该文采用文献资料法等研究方法,对2023年花样跳绳锦标赛决赛个人花样中体操类动作的应用现状进行了分析与探究,得出目前存在的问题主要包括:体操动作使用率低、完成质量不高、难度偏低、选择单一、与其他动作结合情况不佳。据此得出以下结论:体操类动作在花样跳绳中应注重高质量、多样性与难度性的提升;应加强体操师资培养,以提高教学质量;在成套动作编排中应强化体操与音乐的契合度;同时,应更加重视体操与跳绳动作的有效结合。 展开更多
关键词 花样跳绳 体操类动作 融合策略 观赏性与难度价值
在线阅读 下载PDF
运动能力导向下“跳绳+X”的“学、练、赛”实践
16
作者 徐宁 孙培娟 《青少年体育》 2025年第3期107-109,共3页
研究采用实践探索法,依据花样跳绳特性与学生身心发展规律,构建“学、练、赛”一体化课程体系,从“跳绳+X”课程的内容设置、基于“学、练、赛”的“跳绳+X”课程实践策略和实践反思三个方面展开阐述,旨在通过花样跳绳项目提升学生运动... 研究采用实践探索法,依据花样跳绳特性与学生身心发展规律,构建“学、练、赛”一体化课程体系,从“跳绳+X”课程的内容设置、基于“学、练、赛”的“跳绳+X”课程实践策略和实践反思三个方面展开阐述,旨在通过花样跳绳项目提升学生运动能力及核心素养,为运动能力导向下的课程实践活动提供借鉴。 展开更多
关键词 运动能力 “跳绳+X” 学练赛 课程内容 实践策略
在线阅读 下载PDF
基于快速通勤需求的地铁列车跨站停车方案优化
17
作者 江志彬 王炳勋 +2 位作者 李洪运 赵源 金晓琴 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期410-419,共10页
AB跨站停车方案可以满足高峰时段地铁通勤线路场景下的乘客快速出行需求。在充分考虑乘客换乘便利性和候车安全性的基础上,以最小化乘客总旅行时间并兼顾换乘乘客的公平性影响为目标,基于出行过程和换乘类别建立了地铁AB跨站停车0-1整... AB跨站停车方案可以满足高峰时段地铁通勤线路场景下的乘客快速出行需求。在充分考虑乘客换乘便利性和候车安全性的基础上,以最小化乘客总旅行时间并兼顾换乘乘客的公平性影响为目标,基于出行过程和换乘类别建立了地铁AB跨站停车0-1整数规划模型,并设计了高效的变邻域搜索算法,最后以上海地铁11号线为例验证了模型和算法的有效性。结果表明:变邻域搜索算法相较于遗传算法可在短时间内搜索得到较优解,能够很好地适用于AB跨站停车优化模型;AB跨站停车方案人均旅行时间可节省2.91 min,考虑人工经验策略的AB跨站停车方案人均旅行时间可节省2.12 min,且换乘乘客数量可减少41.18%;通过灵敏度分析可以得出,换乘站候车时间惩罚系数、列车始发间隔时间和最大AB类车站间隔是影响优化结果的关键因素。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车停站方案 0-1整数规划 变邻域搜索算法 快速通勤需求 AB跨站停车
在线阅读 下载PDF
转录因子Sp1对成肌细胞中猪SKIP的表达调控作用 被引量:3
18
作者 熊琪 柴进 +5 位作者 张年 索效军 李晓锋 杨前平 刘洋 陈明新 《湖北农业科学》 北大核心 2012年第18期4147-4151,共5页
利用基因组PCR步移方法获得猪SKIP转录起始位点上游2 075 bp启动子序列。生物信息学分析发现该序列中存在4个Sp1结合位点和1个CpG岛。将启动子序列构建到pGL3-basic的双荧光素酶报告基因载体上,再利用RNA干扰技术分析转录因子Sp1对SKIP... 利用基因组PCR步移方法获得猪SKIP转录起始位点上游2 075 bp启动子序列。生物信息学分析发现该序列中存在4个Sp1结合位点和1个CpG岛。将启动子序列构建到pGL3-basic的双荧光素酶报告基因载体上,再利用RNA干扰技术分析转录因子Sp1对SKIP转录的影响。荧光素酶活性分析发现Sp1的表达抑制使成肌细胞中SKIP启动子活性显著下降,表明转录因子Sp1可能通过顺式作用元件GC-Box对成肌细胞分化过程中SKIP基因的转录激活起正向调控作用。 展开更多
关键词 SP1 skip 启动子活性 RNA干扰
在线阅读 下载PDF
基于SkipGraph的P2P覆盖网信任证链发现 被引量:1
19
作者 徐浩 阎保平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期1-3,共3页
提出一种基于Skip图P2P覆盖网模型的分布式信任证存储和发现机制。为保证索引和发现效率,采用RT1T语言作为信任证描述语言,其语义属性作为Skip图中的索引关键字,构造了基于关键字前缀相似和支持范围查询的P2P覆盖网。通过试验评测和分析... 提出一种基于Skip图P2P覆盖网模型的分布式信任证存储和发现机制。为保证索引和发现效率,采用RT1T语言作为信任证描述语言,其语义属性作为Skip图中的索引关键字,构造了基于关键字前缀相似和支持范围查询的P2P覆盖网。通过试验评测和分析,该机制具有较高的查询效率和负载均衡机制。 展开更多
关键词 skip 信任证 信任证链 点对点
在线阅读 下载PDF
虚拟编组技术“大小交路跳停”列车组织策略研究 被引量:4
20
作者 李育瑾 张琦 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第2期152-160,共9页
随着城市轨道交通运营里程的增加,客流分布呈现明显的区间聚集和时空分布不均特征。现行技术体系下通过提高列车发车频率、开行大编组、多交路列车等运输组织方式来满足客流集中出行需求,但仍存在列车组织灵活性差、追踪时间间隔较长等... 随着城市轨道交通运营里程的增加,客流分布呈现明显的区间聚集和时空分布不均特征。现行技术体系下通过提高列车发车频率、开行大编组、多交路列车等运输组织方式来满足客流集中出行需求,但仍存在列车组织灵活性差、追踪时间间隔较长等问题。虚拟编组技术的应用在缩短列车追踪时间间隔和折返时间的同时,可有效提高列车运输组织灵活性和断面不均衡客流背景下的列车运能。研究利用虚拟编组这一无线通信技术,提出了应对时空分布不均客流的“大小交路跳停”组织策略,通过案例分析,以乘客旅行时间、滞留乘客数等为评价指标,突出虚拟编组技术在打破列车间独立运行状态、增加开行计划编制多样性及实现不均衡客流供需匹配和改善运输效率方面的优势。 展开更多
关键词 城市轨道交通 虚拟编组 大小交路跳停 运输组织策略 列车开行方案
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 92 下一页 到第
使用帮助 返回顶部