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关键词： 棉花分拣系统   卷积神经网络   双目视觉   Sobel   Hough  

摘要： 首先,介绍了卷积神经网络的原理,并基于双目视觉搭建了棉花分拣视觉系统;然后,基于3×3窗口、Sobel和Hough等算法,实现了棉花图像的边缘检测和特征提取功能;最后,基于卷积神经网络对棉花图像进行特征提取和优劣分类,并利用双目视觉对识别的棉花进行空间定位。实验结果表明:棉花分拣系统的准确率为96.50%,能够有效地满足实际应用的要求。

关键词： 深度学习   初至震相   卷积循环神经网络   长短期记忆网络   时间序列  

摘要： 初至震相的识别是地震数据处理中的基本内容。由于人工识别效率较低,且受到人为主观因素的影响,因此近年来陆续发展出许多自动识别初至震相的方法。然而,这些自动识别方法主要基于背景噪声和地震信号的差异,并且通常需要一个阈值,因此难以在复杂的地震区域实施或应对海量的地震数据。为克服这些不足,本文搭建7层基于长短期记忆网络(Lstm)的卷积循环神经网络,开展P波初至震相识别的实验研究,并利用南加州公开的数据集对新建的卷积循环神经网络进行训练和测试。通过与传统的卷积神经网络、自动识别算法、Pick-Net、EQtransformer网络等进行对比,本研究搭建的卷积循环神经网络的识别精度相对较高,因此可直接使用地震波形数据作为时间序列进行训练。此外,虽然本研究建立的卷积循环神经网络只有7层网络,但基本达到复杂网络模型的震相识别精度,充分说明卷积循环神经网络的优势。综上,本研究提出的基于时间序列卷积循环神经网络为P波初至震相的自动识别提供一种新思路,为快速精准的自动识别震相问题提供技术支持。

关键词： 乡村教师   网络研修   教师专业发展   乡村教育   教育数字化  

摘要： 乡村教师的现代性专业发展是高质量乡村教育与教育强国建设的重要组成部分,网络研修为数字时代乡村教师群体能力提升与专业发展提供了新的机遇。然而网络研修实践过程亦面临参与意愿缺位与获得感匮乏的尴尬境地。研究借助推拉理论视角并采用质性研究方法,对中西部五省县域的15名乡村教师进行深度访谈,考察乡村教师网络研修参与的复杂影响因素与深层内在机制,发现乡村教师的网络研修参与受到课程教学改革、线上参与优势、内容适切有用、社群文化影响、考核奖励体系五个推力因素吸引,额外教研需求薄弱、教学任务繁重、平台功能缺陷三个拉力因素排斥,以及教师发展动力、技术适应性两个中间障碍与个人因素影响。为进一步促进乡村教师网络研修工程的迭代优化与高质量乡村教育体系的建设,必须坚持应用为王,加强乡村数字生态建设;实施主体驱动,激发乡村教师发展动力;进行乡土重塑,创生县域本土教研文化。

关键词： 存内计算   卷积网络   模/数转换系数   量化部署  

摘要： 针对卷积网络在存内计算电路上部署时采用统计法计算模/数转换系数导致网络性能下降问题,设计了一种基于存内计算的卷积网络量化方法。该方法首先对卷积层的激活值、权重系数量化,然后根据存内计算电路单Tile数据流特点,设计基于单Tile的模/数转换系数量化网络,之后,设计一种基于KL散度的方法计算模/数转换系数,最后,将模/数转换系数映射为电导值,同时与卷积层中的激活值、权重量化系数进行融合,并转换为移位和定点数乘形式,实现卷积网络在存内计算电路上的部署推理。软件仿真实验结果表明,与其他模/数转换系数计算方法相比,本文所设计的量化方法对网络性能影响较小,并适用于卷积网络多位宽混合量化。由于软件仿真完全模拟存内计算电路数据流过程,因此所提方法可以在存内计算电路工程中应用。

关键词： 网络越轨行为   人格特质   系统论  

摘要： 随着我国教育数字化战略的深入实施,网络为教育带来了前所未有的机遇和挑战。一方面,网络为教育领域提供了更多的学习资源和灵活性;另一方面,小学生网络用户激增,网络安全风险也随之增加,网络成瘾、网络暴力等网络越轨行为的发生频率显著上升,对社会健康生活也产生了不可忽视的负面影响。针对这一现象,从系统论的角度出发,从个体、群体及环境三个维度深入剖析小学生网络越轨行为的影响因素及作用机制,旨在为预防和治理此类行为提供理论依据,并为小学生的心理健康发展提供支持。

关键词： 认知负荷理论   计算机网络课程   教学优化   教学改革  

摘要： 计算机网络课程是计算机科学与技术专业的核心课程,在其教学中面临着内容体系庞杂、概念抽象难懂、学生掌握困难等多重挑战。本文基于认知负荷理论,旨在优化计算机网络课程的教学设计,减轻学生的认知负荷,提升教学效果。本研究通过文献分析、问卷调查与实验设计等方法探讨了模块化教学、翻转课堂、小组合作学习及多模态教学资源等策略在教学中的应用。结果表明,这些策略能够有效降低外在与内在认知负荷,提高学生的学习兴趣与知识掌握水平。本文不仅丰富了认知负荷理论在高等教育领域的应用研究,还为计算机网络课程的教学改革提供了一定的科学依据与实践指导。

关键词： 天波超视距雷达   地海杂波分类   图数据   图卷积神经网络   异质性  

摘要： 地海杂波分类是提升天波超视距雷达目标定位精度的关键技术,其核心是判别距离多普勒(RD)图中每个方位-距离单元背景源自陆地或海洋的过程。基于传统深度学习的地海杂波分类方法需海量高质量且类别均衡的有标签样本,训练时间长,费效比高;此外,其输入为单个方位-距离单元杂波,未考虑样本的类内和类间信息,导致模型性能不佳。针对上述问题,该文通过分析相邻方位-距离单元之间的相关性,将地海杂波数据由欧氏空间转换为非欧氏空间中的图数据,引入样本之间的关系,并提出一种基于多通道图卷积神经网络(MC-GCN)的地海杂波分类方法。MC-GCN将图数据由单通道分解为多通道,每个通道只包含一种类型的边和一个权重矩阵,通过约束节点信息聚合的过程,能够有效缓解由异质性造成的节点属性误判。该文选取不同季节、不同时刻、不同探测区域RD图,依据雷达参数、数据特性和样本比例,构建包含12种不同场景的地海杂波原始数据集和36种不同配置的地海杂波稀缺数据集,并对MC-GCN的有效性进行验证。通过与最先进的地海杂波分类方法进行比较,该文所提出的MC-GCN在上述数据集中均表现最优,其分类准确率不低于92%。

关键词： 糖尿病肾病   轻盈祛浊汤   痰湿瘀阻   网络药理学   作用机制  

摘要： 目的探讨轻盈祛浊汤治疗糖尿病肾病(DN)的作用机制。方法利用网络药理学预测轻盈祛浊汤治疗DN的作用机制,并通过分子对接预测活性成分的结合部位。结合网络药理学及分子对接结果,构建DN大鼠模型,2023年1—6月,将60只大鼠分为正常组、模型组、马来酸依那普利组、轻盈祛浊汤组,每组15只。治疗8周后比较四组大鼠24 h尿微量白蛋白(urinary microalbuminexcretion rate,UAER)、尿素氮、血肌酐水平和钠/葡萄糖协同转运蛋白1(recombinant sodium/glucose cotransporter 1,SGLT1),A1腺苷受体(A1 adenosine receptor,A1AR)蛋白表达水平。结果网络药理学共筛选出轻盈祛浊汤有效成分1114种,作用靶点269个,DN相关靶点2020个,其交集靶点174个。基因本体富集(GO)和基因组的京都百科全书(KEGG)分析得出主要涉及信号转导、炎症反应、细胞凋亡等一系列的生物学反应过程,主要参与丝裂原活化蛋白激酶/核因子κB(mitogen-activated protein kinase/nuclear factor kappa-B,pMAPK/NF-κB)、NOD样受体家族蛋白3/白细胞介素-1β(NOD-like receptor protein 3/interleukin-1β,NLRP3/IL-1β)、白细胞介素6/信号传导和转录激活因子3(interleukin-6/signal transducer and activator of transcription 3,IL-6/STAT3)、肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)、肿瘤蛋白p53(tumor protein 53,P53)和前列腺素内过氧化物合酶(prostaglandin-endoperoxide synthase 2,PTGS2)等信号通路的调控。分子对接表明,轻盈祛浊汤主要成分与DN靶点的结合活性较强。模型组大鼠24 h UAER[(4539.71±516.03)μg/24 h比(226.59±72.71)μg/24 h]、血肌酐[(85.63±12.96)mL·kg^(-1)·min^(-1)比(0.48±0.12)mL·kg^(-1)·min^(-1)]、SGLT1(1.17±0.07比0.82±0.06)高于正常组,而模型组大鼠尿素氮、A1AR低于正常组(P<0.05)。马来酸依那普利片组大鼠24 h UAER、血肌酐、SGLT1低于模型组,马来酸依那普利片组大鼠尿素氮、A1AR高于模型组(P<0.05)。轻盈祛浊汤组大鼠24 h UAER、血肌酐、SGLT1低于马来酸依那普利片组,而轻盈祛浊汤组大鼠尿素氮、A1AR高于马来酸依那普利片组(P<0.05)。结论轻盈祛浊汤可通过调节pMAPK/NF-κB、NLRP3/IL-1β、IL-6/STAT3、TNF、P53和PTGS2信号通路发挥治疗DN的作用。

关键词： 地表水   地下水   水力联系   水化学分析   SOM自组织神经网络   K-means   聚类分析  

摘要： 针对地表水与地下水之间的水力联系,引入SOM自组织神经网络和K-means方法,以华北平原某污染河段为研究对象,探讨地表水与地下水之间的水力联系。经分析,发现地表水和1号、2号、6号、7号观测井的地下水水质基本一致,水力联系较强;与3号、8号、9号、10号、12号、13号观测井的地下水水质差异较大,水力联系较弱,研究结果与传统系统聚类方法的结果基本一致。结果表明,此方法能够精确地判别地表水和地下水之间的水力联系,为识别不同含水层的水力联系提供了新的解决思路和技术手段。

关键词： 水声传感网络   认知路由   综合链路质量   多属性优化  

摘要： 针对水声传感网络(UASN)在复杂多变海洋环境条件下网络路由适应性差,导致网络性能起伏严重、鲁棒性低的问题,通过不同层面、不同机制的环境认知进行链路质量评估及路由优化,提出一种综合链路质量认知路由方法。首先,定义了由莱斯因子、信噪比、节点负载等多维度参数组成的综合链路质量特征,对变化海洋环境下的信号、信道、链路信息进行综合感知,并通过结合多址接入交互与监听实现低开销链路质量评估;在此基础上,根据理想解相似排序法设计多属性优化机制进行UASN路由的认知优化。仿真及实际海洋环境下开展的水声传感网络试验结果表明,所提方法可获得优于固定路由及常规认知路由方法的网络数据包投递率等网络指标,验证了通过认知优化改善水声传感网络对海洋环境适应性的有效性。