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。     

多重网络中的创意扩散模型研究

基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响.     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

佛山市敬老院304例老年人口腔保健知识及行为调查分析

目的调查分析佛山市敬老院老年人口腔保健知识和健康行为,为社区老年人的口腔疾病防治工作提供必要的信息。方法采用问卷调查法,于2013年对佛山市5间敬老院共304名老年人进行口腔自我保健知识及健康行为进行问卷调查。结果 1)口腔卫生习惯:每天早晚刷两次牙的占32.6%,更换牙刷的频率为3个月内定期更换一次仅占11.6%,日常使用过牙线清洁口腔仅占4.6%。2)就医行为:调查的老年人中60.5%对自己的口腔健康不满意,但仅有4.7%的人会定期接受口腔健康检查。3)接受口腔健康信息宣教的途径:不知道或认为所在社区没有进行过关于口腔健康信息宣传的占83.7%。4)对口腔保健知识及常见口腔疾病的防治知识的测试结果普遍较差。结论佛山市敬老院老年人的口腔保健知识贫乏,应加强对老年人口腔健康教育信息的宣传,建立良好的口腔健康行为。     

2种煤液化残渣氧化萃余物中杂原子化合物的鉴定

在40℃恒温水浴下用次氯酸钠对2种煤液化残渣进行氧化,将反应所得混合物用滤膜过滤,滤出液依次用石油醚、二硫化碳、四氯化碳和乙酸乙酯萃取,得到的萃取物用气相色谱/质谱(GC/MS)分析.根据分析结果系统地考察了2种煤液化残渣中所含杂原子化合物的分布,为从煤液化残渣中选择性地脱除这些杂原子化合物及提取高附加值化学品提供了一条路径.     

三种哲学视野下的政治观比较

本文比较分析了目的论、原子论、系统论三种哲学视野下的政治观。     

锂电池异常状态监测的FEKF方法研究

为了保障锂离子电池的使用安全，提出了基于带渐消因子的扩展卡尔曼滤波 （Fading Extended Kalman Filter，FEKF）的电池状态在线监测方法. 建立锂电池一阶等效电路模型，利用递推最小二乘法进行锂电池状态参数在线辨识，建立状态方程；引入最优渐消因子，构造FEKF，得到端电压残差；使用端电压残差序列构造χ2分布的诊断函数，计算误检率与状态参数异常阈值. 实验结果显示利用FEKF生成的残差能更早对异常状态进行告警，证明FEKF能够显著提高χ2检验对锂电池内部缓变型异常状态判断的准确率.     

知识辅助的机载MIMO雷达STAP非均匀样本检测方法

When the covariance matrix is estimated with training samples contaminated by target like signals, the performance of target detection in multiple input multiple output (MIMO) radar space time adaptive processing (STAP) decreases. Aiming at this deficiency, a knowledge aided (KA) generalized inner product (GIP) method for non homogeneous samples detection is proposed. Firstly the clutter subspace knowledge estimated by prolate spheroidal wave functions is utilized to construct the clutter covariance matrix offline. Then the GIP non homogeneity detector (GIP NHD) is integrated to realize the effective selection of training samples, which eliminates the effect of the target like signals in training samples on target detection. The simulation results show that compared with the conventional GIP method, the KA GIP method can screen out contaminated training samples more effectively and the target detection performance of MIMO radar STAP can be improved significantly. 〖JP2〗Thus the proposed KA GIP method is more valuable for practical engineering application.     

基于单片机的芳纶被复线巡检系统研究

为便于芳纶被复线加工时双绞配盘和成卷质量检测,提高原材料利用率和检测精度,以束丝、绝缘挤塑、双绞和成卷四道工序为基础,设计了一种便捷实用型巡检系统,推导了双绞前绝缘单线测长和成卷后断点测长原理及其计算公式,设计了以51单片机为控制核心、测量单元与人机界面为外接模块的硬件电路总体方案,依托Keil5软件开发环境、编程C语言主程序,实现了多工况下的自适应状态,提高了操作便捷性,最后通过多组对比实验,深入分析实测数据,验证了该巡检系统在变温环境下依然具有较高的测长精度和稳定性.