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        "title": "基于高斯积分法高精度获得各密度级平均密度并用Excel实现的方法",
        "author": "申永强;",
        "pubTime": "2023-01-26",
        "keyword": "平均密度;算术平均值;计算机编程;高斯积分公式",
        "summary": "选煤计算中经常要用到各密度级的平均密度,传统取值方法是取各密度级密度范围上下限的算术平均值作为其平均密度,这种取值方法虽然简单,但会带来较大的误差。但若根据质量守恒原则精确计算各密度级的平均密度时,由于平均密度的计算公式中存在积分项,一般需借助于计算机编程进行精确计算,非常繁琐。针对这一情况,本文提供了一种利用高斯积分公式近似法借助Excel即可获得各密度级的平均密度的简单方法。",
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        "title": "通向创新之路：数字技术怎样影响制造业全要素生产率——基于中国制造业面板数据的实证检验",
        "author": "曾世宏;沙鸿儒;肖咏嶷;",
        "pubTime": "2023-02-10",
        "keyword": "数字技术;制造业全要素生产率;倒“U”型;中低技术陷阱",
        "summary": "在数字经济背景下，数字技术怎样影响制造业全要素生产率提升？基于2000年至2019年中国制造业面板数据以及国家知识产权公共服务网的专利数据，研究数字技术对制造业全要素生产率的影响效应。研究发现，数字技术与制造业全要素生产率呈现显著的倒“U”型关系，通过断点回归等稳健性检验后结论依然成立。异质性检验发现，数字技术始终能促进高端技术制造业的全要素生产率提升，在中端技术制造业存在明显的阈值水平，而对低端技术制造业表现为抑制作用。机制检验发现，数字技术通过自主创新和技术升级提升了制造业全要素生产率，但过快地推进技术升级和设备升级降低了制造业全要素生产率。研究结论对有效推进制造业数字化转型，提升制造业全要素生产率具有启示意义。",
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        "title": "基于注意力卷积神经网络的视觉里程计",
        "author": "高学金;牟雨曼;任明荣;",
        "pubTime": "2023-02-02",
        "keyword": "视觉里程计;注意力机制;卷积神经网络;门控循环单元",
        "summary": "传统的视觉里程计(Visual Odometry， VO)要求图片含有大量的纹理信息，且求解过程较为复杂。针对以上问题提出基于注意力卷积神经网络的视觉里程计，对相机进行端到端的位姿估计，利用注意力机制提高模型估计轨迹的精度。首先使用注意力-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)模块提取图像特征，然后将特征输入到门控循环单元(Gated Recurrent Unit， GRU)学习图像的时序连接性，最后通过全连接层降维输出相机位姿。在KITTI数据集上完成实验，并与其他方法进行对比，结果表明卷积网络中加入注意力机制可以有效提高估计轨迹精度，且误差低于其他视觉里程计算法。",
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        "title": "互联网+时代商务英语混合式教学满意度研究",
        "author": "陈志旗;",
        "pubTime": "2023-02-20",
        "keyword": "混合式教学;教学满意度;影响因素;全视角学习理论;结构方程模型",
        "summary": "基于全视角学习理论创建混合式教学满意度影响因素假设模型，采用结构方程模型分析法探究高职商务英语混合式教学满意度的影响因素及影响因素之间的关联。结果显示交互程度、学习成效、个体特征、教学设计等均是混合式教学满意度的直接影响因素，平台资源对满意度存在间接影响。交互程度还通过其中介效应提高教学设计、个体特征和平台资源对学习满意度的影响力，是最重要的影响因素。依据研究结果提出加强线上线下交互程度，发挥个体特征的作用，重视学习成效的影响，以及提供有利互动的教学设计等促进混合式教学成效的建议。",
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        "title": "基于审判逻辑步骤的裁判文书摘要生成方法",
        "author": "余帅;宋玉梅;秦永彬;黄瑞章;陈艳平;",
        "pubTime": "2023-02-24",
        "keyword": "裁判文书;审判逻辑步骤;多标签分类;内部知识;生成式摘要",
        "summary": "面向裁判文书的司法摘要是提升裁判文书分析能力的关键技术。裁判文书作为审判活动的载体，精准的呈现了案件的审判逻辑，但目前针对其的摘要方法只关注到裁判文书的序列化信息，忽视了裁判文书的逻辑结构，且不能有效解决文本过长、信息冗余等问题。提出基于审判逻辑步骤的裁判文书摘要生成方法，采取“抽取+生成”相结合的方式，抽取部分利用多标签分类方法，依据人民法院审理案件的逻辑步骤抽取出“类型、诉请、事实、结果”四个句子集合，生成部分由微调后的T5-PEGASUS模型得到摘要；并利用基于内部知识的最大相似度匹配算法对“事实”部分的输入文本进行降噪处理，进一步改善了摘要效果。实验结果表明，相比于主流的指针生成网络模型，该方法在ROUGE-1，ROUGE-2和ROUGE-L的F1指标上分别提升了17.99%，21.24%，21.86%，这说明在司法摘要任务中引入逻辑结构能够提升该任务的性能。",
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        "title": "基于数字孪生的肺结节诊断",
        "author": "张在房;孙金;高楠;雷撼;",
        "pubTime": "2023-02-24",
        "keyword": "数字孪生;肺结节诊断;三维虚拟模型;智能检测;动态预测",
        "summary": "为解决肺结节诊断难度大的问题，提出了基于数字孪生的肺结节诊断技术思路。采用智能算法、模型融合、虚实交互等关键技术，建立了肺结节诊断的数字孪生框架。通过重建算法构建了肺三维虚拟模型，建立肺结节诊断系统的虚拟实体；利用深度学习技术，对数据进行迭代分析生成了肺结节检测模型，与三维虚拟模型相结合提升交互性，实现对肺结节的智能检测；最后通过随访更新患者数据构建肺结节的动态预测模型，完成了肺结节分析与诊断，实现可视化监控、健康管理等需求。以实际案例进行了肺结节的检测与诊断，验证了所建系统的可行性。",
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        "title": "区块链技术在分级诊疗中的应用研究",
        "author": "胡志坚;",
        "pubTime": "2023-01-25",
        "keyword": "分级诊疗;区块链;去中心化;联盟链",
        "summary": "介绍区块链技术特点，提出建立基于区块链的分级诊疗协作平台，阐述区块链技术在该平台系统建设中的作用以及应用模式，指出其有助于解决传统中心化部署模式存在的责权不清、监管困难、数据泄露等问题。",
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        "title": "基于改进YOLOv7的实时输电导线缺陷检测方法",
        "author": "王宇博;尚军利;张烨;刘建勇;杨雷;李博涛;",
        "pubTime": "2023-02-10",
        "keyword": "输电线路;缺陷检测;YOLOv7算法;自注意力机制;实时检测",
        "summary": "输电导线是电力系统中重要的组成部分。文中提出了基于改进YOLOv7算法的输电导线缺陷检测方法。首先，文中提出了一种自动扩充数据集的方法，可以使用少量图片建立输电导线缺陷数据集；其次，提出了一种轻量化自注意力主干网络，对YOLOv7的主干网络进行替换，并使用BiFPN进行特征融合。实验结果表明：文中提出的改进后的YOLOv7算法将精准度从原本89.4%提升到97.5%；同时，文中算法将检测速度提升了约60.49%，FPS从原有的52.36帧提升至84.03帧，可以做到对输电线路的实时检测，降低了输电导线缺陷的误检漏检率，提升了检测速度，提高了巡检效率。",
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        "title": "基于深度学习的城市固体废物材质识别方法",
        "author": "林柏宏;杨建红;",
        "pubTime": "2023-01-25",
        "keyword": "城市固废分类;实例分割;无损检测;难例样本选择",
        "summary": "实现生活垃圾自动化、精细化分拣，可以有效减少环境污染、提高资源回收再利用效益。随着深度学习神经网络的快速发展，其在垃圾识别领域应用越加广泛。利用实例分割网络可以提取物体轮廓与类别信息，完成对生活垃圾的定位与细分。针对生活垃圾不同工况下，神经网络识别效果严重下降问题，文章提出基于实例分割网络模型的难例样本，对模型进行更新的策略，以语义分割网络辅助提取难例样本。在多种实例分割网络BlendMask、MEInst、CondInst、Mask R-CNN、Cascade RCNN上进行更新策略试验。结果表明，更新后的模型在新工况测试集上回收率提升1.47%～4.06%，除了MEInst不适用纯度提升场景外，其余网络得到0.6%～2.41%的提升。在不同工况只补充少量样本的情况下，神经网络更新策略可以较好提高模型对生活垃圾的识别准确率，增强模型泛化能力。",
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        "title": "基于GIS的人防工程信息系统建设与研究",
        "author": "权西瑞;王凯;王小飞;",
        "pubTime": "2023-01-25",
        "keyword": "人防工程;地理信息系统;WebGIS;J2EE",
        "summary": "人防工程地理信息系统是人防管理体系的重要组成部分，为人防工程建设、运行及维护提供信息化支撑。为解决某地区人防工程数据管理模式落后及信息化程度较低的问题，本文研究了WebGIS技术和J2EE技术，构建了人防工程地理信息系统总体框架，设计了人防工程空间数据库和属性数据库，实现了对人防工程数据空间化管理，为人防管理工作提供了辅助决策支持。通过建设人防工程地理信息系统，提升了数据管理效率，为后续人防工程信息化发展提供参考。",
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        "title": "资源管理驾驶舱的设计与实现",
        "author": "王旭;",
        "pubTime": "2023-01-25",
        "keyword": "管理驾驶舱;资源管理;数据可视化;数据分析;信息系统",
        "summary": "针对勘察设计企业既有的设计资源管理信息系统在数据分析方面存在的时效性差和复杂度受限的问题，设计了一个资源管理驾驶舱。通过应用事件驱动的数据增量更新技术，实现了海量数据的实时计算；利用组件化的图形展示方案，实现了数据处理逻辑和数据展示逻辑的解耦。该驾驶舱具有人员状态概览、工作安排热力图表显示、项目人力分布概览、项目进展跟踪等多种功能，有效解决了企业管理指标的实时计算与展示的难题。",
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        "title": "基于目标检测的混凝土坝裂缝实时检测方法",
        "author": "黄贲;康飞;唐玉;",
        "pubTime": "2023-03-01",
        "keyword": "混凝土坝;裂缝检测;深度学习;目标检测;YOLOX神经网络;注意力机制",
        "summary": "裂缝是大坝最常见的损伤之一,可反映大坝的受力状态和安全性。针对混凝土坝裂缝传统检测算法速度慢、精度低、泛化性能不足等问题,该文基于目标检测神经网络YOLOX(you only look once x)深度学习目标检测算法,提出一种混凝土坝表观裂缝实时检测方法(YOLOX-dam crack detection, YOLOX-DCD)。该方法对YOLOX目标检测神经网络进行改进,首先在网络结构中加入卷积注意力机制,使网络更关注裂缝特征,提高检测效果;其次引入完全交并比(complete intersection over union, CIo U)作为目标定位损失函数;最后在自制的混凝土坝裂缝数据集上进行实验评估,并与现有的多种目标检测神经网络进行对比。结果表明:该文所提方法具有速度快、精度高、参数少的特点,且明显优于经典目标检测算法。因此,该文所提方法能满足混凝土坝裂缝检测高效、精确、实时的要求,可为混凝土坝裂缝检测提供技术支持。",
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        "title": "计算机辅助造型设计教学改革研究与应用",
        "author": "朱兆华;华彬彬;周克璇;",
        "pubTime": "2023-01-28",
        "keyword": "计算机辅助造型设计;教学改革;产品建模;Rhino软件",
        "summary": "针对计算机辅助造型设计课程教学中存在的前修与后修课程脱节、缺乏融会贯通式的教学方法、忽视创新设计思维培养等问题，从课程教学内容、教学方法及考核方式三个方面提出了相应的解决思路，并开展了教学实践。教学改革实践结果指出，在课程的教学质量和效果得到显著提升的同时，强化了学生的Rhino建模技能、设计研究与思考等综合创新设计能力。文章的研究成果为高校计算机辅助造型设计课程教学提供参考。",
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        "title": "信息技术与高中物理教学深度融合的措施探究",
        "author": "何加祥;",
        "pubTime": "2023-01-25",
        "keyword": "信息技术;物理教学;高中;融合",
        "summary": "伴随着科技的发展，各种电子产品开始进入人们生活，信息化逐渐成了目前时代热点，换言之，信息技术的发展已经成为科技未来发展的重要趋势。在实际生活当中，信息技术逐渐在各个行业中被广泛应用，比如，被用于教育领域。通过信息技术的合理应用，教学变得更加有效，同时效率也更高。在众多科目中，物理学科是复杂而又抽象的，在其教学过程中使用信息技术尤为重要，所以，我们需要持续探究合理的使用策略。文章从不同的层面阐述了高中物理教学现状，并且提出了相关的应用与实践措施。",
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        "title": "基于中频直接采样的物联网5G通信安全控制研究",
        "author": "宋科;张雪燕;",
        "pubTime": "2023-02-02",
        "keyword": "中频直接采样;物联网;5G通信;安全控制",
        "summary": "目前研究的物联网5G通信安全控制方法抗干扰能力较差，导致消耗时间过长。为了解决上述问题，基于中频直接采样研究了一种新的物联网5G通信安全控制方法，建立物联网5G通信安全控制模型，确定直接传输链路和中类协作传输链路，更好实现私密信号的传输。通过参数选取、设备登录和密钥分配实现物联网5G通信安全控制参数采集。分析信息链路安全性，完成物联网5G通信安全控制。实验结果表明，基于中频直接采样的物联网5G通信安全控制方法具有较强的抗干扰能力，减少控制过程消耗时间。",
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        "title": "结合生成对抗网络及多角度注意力的图像翻译模型",
        "author": "杨百冰;陈泯融;叶勇森;",
        "pubTime": "2023-03-02",
        "keyword": "生成对抗网络;图像翻译;图像风格迁移;多角度注意力;无监督网络;图像生成",
        "summary": "本文提出一个新的无监督图像翻译模型,该模型结合了生成对抗网络和多角度注意力,称为MAGAN.多角度注意力引导翻译模型将注意力集中在不同域间最具有判别性的区域.与现存的注意力方法不同的是,空间激活映射一方面捕获通道间的依赖,减少翻译图像的特征扭曲;另一方面决定网络对最具判别性区域的空间位置的关注程度,使翻译的图像更具有目标域风格.在空间激活映射的基础上,结合类激活映射,可以获得图像的全局语义信息.此外,根据空间激活程度对图像特征信息的影响,设计不同的注意力结构分别训练生成器和判别器.实验结果表明,本文模型在selfie2anime、cat2dog、horse2zebra和vangogh2photo这4个数据集上的KID分数分别达到9.48、6.32、6.42和4.28,性能优于大部分主流模型,并且与基线模型UGATIT相比,在selfie2anime、cat2dog和horse2zebra这3个数据集上的距离值分别减少了2.13、0.75和0.64,具有明显的性能优势.",
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        "title": "大数据时代人工智能在网络信息检索中的应用",
        "author": "冯燕青;",
        "pubTime": "2023-01-28",
        "keyword": "大数据时代;人工智能;系统构成;网络信息检索;检索工具",
        "summary": "随着社会、经济和科技的飞速发展，互联网被广泛地运用于各行各业，为人们的日常活动提供便利，并在某种意义上提高人们的生活质量。然而，互联网巨大的信息量给人们获取信息带来极大的困难。随着大数据的发展，网络信息检索变得越来越方便。该文论述网络信息检索的基础内涵，讨论其主要工具种类，并就人工智能在互联网上的运用进行剖析，并给出相应的解决办法。该文旨在为今后在大数据环境下更好地运用人工智能提供参考和建议。",
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        "title": "基于双网络的钢材表面缺陷检测方法",
        "author": "谢良辉;赵乘麟;",
        "pubTime": "2023-02-10",
        "keyword": "深度学习;YOLOv5;缺陷检测;钢材表面",
        "summary": "针对传统算法检测钢材表面缺陷（如开裂、斑块、划痕等）精准度较低的问题，提出一种基于分割与分类的两段式深度学习网络。该网络是专为表面缺陷的检测、分割以及分类而设计的。第一阶段利用YOLOv5算法对钢材表面的缺陷进行定位、分割；第二阶段使用EfficientNet网络对钢材表面的六种缺陷类型进行分类。实验结果表明，相较于传统的YOLOv5算法，该方法的平均精准度提高了16%，适合用于钢材表面缺陷检测。",
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        "title": "基于MVSNet多视角立体深度学习的储罐在位体积测量方法研究",
        "author": "刘桂雄;肖天歌;陈国宇;黄坚;",
        "pubTime": "2023-01-31",
        "keyword": "储罐;体积测量;深度学习;多视图立体视觉;MVSNet",
        "summary": "针对目前储罐在位体积测量需求大、移位测量困难的问题，该文提出一种基于MVSNet多视角立体深度学习的储罐在位体积测量方法。首先，提出面向在位储罐体积测量的MVSNet深度预测改进多视图立体视觉方法，结合基于增量式运动恢复结构的储罐显著特征稀疏重建与相机姿态计算技术、基于MVSNet深度学习深度预测技术，获得储罐体积测量关键结构的稠密三维点云；然后，提出基于立体几何拟合在位储罐体积测量方法，旋转储罐点云与地面配准，并基于法线信息双阈值约束点云拟合储罐圆形拓扑结构，实现储罐体积测量。在2种储罐上进行初步实验，结果表明：该文方法提取到的高质量储罐点云数量比经典COLMAP框架分别增加15.6%、13.2%，点云提取时间分别缩短34.7%、39.2%，满足储罐在位体积测量需求。",
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        "classify": "技术",
        "title": "基于注意力机制与邻域几何特征的点云语义分割\r",
        "author": "刘勇江;史健芳;袁晓辉;\r",
        "pubTime": "2023-03-05",
        "keyword": "三维点云;PointNet++;注意力机制;几何特征\r",
        "summary": "针对现有深度学习网络结构单独提取点特征方式使网络缺乏度量空间中点之间邻域关系，以及几何信息的学习导致模型处理复杂场景能力较弱的问题，提出一种基于注意力机制结合邻域几何特征的点云语义分割算法，算法通过在邻域特征学习过程中引入注意力机制将中心点特征聚集为其邻域点特征的加权和，利用点之间相关性获得深层次细粒度局部特征；采用多尺度局部特征提取策略消除算法采样过程中信息丢失的影响。经实验验证，该文所提算法在室内场景数据集S3DIS上的平均交并比为53.12%，相较于PointNet++算法提升了5.96%。\r",
        "link": "https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?FileName=GWDZ202305005&DbName=CJFQTEMP\r",
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