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关键词： 人工智能(AI)   YOLO神经网络   急性主动脉综合征(AAS)   图像识别   诊断模型  

摘要： 目的 建立急性主动脉综合征（acute aortic syndrome，AAS）计算机断层扫描血管造影（computed tomography angiography，CTA）图像的人工智能（artificial intelligence，AI）诊断系统，并评价其对AAS诊断及疾病亚组间鉴别诊断的效能。方法 收集2016年6月至2022年6月于西安交通大学第一附属医院周围血管科确诊为AAS患者的CTA图像序列，主要包括主动脉夹层（aortic dissection，AD）、壁内血肿（intramural hematoma，IMH）和穿透性动脉粥样硬化性溃疡（penetrating atherosclerotic ulcer，PAU）。经过严格的纳入和排除标准，最终截取并筛选有效断层图像2 057张。以正常人主动脉CTA图像为对照组，通过YOLO v7神经网络对AAS患者的CTA图像进行诊断和亚组间的鉴别诊断，并评价诊断效能。结果 基于YOLO v7网络构建的智能诊断系统可有效识别AAS患者，灵敏度为98.72%，特异度为83.10%，阳性预测值97.82%，阴性预测值为89.40%，总准确度达96.92%。对AD、IMH及PAU疾病亚组间鉴别诊断的总准确率达85.58%。该系统对于AAS的诊断结果总准确率高于疾病亚组间鉴别诊断结果（P＜0.05）。结论 基于YOLO v7构建的AAS智能诊断系统可满足疾病诊断的标准，但对于AAS疾病各亚组间的鉴别诊断，仍需要更大的图像数据库和深度学习网络进一步研究。

关键词： 人体姿态估计   轻量化网络   特征融合   注意力机制   HRNet   计算机视觉   关键点   卷积神经网络  

摘要： 针对人体姿态估计网络存在参数量大、复杂度高以及难以部署到移动设备和嵌入式平台问题，文中基于高分辨率网络提出了一种结合了注意力机制与改进的特征融合方法的多尺度轻量化人体姿态估计网络。该模型采用轻量化ShuffleNetV2基础模块构建网络，并进行多尺度特征提取。采用双向特征金字塔融合模块取代原始特征融合方法，优化信息交互方式。在基础模块上融合全局上下文注意力模块，将全局空间信息聚合到通道上，进一步提升网络的特征提取能力。在COCO和MPII数据集上进行测试，实验结果表明，所提模型在性能、参数量和计算复杂度方面均优于其他主流轻量化网络。在保持较小参数量与运算复杂度的同时实现了与大型深度人体姿态估计网络相同的准确率。

关键词： 随机配置网络   多目标回归   多核学习   多尺度核  

摘要： 多目标回归通过将多个回归任务的相关性纳入建模中以提高模型表现,但是当前方法对于多目标内在更加普遍且复杂的非线性结构关系建模效果并不理想.本文提出多尺度核随机配置网络(Multi-Scale Kernel Stochastic Configuration Network,MSK-SCN)构建高维输入与多目标之间的映射以及多目标内在的非线性关系.通过设计隔离建模机制,使得每个子模型根据其负责的目标误差状态完成隐含层参数配置,进而避免多个回归任务共享模型参数导致建模质量下降;建立多尺度核空间,利用不同尺度参数的核函数将低维空间数据映射到高维特征空间以增强数据的表达能力,进而提高模型挖掘多目标间非线性关系的能力.基于虚拟数据集和真实数据集进行实验验证,结果表明MSK-SCN的表现优于当前的多目标算法,证实了其在多目标回归问题上的有效性.

关键词： 液化石油气   N-K模型   复杂网络   动态贝叶斯   风险耦合   动态变化  

摘要： 液化石油气作为一种清洁燃料得到广泛应用，但其通过铁路罐车运输是一个涉及多种风险因素的复杂系统。为研究液化石油气铁路罐车运输网络中的风险情况，确保其运输安全，提出了一种基于耦合关系的动态贝叶斯风险分析方法。首先，基于实际事故案例数据，建立了包括人员、机械设备、管理和环境4种1级风险因素的N-K风险耦合模型，分析不同耦合形式下的风险耦合效应。然后，进一步探讨2级风险因素之间的相互作用关系，构建出风险复杂网络模型，并通过NK风险耦合值对复杂网络进行修正，对比耦合前后网络风险的变化情况。最后，基于修正后的风险耦合复杂网络模型，建立动态贝叶斯风险分析模型，对风险概率进行诊断推理，分析耦合条件下液化石油气铁路罐车运输风险网络的动态变化。研究结果表明：网络中风险耦合值的大小与参与耦合的风险因素数量成正比，其中机械设备与管理因素的耦合对液化石油气铁路罐车运输的影响最为显著。当不同风险因素彼此发生耦合时，液化石油气铁路罐车发生泄漏的主要原因是安全附件失效、外壁及相关附件老化等，此外，液化石油气铁路罐车的泄漏概率在初期阶段迅速上升，随后逐渐趋于稳定。研究结果识别出液化石油气铁路罐车运输中的关键风险因素，分析了耦合时风险网络的变化情况，为铁路危险货物运输安全防控提供了一定的理论支撑和科学指导。

关键词： 边缘计算   电力网络   安全威胁   等级评估   最小叉熵法   模糊综合评判  

摘要： 为准确对电力网络安全威胁等级进行评估，研究基于边缘计算的电力网络安全威胁等级评估方法。首先利用电网数据采集单元实时采集数据，由边缘计算处理与分析单元处理与分析采集数据，并将其存储至边缘云存储单元中;然后利用中心云调用存储数据，建立电网安全威胁等级评估体系;最后利用改进最小叉熵法计算各指标权重，结合模糊综合评判法获取电网安全威胁等级评估结果。实验结果表明:该方法可有效采集电网有效数据，实现电网安全威胁等级评估，构建指标体系的对比强度较高、冲突性较小，指标构建效果较优。

关键词： 安全人体学   驾驶舱人机交互   认知建模   人的排队网络信息加工模型(QN–MHP)   空速不可靠  

摘要： 为探索民机驾驶舱人机交互典型场景中人为差错发生的认知层面原因，运用人的排队网络信息加工模型（Queuing Network-Model Human Processor，QN–MHP）和人因可靠性方法对空速不可靠场景下的飞行员行为进行仿真研究。首先，通过设计任务及场景进行任务建模；然后，对模型中表示各脑区功能服务器的处理时间、处理容量及实体处理路径与差错概率赋值，进行24次仿真模拟；最后，通过设计模拟飞行试验，验证QN–MHP模型在民机驾驶舱人机交互研究中的可行性。结果表明，在空客A320机型空速不可靠处置任务中，飞行员在处置路径上易发生人为差错，在故障的识别、判断等关键节点也有少数差错发生，且任务过程中飞行员眼部利用率较高。研究表明，飞行员过高的用眼负荷是导致驾驶舱人机交互失效的原因之一，在未来驾驶舱人机交互流程设计及飞行训练中应予以重点关注。

关键词： 铁路物资数据   物料预测   粒子群优化   反向传播神经网络   PSO-BPNN   泛化性   更新过程  

摘要： 非周期性消耗的铁路运营物资（即偶换件），包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等，是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性，采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日常经营效率，也能加强灾害状态下铁路部门的反应能力。本研究聚焦于分析广州铁路集团各地区物资出库数据，由于铁路物资需求具有较大的随机性与偶然性，普通的拟合函数较难刻画其复杂的变动关系。因此，本研究探讨了一种基于粒子群优化（PSO）与反向传播神经网络（BPNN）的铁路物资需求预测方法，该方法基于神经网络优化中的频率原则及凝聚现象的理论基础，通过PSO对BPNN进行预训练，赋予其一个较大的初始化权重，使其最终能够学到一个较为复杂的拟合函数，从而刻画物资数据的复杂性与随机性。此外，针对部分具有高频次、高周转物理特性的物资，利用调整后的更新过程（RP）对物资数据进行时间序列建模，然后将该时间序列预测值作为一列新的特征，加入先前的神经网络模型中，取得更高的预测精度。与传统机器学习和深度学习方法相比，结合更新过程与粒子群优化的反向传播神经网络（RPPSO-BPNN）模型表现出色，具有较强的泛化能力，成功克服了传统方法中常见的局部最优问题。PSO算法在优化过程中的高效性得到了验证，相对于传统梯度下降方法，PSO算法显著减少了训练时间。此外，RP-PSO-BPNN模型在不同选定物资的实时序列波动上表现出良好的拟合，证实了其适用性和实用性。本研究通过提出的RP-PSO-BPNN模型为铁路物资，特别是非周期性消耗的铁路物资需求预测领域提供了具有增强预测准确性的方案。未来研究方向可包括进一步优化模型结构、探索其他元启发式算法，以及引入更多领域特定因素以提升模型的泛化能力和适应性。

关键词： 空气质量预测   PM2.5   时空因果卷积网络   空间关联因素  

摘要： PM2.5的浓度受到多方面的影响，包括天气、空气中的其他物质成分以及周围地点的空气质量等。为提高深度学习模型对PM2.5浓度预测的准确率与泛化性能，提出了一种改进的时空因果卷积网络(STCN)，使模型在预测时考虑到不同地点对预测地PM2.5浓度的不同影响。以北京市多个地点的空气质量数据进行实验并与原始的STCN网络进行对比，实验表明，改进后的时空因果卷积网络对PM2.5浓度预测的能力高于基线STCN。

关键词： 区域科创一体化   民营企业   创新网络   G60走廊  

摘要： 以G60科创走廊建设为准自然实验，利用2012—2021年长三角41个城市民营上市公司数据构建多期双重差分模型，研究区域科创一体化对民营企业嵌入创新网络的影响及其机制。研究结果表明：区域科创一体化能够促进民营企业在省内和省外创新网络中的结构嵌入和关系嵌入。机制检验表明：区域科创一体化既能通过强化新型基础设施建设为民营企业嵌入创新网络提供机会，又能通过扩大创新市场需求和鼓励创新市场竞争为民营企业嵌入创新网络激发动机，还能通过细化创新专业化分工和优化创新要素配置结构为民营企业嵌入创新网络提升能力。进一步研究发现，企业合作文化与社会信任水平、企业专利诉讼风险与地区知识侵权风险对区域科创一体化的政策效应分别具有正向和负向调节效应。研究结论有助于民营企业理解和把握区域科创一体化的潜在价值和协同机会，并为民营企业有效融入并深度嵌入区域创新网络提供了理论与实践启示。