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关键词： 人工智能   CT成像   重建算法   持续增长   征稿函   CT检查   检查频度   硬件和软件  

摘要： CT作为应用最广泛的医学影像检查技术之一,临床检查频度持续增长。据统计,截至2023年,我国CT操作人员数量接近7万人,每年CT检查频度约为4亿人次。随着硬件和软件新技术的层出不穷,CT的临床检查频度显著上升,人工智能重建算法在CT成像方面的应用越来越多,日趋成熟。

关键词： 任务分配   路径规划   固定翼无人机   自组织映射   蚁群算法   Dubins曲线  

摘要： 【目的】多固定翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的任务分配和路径规划问题中,将固定翼UAV简单地视为质点,未考虑自身航向角、初始和终止速度向量等问题。针对多固定翼UAV任务规划问题,将改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)和自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法相结合,提出ACO-SOM算法应用于多无人机系统。【方法】通过SOM进行任务分配,引入蚁群状态转移概率方法,调整SOM获胜神经元的权值,使得固定翼UAV按照最优Dubins路线依次到达各个目标点。根据巡航能力和运动学约束合理分配任务,构造多目标优化函数,实现多固定翼UAV的协同执行任务能力。【结果】分别在障碍物、不同起落点场景下对ACO-SOM算法进行仿真验证,实验结果表明,该方法能使多固定翼UAV合理任务分配并规划出最优路径,具有较高的避障和规划能力。

关键词： 深度学习   血细胞检测   YOLOv7⁃tiny   注意力机制   可变形卷积   小目标检测  

摘要： 血常规检验作为医疗诊断的一项重要方法,主要是对血液中血小板、白细胞和红细胞进行识别和计数。针对血细胞检测存在细胞形状不规则、目标尺度变化大、细胞相互遮挡等问题,提出一种改进YOLOv7⁃tiny的血细胞检测算法——EMCDModel。首先,采用可变形卷积(DCNv3)替换高效长程聚合网络的二维卷积,提出ELAN⁃DF模块,提高了不规则目标特征学习能力,降低了模型参数量和计算量;其次,采用MPDIoU替换原始的CIoU适应血细胞密集分布下的尺度变化,降低其相互遮挡导致的漏检率;在主干加入CBAM注意力机制加强对血细胞关键信息的学习,提高对血小板等小目标的检测精度;最后,通过轻量级上采样算子CARAFE替换颈部网络的最近邻插值法,强化颈部网络的特征融合能力,同时降低模型参数量。在BCCD数据集上的实验结果表明,EMCDModel的平均精度均值(mAP)达到92.8%,模型大小仅有5.5 MB,相较于YOLOv7⁃tiny算法,mAP提升了3.8%,参数量降低了8.15%,有效提升了血细胞检测精度。

关键词： 电动车辆路径问题   混合文化基因算法   k最近邻   变邻域搜索   局部搜索   精英保留策略  

摘要： 针对带容量约束的电动车辆路径问题(CEVRP),以最小化总行驶里程为优化目标,提出一种混合文化基因求解算法。将原问题分解为两个子问题,即带容量约束的车辆路径问题和固定路径下的车辆充电问题。针对该问题设计双层解码,上层解码采用分割算法获得满足容量约束的路径,下层采用移除启发式算法获得可行的充电路径。首先,利用k最近邻算法获得多样性的编码个体,再采用双层解码获得优良初始种群;然后,对种群执行变邻域搜索改进个体的解质量;接着,使用精英保留策略对精英个体继续采用三种局部强化策略,对带容量约束的车辆路径进行局部搜索,对车辆路径中的充电站和客户点进行优化调整;最后,采用两种选择操作并使用顺序交叉在不同解之间共享信息。实验部分采用国际竞赛中的CEVRP测试数据集,将所提算法与对比算法进行比较,实验结果表明,所提算法在中小规模实例上优于对比算法,在大规模实例上也能得到满意解,并且具有良好的稳定性。

关键词： 油气企业   Apriori算法   隐患挖掘   关联规则  

摘要： 为了充分利用油气企业生产过程中的隐患排查资料,精准掌握隐患间潜在关联关系,采用Apriori算法,针对某油气企业1959条隐患文本数据进行关联规则挖掘,从高支持度、高置信度和高提升度三个方面,提取具有显著关联性的“作业许可证”与“吊装作业”等30条隐患规则,并针对“吊装作业”“压力表”和“作业人员”等相关隐患,提出了“应配置合格的防护设备和警示标识,定期检测机械设备质量,并制定和演练应急预案”等针对性整改措施,可为提升油气企业隐患安全管理水平提供依据。

关键词： 调度算法   生产控制系统   NSGA2算法  

摘要： 本文研究了生产车间生产调度控制算法,包括生产车间生产调度问题的数学描述、生产调度问题的目标函数及生产调度控制算法如何设计和实现,利用NSGA2算法进行详细建模和设计,再对生产车间的生产调度进行仿真验证。在此基础上,本文对生产调度控制问题进行描述,构建了多目标求解生产调度问题的数学模型,设计出一种新型的遗传优化调度控制算法并完成模型求解,经过应用仿真并分析后验证算法有效。结果表明,遗传算法是适宜生产车间实际生产过程的调度算法。

关键词： 工业视觉   IAE   大模型   预训练  

摘要： 针对工业视觉检测场景多样,模型迁移相较其他计算机视觉任务频繁更多,同时工业质检领域还存在小样本,缺乏异常数据的问题,本文将掩码自编码器(Masked Autoencoders,MAE)与对比自监督相结合,提出了一种适用于工业大模型训练的集成自监督算法(Integrated Autoencoders,IAE),在工业场景下开发原创的工业视觉大模型训练方法以帮助工业视觉大模型在工业图片上抽取更好的特征,提高下游任务图像分类准确率,以及算法训练效率和模型的泛化性.对比传统MAE算法,本文提出的IAE算法训练出来的大模型预训练权重在迁移到同一下游工业站点的小数据集分类任务上精度提高了2.42%;大数据集分类任务上精度提高了0.86%.

关键词： 分层注聚   流线形阀芯   结构优化   响应面法   多目标粒子群优化算法  

摘要： 在分层注聚过程中,满足分层配压的同时降低聚合物溶液的黏度损失,是困扰配注器节流阀芯结构优化设计的难题。以流线形阀芯为研究对象,通过数值模拟验证了流线形阀芯的调压与黏损机理。以节流压差与平均剪切速率为性能指标,采用Plackett-Burman试验分析结构因素的显著性,利用响应面法构建其与响应值的回归模型。结合多目标粒子群优化算法和熵权法,确定了流线形阀芯的最优结构参数。研究结果表明,外径、槽间距和后槽间角是影响节流压差和平均剪切速率的显著因素。节流压差和平均剪切速率的指标权重分别为0.5022和0.4978。优化后流线形阀芯的外径为18 mm、槽间距为12 mm、前槽间角为35°以及后槽间角为45°,对应的节流压差和平均剪切速率分别为45.68 kPa和1731.32 s^(-1)。与优化前相比,节流压差提高2.33%,平均剪切速率降低1.87%,流线形阀芯的应用性能得到提高。研究成果为提升分层注聚技术中配注装置的应用性能提供了理论支撑,有助于推动油田的高效开发。

关键词： 球面区域划分   斐波那契点   计算机图形学   多边形网格生成   最近邻查找算法   平滑过渡  

摘要： 本文针对计算机图形学中的球面区域划分问题,提出了一种基于斐波那契点的球面区域划分方案。该方案首先通过斐波那契网格在单位球面上均匀分布点,然后利用这些点集生成划分区域。文章首先介绍了两种区域划分方法:斐波那契-多边形网格Mesh生成算法和Keinert逆映射斐波那契球面近邻查找算法。并且对后者进行了改进,以实现相邻区域间的平滑过渡。实验结果表明,该方案能够随机且均匀地划分球面区域,满足计算机图形学中的相关需求。

关键词： 新闻来源   新闻传播   信息茧房   假新闻   新闻业   商业利益   情绪化   公信力  

摘要： 随着算法技术在新闻传播中的广泛应用,新闻生产、传播的格局发生了深刻变革。然而,算法的介入也引发了新闻客观性危机,具体表现为信息茧房与观点极化、事实与观点的模糊化、新闻来源单一化及假新闻的传播加剧。这些问题的背后是算法偏见、数据局限性以及商业利益的驱动,导致新闻内容趋向同质化、情绪化和低质化,削弱了新闻业的公信力与公共价值。