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关键词： YOLOv5s   绝缘子缺陷   激活函数   卷积注意力机制   交叉卷积  

摘要： 针对现有目标检测算法在复杂背景下绝缘子缺陷检测中容易出现漏检、误检和检测效率低等问题,改进YOLOv5s网络以提高绝缘子缺陷检测精度和速度.采用K-means++聚类分析绝缘子数据集,确定网络预设锚框尺寸;利用Hard-Swish激活函数替换主干网络第3、 5、 7层卷积模块的SiLU激活函数,并添加卷积注意力机制(CBAM),提高网络泛化能力;在主干网络与颈部网络间的跳跃链接添加CBAM,增强图像特征提取能力;利用交叉卷积替换颈部网络特征融合模块的残差结构,减少网络参数,提高检测速度.实验结果表明:基于改进YOLOv5s网络的绝缘子缺陷检测精度和速度分别为88.6%和69.4帧/s,优于Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、常规YOLOv5s等主流网络,满足绝缘子缺陷检测要求.

关键词： 系统生物学   刚性微分方程   神经网络   常微分神经网络  

摘要： 在系统生物学的研究中,由于所研究问题的复杂性和多尺度性,经常会遇到刚性方程的求解.而近年来,神经网络和深度学习的发展为上述问题提供了新的解决思路和方法 .本研究以经典的Belousov-Zhabotinsky(B-Z)反应和Van der Pol(VdP)方程为例,对四类非时序神经网络,包括全连接网络、残差网络、改进的残差网络和深度混合卷积网络,以及三类时序神经网络,包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、注意力机制进行了系统比较.实验结果表明:时序神经网络应用于刚性问题的求解精度和计算时间都大幅优于非时序神经网络,而四类非时序神经网络之间的表现并无显著差异.此外还将常微分神经网络(ODE-Net)应用于上述刚性问题,并观察到在极短的计算时间内,该方法能够达到极高的精度.本研究为应用神经网络解决系统生物学中各类刚性问题提供了参考和指导.

关键词： P2P网络   人工蜂群算法   小波核函数   支持向量机  

摘要： 为了更加有效辨别P2P网络流量,设计特征选择与支持向量机的P2P流量识别模型。将分类错误率和选择特征数最小作为特征选择的两个目标,通过人工蜂群搜索算法去除冗余及无价值特征,精准选取P2P网络流量特征;融合小波分析与支持向量机算法,在依据框架理论并符合Mercer条件下,将Mexican hat小波函数引入支持向量机的核函数,优化支持向量机结构,得到基于小波核函数的支持向量机,以P2P网络流量特征为输入,实现P2P网络流量识别。实验证明:该模型可有效去除P2P流量中多余及无用特征,精准识别P2P网络流量,实用性较强。

关键词： 网络道德   现实困境   对策建议  

摘要： 智能时代,网络的发展和普及影响着公民的生活和交往方式,网络空间也成为公共空间中不可或缺的一部分,网络空间同样需要社会公德进行约束和规范,尤其是备受关注的网络空间突发事件,道德失范行为容易引起网络舆情泛化,破坏网络空间秩序。笔者对当前在网络空间上存在的典型道德失范行为进行了调研,经过对调研情况进行梳理总结,针对比较典型的网络谣言、直播乱象、网络暴力等网络道德失范行为,面向广大网民尤其是青年大学生群体、政府相关职能部门提出相应网络空间道德建设的对策和建议。

关键词： 建筑垃圾   逆向物流   网络优化  

摘要： 随着城市化进程的加速,建筑垃圾的产生量日益增加,对环境和资源造成了巨大压力。文章以济南市为研究对象,采用建筑面积估算法对济南市建筑垃圾产量进行估算。以运输成本和处理成本之和最小为目标,构建济南市建筑垃圾回收物流网络模型,并借助LINGO求解器进行计算。最后基于求解结果,优化逆向物流网络,降低运输成本,提高处理效率,从而有效缓解济南市建筑垃圾处理压力。

关键词： 液晶聚合物   光-热转换   导热网络   氮化硼   石墨  

摘要： 为有效解决热致液晶聚合物(LCP)的低导热率和光-热转换能力,本文通过高效、易工业化的双螺杆熔融挤出共混的方法在LCP中利用二维氮化硼(BN)和天然鳞片石墨(GP)进行杂化构筑紧密分布的“面-面”结构,制备具有三维导热通路的液晶导热复合材料。石墨作为桥梁连接LCP和片状BN,有效降低了接触热阻,提升复合材料面内和面间的热导率。当BN和GP添加量分别为20wt%和12wt%时,LCPBNG12的面内和面间热导率分别达到6.11 W/(m·K)和1.16 W/(m·K),并保持优异的力学性能。此外,由于GP对光吸收程度较高,使得LCPBNG12具有优异的光-热/电转换能力。当施加800 mW·cm^(-2)的光强时,LCPBNG12的表面温度和电压分别达到了72.2℃和0.037 V,并且LCPBNG12在5个循环的光热/电测试中表面温度和电压保持恒定,具有较好的可重复性和稳定性。

关键词： 思维进化算法(MEA)   BP神经网络   边坡稳定性   预测   全局最优  

摘要： 基于思维进化算法(MEA)对公路边坡稳定性判定具有极强的全局搜索能力,利用思维进化算法对样本的初始权值和阈值进行优化处理,使前馈型神经网络(简称BP)在学习和预测时能够得到一个最佳的权值和阈值,从而加快了网络的训练速度。选择样本的仿真结果表明:优化权值后的BP神经网络得到边坡稳定性的判对率达到100%,相较于随机权值BP神经网络、RBF神经网络、遗传优化BP神经网络判对率分别提高了30%、35%、15%。从训练次数来看,优化后的算法能较快完成相关的学习和预测。MEA优化BP神经网络的预测准确率得到明显提高,在今后边坡稳定性的实际应用评价中可作为一种有效的辅助手段。

关键词： 配电网调度   电话下令   网络下令   调度模式  

摘要： 为提升调控专业配网运营效益和供电服务水平,调度业务的全面数字化、智能化建设势在必行。文章通过对现有电话下令流程的分析,提出了优化后的配电网调度网络下令流程,通过对系统发令端平台、终端设备、传输协议、身份校验方式4个组成部分的择优选择,研发出了配电网调度网络化下令系统,试验应用表明下令用时由原来的平均174.6 s缩减至19.2 s,缩减88%。该系统的应用不仅实现了更高效更安全的调度模式,也实现了为基层员工减负、为企业提质增效的目标。

关键词： 小镇做题家   底层青年   高等教育   阶层跃迁   公共舆论  

摘要： “小镇做题家”这个源于互联网青年社区中的“梗”,本是寒门学子面对跨阶层流动困境时的一种自我调侃。从近代西方的历史经验看,这类来自底层青年的话语生产一方面反映了教育民主化所带来的系统性问题,即受教育的人口过剩,而能提供给他们的社会职位与阶层跃迁机会不足,这种落差超出了现有社会体制的容纳能力,并在心态层面造成了一定的负面影响。另一方面,自我调侃也是另一种形式的身份构建,在知识领域的“精英”与社会流动的“底层”之间,新名词的创造与流传构成了寻求归属认同与情绪宣泄的有效途径。不过,随着媒体和公众舆论的参与,一些词汇、字眼逐渐异化为加之于底层青年的标签,甚至在一定程度上造成了刻板印象。

关键词： 轨道交通   新能源   电量   消耗   动力电池   网络   能量管理  

摘要： 新能源轨道交通列车首次用于海拔4000 m的山区,全年环境温度-10~+50℃,车辆电池满电状态下,在平直道线路运行,车辆最大续航里程在动力电池寿命期内要达到130 km,车辆所有负载包括牵引、辅助供电、空调系统等均要使用动力电池供电。根据车辆运行环境及动力电池自身特性,为了使动力电池降低能耗和提高车辆的可靠性,列车通过软、硬件结合的方式管理列车能量。列车动力电池系统根据动力电池的实际状态实时反馈给网络系统,网络系统根据动力电池的反馈结果进行计算动力电池的续航里程和剩余电量,并根据这些数据进行车辆的减载保护和显示,并且车辆根据动力电池配置和负载工况,进行了能量管理。文章通过研究车辆的能量流向、能量管理,为以后新能源轨道交通市场提供有力的技术支撑。