课程文献中心 更多>>

关键词： 小目标检测   YOLOv8   行人和非机动车检测   CWPConv  

摘要： 为解决交通路口行人和非机动车治理问题,针对全景路口监控下行人和非机动车目标小等问题,提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化小尺度行人和非机动车目标检测算法——ACM-YOLO。首先,提出轻量化的高效AFPN特征融合网络,替换原始网络中的PAFPN算法,提高小目标的识别效果;其次,基于PConv提出了CWPConv通道权重部分卷积,并进一步提出了CWPC2f,有效降低了模型参数量和计算量;最后,使用MPDIoU函数优化网络的边界框损失。结果表明,相较于YOLOv8m,mAP50在自建数据集、VisDrone2019数据集和CityPerson数据集上分别提高了2.2%、8.1%和3%,参数量下降了17%,GFLOPs下降2。

关键词： ChatGPT   自贸港形象   人工智能   国际传播  

摘要： ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一款智能技术驱动型聊天机器人程序,截至2024年10月,ChatGPT在全球的活跃用户约为2.8亿人次,成为历史上增长最快的消费者应用程序。该技术具有海量数据背景、能多场景使用,并能进行深度的数据分析和与人类自然交流聊天。海南正在建设开放的中国特色自由贸易港,国际形象构建不容忽视。该研究通过实验算法在ChatGPT(GPT-4版本)中输入中英文版本与中国特色自由贸易港相关的10个具体问题来进一步探究其图景内容背后生成的原因。通过回答结果、问题对比、层次分析、技术反思等内容窥探海南在自贸港国际形象建设存在的问题和提升的空间,进一步为海南打造更为开放、包容的国际化形象,帮助自贸港在国际语境下讲好故事与未来更好地发展提供新的研究思路。

关键词： 猪舍环境   多参数控制   自适应控制   耦合系统   MFAC  

摘要： 【目的】针对猪舍环境控制中场景复杂、多参数控制难以及系统呈现耦合特性的问题,基于无模型自适应控制(Model-free adaptive control,MFAC)算法,设计了适用于猪舍的多参数无模型自适应控制(Multi-parameter model-free adaptive control,MMFAC)算法。【方法】通过将MFAC算法与用于尺度伸缩变换的权值矩阵相融合,设计MMFAC算法。该算法利用紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization,CFDL)技术和最优化数学方法,进行伪雅可比矩阵(Pseudo-jacobian matrix,PJM)的参数辨识和调控装置的控制量计算。【结果】仿真试验结果表明,MMFAC算法具备对多参数进行自适应控制的能力,并可通过调整权重矩阵来降低关键参数的误差。真实猪舍环境控制试验结果表明,该算法可根据实时环境参数测量值计算风机控制量,并根据该控制量驱动风机,以保持环境参数在舒适区间范围内的稳定控制。【结论】MMFAC算法展现出良好的多参数自适应控制能力,能够适应复杂的猪舍环境,有效解决多参数控制难以及系统耦合的问题,在猪舍环境控制中具有较好的应用前景。

关键词： 图像拼接   最佳缝合线   海空图像   信息熵   图像金字塔  

摘要： 针对大视差下海空背景图像为代表的一类不均匀弱纹理背景拼接任务存在的特征点稀少及配准后畸变鬼影问题,提出一种多层次复合特征提取及结合信息熵的最佳拼接缝搜索算法。首先将待拼接图像进行侧窗滤波等预处理后构建灰度图像金字塔,提取含SIFT特征在内的复合特征点,利用RANSAC算法精选特征点计算全局单应阵进行图像配准。提出一种基于局部邻域窗的能量函数,引入动态规划思想使用信息熵最大点作为拼接缝搜索起点完成拼接。试验结果表明,在自制及公开数据集UDIS-D上本文特征提取算法较常见SIFT、SURF、ORB算法平均提高122.6%、61.8%和3.75%,在拼接结果的PSNR、SSIM指标及视觉效果上本文算法较对比算法均有提升。

关键词： 双曲守恒律方程   PINN算法   区域压缩   梯度权重   激波  

摘要： 为捕捉双曲守恒律方程间断,提高算法求解精度,本文应用区域压缩PINN(physics-informed neural networks)算法对双曲守恒律方程近似求解。首先,对物理方程添加速度梯度监测函数,以此识别和压缩大梯度区域;随后,针对不同初始条件的双曲守恒律方程,设定相应的大梯度区域压缩控制系数,降低其在损失函数中占的比重;最后,将带有速度梯度权重项的损失函数放入神经网络中训练,通过最小化损失函数学习方程在整个区域上的解。利用区域压缩PINN算法求解各种经典双曲守恒律问题,通过对满足不同初始条件的一维和二维双曲守恒律方程进行数值模拟,并与经典PINN算法结果进行比较,验证了区域压缩PINN算法的良好性能。

关键词： 配电自动化系统   人工智能   负荷预测  

摘要： 文章研究了配电自动化系统中基于人工智能的负荷预测算法的应用。通过介绍配电自动化系统的组成,详细分析算法选择、数据预处理、特征工程、模型构建和训练等,提出一套高效的负荷预测解决方案。通过实验设计和性能评估,验证了算法在预测精度和运算效率方面的优势,为配电自动化系统的优化运行和智能电网的发展提供理论支撑。

关键词： 城市轨道   供电轨检测   惯性基准法   供电轨导高   供电轨拉出值  

摘要： 城市轨道供电轨检测一般以基本轨或轨道中心线为基准,受传感器误差和基本轨几何参数变化的影响,检测结果重复性较差。本文基于惯性基准原理,提出了一种全新的城市轨道供电轨几何参数动态检测算法。首先,基于惯性组件建立供电轨检测基准;其次,采用激光摄像组件获取供电轨和惯性基准之间的横向、垂向两个自由度的高频距离变化量;最后,融合惯性基准和高频距离变化量数据,输出供电轨导高和供电轨拉出值。利用该算法进行现场实测,试验结果表明:供电轨几何参数的动态检测重复性的第95百分位数小于0.8 mm,检测精度满足检测要求。该算法数据处理量小,不需要外界辅助信息,且检测结果稳定可靠,无基线差异,重复性、再现性好,有较强的实际应用价值。

关键词： 疾病诊断相关分组   膝关节骨性关节炎   住院费用   E-CHAID算法  

摘要： 目的探讨膝关节骨性关节炎(KOA)患者住院费用的影响因素,基于决策树与病例组合模型进行疾病诊断相关分组(DRGs),为医院完善该病种的DRGs管理和当地医保部门制订DRGs支付标准提供参考。方法收集该院2019-2021年主要诊断为KOA的3001例患者的病案首页信息。针对住院费用的影响因素,采用单因素分析(Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验)和多因素分析(多元线性回归检验)筛选节点变量;采用决策树χ2自动交互检测法(E-CHAID),构建KOA DRGs病例组合模型及费用标准,最后通过方差减少量(RIV)、变异系数(CV)和非参数检验方法(Kruskal-Wallis H检验)对DRGs病例组合模型进行效果评价。结果以性别、年龄、平均住院日、治疗方式、有无并发症或合并症作为影响KOA住院费用的分类节点,建立了8个DRG组合和相应的住院费用标准和权重。经Kruskal-Wallis H检验,各组住院费用差异有统计学意义(P<0.001),RIV值为64.78%、CV值为0.43~0.62,共152例患者超出上限费用,占比5.06%。结论基于决策树E-CHAID模型根据住院费用对KOA患者进行DRGs,有利于提高医院的医疗质量,为该地区KOA DRGs管理和医保支付标准的制订提供了依据。

关键词： 修订草案   立法调研   人民代表大会   张小平   数据管理   生态文明建设   人大常委会   中医药  

摘要： 10月8日,省人大常委会副主任张伟率队在南昌开展2024年中医药看江西活动代表视察。10月9日,省人大常委会副主任胡世忠率调研组在奉新县开展《江西省公路条例(修订草案)》立法调研座谈。10月9日,省人大常委会副主任张小平率队在鹰潭开展《江西省人民代表大会关于全力打造国家生态文明建设高地的决定》贯彻实施情况和《江西省污染源自动监测数据管理条例(草案)》立法调研。

关键词： JAVA教学   教学改革   分层教学   计算思维  

摘要： JAVA程序设计课程是计算机科学的主干课程,传统的教学重理论、轻实践,教学方式单一,对学生学习兴趣引导不足,学生两极分化。为了让学生更好的学习JAVA程序设计,结合多年的教学实践,分析JAVA程序设计课程教学中存在的问题,提出了以提高教学质量、提升学生的自主学习能力为目的,借助高水平的互联网资源,重构教学方案,探索新的教学模式。主要包括:引入分层次教学、注重计算思维培养;利用网络资源,结合分组教学,建立结构合理的学习团队,提升学生学习主动性;注重激发学习兴趣,将课程思政元素贯穿教学始终,即树业又树人;以及研究合理的激励和评价机制,保护学生积极性等教学改革措施,以提高课堂教学质量、培养学生自学习能力。