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“校企互嵌、三维联动、四链共赢”的人才培养模式对就业质量的影响
1
作者 于晓 魏山山 +5 位作者 范剑 张丽君 耿翠翠 孙丰霞 韩霄雁 翟树林 《中国就业》 2024年第2期98-99,共2页
在新形势下技工院校要提升竞争力、扩大影响力、促进毕业生稳健就业,必须积极探索教学模式改革。文章提出了技工教育构建“校企互嵌、三维联动、四链共赢”的产教融合、校企合作人才培养模式,具体描述了该模式的形态特征、优势和创新点... 在新形势下技工院校要提升竞争力、扩大影响力、促进毕业生稳健就业,必须积极探索教学模式改革。文章提出了技工教育构建“校企互嵌、三维联动、四链共赢”的产教融合、校企合作人才培养模式,具体描述了该模式的形态特征、优势和创新点;教学实践证明,该模式培养的技工院校毕业生工作素养更加符合企业用人需求,可以有效保障技工院校毕业生实现高质量稳健就业。 展开更多
关键词 一体化教育 校企互嵌 三维联动 四链共赢 稳健就业
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基于免疫深度网络的电力设备检测算法
2
作者 于晓 薛浩 《河南科技学院学报（自然科学版）》 2024年第2期48-55,共8页
随着电力系统的快速发展,保障电力设备的稳定安全运行成为一项重要工作.针对绝缘子和变压器套管的工作状态检测问题,研究基于生物免疫智能理论与当前深度学习模型,提出了一种新的免疫深度网络,采用深度残差网络提取特征、SIoU计算检测... 随着电力系统的快速发展,保障电力设备的稳定安全运行成为一项重要工作.针对绝缘子和变压器套管的工作状态检测问题,研究基于生物免疫智能理论与当前深度学习模型,提出了一种新的免疫深度网络,采用深度残差网络提取特征、SIoU计算检测锚框损失、3块SPP结构进行多尺度特征融合.通过实验对比分析,免疫深度网络MAP可以达到80.97%,相较于YOLOv3模型提升4.55%,并通过与Prewitt、Kmeans、Otsu、YOLOv3检测效果对比,免疫深度网络不仅未出现漏检、误检现象,且检测准确率优于其他模型. 展开更多
关键词 生物免疫 数据处理 绝缘子 套管
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基于多层级深度神经网络的电力设备红外图像故障识别
3
作者 于晓 庄光耀 《红外》 CAS 2024年第3期40-48,共9页
电力设备的故障可能导致电力系统不稳定甚至解列,对电力安全和国民经济造成巨大损失,因此迅速且准确地识别这些故障至关重要。红外图像特征在捕捉发热故障的电力设备方面表现出良好的特征表达能力。然而,在图像采集过程中,可能会发生目... 电力设备的故障可能导致电力系统不稳定甚至解列,对电力安全和国民经济造成巨大损失,因此迅速且准确地识别这些故障至关重要。红外图像特征在捕捉发热故障的电力设备方面表现出良好的特征表达能力。然而,在图像采集过程中,可能会发生目标重叠、遮挡以及类目标干扰等问题。因此提出了一种复杂图像故障识别算法。基于多层级深度神经网络,充分利用多层网络模块的高层次特征提取能力和多级网络模块的特征融合能力,以提高故障识别的准确性。实验结果表明,该算法在准确率和运行时间等评估指标上优于现有的Faster-RCNN、VGG16、VGG19以及传统Resnet等模型,验证了其在解决图像中目标重叠、遮挡和类目标干扰等问题上的有效性。 展开更多
关键词 多层级 红外图像 特征金字塔 故障识别
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基于DBNet改进的检务场景文本检测算法研究
4
作者 于晓 林世基 《现代计算机》 2024年第6期26-31,72,共7页
针对检务场景文本检测中,现有的检测算法仍存在误检率和漏检率高等问题。通过改进现有的特征提取网络,引入高效通道注意力和空间注意力模块CBAM,同时改进可微二值化函数,并将改进后的网络应用到检务场景文本检测当中。改进后的算法在ICD... 针对检务场景文本检测中,现有的检测算法仍存在误检率和漏检率高等问题。通过改进现有的特征提取网络,引入高效通道注意力和空间注意力模块CBAM,同时改进可微二值化函数,并将改进后的网络应用到检务场景文本检测当中。改进后的算法在ICDAR 2015数据集上的准确率、召回率及F值相较于改进前分别提升了2.2、5.4及4.2个百分点,达到了89.2%和63.6%及74.3%。实验数据表明,改进DBNet文本检测算法在收敛速度和检测精度上都有明显的提升。 展开更多
关键词 文本检测 检务场景 可微二值化 深度学习 CBAM
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基于深度学习的重叠红外刑侦目标提取算法研究
5
作者 于晓 姜晨慧 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2024年第2期85-93,共9页
刑侦图像处理中,由于人活动的随意性和主观性,导致红外图像中存在手印重叠的问题,使得处理此类图像中重叠目标的提取较为复杂。针对重叠红外刑侦目标提取困难的问题,提出一个ResEU-Net网络模型,用于定位和分割手印目标区域以及重叠目标... 刑侦图像处理中,由于人活动的随意性和主观性,导致红外图像中存在手印重叠的问题,使得处理此类图像中重叠目标的提取较为复杂。针对重叠红外刑侦目标提取困难的问题,提出一个ResEU-Net网络模型,用于定位和分割手印目标区域以及重叠目标区域。此外,通过基于坐标变换和图像融合算法,有效地提取和复原单个重叠手印。通过算法实验结果及所提出网络模型的对比试验,验证了方法在提取红外重叠刑侦目标时的准确性和优越性。ResEU-Net网络模型的评估指标,包括mIoU、mAP以及准确率等,均优于其他模型。与其他目标提取方法相比,方法在提取整体手印目标、手印的重叠目标和单独手印目标时都具有较高的准确性和完整性。 展开更多
关键词 刑侦图像处理 目标提取 坐标变换 ResEU-Net
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谱特征选择对电离层闪烁事件识别的影响分析
6
作者 刘钝 於晓 +2 位作者 熊雯 郝艺 朱庆林 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期173-180,共8页
对闪烁事件进行快速有效识别是GNSS应用的重要需求,为此利用不同时期、不同区域、不同系统信号测量,比较分析了利用机器学习方法基于不同信号功率谱参数进行闪烁事件识别的性能。分析的不同情形中,闪烁识别模型精度最高可达98.5%,最低为... 对闪烁事件进行快速有效识别是GNSS应用的重要需求,为此利用不同时期、不同区域、不同系统信号测量,比较分析了利用机器学习方法基于不同信号功率谱参数进行闪烁事件识别的性能。分析的不同情形中,闪烁识别模型精度最高可达98.5%,最低为91.3%,其精度均可优于90%,表明利用闪烁信号功率谱特征可建立闪烁事件的有效识别方法。进一步分析指出,降低截止频率有助于提高闪烁识别模型的精度,这表明基于谱特征进行闪烁事件识别的主要依据是Fresnel频率附近一定频谱范围内存在谱强度显著降低这一特征。这个结论也从谱分析角度说明了利用高精度GNSS参考站接收机常规观测(1 Hz)进行闪烁事件识别的可能。对闪烁功率谱进行拟合,并利用拟合的谱特征参数建立识别模型,可进一步提高闪烁事件识别精度,并减少模型所需参数。 展开更多
关键词 电离层 闪烁 机器学习 功率谱 分类
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基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法
7
作者 李大华 孔舒 +1 位作者 李栋 于晓 《河南农业科学》 北大核心 2024年第3期141-150,共10页
针对如何提高苹果表面缺陷的检测速度和精度,解决模型内存占比大的问题,提出一种基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法。首先引入GhostNetV2作为YOLOv7网络的backbone,有效降低了模型复杂度,提高了检测速度。并引入SimAM无参注... 针对如何提高苹果表面缺陷的检测速度和精度,解决模型内存占比大的问题,提出一种基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法。首先引入GhostNetV2作为YOLOv7网络的backbone,有效降低了模型复杂度,提高了检测速度。并引入SimAM无参注意力机制,以强化不同深度的特征信息。使用双向加权特征金字塔结构BiFPN进行加权特征融合,进一步提升苹果表面缺陷的检测精度。最后采用ECIOU损失函数来计算边界框损失,进一步提高模型收敛速度和整体性能。结果表明,改进YOLOv7模型在苹果表面缺陷检测上mAP@0.5较原YOLOv7网络提高2.0百分点,准确率和召回率也分别提升了1.7、3.9百分点,模型减小20.8 MB,速度提升36.43帧/s。其综合性能也优于SSD、CenterNet等主流算法,可实现对苹果表面缺陷的快速准确诊断。 展开更多
关键词 苹果表面缺陷 YOLOv7 GhostNetV2 注意力机制 BiFPN ECIOU
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基于改进SSD模型的柑橘叶片病害轻量化检测模型
8
作者 李大华 孔舒 +1 位作者 李栋 于晓 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期662-670,共9页
针对当前目标检测算法存在模型占比大,对柑橘叶片病害检测速度较慢、精度较低等问题,提出了一种基于改进SSD(single shot multibox detector)的柑橘叶片病害轻量化检测方法。引入了轻量化卷积神经网络MobileNetV2作为SSD网络的骨架,以... 针对当前目标检测算法存在模型占比大,对柑橘叶片病害检测速度较慢、精度较低等问题,提出了一种基于改进SSD(single shot multibox detector)的柑橘叶片病害轻量化检测方法。引入了轻量化卷积神经网络MobileNetV2作为SSD网络的骨架,以减小模型规模、提高检测速度。引入感受野模块(receptive field block,RFB)来扩大浅层特征感受野,以提高模型对小目标的检测效果。并引入CA(coordinate attention)注意力机制,以强化不同深度的特征信息,进一步提升柑橘叶片病害的识别精度。结果表明,与VGG16-SSD相比,改进模型(MR-CA-SSD)在柑橘叶片病害检测上平均精度均值(mAP)提升4.4百分点,模型占比减小52.3 MB,每秒检测帧数提升3.15。MR-CA-SSD综合性能也优于YOLOv4、CenterNet、Efficientnet-YoloV3等模型。该改进模型可实现对柑橘叶片病害的快速准确诊断,有助于对病害部位及时精准施药。 展开更多
关键词 柑橘 叶片病害 轻量化网络 感受野模块 注意力机制
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基于改进ShuffleNet v2的轻量化番茄叶片病害识别
9
作者 李大华 仲婷 +1 位作者 王笋 于晓 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第3期220-228,共9页
番茄大面积种植导致叶片部位被病虫害侵蚀面积不一、侵蚀种类多样化等问题,为了满足在资源有限的硬件设备上实现对番茄叶片病害准确识别,提出改进ShuffleNet v2模型。首先对基本单元进行改进,提出SA-stage模块,使模型密切关注叶片相关... 番茄大面积种植导致叶片部位被病虫害侵蚀面积不一、侵蚀种类多样化等问题,为了满足在资源有限的硬件设备上实现对番茄叶片病害准确识别,提出改进ShuffleNet v2模型。首先对基本单元进行改进,提出SA-stage模块,使模型密切关注叶片相关特征信息的同时减小了参数量和计算量;其次提出LFN轻量化特征融合模块,实现浅层和深层网络的上下文信息交互;接着引入RFB-s轻量化特征增强模块,增强小目标病害的特征提取;最后将SPD-Conv代替普通卷积和最大池化层,降低图像分辨率的同时保留了番茄叶片病害小目标的细粒度信息。试验结果表明,改进ShuffleNet v2模型在10种番茄叶片病害图像上进行测试,准确率和平均召回率分别达到了96.55%、96.40%,较原模型分别提高了4.44、3.70百分点;参数量和计算量分别为348154、38.75 MB,较原模型分别减少3888、3.88 MB。相比于其他分类模型AlexNet、ResNet50、MobileNet v3等,改进ShuffleNet v2模型不仅准确率最高、参数量和计算量最小,而且权重最小,仅为1.51 MB。该研究提出的改进ShuffleNet v2模型具备在资源有限的移动设备上部署的条件,满足实时、准确地识别番茄叶片病害。 展开更多
关键词 番茄 叶片病害 病害识别 轻量化 参数量
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技工院校学生创新创业能力培养探索
10
作者 马丽虹 翟树林 +1 位作者 于晓 吴海峰 《中文科技期刊数据库（全文版）教育科学》 2024年第3期0144-0147,共4页
技工院校大力推进学生创业创新工作,促进实现更高质量就业,双创教育成为技工院校培养高技能人才的新内容,新模式。技工院校的创新创业工作有了初步发展,但是存在若干方面问题。本文就技工院校学生创新创业能力培养的方法进行了探索,采... 技工院校大力推进学生创业创新工作,促进实现更高质量就业,双创教育成为技工院校培养高技能人才的新内容,新模式。技工院校的创新创业工作有了初步发展,但是存在若干方面问题。本文就技工院校学生创新创业能力培养的方法进行了探索,采用整体设计,构建一个校园创新创业生态圈, 四个层,实现创新创业生态圈与学院工作内容融合,把创新创业教育纳入技工教育全过程。 展开更多
关键词 技工院校 创新创业 能力 培养途径
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基于轻量化VGG16和BCBAM的电力设备故障红外图像诊断识别 被引量：3
11
作者 于晓 庄光耀 《河南科技学院学报（自然科学版）》 2023年第6期60-69,共10页
由于电力设备的各种缺陷会影响电网的正常运转,严重的缺陷甚至会给生产和生活带来重大损失,因此快速准确地识别电力设备故障具有重要意义.红外图像特征对具有发热特征的电力设备缺陷具有较好的表达能力.使用基于深度学习算法的缺陷目标... 由于电力设备的各种缺陷会影响电网的正常运转,严重的缺陷甚至会给生产和生活带来重大损失,因此快速准确地识别电力设备故障具有重要意义.红外图像特征对具有发热特征的电力设备缺陷具有较好的表达能力.使用基于深度学习算法的缺陷目标识别时,借助CNN网络可以提高缺陷故障特征的学习和提取能力,从而具有更好的泛化性能.据此,研究提出了基于改进VGG模型的故障诊断识别算法,算法通过优化全连接层,减少网络的计算量,同时将BCBAM注意力机制嵌套到网络模型中,从而提高算法故障诊断识别准确率.实验数据表明,该模型具有准确的故障识别能力,在准确率评价指标上优于Faster-RCNN、Resnet50以及传统VGG16等模型,从而验证了算法诊断识别故障的准确度. 展开更多
关键词 故障识别 深度学习网络 轻量化VGG模型 注意力机制
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基于BiFPN改进的深度学习口罩人脸检测方法 被引量：2
12
作者 于晓 张茂松 周子杰 《软件工程》 2023年第1期38-41,14,共5页
准确检测人员是否佩戴口罩对于保证食品生产环境的卫生、预防疾病的传播等具有重要意义。文章改进了YOLOv5算法的网络结构,首先基于双向特征金字塔网络(BiFPN)改进了YOLOv5网络的颈部(Neck)结构,然后使用K-means聚类算法对数据集进行聚... 准确检测人员是否佩戴口罩对于保证食品生产环境的卫生、预防疾病的传播等具有重要意义。文章改进了YOLOv5算法的网络结构,首先基于双向特征金字塔网络(BiFPN)改进了YOLOv5网络的颈部(Neck)结构,然后使用K-means聚类算法对数据集进行聚类分析,提出YOLOv5_BM口罩人脸检测算法。在自制人脸口罩数据集上的测试结果表明,YOLOv5_BM算法的平均精度高达95.3%,相比YOLOv5网络提升了3.8%。在公开数据集上与其他经典的目标检测算法相比,YOLOv5_BM算法在性能方面也取得了提升,相比SSD算法,YOLOv5_BM算法的平均精度提高了4.4%;相比YOLOv3算法,YOLOv5_BM算法的平均精度提高了2.9%。 展开更多
关键词 口罩人脸检测 YOLOv5 双向特征金字塔网络 K-MEANS聚类算法
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基于注意力机制的深度学习行人车辆检测方法 被引量：2
13
作者 于晓 叶健 汤计洁 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2023年第8期80-86,共7页
针对当前交通目标检测方法计算量大、检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的行人车辆检测方法。使用CECA模块替换YOLOv5中的C3模块,并在Backbone结构中添加CBAM注意力机制,使得网络能够提高关键特征信息的权重,降低其他信息的关注... 针对当前交通目标检测方法计算量大、检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的行人车辆检测方法。使用CECA模块替换YOLOv5中的C3模块,并在Backbone结构中添加CBAM注意力机制,使得网络能够提高关键特征信息的权重,降低其他信息的关注度,使用双线性插值进行上采样,优化模型对于较小目标和被遮挡区域的检测性能,以提高检测结果的准确度。实验结果表明,YOLOv5-EC网络的平均检测精度比原始网络提升了1.12%,达到了92.63%,与同类型算法相比都有明显提高。实验结果证明了算法在小目标和遮挡情况下检测时更加有效、准确,因此更适合于实际交通场景中的目标检测任务。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5-EC 行人车辆 注意力机制
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交通载荷作用下埋地含缺陷玻璃钢管道力学行为研究
14
作者 李振林 张笑影 +3 位作者 刘彤 于晓 张行 董绍华 《力学与实践》 2024年第1期64-76,共13页
为分析含缺陷玻璃钢管道在交通载荷作用下的力学行为,基于ABAQUS有限元软件建立了含不同形状缺陷管道模型和不同埋深管土模型,研究了不同埋深、不同载荷及缺陷深度对管道不同层中截面沿环向应力分布规律的影响。结果表明,无缺陷管道各... 为分析含缺陷玻璃钢管道在交通载荷作用下的力学行为,基于ABAQUS有限元软件建立了含不同形状缺陷管道模型和不同埋深管土模型,研究了不同埋深、不同载荷及缺陷深度对管道不同层中截面沿环向应力分布规律的影响。结果表明,无缺陷管道各层应力分布均匀,含缺陷管道内区域层应力沿管材缠绕方向集中于缺陷对称角处;管道仅含轴向缺陷时管体应力峰值与应力突变幅度最大;缺陷相对深度对管道应力峰值影响较大。 展开更多
关键词 玻璃钢管道 复合材料 缺陷 埋地 有限元
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基于多梯度融合的污水域污染物边缘提取算法研究
15
作者 于晓 林世基 +1 位作者 庄光耀 于俊利 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2023年第6期78-86,共9页
由于水污染问题日益严重,污水域的污染物检测对水环境的保护显得至关重要。针对污染水域检测和识别的需求,提出一种多梯度融合的污水污染物边缘提取算法。首先,对污水图像进行预处理,同时提出改进的梯度算子,以适应污水环境监测准确率... 由于水污染问题日益严重,污水域的污染物检测对水环境的保护显得至关重要。针对污染水域检测和识别的需求,提出一种多梯度融合的污水污染物边缘提取算法。首先,对污水图像进行预处理,同时提出改进的梯度算子,以适应污水环境监测准确率低的问题,然后采用八个3×3的梯度算子对污水图像进行边缘特征计算。最后将八个方向的梯度算子计算得到的边缘图像进行叠加、融合,实现对污水域污染物图像的边缘检测。比较多种经典的边缘提取算法,基于多梯度融合边缘提取算法能快速和准确的,对待测水源污染物图像进行提取处理,在确保对污染物提取到的同时,减少了水源中其他非污染物体的干扰,为污水域污染物的检测和提取提供了新的思路。 展开更多
关键词 污水检测 多梯度融合 SOBEL算子 边缘检测
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基于特征增强的模糊红外刑侦目标提取算法研究
16
作者 于晓 姜晨慧 《红外》 CAS 2023年第12期41-48,共8页
本研究旨在解决红外图像刑侦场景中目标边缘模糊和轮廓不完整等问题。提出了一种基于特征增强的模糊刑侦目标提取方法。首先,设计模糊刑侦目标边缘提取网络模型(Blurry Criminal Investigation Target Edge Extraction Network Combined... 本研究旨在解决红外图像刑侦场景中目标边缘模糊和轮廓不完整等问题。提出了一种基于特征增强的模糊刑侦目标提取方法。首先,设计模糊刑侦目标边缘提取网络模型(Blurry Criminal Investigation Target Edge Extraction Network Combined with Spatial Channel Attention,BCES-Net),并利用空间通道关注模块(Spatial and Channel Attention Module,STCAM)获取具有强语义信息的特征图像。接着通过建模提取来获取包含语义类别信息的边缘特征和模糊刑侦目标特征。在训练过程中,基于特定损失函数和多种特征融合技术,通过反复监督学习和训练校正,提高了边缘和模糊刑侦目标分割性能。在手部热痕迹数据集上,与DeeplabV3+、U-Net、HRNet、PSPNet等模型相比,BCES-Net模型在均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)、平均精度均值(mean Average Precision,mAP)、准确率等评价指标上显著优越,mIoU达到88.3%,mAP达到94.35%,准确率达到95.5%。本研究创新性地提高了模糊红外刑侦目标提取的准确度,为实际应用提供了技术支持。 展开更多
关键词 红外图像 特征增强 注意力模块 刑侦目标提取
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轻量级红外刑侦图像目标识别算法
17
作者 于晓 许靖寓 《红外》 CAS 2023年第10期43-51,共9页
红外刑侦图像目标识别对刑事侦查具有重要意义,但刑事案件的侦破对时间和置信度要求较高。设计一种保持优异识别精度且具备较快识别速度的轻量级红外刑侦图像目标识别算法,具有十分重要的研究价值。因此借鉴生物免疫的优良特性,设计了... 红外刑侦图像目标识别对刑事侦查具有重要意义,但刑事案件的侦破对时间和置信度要求较高。设计一种保持优异识别精度且具备较快识别速度的轻量级红外刑侦图像目标识别算法,具有十分重要的研究价值。因此借鉴生物免疫的优良特性,设计了免疫原性深度神经网络算法。该算法通过构建先天性免疫网络和适应性免疫网络来提取图像特征,然后设置免疫原性网络增强算法在处理图像特征映射时对不同通道之间优先级的调整能力,从而提高算法的精度和速度。实验结果表明,本文算法有效实现了红外刑侦图像的快速精准识别。与VGG16、VGG19、Resnet34、Resnet50、MobilenetV2等模型相比,本文算法不仅取得了99.4%的最高测试准确率,而且还具备最快的识别速度。 展开更多
关键词 红外图像 刑侦图像 图像识别 轻量级网络
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多模态成像技术引导下组织间徒手插植近距离放射治疗宫颈癌的效果及剂量学分析
18
作者 于晓 成慧君 +2 位作者 田淑贞 肖艳 杨柳 《郑州大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期191-195,共5页
目的:探究基于多模态成像技术引导下组织间徒手插植近距离放射治疗(简称放疗)宫颈癌的效果及剂量学分析。方法:选取98例宫颈癌患者为研究对象,分为研究组49例与对照组49例,对照组予以CT图像引导组织间徒手插植近距离放疗,研究组予以实... 目的:探究基于多模态成像技术引导下组织间徒手插植近距离放射治疗(简称放疗)宫颈癌的效果及剂量学分析。方法:选取98例宫颈癌患者为研究对象,分为研究组49例与对照组49例,对照组予以CT图像引导组织间徒手插植近距离放疗,研究组予以实时超声联合CT图像引导组织间徒手插植近距离放疗。比较两组植入特点、疗效及放疗后90%高危临床靶区的受照射剂量(HR-CTVD90)、危及器官累积生物学剂量、并发症发生情况。结果:研究组单根针插植时间短于对照组(P<0.001),放疗后3、6个月疗效优于对照组(P<0.05)。研究组肿瘤直径5~<6 cm、6~<7 cm者HR-CTVD90均高于对照组(P<0.05)。研究组膀胱、乙状结肠、直肠累积生物学剂量均低于对照组(P<0.05),总并发症发生率低于对照组(P=0.036)。结论:多模态成像技术引导下组织间徒手插植近距离放疗对宫颈癌具有较好临床疗效,可有效减少单根针插植时间,减少并发症发生,且具有剂量学优势。 展开更多
关键词 多模态成像技术 宫颈癌 徒手插植 近距离放射治疗 剂量学
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基于闪烁谱拟合的不均匀体参数最大似然估计
19
作者 陈涛 刘钝 +3 位作者 於晓 郝艺 郭珊 朱庆林 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期807-815,共9页
获得闪烁相关电离层不均匀体参数是建立闪烁预测模型的基础.针对长期历史数据为单站观测的情况,提出利用闪烁谱拟合方法,通过最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)获得多个闪烁相关参数的最优估计,并利用Monte Carlo方法对... 获得闪烁相关电离层不均匀体参数是建立闪烁预测模型的基础.针对长期历史数据为单站观测的情况,提出利用闪烁谱拟合方法,通过最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)获得多个闪烁相关参数的最优估计,并利用Monte Carlo方法对谱参数MLE结果进行分析.结果表明:利用单指数谱模型可以获得谱参数的无偏最优估计,估计参数的90%置信度范围可以覆盖真实值;利用双指数谱模型可以获得谱参数的近似无偏最优估计,绝大部分估计参数的90%置信度范围可以覆盖真实值;两种模型估计的统计结果均符合预定分布.利用实测数据对本文方法进行进一步验证,估计参数的统计分析结果符合预期分布,验证了该方法的有效性;仿真数据和实测数据分析结果同时还表明,该方法可适用于中等及强闪烁情况.本文方法为利用长期历史数据建立闪烁预测模型提供了重要实现途径. 展开更多
关键词 电离层闪烁 功率谱 最大似然估计(MLE) 全球导航卫星系统
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基于改进YOLOv5的印刷电路板缺陷检测
20
作者 李大华 徐傲 +2 位作者 王笋 李栋 于晓 《电子测量技术》 北大核心 2023年第23期112-119,共8页
为解决印刷电路板缺陷检测中缺陷类别易混淆,缺陷目标微小难以检测的问题,提出了一种改进的YOLOv5检测模型。在骨干网络引入Swin-Transformer架构,获取局部和全局信息的多尺度特征。增加一个针对小目标的预测特征层,新的多尺度特征融合... 为解决印刷电路板缺陷检测中缺陷类别易混淆,缺陷目标微小难以检测的问题,提出了一种改进的YOLOv5检测模型。在骨干网络引入Swin-Transformer架构,获取局部和全局信息的多尺度特征。增加一个针对小目标的预测特征层,新的多尺度特征融合和检测结构使模型学习更加全面的特征信息。使用ECIoU_Loss作为损失函数,实现电路板缺陷检测速度和准确率协同优化。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型在PCB Defect数据集上的平均准确率为98.7%,达到了99.7%的预测精确率和97.4%的召回率,比当前主流的检测模型性能更优越,改进后的YOLOv5模型能更有效的对电路板缺陷进行分类和定位。 展开更多
关键词 印刷电路板 Swin Transformer YOLOv5 ECIoU 缺陷检测
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