检索结果-内蒙古大学图书馆

科学通报 2025年第2期70卷 164-178页

作者：张登辉王浩宇赵文馨王虎啸王轲张振院寇天一山东大学机电与信息工程学院威海264209 山东大学空间科学与物理学院威海264209 山东大学澳国立联合理学院威海264209

阴离子交换膜(anion exchange membrane,AEM)电解水是一种新兴的低温电解水技术,其可兼容非贵金属催化剂且能在低温条件下快速响应,成为启动慢且效率低的传统碱性电解水替代技术路线.然而,由于阳极反应的析氧、传质动力学迟滞,AEM电解... 详细信息

阴离子交换膜(anion exchange membrane,AEM)电解水是一种新兴的低温电解水技术,其可兼容非贵金属催化剂且能在低温条件下快速响应,成为启动慢且效率低的传统碱性电解水替代技术路线.然而,由于阳极反应的析氧、传质动力学迟滞,AEM电解水在高速率(电流密度>400 mA cm^(-2))条件下的性能仍然受限.开发高性能析氧气体扩散电极是实现高速率AEM电解水的关键.通过将高本征活性NiFe基析氧催化剂锚定在气体扩散层,形成一种快速传荷传质的自支撑气体扩散电极,展现了突出的高速率析氧活性,近两年在AEM电解水领域受到极大关注.鉴于该方向的重要性和快速发展的趋势,本文重点围绕面向高速率AEM电解水的自支撑结构NiFe基气体扩散电极展开讨论,首先简要介绍了AEM电解水面临的关键挑战及评估指标,其次分类重点评述了通过磁控溅射、阴极电沉积、腐蚀工程、水热等策略实现NiFe基气体扩散电极的代表性研究进展,辩证分析了不同制备策略的优势,对其制备路线-电极结构及性能关联展开了讨论.最后,探讨了自支撑NiFe基析氧气体扩散电极在开发与工况表征过程中面临的关键挑战,以期为高速率AEM电解水自支撑析氧气体扩散电极的开发提供参考.

关键词： AEM电解水高速率析氧反应自支撑 NiFe基催化剂

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基于视觉Transformer的运动特征选择融合微表情识别算法

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信号处理 2025年第2期41卷 267-278页

作者：杜含月张鹏林强李晓桐徐森贲晛烨山东大学信息科学与工程学院山东济南250100 山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 盐城工学院信息工程学院江苏盐城224051

微表情识别旨在揭示目标对象隐藏的真实情感,其在人机交互、心理诊断以及意图预测等领域具有重要应用价值。然而,微表情表达强度微弱、时间短暂且面部运动单元间存在长距离依赖,使得传统卷积神经网络难以有效表征微表情动态特征。此外,... 详细信息

微表情识别旨在揭示目标对象隐藏的真实情感,其在人机交互、心理诊断以及意图预测等领域具有重要应用价值。然而,微表情表达强度微弱、时间短暂且面部运动单元间存在长距离依赖,使得传统卷积神经网络难以有效表征微表情动态特征。此外,微表情特征与受试者身份以及面部外观信息存在强耦合性,不利于分离和提取微表情语义信息。为了解决上述问题,本文提出了一种基于视觉Transformer和运动特征选择的微表情识别算法。首先,利用TVL1光流算法计算水平和垂直光流运动图,用以表征面部运动。随后,利用视觉Transformer网络编码微表情发生时面部运动单元间的运动依赖关系,为了进一步提升特征表达能力,本文设计了特征选择融合模块(Feature Selection Fusion Module,FSFM)以实现微表情关键的局部信息的有效获取,并引入空间一致性注意力模块(Spatial Consistency Attention Module,SCAM)以确保不同运动特征在空间分布上的一致性。此外,本文提出的交叉注意力融合模块(Cross Attention Fusion Module,CAFM)能够增强微表情语义信息的表征能力。与现有方法相比,本文所提出的算法在三个权威的微表情数据库上微表情识别任务中表现出显著的准确率提升,进一步验证了该方法的有效性与优越性。

关键词：微表情识别特征选择与融合交叉注意力机制视觉Transformer

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基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法

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农业机械学报 2025年第1期56卷 74-83页

作者：张鹏杜东峰李爽单东日陈振学齐鲁工业大学(山东省科学院)信息与自动化学院济南250353 齐鲁工业大学(山东省科学院)机械工程学院济南250353 山东大学控制科学与工程学院济南250061

针对当前自动化采摘过程中仅依赖视觉技术无法准确识别番茄成熟度的问题,提出了一种基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法。该方法首先采用视觉触觉双重迁移学习融合算法作为特征提取融合模块,解决无法有效提取番茄特征信息的... 详细信息

针对当前自动化采摘过程中仅依赖视觉技术无法准确识别番茄成熟度的问题,提出了一种基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法。该方法首先采用视觉触觉双重迁移学习融合算法作为特征提取融合模块,解决无法有效提取番茄特征信息的问题。其次,将软参数共享-多标签分类方法作为分类模块,通过增加不同分类任务之间的关联性,避免出现过拟合的现象。本文主要针对成熟后为红、黄果等单一颜色的番茄品种,并在新开发的视觉触觉数据集进行实验研究。实验表明,软参数共享-多标签检测模型参数量为1.882×10^(7),成熟度AUC分值达到0.9773,对比不确定性加权损失、自适应硬参数共享、十字绣网络和软参数共享等检测模型,参数量分别下降3.08×10^(6)、6.16×10^(6)、3.08×10^(6)和3.08×10^(6),成熟度AUC分值分别提高0.0175、0.0179、0.0267和0.0089。这表明该方法在一定程度上提高了自动化采摘过程中对番茄成熟度的检测能力,为番茄成熟度检测问题提供了一种有效的解决方法。

关键词：番茄成熟度机器视觉机器触觉双重迁移学习软参数共享-多标签

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高饱和磁通密度铁基非晶纳米晶磁粉芯的研究进展

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材料导报 2025年第3期39卷 148-156页

作者：王鹤龙史贵丙王丽李宗臻山东大学机电与信息工程学院山东威海264209 江苏集萃安泰创明先进能源材料研究院有限公司江苏常州213000

非晶纳米晶软磁复合磁粉芯具有优异的恒导磁特性、直流偏置特性、低损耗特性以及抗饱和磁化特性,因而在电感器、滤波器、扼流线圈等小型化、高频化、大功率化元器件领域具有广阔的应用前景。本文对高饱和磁通密度(B_(s))铁基非晶纳米晶... 详细信息

非晶纳米晶软磁复合磁粉芯具有优异的恒导磁特性、直流偏置特性、低损耗特性以及抗饱和磁化特性,因而在电感器、滤波器、扼流线圈等小型化、高频化、大功率化元器件领域具有广阔的应用前景。本文对高饱和磁通密度(B_(s))铁基非晶纳米晶磁粉芯研究进展展开综述。详细介绍了高B_(s)铁基非晶纳米晶磁粉芯的发展、制备工艺以及研究现状和进一步提升的研究方向,并对其未来的研究发展进行展望。

关键词：高饱和磁通密度非晶纳米晶磁粉芯制备工艺高频化小型化

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用于生理信息感知的双模态柔性传感器的设计与制备

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济南大学学报(自然科学版) 2025年第3期 404-410+425页

作者：秦铭泽李阳蔺庆辉济南大学信息科学与工程学院山东大学集成电路学院

为了解决传统的柔性传感器难以同时捕获双模态生理信号，无法实现双模态生理信息监测问题，设计并制备一种双模态柔性传感器，通过改变控制变量的方式分别研究传感器的压力和温度响应特性。结果表明：所制备的传感器不仅具有较低的压力... 详细信息

为了解决传统的柔性传感器难以同时捕获双模态生理信号，无法实现双模态生理信息监测问题，设计并制备一种双模态柔性传感器，通过改变控制变量的方式分别研究传感器的压力和温度响应特性。结果表明：所制备的传感器不仅具有较低的压力响应下限，较短的响应、恢复时间以及良好的弯曲与按压耐久特性，而且具有较高的温度灵敏度、较短的响应时间和较宽的温度检测范围；将所制备的双模态柔性传感器贴附于人体手腕处，可实现体温和脉搏的双模态生理信号的感知。

关键词：柔性传感器双模态感知生理信息监测集成系统

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基于集成图卷积变分变换器的电力负荷数据补全方法

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电力建设 2025年第4期46卷 49-57页

作者：严莉呼海林史磊吴钦政吕天光徐英东张闻彬王高洲国网山东省电力公司信息通信公司济南市250001 山东大学电气工程学院济南市250061

【目的】随着电力系统的发展和能源系统规模的不断扩大,产生了海量的负荷功率数据,但在数据采集、传输中不可避免会发生数据缺失现象,这极大制约了系统协调优化和高级数据应用的发展。【方法】为此,提出了一种基于集成图卷积变分变换器(... 详细信息

【目的】随着电力系统的发展和能源系统规模的不断扩大,产生了海量的负荷功率数据,但在数据采集、传输中不可避免会发生数据缺失现象,这极大制约了系统协调优化和高级数据应用的发展。【方法】为此,提出了一种基于集成图卷积变分变换器(integrated graph convolutional variational transformer,IGCVT)网络的新型电力负荷缺失数据补全模型。IGCVT模型将改进的图卷积网络(graph convolutional network,GCN)和Transformer模型利用变分自编码器(variational auto-encoder,VAE)的架构进行聚合。通过GCN对原始数据进行处理,以学习空间特征并深度挖掘空间依赖关系;利用VAE对隐藏层数据进行重构,更为有效地还原数据的分布特性;基于Transformer模型对序列时间自相关信息进行挖掘。此外,引入了改进的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)以优化网络模型超参数,以提高补全精度和模型的适用性。同时,针对电力负荷数据极端变化点补全误差较大的问题,采用了数据双向补全方法,充分利用缺失点前后的数据信息。【结果】实验结果表明,与基准模型相比,均方根误差(root mean square error,RMSE)指标分别提升了24.3%、44.0%和47.9%,验证了所提方法的优越性。【结论】文章所提方法为解决电力负荷数据缺失问题提供了可行的解决方案,并有望进一步扩展该模型的应用范围。

关键词：数据补全图卷积网络 Transformer模型电力负荷数据

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固体力学课程思政元素挖掘与教学应用研究

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高教学刊 2025年第6期11卷 185-188页

作者：王侃刘勇张恒山东大学机电与信息工程学院山东威海264200 山东大学机械工程学院济南250000

在新工科背景下,工学专业教育领域正发生深刻变革,将思政元素融入到专业课程教学中,利用隐性教育方式发挥专业课程的思想政治教育功能,成为各高校进行课程改革的一个重要方向。该文对固体力学课程中的思政元素进行挖掘,探讨在教学过程... 详细信息

在新工科背景下,工学专业教育领域正发生深刻变革,将思政元素融入到专业课程教学中,利用隐性教育方式发挥专业课程的思想政治教育功能,成为各高校进行课程改革的一个重要方向。该文对固体力学课程中的思政元素进行挖掘,探讨在教学过程中的应用方法,分析专业知识与辩证唯物主义观点的关联性,国家重大基建工程可作为素材引入到教学过程中,激发学生的民族自豪感和社会责任感。

关键词：固体力学弹塑性力学课程思政桥梁民族自豪感

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精神障碍患者住院时长与再入院率的因果关联分析

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山东大学学报(医学版) 2025年第3期63卷 99-109页

作者：袁莹仉率杰孙爽爽张伯韬徐朝珂胡锡峰于媛媛薛付忠山东大学齐鲁医学院公共卫生学院生物统计学系山东济南250012 山东大学齐鲁医学院公共卫生学院国家健康医疗大数据研究院山东济南250003 山东大学齐鲁医学院齐鲁医院山东济南250012 山东师范大学信息科学与工程学院山东济南250039 山东大学数据科学研究院山东济南250100

目的探讨精神障碍患者住院时长与再入院率的因果关联,为改善患者预后和优化住院管理提供依据。方法依托齐鲁全生命周期电子健康研究型数据库构建真实世界新使用者队列。根据住院时长将精神障碍患者分为5组,以15~30 d为对照组,其他4组(1~... 详细信息

目的探讨精神障碍患者住院时长与再入院率的因果关联,为改善患者预后和优化住院管理提供依据。方法依托齐鲁全生命周期电子健康研究型数据库构建真实世界新使用者队列。根据住院时长将精神障碍患者分为5组,以15~30 d为对照组,其他4组(1~7、8~14、31~60、61~90 d)为处理组。采用L1正则化进行高维变量选择,并基于选定的协变量计算倾向性评分。采用卡尺距离内1∶1最近邻匹配方法匹配处理组与对照组,借助可比性诊断和平衡性诊断评价匹配效果。采用经典Cox比例风险回归模型评估精神障碍患者的住院时长与1年再入院率(包括精神障碍再入院和全因再入院)之间的因果关联。结果共纳入22437例因精神障碍住院的患者。基线信息包括人口统计学、住院、合并症、药物和手术信息等1794个协变量。L1正则化分别筛选出374、293、293、255个变量用于匹配。平衡性诊断结果表明协变量均已平衡。相比对照组,1~7 d组住院患者1年精神障碍再入院率(HR=0.54;95%CI:0.46~0.65)与全因再入院率(HR=0.75;95%CI:0.67~0.84)均显著降低;8~14 d组住院患者1年精神障碍再入院率(HR=0.85;95%CI:0.74~0.99)显著降低;61~90 d组住院患者1年精神障碍再入院率(HR=1.37;95%CI:1.15~1.63)显著增加。结论精神障碍患者的1年精神障碍再入院率随住院时间延长呈一定上升趋势,但这一趋势在31~60 d组与对照组间不明显;全因再入院率仅在1~7 d显著降低。住院时长对精神障碍患者的再入院率有显著影响,缩短住院时长不会增加再入院风险;过长的住院时长可能增加再入院率。这一发现为临床制定更有效的住院管理决策提供了依据。

关键词：精神障碍住院时长高维变量选择再入院率真实世界研究

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基于在线实验平台的实践教学研究——以“神经网络与深度学习”为例

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湖北第二师范学院学报 2025年第2期42卷 68-72页

作者：赵瑞杰山东大学机电与信息工程学院山东威海264209

随着人工智能技术的迅猛发展,人工神经网络与深度学习作为其核心内容,已成为计算机科学领域的研究热点和教学实践的重要方向。希冀平台作为一个集云端自动化实验教学环境与人工智能科研平台于一体的综合性平台,为“神经网络与深度学习... 详细信息

随着人工智能技术的迅猛发展,人工神经网络与深度学习作为其核心内容,已成为计算机科学领域的研究热点和教学实践的重要方向。希冀平台作为一个集云端自动化实验教学环境与人工智能科研平台于一体的综合性平台,为“神经网络与深度学习”课程提供了丰富的教学资源和实践环境。探讨基于希冀平台的“神经网络与深度学习”课程实践教学的改革,研究如何优化教学内容,确保课程内容的先进性和前沿性;如何改良教学方法,以激发学生的学习兴趣和积极性;如何完善评价机制,从而客观、准确地评估学生的学习效果。通过教学改革推动本课程的持续发展,为培养更多具有创新能力和实践精神的人才做出贡献。

关键词：神经网络深度学习实践教学在线平台

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工程教育创新背景下的机械类项目式生产实习教学模式研究

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教育教学论坛 2025年第10期 141-144页

作者：王挺侹王丽郭春生山东大学〔威海〕机电与信息工程学院山东威海264209

随着工程教育的不断发展,机械类生产实习教学面临着新的挑战,作为连接大学生与未来工作的纽带,其模式改革创新刻不容缓。为此提出了一种项目式的机械类生产实习教学改革模式,以企业在研项目开发实训内容,合理分解产品需求,建立融合多端... 详细信息

随着工程教育的不断发展,机械类生产实习教学面临着新的挑战,作为连接大学生与未来工作的纽带,其模式改革创新刻不容缓。为此提出了一种项目式的机械类生产实习教学改革模式,以企业在研项目开发实训内容,合理分解产品需求,建立融合多端的实训课程体系和更人性化的支持体系,外引内培和柔性聘用优化实训人才队伍,强调交叉融合终身学习的工程师文化内核。通过教学模式改革,将理论与实践紧密结合起来,实现更加面向现代企业产品开发模式的机械类生产实习教学,为机械类生产实习教学改革提供了新思路和新方法。

关键词：工程教育机械类生产实习工程实训改革

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