非均衡数据下基于注意力网络和代价敏感学习的轨面状态识别

准确识别轨面状态,可为列车牵引/制动性能提升提供关键依据。重点针对传统代价敏感学习应用在非均衡轨面状态识别中存在的同类别样本重要性不同和多数类精度下降等问题,提出一种基于注意力网络和代价敏感学习的轨面状态识别方法。该法首先利用迁移学习思想将均衡数据集的特征迁移到非均衡轨面状态数据集,减轻少数类样本误分类影响;其次在骨干网络ResNet18中引入卷积注意力机制模块,增强网络对目标区域的特征学习能力和全局特征信息的感知性能,调整优化网络权重参数;最后构造依据轨面状态样本重要性大小的自适应加权平衡损失函数,降低决策边界对困难样本中多数类的过拟合,获得更加平滑的决策边界。非均衡数据下的实验结果表明,在3种非均衡比下,所提方法的准确率和召回率分别达到96.00%、90.67%、86.33%,与目前常用的方法Focal相比,分别提升了7.00%、2.34%、3.00%。此外,该方法在提高少数类召回率的同时可有效维持多数类的召回率,并且降低了网络训练时间成本。     

出版英文医学期刊中文版的必要性

目前国际性的出版集团开始进军中国,一些英文医学期刊开始出版中文版。首先,出版中文版可以为英文原刊发展中国的读者群和作者群,扩大其在中国的影响,增加其被引频次。其次,中文版的出版过程,为国内外医学专家提供了良好的交流平台,对促进整个学科的发展具有举足轻重的作用。最后,中文版还能够为国内医学研究人员提供及时详细易读的国际上的学科发展信息。总之,出版英文医学期刊中文版是很有必要的。     

浅议《金属材料与热处理》的课堂教学

《金属材料与热处理》是材料成型与控制专业的一门非常重要的专业技术基础课。但由于这门课程内容庞杂,理论性与实践性都很强,是一门既难学又难教的课程。结合教学实践从优化教学内容、教学方法、教学手段、课堂作业、评价方式等几个方面对本课程的教学进行了探讨。通过这几个方面的优化充分调动学生的学习主动性,使教学向培养学生创新能力、提高综合素质方向发展。     

我国企业内部控制的历史沿革和现状的分析

随着社会主义市场经济的深入发展和现代企业制度的建立，企业内部控制的建设问题逐渐引起了我国理论界和实务界的关注，政府的相关部门也在积极的制定各项政策法规来推动这项工作。近年来，我国企业内部控制的发展已经取得了较大的进步，但仍然存在着不少问题，亟需加强。2001年6月财政部颁布了《内部会计控制基本规范》是我国第一部从企业自身加强管理的角度出发制定的内部控制规范，它要求企事业单位根据国家有关法律法规，结合部门或系统的内部会计控制规定，建立适合本单位业务特点和管理要求的内部会计控制制度，并组织实施，并对内部会计控制的目标和原则、内容、方法、检查做出了明确具体的规定。上述政策法规的制定和实施极大的推动了内部控制在我国的发展，为深化经济体制改革、建立现代企业制度奠定了坚实的基础。本文从内部控制入手分析了现状的问题原因。     

板栗贮藏中的病原菌及其控制

从贮藏板栗中分离并鉴定出5种主要病原菌，它们是Dothiorella gregria,Colletotrichum gloeosporioides,Papularis sp,Penicillium sp和yeast。通过对这些病原菌的侵染条件和贮藏生态环境的研究发现除青霉外，低温自发气调能有效地抑制其它4种病原菌的蔓延，而无毒无污染的山梨酶钾又可使青霉的危害大为降低，从而确立了低温气调控制生长期感染病原菌的蔓延，以及适当的药剂防止采用感染病原菌扩散的防霉策略。     

沅江市发展休闲农业的典型经验分析

本文简要介绍了湖南省沅江市发展以"农家乐"为主的休闲农业的典型经验,分析了沅江市休闲农业发展的经验与不足,提出了休闲农业发展的新举措。     

基于8-羟基喹啉荧光敏感化合物的铝合金腐蚀监测技术

利用8-羟基喹啉(8HQ)与铝离子鳌合后形成的鳌合物——8-羟基喹啉铝(AlQ3)能发出强荧光的特性,开发了一种有效地铝合金涂层下腐蚀的监测技术.研究了铝离子浓度及pH对8-羟基喹啉铝(AlQ3)的吸光度及荧光特性的影响.发现了8HQ与Al3+鳌合生成的AlQ3荧光强度随Al3+浓度的变化规律.成功地将8-羟基喹啉加载在LY12铝合金表面,并以透明环氧树脂涂层覆盖.所制备的试样经盐雾腐蚀后表面出现明显的荧光斑点,荧光斑点处用光学显微镜观测可见腐蚀现象,而在可见光下观测并未有明显变化.研究表明:随着腐蚀时间延长,腐蚀程度加深,试样表面荧光现象增强.     

TiO2光催化剂在废水处理中的应用及研究进展

对TiO2光催化剂氧化机理、光催化降解反应动力学、光催化降解影响因素、TiO2光催化剂的改性等方面作一综合评述。     

基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类

提出了一种基于隐空间的低秩稀疏子空间聚类算法,在聚类的过程中可以对高维数据进行降维,同时在低维空间中利用稀疏表示和低秩表示对数据进行聚类,大大降低了算法的时间复杂度.在运动分割和人脸聚类问题上的实验证明了算法的有效性.