Mechanisms functional underlying the characteristics structural and of acupoints

Acupoints are particular areas on the surface of the body through which the Qi and blood of the Zang-fu organs and meridians flow. Acupoints can respond to stimuli and reflect syndromes. Research on the essential morphology of acupoints has two key focuses： anatomical structure and physiological func- tion. The structure is the material and anatomical basis for the function, while the function is the manifes- tation of the structure. The two factors not only have profound significance for our understanding of the essence of acupoints, but also have great value for clinical acupuncture and moxibustion practice. Based on the structural and functional characteristics of meridians under different physiological and pathological con- ditions, this paper illustrates the essence of acupoints and explores the rules and biological basis of the acu- point functions induced by acupuncture and moxibustion.     

金寨县球根花卉生产现状与发展前景

随着人们物质和文化生活水平的提高,对花卉的需要量与日俱增.根据市场预测,今后若干年内,我国花卉销量将以20%的速度增长,特别是目前国内外市场炒得热火的郁金香、百合、唐菖蒲等球根花卉,销路更好.安徽省金寨县利用大别山区高寒山地气候特征与自然环境,培育球根花卉种球,经过十几年试验,掌握了常温下制种技术,为开发山区经济,帮助农民致富作出了很大贡献.     

框架术语学的三大研究焦点

框架术语学对普通术语学进行了反思和批判,是描写术语学的最新流派之一.文章介绍了该学派的三个研究焦点:主张基于事件概念组织,从而把术语的句法和组合特征纳入研究视野;考察了术语概念的多维性,突出了语境要素在术语概念表征中的重要作用;把专业语料库作为提取概念知识的主要来源,采用自下而上为主的研究路径.     

基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法

安全管理是建筑施工过程中的重要工作之一,设计自动化的安全预警方法对保障工人安全、减少施工事故有着重要作用.本文提出一种基于多尺度特征注意力网络的施工安全预警方法.首先,设计融合多尺度特征注意力机制的施工现场实例分割网络,使用具有丰富语义信息的高维特征指导网络对低维特征的学习,从而增强网络对施工设备专有特征的聚焦能力,实现复杂环境下施工设备与工人的精准分割;其次,提出基于位姿估计的三维边界框重构方法,利用神经网络提取到施工设备在三维空间上的朝向,并结合二维边界框所反映的几何约束实现对施工设备三维约束的重构;最后,设计施工现场动态预警方法,根据生产安全要求将施工现场划分为危险区、预警区与安全区,并对施工现场的设备与工人进行实时追踪与三维约束重构,当工人进入危险区及预警区时及时发出警告.实验结果显示,本文所提方法在MOCS公共数据集上取得超过90%分类准确率与59%的分割mAP,优于其他融合特征注意力机制的深度学习算法;从施工现场安全预警案例可知,本文所提方法能够对工人的安全状态进行准确判断.     

基于深度学习的轻量级道路障碍检测算法

道路障碍检测是智慧交通和无人驾驶的重要组成部分。针对道路障碍检算法的参数量过大、占用内存过多、难以在内存和算力有限的设备中使用等问题,本文提出一种轻量级的道路障碍检测算法。在YOLO v4的基础上,使用MobilenetV3作为模型的主干网络,减少模型参数,提高检测速度;改进模型中的PAN结构,将主干网络中更浅层的特征图提取融合,改善小目标检测不佳的问题;在特征融合部分加入ECA注意力机制提升网络整体精度;提出一个新的DBR模块,使网络整体相比之前更加轻便。使用改进后的模型在自制数据集中进行检测,与Mobilenetv3-YOLO v4相比,精度提升5.24%,参数量降低35.5%,F达43.8,满足实时应用的技术要求,表明模型可以嵌入到小型移动设备,达到良好的实时效果。     

府谷-保德地区山西组储层特征及物性主控因素

针对鄂尔多斯盆地东部山西组储层非均质性强,储层特征及物性主控因素不明确的特点,综合利用薄片分析、阴极发光、扫描电镜及高压压汞等分析测试手段,并结合沉积相的研究成果,在明确山西组储层特征的基础上,利用SPSS多元回归方法定量表征沉积作用和成岩作用对储层物性的影响并建立回归模型。结果表明,山西组岩石类型为岩屑砂岩和岩屑石英砂岩,砂岩分选好-较好,成分成熟度高,为低孔-特低孔、低渗-特低渗储层。山西组致密砂岩储层受到沉积作用和成岩作用的共同控制。压实作用是储层物性变差的重要因素,平均压实减孔率为82.53%;胶结物以钙质和硅质胶结为主,平均相对体积分数为3.32%,对储层的物性影响有限;溶蚀作用较弱,孔隙类型以原生粒间孔隙为主,占总孔隙的73.21%。回归模型表明,标准偏差、轻矿指数、杂基相对体积分数及溶蚀作用对储层物性影响较大,平均粒径及胶结作用对储层物性影响较小;最有利的储层沉积微相为边滩,分流河道储层物性最差。