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关键词： 非负潜在因子模型   拉格朗日乘子   最大熵   二维大津法   图像分割  

摘要： 由于实际环境的复杂性和测量技术的有限,图像采集过程中常常会发生像素值缺失现象,这将严重影响图像分割结果。针对像素缺失的图像,引入非负潜在因子模型,运用拉格朗日乘子法与正则化相结合的方法,利用已知信息对残缺的图像进行有效修补。运用改进后的二维大津法(Two dimensions OTSU)对修补后的图像进行分割:首先,运用最大熵原理求取图像灰度平均值的阈值,在分割对象和背景的同时尽量提取边缘信息;其次,基于所得的灰度平均值阈值,运用二维大津法求取阈值组,进而对图像进行分割。最后,在MNIST和FashionMNIST数据集上进行了对比实验。实验结果表明,改进算法与其他算法相比具有缺失值填补准确、分割性能优良、抗噪能力强等优点。

关键词： 钢材表面缺陷检测   深度学习   目标检测   YOLOv5   空洞卷积   微小目标检测头  

摘要： 针对钢材表面缺陷检测的难点,提出一种基于YOLOv5算法的钢材表面缺陷检测方法。采用二等分的方法进行数据扩充,提高了模型的鲁棒性和泛化性;加入了通道注意力机制,提升了网络对重要特征的提取能力;增加了全局上下文特征提取模块,增强了模型对全局上下文特征的提取能力以及对不同尺寸缺陷的检测能力;增加了微小目标检测头,提升了网络对于微小瑕疵的检测能力。改进后的算法在NEU-DET数据集和GC10-DET数据集上的检测精度分别达到了83.1%和76.24%,较原YOLOv5算法提升了8.11个百分点和6.03个百分点。实验结果表明,改进后的算法性能优异,具有先进性,可以为钢材表面缺陷检测提供新的研究思路,助力于工业生产与发展。

关键词： 水库防洪优化调度   SA-POA算法   最大削峰准则   改进算法   海河“23·7”流域性特大洪水  

摘要： 高精度的优化算法可提升水库防洪优化调度效果。针对传统的逐步优化算法(POA)易陷入局部最优的问题,在POA计算框架上引入模拟退火算法(SA),提出了一种SA-POA算法。该方法通过一定概率舍弃优化方向的最优解,使优化结果不易陷入局部最优,从而提升求解质量。为了进一步验证该方法的实用效果,以河北唐县西大洋水库“23·7”流域性特大洪水为例,使用传统的POA算法、粒子群优化算法(PSO)、SA-POA算法进行求解并和规程调度结果进行对比。研究显示,在最大削峰准则下,SA-POA算法比POA算法削峰率提高了6.5%;在最高水位最低化准则下,SA-POA算法的最高库水位比POA算法低0.5 m。两种准则下SA-POA算法均表现出较优的求解性能。

关键词： Qt   跨平台   数据管理接口   中标麒麟操作系统  

摘要： 针对数据库跨平台适配复杂高和改造工作量大的问题,基于QT设计了跨平台数据管理接口;阐述了数据管理接口的开发背景和设计思路,详细说明了关键数据结构定义和接口函数,该接口由C++语言开发,不需要数据库连接,不依赖任何数据库API,可替代数据库常用功能,执行数据增加、删除、更新、查询和备份,并可根据平台软件功能需要扩展和优化;通过在Intel+Windows、龙芯+中标麒麟系统环境均可编译运行的实例程序验证了该接口的复用性、实用性和替代性,为使用数据库基本特性的应用情景,特别是地面装备测试平台软件的数据库国产化替代提供了新的解决思路。

关键词： 低轨卫星网络   路由算法   深度Q网络  

摘要： 近年来,低轨卫星网络发展迅速,被广泛应用于全球通信、互联网接入等领域。首先,对当前低轨卫星网络发展现状与主流的低轨网络路由算法进行总结。然后,针对星上路由算法设计面临的优化目标单一、收敛速度慢以及时延和丢包率等指标优化难度大等挑战,提出基于深度Q网络(DQN)的多目标智能路由算法,通过设计多目标奖励函数,实现了时延、丢包率、负载均衡多目标的性能优化。在时延方面,本算法优于最短通路优先算法;在流量分布指数和丢包率方面,本算法相较于最短通路优先算法与Dijkstra算法分别提高14%和10%以上。最后,阐述所提智能路由算法在多种应用场景中的使用方法。

关键词： 隧道盾构裂缝漏水检测   Leakage-YOLO   注意力机制   关键区域特征  

摘要： 隧道盾构裂缝漏水问题的检测对于保障隧道结构的安全性和延长其使用寿命至关重要。随着目标检测技术的发展,先进的检测技术逐渐被应用于隧道盾构裂缝漏水区域的自动检测,以提高检测效率和精度。因此,为进一步提高裂缝漏水区域的检测精度并实现实时的隧道盾构裂缝漏水检测,在YOLOv8的基础上提出了目标检测算法Leakage-YOLO。该算法通过在检测颈中引入区域焦点注意力模块(regional spotlight attention),更好地融合全局与局部特征信息,增强对关键区域特征的提取能力,进而有效解决了裂缝漏水区域显著特征难以提取的问题。此外,通过改进检测头,提出一种新的SE-Head结构,进一步增强了对细节边缘特征的捕捉能力,有效改善了裂缝漏水区域定位不精确的问题。在真实场景的公开数据集的实验结果表明,改进后的算法相比原算法在AP、AP0.5、AP0.75上分别提高了4.7、4.9、6.7个百分点,并与其他主流算法对比,验证了所提的Leakage-YOLO的有效性和优越性。

关键词： 肺结节   术前定位   微变放大   计算机视觉   多尺度检测  

摘要： 目的开发一种能够帮助医师定位肺结节的新型识别算法。方法纳入2023年12月于南京大学医学院附属鼓楼医院胸外科行胸腔镜手术的肺结节患者。采集患者60帧/s帧率、1920×1080分辨率的胸腔镜肺表面探查数据,并以定间隔保存帧图像,对帧进行分块处理。用以上数据构建一个针对肺部结节识别的算法数据库。结果共纳入16例患者,其中男9例、女7例,平均年龄(54.9±14.9)岁。在经过优化的多拓扑卷积网络模型中,测试结果显示准确识别率达94.39%。进一步通过整合微变放大技术的卷积网络模型,在识别肺部结节方面的准确率提高至96.90%。将这2个模型的表现综合评估,整体的识别准确率达95.59%。据此,我们推断所提出的网络模型适用于肺部结节的识别任务,且融合微变放大技术的卷积网络在准确率上表现更为优异。结论我们提出的技术模型能够显著提高肺部结节识别的精度和定位准确度并帮助术者在胸腔镜手术过程中定位肺结节。

关键词： 数字化转型   图书馆服务   数据治理   信息安全   服务集成   数据管理   人工智能   参考方向  

摘要： 现研究了人工智能生成内容(AIGC)技术在图书馆服务中的应用,强调了其在提高效率、个性化推荐和优化用户体验方面的积极作用,揭示了AIGC技术的潜在影响力。同时,指出了在数智时代,图书馆利用AIGC技术在数据管理、知识产权保护和法规遵循方面的挑战,提出了加强数据治理、信息安全和法律保护的策略,为图书馆在数字化转型中的决策提供了洞见,并为未来AIGC技术在图书馆服务集成中的进一步应用提供了参考方向。

关键词： 混凝土隧道   裂缝检测   超分辨率生成对抗网络   分割算法  

摘要： 随着服役年限的增长,隧道不可避免会发生老化,作为城市居民出行的重要基础设施,保障其安全是至关重要的。目前多通过相机拍摄的图像识别隧道表面的裂缝病害,然而裂缝在图像中的像素占比小,其检测过程耗时费力,急需一种能够在大视场范围内精准检测裂缝的方法。因此,本文首先提出了一种基于超分辨率生成对抗网络的学习结构,适用于任何分割网络,然后提出了一种有效构建训练数据的方法,应用于所提出的学习结构,最后对本文方法在1606张质量随机退化的裂缝图像上进行了性能评估,结果表明,本文所提出的学习结构下,裂缝检测IoU及F1分数分别达63.686%和77.811%,方差分别为0.9008和0.5015,有效提高了裂缝的检测性能,且对输入数据具有较高的稳健性。

关键词： 财务管理   转型升级   核心环节   转型策略   数字化转型   数据管理   信息技术   转型目标  

摘要： 当前,我国数字经济作为经济增长的核心驱动力,广泛渗透并促进各行业发展。在融资贸易企业也在积极地推动财务管理的数字化转型,其中财务管理作为数据管理的核心环节,成了融资贸易财务管理数字化转型的关键。为实现转型目标,融资贸易企业需紧跟数字经济趋势,有效运用数字技术并深化财务管理模式的变革与创新,提升财务效能推动企业整体数字化转型进程。随着大数据、物联网等信息技术的迅猛发展和广泛应用,我国正加速迈入数字经济新时代。数字化转型作为关键驱动力,意在促进数字技术与融资贸易企业价值链的深度融合,进而推动融资贸易领域的转型升级。融资贸易财务管理的数字化转型作为转型升级过程的核心环节,涉及对财务管理体系的结构、操作流程及管理模式进行重塑。融资贸易企业在通过技术创新赋能融资贸易管理,加强业务与财务之间的融合,并显著提升融资贸易的运作效率。本文分析当前融资贸易财务管理数字化转型的现状,并提出具体的转型策略,以期为加快该领域数字化转型进程提供帮助。