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关键词： 儿童罪   网络性引诱   预备犯   儿童性权利保护  

摘要： 目前互联网已成为儿童性侵害的新媒介,网络儿童“性引诱”现象较为突出。犯罪学最新研究显示,网络儿童“性引诱”的实质是以建立一种稳定可靠的关系为手段,以便在未来通过实际接触的方式对儿童实施性侵犯。从刑法学的角度看,性引诱属于强奸或猥亵儿童罪的犯罪预备行为。多国法律已明确将儿童性引诱行为纳入刑事制裁范围。我国则以扩张猥亵儿童罪的适用作为应对策略,最高法发布的将“隔空猥亵”认定为猥亵儿童罪的指导案例及相关司法解释即为典型例证。然而,该策略存在预备犯普遍处罚依据的正当性疑问、猥亵的“口袋罪化”倾向等不足。更为妥当的做法是在猥亵儿童罪中单独设立一款,将网络儿童“性引诱”行为单独在刑法中予以规制。在对性引诱犯罪中犯罪人的性犯罪意图进行证明时,可采取“实质性步骤”标准。有必要对我国儿童性犯罪的法律规制进行整合与完善,围绕性虐待、性剥削、儿童色情、性引诱等不同性权利侵害行为制定一部专门的儿童性权利保护法。

关键词： 视觉SLAM   目标检测   室内动态环境   光流法  

摘要： 针对同步定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统在室内动态环境中存在鲁棒性变差、定位精度降低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n目标检测网络的室内动态视觉SLAM算法。首先,选择YOLOv8n网络作为基线,并采用Ghost卷积替换原卷积,同时增加一个小目标检测层,减小网络模型体积,提高模型检测速度。其次,将改进的YOLOv8n目标检测网络与LK稀疏光流法结合,并引入视觉SLAM系统跟踪线程中,对场景中动态目标进行识别判断,筛选并剔除动态特征点;最后,仅使用静态特征点进行特征匹配和位姿估计。实验结果表明,在TUM数据集动态序列下相较于ORB-SLAM2,绝对轨迹均方根误差平均降低了96.62%,显著提高系统的鲁棒性和定位精度。与DS-SLAM、DynaSLAM等系统相比,该系统也能更有效平衡检测速度与定位精度。To address the issues of reduced robustness and lower localization accuracy in Simultaneous Loca- lization and Mapping (SLAM) systems within dynamic indoor environments, an indoor dynamic visual SLAM algorithm based on an improved object detection network is proposed. First, the YOLOv8n network is selected as the baseline, and Ghost convolution is employed to replace the original convolution, along with the addition of a small object detection layer to reduce the model size and improve detection speed. Second, the improved YOLOv8n object detection network is integrated with the Lucas-Kanade sparse optical flow method and is introduced into the tracking thread of the visual SLAM system to identify and filter out dynamic feature points from the scene. Finally, only static feature points are utilized for feature matching and pose estimation. Experimental results indicate that, on the dynamic sequences of the TUM dataset, the root mean square error of the absolute trajectory is reduced by an average of 96.62% compared to ORB-SLAM2, significantly enhancing system robustness and localization accuracy. Compared to systems such as DS-SLAM and DynaSLAM, this system also effectively balances detection speed and accuracy.

关键词： 动态图   链路预测   图神经网络   脉冲神经网络  

摘要： 动态图链路预测通过图上的历史交互预测未来节点间链路的形成或消失。为减少基于循环神经网络建模网络动态的方法在细粒度时间的动态图上具有较高能耗的问题,提出一种基于脉冲神经网络优化的动态图链路预测模型,通过融合脉冲神经网络的节点记忆更新模块,脉冲化节点记忆的更新过程,训练图神经网络学习动态图的演化动态并实现链路预测。在3个公开经典数据集上的结果表明,模型在运行速度上得到提升,并保留了准确性,在动态图链路预测任务中具有较好的性能表现。

关键词： 目标跟踪   长短时记忆网络   卡尔曼滤波  

摘要： 传统机动目标跟踪方法在机动模型建模方面,通过模型集自适应交互的方式,实现模型与目标真实运动的匹配。在跟踪非合作目标时,由于机动状态随时变化,且机动形式多样,当模型集内的有限个模型均无法精准表征其真实运动时,跟踪性能下降。将模型修正和状态修正两级神经网络融入到滤波递推过程中,提出一种基于堆叠长短时记忆(Stacked Long Short-Term Memory,SLSTM)网络的两级修正机动目标跟踪方法(Two Level Modified Maneuvering Target Tracking,TLM-MTT),第一级模型修正网络实时感知目标的机动,调整模型参数,实现机动模型的精准建模,第二级状态修正网络对状态估计进行实时补偿,提升滤波输出的精度。通过离线方式进行网络训练,训练后的网络用于在线实时跟踪,相较于传统方法和其他智能化滤波方法,文中所提方法对高机动目标跟踪具有更好的跟踪性能。

关键词： 图像修复   二阶段网络   生成对抗网络   深度学习  

摘要： 目的针对现有图像修复方法不能很好地实现结构和纹理信息之间的双向交互,在修复缺失面积较大或纹理复杂的图像时存在纹理模糊、结构失真等问题。方法提出了一种基于双向坐标注意融合模块和傅里叶特征聚合模块的二阶段网络图像修复方法。首先,使用结构编-解码器和纹理编-解码器对受损图像进行结构重建和纹理合成,产生初步的修复结果;然后,将粗修复结果输入到细化修复网络,利用双向坐标注意融合模块和傅里叶特征聚合模块对图像内部纹理细节进行修复;为增强全局一致性,设计了双向坐标注意融合模块来实现结构和纹理信息之间的双向交互,并设计了傅里叶特征聚合模块,用于捕获全局上下文信息,增强图像局部特征之间的相关性,以获得精细的修复结果;此外,还利用双流判别器来估计结构和纹理的特征统计量,以区分原始图像和生成图像。结果在CelebA-HQ数据集上进行实验,与4种图像修复方法进行比较,定性结果表明方法生成的人脸图像更加清晰自然;定量结果表明方法在峰值信噪比、结构相似性指数和弗雷歇距离上均优于对比算法;对模型中各模块的消融实验结果也验证了所提出创新点的有效性。结论因此,所提出的方法能够有效地修复受损的人脸图像,特别是在大面积遮挡下也能生成具有结构合理、纹理清晰的图像。

关键词： 轻量骨干网络   变电站一次设备   运行状态   智能监测  

摘要： 变电站通常处于如高温、低温、潮湿、电磁干扰等恶劣环境中,这些环境因素会影响监测设备的准确性和稳定性。为此,提出一种基于轻量骨干网络的变电站一次设备运行状态智能监测技术。首先,设计了型号为Model-IDC1000的变电站一次设备运行状态数据采集器,对采集来的变电站一次设备运行状态数据完成聚类处理;其次,建立了MobileNet V2轻量骨干网络,基于此实现变电站一次设备运行状态智能监测;最后,试验结果表明所提方法的数据聚类效果明显,且变电站一次设备运行状态数据更新频率更高,智能监测精度更优。

关键词： 网络预约接种平台   评价   影响因素   预防接种工作人员  

摘要： 目的了解青岛市预防接种工作人员对网络预约接种平台运行评价及其影响因素。方法2024年7-9月选择青岛市预防接种门诊工作人员开展问卷调查,分析对网络预约接种平台运行评价的评分及其影响因素。结果共纳入调查对象1194例,其对网络预约接种平台评价的总评分中位数(四分位数间距)为21(17~25)分,其中界面设计、流程顺畅、效率提升、使用意愿、积极推广5个维度评分分别为4(4~5)分、4(3~5)分、4(3~5)分、4(3~5)分、4(3~5)分。多因素分析显示,公立机构、专职调查对象的总评分较低[β(95%CI):-75.70(-122.39~-29.01)、-108.92(-152.57~-65.27)],年龄、工作年限、每周预防接种服务天数与总评分呈负相关[β(95%CI):-29.33(-55.78~-2.88)、-34.35(-63.64~-5.05)、-83.82(-113.97~-53.68)],开诊日开设接种台数量与总评分呈正相关[β(95%CI):47.12(18.80~75.45)]。结论预防接种工作人员对网络预约接种平台运行评价较高;仍需进一步提升网络预约接种平台智能化和个性化服务。

关键词： 中药   网络药理学   实验设计  

摘要： 网络药理学是研究中药治疗疾病作用机理使用最广泛的方法,该方法需要综合使用TCMSP数据库、Gene Cards数据库、 OMIM数据库、 Metascape数据库多个生物信息数据库和Cytoscape网络调控分析软件。为了让学生掌握中药网络药理学研究方法,提高综合实践能力,开发设计了中药网络药理学实验项目。实践证明,该实验不仅可以让学生理解从整体和系统协调作用的研究方法来阐述中药作用机理,还可以提高学生综合实践能力,巩固生物信息数据库知识,激发学生挖掘中药的创新能力,教学效果良好。

关键词： 变形预测   天牛须搜索算法   灰色神经网络   矿山开采沉陷  

摘要： 为了改进矿区铁路沉降动态预测方法,本文在灰色神经网络的基础上,针对该模型的不足,引入天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法对模型的权值与阈值进行优化,建立BAS-灰色神经网络模型。为了检验本文提出的BAS-神经网络模型在实际工程中的应用效果,使用某矿区铁路沉降监测数据进行实验。实验结果表明,BAS-灰色神经网络模型预测结果的均方根误差、平均绝对百分比误差均优于灰色模型、灰色神经网络,表现出了更好的预测效果与更高的预测精度,能够较好地反映出矿区地表沉降变形的发展趋势。

关键词： 望远镜   仪器:背架   方法:无监督特征选择   方法:神经网络  

摘要： 背架受非均匀温度影响是造成射电望远镜天线主反射面精度下降的重要因素之一.工作于野外的天线由于背架拓扑结构复杂导致杆件间相互存在遮挡、热传导、热辐射等,使得背架结构温度场难以通过热力学仿真来准确获取与预测.通过在南山26 m射电望远镜天线背架上布设测温传感器,得到天线背架温度数据集,利用3种不同的无监督特征选择方法从66个测温点选出16个温度敏感点,再将3组不同的温度敏感点集作为输入,使用多输入多输出的BP(Back Propagation)神经网络模型训练输出对应的66个测温点的预测温度值,通过插值算法实现背架全域连续点的温度预测.经计算对比分析得出采用基于特征值敏感准则无监督特征选择方法选取测温敏感点效果最佳,结合BP神经网络与Barnes插值算法实现了仅用16个实测温度点预测南山26 m射电望远镜天线背架全域连续点的温度场分布,预测均方根误差约为0.707℃.研究成果为大口径射电望远镜天线背架结构温度采集点的布置、温度场的获取及预测提供一种可选方法.