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关键词： 卷积神经网络   交通标志识别   YOLOv5   深度学习   目标检测  

摘要： 现如今交通标志识别作为智能驾驶中不可或缺的一部分有着重要的研究意义。为了提高交通标志识别的分类准确度,结合当下流行的YOLOv5卷积神经网络目标检测模型,本文以国内交通标志为例,研究如何运用YOLOv5算法实现交通标志目标检测,同时结合软件开发技术,使用Flask后台框架、Vue前端框架设计了一套基于卷积神经网络的交通标志识别系统,系统包含可交互界面,支持用户上传图片进行实时识别,并返回相应的识别结果,提高了交通标志识别模型的可用性。

关键词： 肝素结合蛋白   C反应蛋白   输尿管软镜碎石术   尿源性脓毒症   预测   logistic回归模型   反向传播神经网络模型  

摘要： 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。

关键词： 网络文学   海外传播   言情小说   模式出海  

摘要： Dreame、GoodNovel等网络文学出海平台近年发展迅猛,这类主打海外原创言情小说的平台,其商业模式与作品内容都呈现出与中国网络言情小说的密切联系,是中国网络言情的“模式出海”后的本土化演绎成果,包括生产机制与类型套路两种模式的出海。本文将平台观察与文本分析相结合,总括性地介绍以Dreame、GoodNovel为代表的海外言情平台的发展状况,并具体讨论狼人(Werewolf)、亿万富翁(Billionaire)等海外言情的流行文类,分析其与中国网络言情模式的内在联系与本土化过程,展望海外言情网文的未来发展趋势。

关键词： 电子游戏   游戏小说   游戏逻辑   虚拟现实  

摘要： 受电子游戏的影响,在主题素材、叙事逻辑、故事空间、文化内蕴、审美范式等叙事层面,我国网络小说与电子游戏有多重借鉴互融,借此创造了新的小说类型——游戏小说。游戏小说对电子游戏经验的融合与转换方式,体现了当代文学审美范式观念的部分转变,也反映了当前时代个体生存体验和群体性精神症候,拓展了网络小说的表现空间,丰富了网络小说的艺术表现力,呈现出鲜明的数字媒介文艺特征。游戏小说电游经验中也存在叙事套路僵化、品格低劣倾向以及文化底蕴不足等问题,对此,需要我们秉持警惕和反思的态度。

关键词： 全球生产网络   投入产出   网络分析   最强路径  

摘要： 随着社会生产力的飞速发展,各国之间已经形成高度融合、相互依存的全球生产网络,但在外部环境复杂多变、充满挑战的新时期,全球生产网络的结构特征与我国面临的风险因素也在不断变化。运用复杂网络分析方法,以ICIO投入产出数据为基础,从全球、区域、国家三个维度考察中间品生产网络的结构特征和发展演化态势,研究结果显示,全球层面中间品交易规模稳步提升,但各国对外依存度相对削弱;区域层面经历了分散—整合—再分散的过程,欧洲、北美社群离心力凸显,原有生产网络结构正在洗牌重构;国家层面来看,中美两国在全球生产网络中处于核心位置,但优势领域和风险行业存在明显差异。文章最后基于当前逆全球化局势和中美战略竞争关系提出我国防范化解潜在风险的对策建议。

关键词： 基于灰色神经网络   短期分布式电力负荷预测   分布式电力系统   电力系统稳定运行   不确定性   复杂性   电力供应安全  

摘要： 分布式电力系统作为现代电力系统的重要组成部分,其稳定运行对于保障国家电力供应安全起到至关重要的作用。对电力负荷的准确预测是确保电力系统稳定运行的关键环节,但传统的电力负荷预测方法在面对分布式电力系统的复杂性和不确定性时还存在诸多不足。因此,本文开展了基于灰色神经网络的短期分布式电力负荷预测方法的研究。

关键词： 卫星通信   相控阵天线   跳波束   多维资源分配   遗传算法   动态规划  

摘要： 在相控阵天线跳波束对大范围潜在区域进行捷变覆盖的问题中,当前资源分配方法仅针对单一资源分配优化达到局部最优并未有统筹考虑,从空域、频域、时域、调制编码域等多个维度全面建立了相控阵跳波束下的资源联合分配优化模型,给出了一种基于遗传算法和动态规划的模型求解方法。仿真结果表明,考虑了多维资源进行联合分配的方法,可有效降低卫星通信网络中各终端的缓存队列长度,从而提高用户服务质量(Quality of Service,QoS)及网络吞吐量。

关键词： 边坡工程   神经网络   变形预测   贝叶斯优化  

摘要： 针对目前降噪方法无法彻底消除GNSS监测到的噪声干扰,研究基于贝叶斯优化LSTM神经网络的边坡变形进行不确定性分析预测。基于LSTM神经网络算法模型基本理论,通过优化神经网络对边坡沉降变形进行预测,引用贝叶斯思想使LSTM神经网络预测实现不确定性预测功能,通过引入评价指标,以临淄至临沂高速公路工程为例验证了该方法的可行性。研究发现:贝叶斯优化后的LSTM神经网络具有更好的预测能力,随着监测时间和数据规模的增加,不确定性预测模型的精度也越来越高。

关键词： 形式概念分析   概念认知   双层网络传染病模型   微观马尔可夫链方法(MMCA)  

摘要： 双层网络传染病模型已成为复杂网络动力学中的热点问题之一.然而,现有研究忽略防疫意识和行为对传染病传播的影响,在遇到个体防疫行为差异较大时,难以反映实际的传染病传播情况.因此,文中从行为模式识别的角度出发,结合形式概念分析与微观马尔可夫链方法(Microscopic Markov Chain Approach,MMCA),提出基于网络形式背景的双层网络传染病模型.首先,定义双层网络形式背景、网络概念及其特征参数,建立形式概念分析与传染病模型的联系,不仅可描述双层网络中的概念及行为模式对应的特征参数,还可定义衰减因子,进一步借助MMCA实现上下层信息融合.然后,考虑大众媒体和政策干预对信息传播的影响,改进大众媒体函数和MMCA,并推导疫情爆发阈值.最后,通过仿真实验分析重要参数对疫情传播规模和疫情传播阈值的影响.

关键词： 中频变压器   遗传算法   灵敏度分析   绝缘结构优化   参数化模型   降维  

摘要： 中频变压器是电力电子变压器的核心磁性元件,起电气隔离和电压变换的关键作用。对中频变压器绝缘结构进行优化设计可以有效提高变压器的绝缘可靠性和功率密度,得到了研究者的广泛关注。为此,提出了一种基于C-MOEA/D约束多目标优化算法的中频变压器绝缘结构全局优化设计方法。根据中频变压器绝缘结构特点给出优化总体流程,并提出使用基于非支配排序和参考向量的遗传算法C-MOEA/D对绝缘结构参数优化。针对优化过程中存在的难题,首先构建了中频变压器二维电场分析参数化模型,以三维模型为基准,分析对比了其计算精度;其次通过拉丁超立方采样和基于方差的灵敏度分析方法确定影响最大场强的关键结构参数,固定灵敏度低的结构参数实现参数化模型决策变量降维;随后,根据中频变压器隔离电压波形搭建绝缘材料击穿场强测试平台,确定其常用绝缘材料的击穿场强并给出绝缘约束条件。最后以最大场强和体积为目标,对一台25 kV中频变压器的11个绝缘结构参数进行优化设计应用。优化结果表明:与原设计相比,最大场强下降19.6%,体积减小23.9%。