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关键词： G-YOLO v7   目标检测   GhostNet   YOLO v7   无人机图像(UAV)  

摘要： 针对传统无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题，提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-tiny的基础上增加一个大尺寸160×160目标检测头以提升小目标检测能力，同时对网络进行轻量化处理。删除原有20×20的小检测头及其卷积结构，新增GhostNet卷积模块，以减少网络的参数量，降低模型体积，同时修改损失函数为WIoU(wise intersection over union),增加PCBAM(parallel convolutional block attention module)注意力模块以提升检测精度。实验结果表明，基于G-YOLO v7网络结构的目标检测的mAP@0.5为42.3%,较YOLO v7-tiny提升5.2%,较YOLO v8n提升7.4%。G-YOLO v7的参数量和模型体积仅为YOLO v7-tiny的33.9%和37.9%,YOLO v8n的64%和75.6%,能够有效地应用于无人机航拍图像目标检测。

关键词： 电力设备   管理优化模型   故障预测与健康管理   剩余使用寿命预测  

摘要： 为解决建筑运维阶段因电力设备管理模式单一、监测系统滞后导致重大设备故障频发、造成巨大维修成本等问题，引入故障预测与健康管理理念。结合数字孪生技术建立电力设备健康管理优化模型，通过智能算法对电力设备剩余使用寿命进行预测，最后选取某公安大楼的变压器设备进行实例分析，结果显示所建立的模型有助于延后设备故障点，提升设备剩余使用寿命值。这可为未来建筑运维阶段电力设备管理提供更好的管理优化模式参考。

关键词： 农机航空   植保无人机   路径规划   元启发式算法   乡村振兴   农业现代化  

摘要： 随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展，植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视，并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一，植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法往往难以得到理想的结果，而元启发式算法则因其高效率成为解决该类优化问题的有效手段。为此，首先介绍了农业航空中的路径规划，随后总结出了植保无人机路径规划的关键要素，并使用更为合理的分类方式进行归纳；其次，从算法层面对相关研究所采用的元启发式算法进行分类和梳理，并阐述了其在实际应用中的现状，且根据提出的分类方法和研究特点，全面地归纳了当前的研究成果；最后，针对目前植保无人机路径规划研究存在的问题提出了几条可行的发展思路。

关键词： 肺腺癌   SHOX2   RASSF1A   甲基化   侵袭性  

摘要： 目的 探讨基于SHOX2和RASSF1A甲基化水平的机器学习算法预测早期肺腺癌病理类型的准确性。方法 回顾性分析2021年1月—2023年1月在南通大学附属医院接受肺部肿瘤切除手术患者的石蜡包埋（formalin-fixed paraffin-embedded,FFPE）标本。根据肿瘤的病理学分类，将患者分为3组：良性肿瘤/原位腺癌（benign tumor/adenocarcinoma in situ,BT/AIS）组、微浸润腺癌（minimally invasive adenocarcinoma,MIA）组和浸润性腺癌（invasive adenocarcinoma,IA）组。使用LungMe试剂盒通过甲基化特异性PCR(MS-PCR)测量FFPE标本的SHOX2和RASSF1A甲基化水平。以SHOX2和RASSF1A的甲基化水平为预测变量，采用机器学习算法（包括逻辑回归、XGBoost、随机森林、朴素贝叶斯）预测不同的肺腺癌病理类型，并构建网络服务器供临床使用。结果 共纳入272例患者，BT/AIS组、MIA组和IA组患者的平均年龄分别为57.97岁、61.31岁和63.84岁；女性患者占比分别为55.38%、61.11%和61.36%。基于SHOX2和RASSF1A甲基化水平建立的早期肺腺癌预测模型中，随机森林与XGBoost模型在预测各病理类型时表现良好。随机森林模型的C统计量在BT/AIS组、MIA组和IA组分别为0.71、0.72和0.78。XGBoost模型的C统计量在BT/AIS组、MIA组和IA组分别为0.70、0.75和0.77。朴素贝叶斯模型仅在IA组表现较为稳健，C统计量为0.73，具有一定的预测能力。逻辑回归模型在各组中的表现最差，对各组均无预测能力。通过决策曲线分析，随机森林模型在BT/AIS和MIA病理类型的预测中展示了较高的净收益，表明其在临床应用中具有潜在价值。结论 基于SHOX2和RASSF1A甲基化水平的机器学习算法预测早期肺腺癌病理类型具有较高的准确性。

关键词： 水位检测   YOLO v5   DeepLabv3+   注意力机制  

摘要： 传统图像处理的水位检测算法易受环境因素的影响,因此提出一种融入注意力机制的水位检测算法。首先,利用融入CBAM注意力机制的YOLO v5目标检测模型获取尺身数字类别及其坐标信息;其次,通过融入ECA注意力机制的DeepLabv3+语义分割模型实现水尺和背景的分割;再次,使用边缘检测算法得出水位线信息;最后,根据尺身数字信息和水位线信息将像素值换算为真实水位值。实验结果表明,优化水位检测算法与人工读数误差在2 cm以内,满足水位检测标准要求。

关键词： 水下无线传感器网络   三维定位   移动节点   DV-Hop算法   瞪羚优化算法   Logistic映射   动态权重系数  

摘要： 为解决三维空间中的水下无线传感器网络(underwater wireless sensor networks, UWSN)传统DV-Hop算法定位误差大的问题,提出一种基于改进瞪羚优化算法(improved gazelle optimization algorithm, IGOA)的UWSN三维定位算法(IGOADV-Hop).首先,通过双通信半径修正节点跳数,对锚节点间的距离误差进行加权修正;然后,在瞪羚优化算法引入Logistic映射初始化种群,增加种群多样性;接着,在开发阶段引入位置更新动态权重系数,提升节点位置计算的全局寻优能力;最后,使用IGOA替代最小二乘法进行节点三维坐标计算,并在网络中加入移动节点和水下噪声构建动态UWSN.仿真实验结果表明,与传统DV-Hop算法和其他群智能优化算法相比,所提出算法定位精度更高.

关键词： 算法推荐   青年   主流价值观   风险隐忧   优化策略  

摘要： 在数字化生存时代，算法推荐作为信息传播和话语生成的新范式，成为形塑青年价值观的社会权力。在资本逻辑作用下，算法推荐的不当运用催生了“过滤气泡”加剧“信息茧房”、“去中心化”加速“再中心化”、“流量至上”诱发“娱乐至死”等一系列风险隐忧，给青年群体的价值认知、价值认同和价值选择带来诸多负面影响。为此，必须优化算法推荐生态、创新算法推荐应用、强化算法推荐治理，对算法推荐发展、应用与治理的全过程加以矫治，多措并举，既发挥算法推荐的正向价值，又引领算法、规制算法和驾驭算法，使“算法”成为“善法”。

关键词： 边缘计算   任务卸载   缓存模型   差分进化   多目标优化   NSGA-Ⅲ算法  

摘要： 车联网场景中，计算任务处理的时延敏感性极高，将计算任务卸载至边缘服务器是降低时延的有效手段，进行任务卸载还需要综合考虑负载均衡以及能耗问题。为此提出一种融合差分进化改进的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅲ-DE）卸载方案，引入了缓存模型、时延模型、能耗模型、负载均衡模型，实现多目标优化问题。所提出的算法与NSGA-Ⅱ算法相比，系统时延降低了18.5%，能量消耗减少了44.5%，负载均衡标准差下降了14.7%，充分验证了NSGA-Ⅲ-DE算法的有效性和优越性。

关键词： 绝缘子缺陷   改进DETR   空洞卷积   DIOU  

摘要： 目的 绝缘子缺陷的定期检测与维修对保障输电线路的安全有至关重要的作用，为了解决绝缘子缺陷检测方法存在检测精度不高、泛用性不强等问题，提出了一种基于改进DETR(Detection Transformer)的绝缘子缺陷检测算法。方法 设计改进编码器，使用4个Transformer stage来捕捉图像中不同尺度和关系的特征信息。同时，还利用了ResNet50的中间输出特征来补充分层Transformer的输出特征，从而提升目标检测算法的性能。设计改进解码器，采用了三层串联的结构，以确保解码器能够在不同阶段接收并学习不同尺度的特征图，同时特征融合增强模块和查询更新模块使解码器能够更有效地学习图像的特征信息且降低匹配具有相似语义特征区域的难度，进一步提高网络检测的准确率。结果 通过对输电线路绝缘子缺陷航拍图像进行了仿真实验研究，在不同阈值下改进方法识别精度分别达到了99.5%、80.4%,较原算法分别提升了3.4%、6.1%,对部分遮挡目标有较好的检测效果，同时与其他算法相比具有更优的检测精度和泛化能力。结论 改进DETR具有更高的检测性能，实现对绝缘子缺陷的准确检测，为下一步对于其他输电线路目标，如防震锤、间隔棒等检测提供了保证。

关键词： Elgamal算法   MQTT协议   物联网   加密解密   轻量化   安全通信  

摘要： MQTT协议作为一种低开销、低带宽占用的即时通信协议，在物联网、小型设备和移动应用等领域得到广泛应用。基于此，提出了一种基于蒙哥马利幂模运算的高效轻量级Elgamal加密算法，并与MQTT协议相融合以补充MQTT协议的通信安全性。新的Elgamal算法能在轻量级嵌入式设备上部署，且硬件开销非常低。文中在ES8H0183FLLT和ESP8266模块上实施了软硬件系统搭建，验证了新协议的性能表现。实验结果证明，新的MQTT协议能够大幅降低硬件资源消耗，有效保障数据传输的安全性，为构建安全可靠的物联网通信系统提供了有力支持。