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关键词： 离散小波变换   数字水印   版权保护   特征提取   重录音攻击  

摘要： 为了解决音频内容被重录音后非法传播和使用的问题,提出了一种抗重录音攻击的鲁棒音频水印算法。在对音频信号进行离散小波变换基础上,定义了数字音频特征DWT-CLM(Discrete Wavelet Transform-Coefficient Logarithmic Mean),分析得出了该特征和音频信号DWT近似分量之间的关系,在此基础上提出了基于音频信号DWT-CLM特征的水印嵌入方法。实验分析结果表明,本算法具有较好的不可听性、抗信号处理的能力,尤其在对信号处理满足一定鲁棒性的同时,有一定的容忍重录音攻击的能力。

关键词： 误差优化   结构件数控   加工误差   改进灰狼算法  

摘要： 数控加工过程中的误差会直接影响结构件的加工精度和质量,因此本文提出基于改进灰狼算法的结构件数控加工误差优化方法。基于改进灰狼算法提取结构件数控加工刀具状态特征,构建数控加工参数优化模型。将构建的数控加工参数优化模型的目标函数设定为最小化切削力,以优化结构件数控加工误差。试验结果表明,优化后的加工误差整体均小于优化前的误差,优化后的最大变形偏差为0.013 mm,比优化前的最大误差降低了0.012 mm,证明基于改进灰狼算法的结构件数控加工误差优化方法对数控加工误差的优化有效。

关键词： 路面病害检测   形状特征   可形变注意力   分组卷积空间金字塔   YOLOv8  

摘要： 路面病害自动化检测是实现道路智慧化管养的关键技术之一,针对路面病害图像中病害目标占比小、不同类型病害尺度差异大、背景环境复杂等特性,基于YOLOv8架构,提出聚焦形状特征的路面病害检测算法FSF-YOLO(focusing on shape features YOLO)。构建一种无信息丢失的加强特征提取模块,通过保留多维度空间特征信息,增强骨干网络对低分辨率图像和细小病害目标的特征提取能力;引入可形变注意力特征融合模块,利用病害细长形状特征拓展目标识别区域,提高模型对于长距离病害目标的特征表达能力;运用分组卷积空间金字塔池化模块,强化不同尺寸病害目标特征识别;采用轻量级共享卷积检测头,减少网络参数量和计算量。实验结果表明,提出的方法对不同类别的路面病害目标均获得了较好的效果,在RDD2022数据集上的平均精度达到67.3%,与原算法相比提升了5.3个百分点,整体性能优于其他路面病害检测算法。

关键词： 姿态估计   骨架结构   关键点检测   YOLOv8  

摘要： 牛体姿态估计在分析牛行为和评价牛健康状况方面具有至关重要的作用。针对目前无法对牛进行全天候监控并及时地获得相应行为信息的问题,采用YOLO算法对牛体姿态进行研究,建立牛体姿态估计模型,用于识别牛并提取牛体骨架结构。测试结果表明,YOLOv8n-pose牛体姿态估计模型与YOLOv7-w6-pose相比,精确度、召回率、L_(oks)=0.50时的平均精确度均值(mAP_(0.50))分别提升4.7%、3.0%、2.7%,模型参数量、计算量分别降低59.2%、91.0%,单张图像平均检测时间减少5.74 ms。YOLOv8牛体姿态估计模型具有较高的检测精度和检测速度,可为大规模畜牧业中的牛体姿态估计提供可靠且有价值的参考。

关键词： 实验教学   小学信息科技   编程算法  

摘要： 本文选取新课标第三学段“身边的算法”的内容模块,以Python for循环语句为例,设计以实验为基础的学习活动,旨在探索和解决编程算法原理探究与科技实践应用的挑战,有效提升学生核心素养。

关键词： 空气质量   模糊认知图   小生境遗传算法  

摘要： 工业化使得全球经济取得了突飞猛进的增长,但也使得环境污染愈发严重。大气污染成为世界各国讨论的话题。文中提出一种基于小生境遗传算法的改进形式的空气质量模糊认知图预测方法。利用模糊认知图表示空气污染物以及空气质量指数的关联关系,并应用改进的小生境遗传算法优化模型,使得训练结果更接近全局最优解。文中使用2015-2021年的空气数据训练模型,在2022年的数据集上测试模型。实验结果表明,与传统的遗传算法和BP神经网络相比,所提方法预测精度更高,且泛化性能更好,证明了其有效性。

关键词： 变电站   故障诊断   联合优化   性能评估  

摘要： 本文提出一种进行变电站故障诊断的联合优化算法,并对其性能进行评估。对数据进行处理,选择故障诊断模型,设计联合优化算法,构建完整的研究框架。针对性能测试,本文选用某变电站历史故障数据作为测试集,比较支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林模型以及联合优化算法的准确率。单独使用SVM和随机森林模型的准确率分别为89.5%和91.2%,采用联合优化算法后准确率为94.3%。与传统单一模型相比,使用本文方法准确率更高,尽管使用联合模型和迭代优化使计算复杂度增加,但是在实际应用中其计算复杂度仍然在可以接受的范围内。

关键词： 永磁同步电机   模型预测电流控制   鲁棒控制  

摘要： 电流环参数鲁棒性差是制约传统预测电流控制(MPCC)成为高性能控制方法的主要因素。在针对这一问题的各种改进方法中,增量模型预测电流控制(IMPCC)作为一种简单可行的消除磁通量参数的方法成为研究热点。在此基础上,提出了一种基于参数自适应增量的MPCC(PAIMPCC);与其他基于增量模型的方法不同,该方法以IMPCC的预测误差为目标函数,结合有限时间梯度下降法(FGD)实时自适应更新电感,实现了对所有参数的鲁棒性。

关键词： 算法技术   算法性别歧视   侵权行为   平等就业权  

摘要： 算法技术在求职招聘、工作表现评估等领域的应用较为普遍,但这在一定程度上也影响了用人单位的决策权。算法性别歧视所具有的隐匿性、不可获知性等特征给女性平等就业权的实现带来了归责原则适用模糊、责任主体缺位等问题,鉴于此,本文以算法歧视行为的认定为研究视角,对用人单位算法技术的使用提出通过归责原则的明晰、比例原则的适用以及责任主体的确定等措施来保障女性平等就业权的实现。

关键词： CMR   压缩感知   单次激发   心脏电影   对比噪声比  

摘要： 目的 比较压缩感知技术的自由呼吸单次激发电影(FB single-shot CS cine)序列与传统平衡稳态自由进动电影(bSSFP cine)序列对心律失常患者心脏磁共振(CMR)中的应用价值。方法 使用1.5 T MR对26例心律失常患者(男性17例,女性9例)分别采用bSSFP cine和FB single-shot CS cine序列进行CMR扫描,按照上述序列分为A、B两组。由两名观测者分别对心脏电影图像质量进行5分制主观评分,并计算心功能参数,包括左心室射血分数(LVEF)、左心室舒张末期容积(LVEDV)、左心室收缩末期容积(LVESV)、每搏输出量(SV)、心输出量(CO)和心肌质量(MASS)。测量血池和心肌的信号强度及背景噪声,计算心肌信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)。分别使用Wilcoxon检验以及卡方检验对两组序列心脏标准化参数、心肌CNR及图像质量评分结果进行组间统计学分析。结果 观察者数据一致性良好[组内相关系数(ICC)均>0.75]。B组4.450±0.583图像质量主观评分高于A组4.039±0.824(P=0.038)。A组与B组图像中心基底部、中央部、心尖部的SNR和CNR差异没有统计学意义(P均>0.05),LVEF、LVEDV、LVESV、SV、CO和MASS差异均无统计学意义(P均>0.05)。A组扫描成功率为74.286%,B组扫描成功率为100%。bSSFP cine扫描时间显著缩短约91%结论 FB single-shot CS cine序列能有效提高图像质量,并且显著缩短扫描时间,对于心律失常患者的CMR扫描时有较好的临床应用前景。