检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:化学 2025年第2期55卷 444-462页

作者：汪凯李延生高国伟宋钰胡敬芳北京信息科技大学传感器重点实验室北京100101 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

可体外合成的核酸适配体在生命健康领域受到越来越多的关注,其与靶标的结合亲和力是重要的性能指标之一.评测核酸适配体结合亲和力的方法多种多样,我们对技术方法进行筛选分类,详细阐述了每种技术方法的基本原理、研究进展以及需要突破... 详细信息

可体外合成的核酸适配体在生命健康领域受到越来越多的关注,其与靶标的结合亲和力是重要的性能指标之一.评测核酸适配体结合亲和力的方法多种多样,我们对技术方法进行筛选分类,详细阐述了每种技术方法的基本原理、研究进展以及需要突破的瓶颈问题.成熟的核酸适配体结合亲和力评测方法涵盖了表面等离子体共振法、生物层干涉法、酶联适体测定法以及石英晶体微天平法等.这些技术能够稳定且灵敏地捕捉分子结合信号,从而显著推动核酸适配体技术的研究进展.然而,传统的核酸适配体固定技术可能会对分子构象产生一定影响,从而改变其在使用环境中的真实结合亲和力.为解决这一问题,研究者们正积极探索新型的无需固定就能评估分子结合亲和力的方法,例如圆二色性法、紫外-可见吸收光谱法、荧光各向异性、荧光光谱法、等温滴定量热法、凝胶阻滞法、微量热泳动法以及流体动力分散技术等.这些新技术方法的持续进步将极大地推动核酸适配体在筛选和应用等领域的技术方法创新,为核酸适配体的进一步商品化铺平道路.

关键词：核酸适配体结合亲和力分类策略评测方法

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基于改进U-Net的高分辨率正射影像图田间可行驶道路提取方法

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农业机械学报 2025年第2期56卷 155-163页

作者：金智文王宁肖坚星王天海仇瑞承李寒张漫中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083

田间可行驶道路边界信息获取是制作农田高精度地图的基础。针对现有方法对高分辨率正射影像图中田间可行驶道路分割不准确、出现漏检误检等问题,本文提出了一种基于改进U-Net的深度学习网络模型。该方法首先将主干网络更换为ResNet50,... 详细信息

田间可行驶道路边界信息获取是制作农田高精度地图的基础。针对现有方法对高分辨率正射影像图中田间可行驶道路分割不准确、出现漏检误检等问题,本文提出了一种基于改进U-Net的深度学习网络模型。该方法首先将主干网络更换为ResNet50,增强对田间可行驶道路特征提取能力;其次,融合可以提高管状结构精度的DSConv模块提高对田间可行驶道路的精度,并抑制与田间道路类似的田间地物背景的特征提取;最后,通过插入ECA-Net注意力机制来获取完整的上下文信息,优化田间可行驶道路的特征还原过程,从而达到提高模型整体分割精度的目的。在此基础上,通过传统图像处理方法对分割结果进一步地去噪、消孔,从而获取高精度的田间可行驶道路边界信息。试验结果表明,改进U-Net模型在所构建数据集的测试集上MIoU、MPA分别达91.12%、95.46%,与其他对比模型相比具有最高的评价指标值,使用传统图像处理方法后处理后,MIoU和MPA为92.64%和96.75%,分别提高1.52、1.29个百分点;在对高分辨率正射影像图田间可行驶道路的识别测试中,MIoU和MPA分别达86.39%和90.01%,可以明显地识别田间可行驶道路;使用传统图像处理方法后对获得的高分辨率正射影像图结果进行优化后,MIoU和MPA分别为88.34%、91.53%,分别提高1.95、1.52个百分点。该研究可以为后续制作农田高精度地图提供准确的田间可行驶道路边界信息。

关键词：田间道路提取语义分割无人机正射影像图深度学习

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基于PVDF-EtP纳米纤维膜的压电性能及其在压力传感器中的应用

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物理学报 2025年第7期74卷 225-234页

作者：程奥迪余辉洋汪辰涛范梓阳张佳琪吴可滢黄见秋南京工业大学计算机与信息工程学院(人工智能学院) 南京211816 东南大学MEMS教育部重点实验室南京210096

近年来,聚偏氟乙烯(PVDF)基纳米纤维膜由于其优异的压电性能,成为了传感器、能量采集器等应用中的重要材料.然而,PVDF膜的压电性能仍受限于其本身的结构和材料特性,因此,本文研究了填料掺杂驻极体纳米颗粒(EtP)对PVDF纳米纤维膜性能的影... 详细信息

近年来,聚偏氟乙烯(PVDF)基纳米纤维膜由于其优异的压电性能,成为了传感器、能量采集器等应用中的重要材料.然而,PVDF膜的压电性能仍受限于其本身的结构和材料特性,因此,本文研究了填料掺杂驻极体纳米颗粒(EtP)对PVDF纳米纤维膜性能的影响.实验采用静电纺丝技术,将不同浓度的填料掺杂到PVDF纳米纤维膜中,发现适量的填料掺杂可以显著提高膜的压电性能.此外,填料的加入提高了PVDF纳米纤维膜电输出性能的稳定性.实验结果表明,在PVDF溶液中添加不同质量分数的填料,例如质量分数为1%,1.5%和2%的驻极体颗粒,并通过静电纺丝制备纳米复合纳米纤维膜,可以显著提高其在20 N测试压力下的电输出性能.此外,增加膜面积和施加的压力可以进一步提高它们的电输出性能.本文还提出了一种高效的信号处理方法,通过FIR数字低通滤波去除高频噪声、平滑先验法消除基线漂移,并改进AMPD算法精确检测压电信号中的主波峰位置与特性,从而提高信号的稳定性与特征提取准确性.结合本文实验,填料掺杂和静电纺丝技术的结合为提高PVDF纳米纤维膜的性能提供了一种简单有效的方法,为其在各个领域的应用提供了新的可能性和广阔的前景.

关键词：静电纺丝驻极体颗粒 PVDF纳米纤维膜信号处理

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通信路径损耗下多智能体系统固定时间防碰防离编队控制

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自动化学报 2025年第3期51卷 643-657页

作者：杨海骄刘安何舒平安徽大学电气工程与自动化学院合肥230601 信息材料与智能感知安徽省实验室合肥230601 计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601

针对多智能体系统中邻居间通信存在通信路径损耗的情况,研究距离-变权重通信拓扑下非线性多智能体系统固定时间防碰防离编队控制问题,充分考虑通信路径损耗所引起的拓扑变化的不确定性和距离相关性、系统中未知非线性动力学特性以及固... 详细信息

针对多智能体系统中邻居间通信存在通信路径损耗的情况,研究距离-变权重通信拓扑下非线性多智能体系统固定时间防碰防离编队控制问题,充分考虑通信路径损耗所引起的拓扑变化的不确定性和距离相关性、系统中未知非线性动力学特性以及固定时间收敛的控制性能要求等.为解决以上问题,首先结合通信理论中的通信损耗模型和数学图论知识,对通信路径损耗下的拓扑结构进行量化建模.其次,基于人工势场原理,设计一套新的预设时间防碰防离策略,以确保每个智能体在预设时间内离开碰撞与离群预警区,避免碰撞与离群现象.同时,提出一种新的具有自适应增益的分层滑模面结构,进一步改善系统的动态性能.在此基础上,结合自适应技术,构建一套自适应分层滑模固定时间防碰防离编队控制方案.所提方案不仅解决了系统本身以及通信路径损耗所引起的非线性动态耦合问题,而且保证了通信路径损耗情况下多智能体系统的编队任务在固定时间内完成,同时没有碰撞和离群现象.最后,给出严格的理论分析以及对比仿真结果,证明了所提控制方法的有效性和优越性.

关键词：多智能体系统通信路径损耗预设时间防碰防离分层滑模控制固定时间编队控制

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青少年网络适应的拓扑结构分析:基于纵向追踪数据

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心理学报 2025年第3期57卷 415-427,I0007-I0017页

作者：董王昊张杰孟素洁贾敏王伟军青少年网络心理与行为教育部重点实验室人的发展与心理健康湖北省重点实验室华中师范大学心理学院武汉430079

网络适应作为当代青少年成长至关重要的环节,其复杂多维的内部属性仍未得到系统探讨。本研究首次采用网络分析方法探讨青少年网络适应的核心特征、动态演变以及外部联结。横断网络分析揭示了青少年网络适应中好奇心的“双刃剑”作用,即... 详细信息

网络适应作为当代青少年成长至关重要的环节,其复杂多维的内部属性仍未得到系统探讨。本研究首次采用网络分析方法探讨青少年网络适应的核心特征、动态演变以及外部联结。横断网络分析揭示了青少年网络适应中好奇心的“双刃剑”作用,即过高或过低的好奇心均不利于网络适应的发展。网络比较结果显示,青少年的网络适应具有整体的稳定性,但其拓扑属性会发生内部流转。交叉滞后网络分析表明,网络自我效能在网络适应发展过程中起“总舵手”作用,而网络学习能力和网络信息搜索是青少年网络适应的重要“落脚点”。二元交叉滞后网络分析指出,网络信息保护对网络成瘾具有最显著的直接影响。本研究不仅为理解青少年在数字世界中的成功适应提供了全新视角,也为新时代的数字化教育实践提供了重要启示。

关键词：青少年网络适应网络成瘾拓扑结构网络分析

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经DRU-HVDC送出的海上风电场汇集网电气调节特性分析及集群构网控制策略

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中国电机工程学报 2025年第6期45卷 2318-2334,I0024页

作者：于浩天蔡旭杨仁炘杨明扬汤广福电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市闵行区200240 北京怀柔实验室北京市怀柔区101499

基于构网型风电场与二极管不控整流单元(diode rectifier unit,DRU)的低成本直流送出方案是目前大规模远海风电开发的热点问题。风电机组的构网控制策略是该送出方案的关键,针对现有风机构网策略控制率设计原理不完善、控制结构改造难... 详细信息

基于构网型风电场与二极管不控整流单元(diode rectifier unit,DRU)的低成本直流送出方案是目前大规模远海风电开发的热点问题。风电机组的构网控制策略是该送出方案的关键,针对现有风机构网策略控制率设计原理不完善、控制结构改造难度大、缺乏同步机理分析等问题,提出使用电压/功率因数节点来刻画DRU的基频功率特性,并利用BP-神经网络实现考虑换流特性及多重化后的DRU节点特性拟合。在此基础上,通过节点-潮流关系揭示风电汇集网络的等效负荷特性、电压/频率构建机理和对风电机组控制率设计的要求。进而提出一种基于锁相环与频率-无功下垂实现自同步的机组网侧变换器集群构网控制策略,完善下垂增益的设计和机组间的同步机理,并采用阻抗法分析验证所提控制策略在系统不同工况的宽频交互稳定性。最后,通过PSCAD/EMTDC仿真验证分析建模的准确性和构网控制策略的有效性。

关键词：海上风电二极管不控整流单元电压/功率因数节点构网控制宽频交互稳定性

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基于渐进性特征融合的变电站异常状态检测网络

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电网技术 2025年第4期49卷 1658-1667页

作者：李亚霖李斌朱新山钱统玉王帅李冠争智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津市南开区300072

随着电网规模的不断扩大,提升电网建设过程中的现场作业风险管控能力愈加重要。为了解决安全监督中作业流程监控及违章辨识防控体系智能化程度不高的难题,该文基于YOLOv7构建了一个端到端的变电站异常状态检测网络(asymptotic feature f... 详细信息

随着电网规模的不断扩大,提升电网建设过程中的现场作业风险管控能力愈加重要。为了解决安全监督中作业流程监控及违章辨识防控体系智能化程度不高的难题,该文基于YOLOv7构建了一个端到端的变电站异常状态检测网络(asymptotic feature fusion network,AFFNet)。针对变电站异常状态多样,主干网络特征提取能力不足的问题,设计了S-ELAN网络,通过控制最短和最长的梯度路径,使网络能够学习到更多的变电站异常状态特征。针对不同异常状态特征尺度变化大导致的信息丢失问题,设计了渐进性特征融合策略,避免非相邻特征之间较大的语义差距。同时考虑到在每个空间位置进行特征融合时可能出现多目标信息冲突的情况,采用自适应空间融合来降低特征信息的不一致性。进一步,对于数据集中正负样本数量不均衡,引入梯度均衡损失函数,利用梯度信息自适应调整不同样本的权重信息。在变电站异常状态数据集上测试所提方法的效果,整体测试精度达到82.06%,显著优于现有的一阶段检测网络。结果表明所提方法能够准确辨识变电站异常状态,提高了变电站的风险排查和防护能力。消融实验的结果验证了渐进性特征融合策略的有效性。

关键词：变电站异常状态渐进性特征目标检测深度学习

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虚实结合的行人重识别方法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 418-431页

作者：祁磊任子豪刘俊汐耿新新一代人工智能技术与交叉应用教育部重点实验室(东南大学) 南京211189

近年来,随着城市化进程的加速和社会经济的发展,公共安全问题也愈发引起人们的关注.为了保障社会稳定和公民生命财产安全,各地政府开始大力推进智能安防和智慧城市的建设.行人重识别就是构建智慧城市的核心技术之一,对安防监控和刑事调... 详细信息

近年来,随着城市化进程的加速和社会经济的发展,公共安全问题也愈发引起人们的关注.为了保障社会稳定和公民生命财产安全,各地政府开始大力推进智能安防和智慧城市的建设.行人重识别就是构建智慧城市的核心技术之一,对安防监控和刑事调查申请具有重要意义.行人重识别旨在检索不同摄像头下捕捉到的特定人物.然而,由于光照、视角、遮挡和姿势等造成的类内差异,行人重识别在计算机视觉领域仍然是一项具有挑战性的任务.受限于数据和标记匮乏,已有的全监督行人重识别任务在模型层面上改进的方法效果基本达到瓶颈.引入更复杂多样且标记易获得的大型虚拟数据集来进行辅助训练,并提出了一种基于摄像头感知的非对称领域对抗学习方法,同时缓解领域间差异和多摄像头间类内差异的影响,使模型从更丰富多样的数据中学到摄像头差异无关的特征表示.此外,为了缓解虚拟数据集夹带的误导信息带来的不利影响和对抗训练中真实世界数据集的数据分布向虚拟数据集的数据分布发生偏移的问题,提出使用基于真实数据训练的辅助网络来约束主干网络的训练.实验在2个公开的数据集上进行验证,表明了所提方法的有效性.

关键词：行人重识别对抗学习知识蒸馏图像检索计算机视觉

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前视声呐图像小目标智能感知与跟踪算法

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哈尔滨工程大学学报 2025年第1期46卷 129-137页

作者：贾昊明于晓阳周天哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室黑龙江哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001 极地海洋声学与技术应用教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150001

针对传统深度学习模型对小目标感知能力有限的难题,本研究首先提出基于注意力机制的YOLOv5_cs检测模型,在此基础上通过声呐图像公开数据集开展模型预训练,利用迁移学习来增强网络对目标的特征提取能力。联合DeepSORT应用于多目标跟踪任... 详细信息

针对传统深度学习模型对小目标感知能力有限的难题,本研究首先提出基于注意力机制的YOLOv5_cs检测模型,在此基础上通过声呐图像公开数据集开展模型预训练,利用迁移学习来增强网络对目标的特征提取能力。联合DeepSORT应用于多目标跟踪任务中,通过对真实水池实验中采集的多目标跟踪数据集的测试结果分析表明:本研究提出的算法相比于传统YOLOv5联合DeepSORT算法,多项评价指标得到提升,其中多目标跟踪准确度指标提升了4.85%,多目标跟踪精度指标提升了0.95%,身份识别精度得分指标提升了2.66%。同时提出的算法较好地解决了目标形态发生变化条件下目标检测效果不佳导致的错跟、漏跟等问题,具有较高实际应用潜力。

关键词：前视声呐图像多目标跟踪深度学习注意力机制模块空间转深度非跨步卷积迁移学习 YOLOv5_cs

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面向Keystone TEE的高性能异步边缘调用机制

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计算机工程与应用 2025年第6期61卷 328-340页

作者：王占坤赵波武汉大学国家网络安全学院空天信息安全与可信计算教育部重点实验室武汉430072

基于硬件安全的可信执行环境是保护数据安全和隐私的重要技术手段,Keystone是RISC-V平台上最流行的TEE方案。但是目前Keystone只能实现从安全世界调用非安全世界的函数,无法执行相反的过程;并且一次OCALL操作至少需要八次特权级转换,性... 详细信息

基于硬件安全的可信执行环境是保护数据安全和隐私的重要技术手段,Keystone是RISC-V平台上最流行的TEE方案。但是目前Keystone只能实现从安全世界调用非安全世界的函数,无法执行相反的过程;并且一次OCALL操作至少需要八次特权级转换,性能开销很高。针对这些问题,提出了一种基于用户态中断的异步边缘调用机制,不仅实现了对ECALL操作的支持,而且避免了CPU的特权级切换,极大提高了ECALL/OCALL效率。为了实现异步边缘调用,在安全世界中实现了用户态中断的委托与触发机制,并利用核间中断实现了异步ECALL/OCALL的事件通知;在Keystone共享内存的基础上设计了内存管理器,提供了异步边缘调用时的数据传递方案,并改进了共享内存的安全设计;基于QEMU对系统原型进行了实现,测试结果表明,异步ECALL/OCALL相比Keystone的同步OCALL性能提升了4倍。

关键词：用户态中断核间中断可信执行环境异步调用

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