基于帕累托最优效率模型的轨道交通沿线公交线路运行效率评价

通过建立公交运行效率评价模型,确定轨道交通沿线待优化线路,为两网融合奠定理论基础。研究首先通过定性定量法筛选出与轨道交通关联度大且有研究意义公交线路,其次以公交线网自身合理性、两网之间协同关系等数据构建评价体系,最后采用帕累托最优交叉效率模型,求解沿线公交线路运行效率。以南昌市1号线为例,筛选出沿线25条公交线路并进行实证分析。结果表明：帕累托最优交叉效率模型的评分更容易被所有的决策单元（Decision-Making Units,DUM s）接受;数据分析得出南昌公交线网自身合理性较好,但在两网协同关系方面,可优化线路走向、调整线路重复系数等加强其协同性。最后基于两者的帕累托交叉效率均值,将25条公交线路划分为4种案例,为公共交通系统的管理者和决策者提供了更实用和有价值的观点。     

基于卷积神经网络的新奇检测技术在结构损伤识别中的应用

针对新奇检测难以同时识别结构损伤时刻和损伤位置的问题,提出在新奇检测中引入卷积神经网络以实现损伤时刻和损伤位置的一次性确定。首先,采用小波包技术处理结构响应得到小波包能量,并将相邻测点对应频带的能量比作为新奇检测模型的特征向量;然后,以结构健康时的特征向量作为训练数据,建立健康模式下的基于卷积神经网络的新奇检测模型;接着,将结构实时输出的特征向量输入到新奇检测模型,所得输出与健康状态的输出进行对比,并将输出和输入的欧氏距离作为新奇指标;最后,根据新奇指标的变化识别结构损伤时刻和损伤位置。数值模拟和实验室试验验证了该方法的有效性。     

融合多尺度CNN与双向LSTM的唐卡问句分类模型

当前大语言模型的兴起为自然语言处理、搜索引擎、生命科学研究等领域的研究者提供了新思路,但大语言模型存在资源消耗高、推理速度慢,难以在工业场景尤其是垂直领域应用等方面的缺点。针对这一问题,提出了一种多尺度CNN与双向LSTM融合的唐卡问句分类模型,本模型将数据的全局特征与局部特征进行融合实现唐卡问句分类任务,全局特征反映数据的本质特点,局部特征关注数据中易被忽视的部分,将二者以拼接的方式融合以丰富句子的特征表示。通过在Thangka数据集与THUCNews数据集上进行实验,结果表明,本模型相较于Bert模型在精确度上略优,在训练时间上缩短了1/20,运算推理时间缩短了1/3。在公开数据集上的实验表明,本模型在文本分类任务上也表现出了较好的适用性和有效性。     

基于SCMA的无人机中继辅助上行通信方案

为提高蜂窝通信系统的上行总吞吐量,在满足用户服务质量需求的前提下,提出了一种基于稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的无人机中继辅助上行通信方案,通过部署无人机增强网络覆盖,并利用SCMA提高系统传输性能。根据用户的分布和概率视距传输模型,通过交替优化码本、功率和无人机坐标,确定无人机的3维部署位置;进行资源优化后,根据信道状态信息,对子载波进行配对并迭代码本、功率,以获得优化的码本和功率分配方案。仿真结果表明,提出的方案能够有效提高上行吞吐量,并满足用户的服务质量需求。     

我国新型研发机构政策注意力与政策工具探析——基于长三角与珠三角地区的政策量化研究

新型研发机构逐步上升为中国创新驱动发展的主力军。利用文本挖掘、共词语义网络分析等方法,全面剖析长三角和珠三角地区新型研发机构政策的注意力焦点和政策工具,为支持高水平新型研发机构建设与发展提供参考。研究发现：政策类型以“通知”和“意见”为主,体现了政府的弹性管理机制,但执行力度较弱;政策注意力与新型研发机构的使命、功能内涵密切相关,鼓励政产学研高度融合,突出企业主体地位,强调体制机制创新;政策工具运用存在结构性失衡,注重供给型政策工具,环境型和需求型政策工具使用不足。     

基于抗炎和促红细胞生成作用的九味补血口服液改善血虚证小鼠造血功能的机制研究

为探讨九味补血口服液改善血虚证小鼠造血功能的作用及机制,采用超高效液相色谱串联四级杆飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF-MS/MS)技术鉴定九味补血口服液中的化学成分;利用蛋白互作和网络分析手段筛选九味补血口服液治疗贫血的关键网络靶点,并对关键网络靶点进行基因本体(GO)分析、京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路富集分析;同时采用分子对接技术将潜在活性成分与关键网络靶点对接,评估活性分子与靶点的结合能力。在动物实验中,采用环磷酰胺建立小鼠血虚模型,设立对照组和模型组,复方阿胶浆口服液组(30 mL/kg)及九味补血口服液高、中、低剂量组(10.0、5.0、2.5 mL/kg),每天灌胃给药1次,连续32 d。检测全血中红细胞(RBC)、血红蛋白(HGB)和红细胞压积(HCT)水平,并利用qRT-PCR法和免疫印迹法对关键靶点及通路在血虚证小鼠肾脏的表达进行验证。结果显示,在91种鉴定的九味补血口服液化学成分中,满足口服生物利用度(OB)≥30%和药物相似性(DL)≥0.18的条件,且具有相应靶点的潜在活性成分共计15个。分析九味补血口服液成分-血虚疾病靶点网络,获得九味补血口服液治疗贫血的关键靶点15个,主要富集于核因子-κB (NF-κB)信号通路(NF-κB signaling pathway)、代谢通路(Metabolic pathway)、缺氧诱导因子-1(HIF-1)信号通路(HIF-1 signaling pathway)、Toll样受体信号(Toll-like receptor signaling pathway)通路等。分子对接结果显示,甘草苷、橙皮素与Toll样受体4(TLR4)具有强烈的结合能力。动物实验结果显示,与对照组相比,血虚证小鼠RBC、HGB和HCT水平明显降低,TLR4/NF-κB p65介导的炎性信号增强,缺氧诱导因子-1α (HIF-1α)/促红细胞生成素(Erythropoietin,EPO)介导的促红细胞生成信号受抑制(P<0.05或P<0.01)。与模型组相比,九味补血口服液各剂量组可显著升高血虚证小鼠RBC、HGB和HCT水平,不同程度地逆转TLR4、NF-κB p65变化,并上调HIF-1α、EPO mRNA或蛋白的表达水平(P<0.05或P<0.01)。因此,九味补血口服液可以改善血虚证小鼠的贫血状态,其机制可能与促进肾脏中HIF-1α/EPO介导的促红细胞生成作用、减少TLR4/NF-κB p65介导的肾脏炎症反应相关。     

基于改进粒子滤波算法的车速估计

针对基于粒子滤波算法设计的车速估计器因提议分布与实际分布不一致导致粒子退化使估计误差变大的问题,提出了一种通过修正提议分布减弱粒子退化影响的改进粒子滤波车速估计器。首先,基于车辆运动学模型和传感器特性建立系统的状态转移方程和观测方程。然后,利用传感器测量值与粒子状态值的差值设计提议分布修正项对状态转移方程进行修正,并对过程噪声做自适应处理。最后,利用CarSim-Simulink联合仿真平台在双移线工况和正弦转角输入工况下进行仿真验证。与自适应粒子滤波器相比,双移线工况下改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了40.25%和55.71%;正弦转角输入工况下,改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了47.00%和41.21%。     

Yolov7-pose识别运动员姿态时关键点异常的消除方法

本研究首先构建了深度聚合网络（deep layer aggregation,DLA）,用于替换Yolov7-pose算法中原有的特征融合网络,增强了特征的表达;其次,将高效聚合网络（efficient layer aggregation Net, ELAN）和尺度感知注意力网络（scale-aware attention Net, SAAN）融合在一起,引入到Yolov7-pose算法中;然后,引入尺度因子到Yolov7-pose算法的损失函数中,并通过实验确定尺度因子最佳值。实验结果表明,经过本法改进的方法识别篮球比赛视频流中的多名运动员姿态时,不再出现关键点异常现象,姿态识别的精度达到95%以上,运行效率达到24 FPS以上,综合性能显著优于原始Yolov7-pose算法等算法。     

基于LVQ神经网络的水果图像分割研究

由于传统边沿检测算子在水果颜色多样、亮度不均匀时,难以分割得到完整、无噪声的二值图像且依赖优化的阈值,本研究提出了一种基于LVQ神经网络的水果图像分割方案。首先将彩色图像转变为灰度图像;然后对Canny算子获得的边沿图像随机选取一些像素作为网络的学习监督信号,仅以灰度图像中相同位置像素3×3邻域的Kirsch算子梯度值作为输入,训练权值;最后重新将原灰度图像的Kirsch算子梯度值输入到训练好的网络中,获得封闭的边沿并填充得到二值图像。考察了14幅像素为640×480的水果图像,结果表明：网络在很宽广的阈值范围内（0.001 ~ 0.99）分割得到完整、一致的二值图像;面积误差最小为0.9%,最大为8.83%,不依赖于优化的阈值,不需要对原始图像滤波预处理。与没有阈值及滤波的算法相比,本方案的误差和时间复杂度均更低;与设置了阈值和/或滤波的算法相比,本方案与之相当,甚至效果更优。     

FWNN for Interval Estimation with Interval Learning Algorithm

ＦＷＮＮｆｏｒＩｎｔｅｒｖａｌＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｗｉｔｈＩｎｔｅｒｖａｌＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＷａｎｇＬｉｎｇ,ＬｉｕＦａｎｇ＆ＪｉａｏＬｉｃｈｅｎｇＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｆＲＳＰａｎｄＮＮＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ,Ｘｉｄｉａｎ...