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关键词： 网络文献   电子图书   专利文献   电子期刊   电子公告   参考文献   学术论文   数据库  

摘要： 正确引用的参考文献是学术论文的重要组成部分,除传统的印刷版文献外,参考文献还包括了大量的网络文献。常见的网络文献资源包括电子公告(EB/OL)、电子图书(M/OL)、电子期刊(J/OL)、报纸(N/OL)、数据库(DB/OL)、专利文献(P/OL)等。根据《GB/T 7714―2015信息与文献参考文献著录规则》。

关键词： 卷积神经网络   多尺度   特征交叉融合   素描图像   自动分档  

摘要： 在美术艺考中作品分档评分过程是一项复杂而繁琐的工作,如何实现评分公正公平、过程的智能自动化和精确评分是一项重要的研究课题。为此,提出一种基于深度学习的多尺度特征交叉融合素描图像自动分档网络MFCFNet。首先,以ResNet-34为主干网络,以嵌入逐点组卷积与通道重排的特征金字塔结构提取多尺度特征;其次,通过特征交叉融合模块融合各尺度特征;最后,将融合特征输入分类器中得到最终自动分档结果。在素描数据集SCNU-400与自制的Sketch-Portrait数据集的实验表明,所提模型相较于ResNet-34网络在分类准确度、F1值分别提升2.82%与2.8%,相较于当前主流方法的分档准确度达到90.84%,效果最优且具有较强的泛化能力。

关键词： 蛋清粉   近红外光谱   真实性检测   一维卷积神经网络   深度学习  

摘要： 引入近红外光谱检测技术,构建改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)蛋清粉真实性检测模型。该模型基于1D-CNN模型,无需对光谱数据进行预处理;同时在网络中加入有效通道注意力模块和一维全局平均池化层,提高模型提取光谱特征的能力,减少噪声干扰。结果表明,改进后的EG-1D-CNN模型可判别蛋清粉样本的真伪,对于掺假蛋清粉的检测率可达到97.80%,总准确率(AAR)为98.93%,最低检测限(LLRC)在淀粉、大豆分离蛋白、三聚氰胺、尿素和甘氨酸5种单掺杂物质上分别可达到1%、5%、0.1%、1%、5%,在多掺杂中可达到0.1%~1%,平均检测时间(AATS)可达到0.004 4 s。与传统1D-CNN网络结构及其他改进算法相比,改进后的EG-1D-CNN模型在蛋清粉真实性检测上具有更高精度,检测速度快,且模型占用空间小,更适合部署在嵌入式设备中。该研究可为后续开发针对蛋粉质量检测的便携式近红外光谱检测仪提供一定的理论基础。

关键词： 神经网络   特殊教育   灰色预测   教育经费  

摘要： “强化特殊教育普惠发展”已成为新时代我国特殊教育发展的方向,而确保充足的经费投入是实现特殊教育普惠发展的前提。通过相关性分析和查阅相关文献,选取了四个对我国特殊教育经费投入产生显著影响的因素,包括我国GDP、人均GDP、教育经费总投入和特殊教育在校学生人数。利用SPSSPRO中的时间序列模型预测了以上四个关键因素在未来十年的发展趋势,然后采用神经网络算法对我国未来的特殊教育经费投入进行了预测。结果显示,我国特殊教育经费在未来十年内将持续增长,但我国特殊教育学校生均经费总体水平不高,因此,亟须改善我国特殊教育经费投入的现状。

关键词： transformer   图像增强   轻量级   双分支  

摘要： 由于设备、光照、拍摄条件等因素影响,导致拍摄的图片曝光不足出现暗区、褪色区域,影响图像中物体的识别。本文提出了一种轻量级的基于CNN-transformer的低曝光图像增强方法,用于图像的实时增强。该方法借助过曝光图像提供的信息,利用卷积模块和Transformer模块分别提取低曝光图像与过曝光图像的局部和全局信息,并将提取的局部信息与全局信息融合,以估计像素级的高阶曲线的动态范围来调整给定的低曝光图像,得到增强后的图像,实验结果说明了提出的方法的优越性。该技术可嵌入到手机和数码相机等设备中用于照片曝光强度的校正,满足实时性需求。

关键词： 知识产权   善意取得制度   网络著作权   法律适用  

摘要： 随着互联网技术的进步,网络著作权侵权问题日益凸显,文章分析探讨了善意取得制度在网络著作权领域的适用性及其对著作权保护的影响。首先,分析了善意取得制度的理论基础,对比了著作权在适用善意取得制度上的差异,指出了该制度在网络著作权领域的适用存在理论和实践上的争议。其次,通过对域外不同国家关于著作权善意取得的立法与实践的比较,提出了完善我国网络著作权领域善意取得制度的立法建议,以促进网络著作权的有效流通和社会整体利益的最大化。

关键词： 雷琼牛   陆丰牛   半腱肌   lncRNA   RNA-Seq   肉质  

摘要： 旨在了解长链非编码RNA(lncRNA)调控骨骼肌发育和脂肪沉积的遗传基础,以陆丰牛和雷琼牛的半腱肌作为样本进行转录组分析,挖掘影响骨骼肌发育和脂肪沉积的关键lncRNA。本研究选用年龄为4个月龄,饲养状况相同的雌性雷琼牛和陆丰牛各4头,提取半腱肌的RNA后进行转录组测序,以Q<0.05为阈值筛选出差异基因,并进行GO和KEGG富集分析、lncRNA-miRNA-mRNA调控网络以及顺式靶向调控网络的构建。最后通过RT-qPCR检验差异基因的表达水平,验证测序结果的可靠性。结果显示,以雷琼牛作为对照组,差异表达的lncRNA有146个,其中71个下调,75个上调,差异表达的mRNA有355个,其中180个下调,175个上调,差异表达的miRNA有34个,其中29个下调,5个上调。对lncRNA进行GO富集分析,结果显示其主要富集在了钙激活的钾通道活性、肌动球蛋白收缩环、蛋白激酶A调节亚基结合、肌球蛋白II复合物等,KEGG富集分析结果显示,其主要富集在cGMP-PKG信号通路、RNA转运、Gap连接、胰岛素分泌等通路。根据lncRNA和mRNA的位置关系进行顺式靶向调控作用的预测,筛选到了8个mRNA被7个lncRNA靶向调控,其中DKL 1与肌肉发育相关。然后通过构建ceRNA调控网络,筛选出影响肌肉发育以及脂肪沉积的竞争性调控子网络,其中筛选到与肌肉发育相关的基因有ELN和FBOX 32,与脂肪沉积相关的基因有SLC 27A6和FABP 5。RT-qPCR结果显示,9个差异表达基因的表达水平和转录组测序的表达趋势一致,说明测序结果可靠。本研究发现,雷琼牛和陆丰牛半腱肌中差异表达的lncRNA、mRNA和miRNA,并发现了一些差异lncRNA、mRNA和miRNA可能存在的调控关系,对于揭示肌肉发育以及肌内脂肪沉积的分子调控机制具有重要意义,也为提高华南黄牛的肉用性能提供理论基础。

关键词： 推荐系统   云API   投毒攻击   生成对抗网络   代理模型  

摘要： 针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对抗网络在数据稀疏时难以有效捕捉真实用户复杂行为模式这一问题,提升虚假用户的隐蔽性。其次,引入代理模型评估生成对抗网络生成的虚假用户的攻击效果,将评估结果作为代理损失优化生成对抗网络,进而实现在兼顾虚假用户隐蔽性的同时增强攻击效果。云API服务质量数据集上的实验表明,所提方法在兼顾攻击的有效性和隐蔽性方面均优于现有方法。

关键词： 卷积神经网络   电梯火灾识别   注意力机制   特征融合   实时预警  

摘要： 针对传统电梯火灾识别算法存在的识别率低、延迟大等问题,本文提出一种改进的基于卷积神经网络的电梯火灾识别方法。通过融合RGB-HSV双色彩空间对疑似火灾区域进行预处理和分割,采用改进的VGG16网络提取深层特征,并结合注意力机制增强关键区域特征表达。试验结果表明,改进后的算法在电梯火灾识别准确率达到95.8%,处理速度为12f/s,对不同光照、烟雾干扰具有较强的鲁棒性,可为电梯火灾早期预警提供更可靠的技术支持。