基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于游客感知的主题公园旅游形象实证研究——以清明上河园为例

旅游形象是旅游目的地的核心吸引物,也是主题公园可持续发展的关键因素.以清明上河园为例,在"认知—情感"形象模型的指导下,从游客感知的角度出发,以问卷调查和景区服务人员的访谈为分析样本,运用统计学软件SPSS 21.0对数据进行统计分析、信度分析、单因素方差分析,结果可知:1)游客对清明上河园的感知形象整体比较好;2)景区在旅游商品和服务人员方面存在一定问题;3)性别、学历及月收入等社会统计学特征对游客的感知形象具有显著性影响.     

Self-rolled TiO_2 microscroll/graphene composite for electrochemical dopamine sensing

Dopamine is an important neurotransmitter,and nonenzyme electrochemical sensor of dopamine detection based on highly active material is urgently demanded.In this work,an electrochemical sensor with high sensitivity and selectivity based on self-rolled TiO_2microscroll/graphene composite was developed and validated for dopamine sensing.The device exhibited a superior performance for dopamine detection with a detection limit of 4.25×10~(-9)mol L~(-1),and in the dopamine concentration range of 0.06–90μmol L~(-1),the oxidation currents increased linearly with the concentration.The remarkable performance enhancement was mainly ascribed to the increased surface area due to the porous surface of the TiO_2nanomembrane and highly conductive graphene therein.In addition,we have demonstrated that the sensor could be effectively used on detecting dopamine concentrations in urine samples.Our work demonstrates that the current microscroll-based device is promising in the field of real-time health monitoring for future human community.     

论《熊出没》中的动画角色设计

动画片《熊出没》不仅获得了极高的收视率，还获得了“金猴奖”中动画系列片金奖和动画形象金奖两个重量级奖项。该动画片成功的关键在于动画角色的塑造，通过三个主要角色：聪明的熊大、好吃懒做的熊二及顶着大光头的伐木工人，角色设定相对单调，但仍然受到大众的喜爱，原因就在于“创意”独特，符合受众的感知能力，满足了受众群体的视觉需求。在形象塑造上通过故事情节现代化的演绎、夸张动作安排、独特的地方口音和流行化语言风格等富有人性化的艺术表现形式，刻画了三个角色的性格，符合读者的审美期待，实现了虚拟动画和真实受众之间的沟通。     

基于新型空间注意力机制和迁移学习的垃圾图像分类算法

随着我国各级政府大力推动垃圾强制分类,分类回收各环节中实现标准化、自动化的垃圾分类识别需要适合云端部署的高准确率、低延时要求的细粒度图像分类模型.本文发挥深度迁移学习的优势建立了一套端到端的迁移学习网络架构GANet (garbage neural network);针对垃圾分类中类别易混淆、背景干扰等挑战,提出一种新型的像素级空间注意力机制PSATT (pixel-level spatial attention).为克服类别多和样本不平衡挑战,提出使用标签平滑正则化损失函数;为改善收敛速度以及模型稳定性与泛化性,提出了阶梯形OneCycle学习率控制方法,并给出了结合Rectified Adam (RAdam)优化方法和权重平滑处理技术的组合使用策略.实验使用了"华为云人工智能大赛.垃圾分类挑战杯"提供的按照深圳市垃圾分类标准标注的训练数据,验证了GANet在垃圾分类问题中的显著效果,获得了全国二等奖(第2名);同时,提出的PSATT机制优于对比方法,且在不同主干网络架构上均得到了提升,具有良好的通用性.本文提出的GANet架构、PSATT机制和训练策略不仅具有重要的工程参考价值,也具有较好的学术价值.     

激光快速成型TC4合金显微组织及力学性能

采用金相显微镜、扫描电镜、电子拉伸机等，研究了激光快速成型TC4合金沉积态在平行沉积方向和垂直沉积方向的组织和力学性能.结果表明:激光快速成型TC4合金沉积态宏观组织沿沉积方向生长的粗大β柱状晶呈明暗相间的条带状结构，具备典型的魏氏组织特征;垂直沉积方向的强度比平行沉积方向的强度高，但塑性低;合金断口为韧窝状断口，垂直沉积方向的断口韧窝尺寸比平行沉积方向的小.     

四-对羟基苯基卟啉的自组装及光电特性

利用X射线光电子能谱(XPS)测试5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉单体和5,10,15,20-四-(对羟基苯基)卟啉自组装二聚体,并通过化学模拟得到卟啉自组装二聚体分子的最优构象.结果表明:两种卟啉化合物中氧原子的类型不同;在单体卟啉中未检测到瞬态表面光电压信号,卟啉自组装二聚体表现出较好的瞬态表面光伏特性;卟啉自组装二聚体的光限幅性质优于卟啉1单体.     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

SAR图像并行拼接方法研究与实现* 〖HT4K〗——基于改进完全二叉树模型

随着SAR成像技术的快速发展，SAR图像覆盖的地域范围与成像精度也在迅速增长，这对SAR图像拼接工作的实时性提出了挑战;文章对SAR图像序列特征进行深入分析，提出了采用基于分割的完全二叉树模型进行SAR图像的并行拼接，并使用MPI点对点通信方式对之进行了不同数量机群规模下的实现；对比实验证明，基于该方法的并行拼接工作比传统并行拼接方法在降低拼接时耗上更加有效，且并行拼接后的完整图像效果良好.     

Recent advances and challenges in materials for 3D bioprinting

3D bioprinting has been developed as a promising technology in a wide variety of biomedical applications. However, the successful implementation of bioprinting is still heavily restricted by the relatively narrow range of printable and biocompatible materials. Recently, many comprehensive reviews of the main bioprinting methods, commonly used bioprinting materials and the trending bioprinting applications have been carried out. In this review, we focused on the trends in the development of materials for 3D bioprinting. The significance and recent advances of ECM-based materials, multi-material and stimuli-responsive materials for bioprinting were summarized successively. Moreover, the challenges in current studies and future perspectives of materials for 3D bioprinting were discussed.