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关键词： 跑图   路网   图形检索   几何特征   相似度判断  

摘要： 针对跑图任务中对道路图形的高效检索需求,提出了一种道路图形检索方法,首先以图形局部形状特征为约束条件,在路网中逐一搜索图形各边,筛选得到与输入图形形状相匹配的道路集合,即检索结果候选集;然后建立相似度指标对候选集中的候选路径进行相似度排序;最后输出最符合用户需求的检索结果。实验证明,该方法成功实现了跑图任务中道路图形检索的自动化,为用户提供了便捷、个性化的跑图体验。

关键词： 多传感器系统   欺骗攻击   自适应阈值   融合估计  

摘要： 针对欺骗攻击下线性时不变多传感器系统状态估计精度下降的问题,提出了一种基于自适应指数权重函数的分布式安全状态估计算法。首先,基于χ^(2)检测器和累积威布尔函数设计了一种改进的攻击检测器,其检测阈值可以随系统预先设置好的虚警率自适应变化;基于检测器输出和自适应阈值设计附加权重。在此基础上,提出了一种分布式安全状态估计算法,并证明了全局估计误差的有界性。该算法能有效降低攻击对全局状态估计的影响,在满足系统特定虚警率要求的前提下,提高估计精度。仿真结果表明,与不含攻击检测器的融合算法和基于χ^(2)检测的融合算法相比,所提算法位移的平均估计精度分别提高72%和13%,速度的平均估计精度分别提高60%和16%,加速度的平均估计精度分别提高69%和15%。

关键词： 网络水军检测   图神经网络   随机游走   Mamba  

摘要： 网络水军检测任务对构建和谐网络空间至关重要。针对现有基于图Transformer的网络水军检测方法无差别传递来自社区的节点之间的信息,从而导致节点表示过于同质,在处理长距离依赖关系时存在过度压缩和过度平滑,最终降低网络水军检测效果的问题,提出了一种基于关系双向图Mamba的傅里叶Kolmogorov-Arnold网络(RMFKAN)模型用于检测社交平台中的网络水军。通过异质感知的长距离关系特征提取方法解决了大规模社交网络跨社区长距离关系特征丢失的问题。通过引入双向选择状态空间模型(Bi-Mamba)解决了处理长距离依赖关系时的过度压缩和过度平滑问题。具体而言,通过随机游走策略令牌化子图,输入消息传递神经网络独立处理不同类型的边,利用傅里叶系数改进的KAN增强特征,将特征矩阵输入Bi-Mamba,提高对长距离依赖关系的捕捉能力,同时有效降低训练复杂度。在两个公开的网络水军检测数据集Twibot-20和Twibot-22上与10个基线模型进行对比实验,实验结果表明,RMFKAN在多个评价指标上均优于现有的基线方法,与现有研究的最佳效果相比RMFKAN的F1分数分别提高了2.10和4.06个百分点,准确率分别提高了1.01和4.45个百分点,验证了其在网络水军检测任务中的优越性能。

关键词： 仿地飞行   倾斜摄影   无人机测绘   实景三维模型   矿山地形图  

摘要： 针对采用无人机倾斜摄影方式生产的地形变化大的矿山地形图,存在成果精度不均匀、局部成果精度易超限的问题。文章对航空摄影技术分析后,得出其主要原因是测区范围内低处采集的影像分辨率低、高处航摄的影像重叠度小。这导致生产的实景三维模型局部精度不能满足矿山地形图测绘要求。对此本文提出将仿地飞行技术和倾斜摄影技术结合用于矿山地形图测绘,并以某一地形起伏变化大的矿山地形图测绘生产为例,对本文方案可行性进行了验证。由验证结果得出本文方案生产的矿山地形图精度可以满足1∶500的精度要求。本文的研究可以为地形起伏变化大的矿山地形图测绘带来参考。

关键词： 公职人员   室内外空气污染   心电图参数   交互作用  

摘要： 目的研究室内外空气污染对湖南公职人员心电图结果的影响以及是否存在交互作用。方法以在2018年1月—2020年4月间参加湖南省某三级综合医院健康体检的签约公职人员为研究对象,根据性别和年龄分层后随机抽样,纳入2014名参与者。通过标准问卷调查了室内空气污染相关因素,包括家庭装修、烹饪频率、燃料类型、同住人数和住房面积,以及参与者基本信息。根据家庭住址和工作场所地址,采用反距离加权法计算得出室外空气污染物包括PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)和CO的个人暴露水平。使用标准化仪器进行标准静息12导联心电图检测。通过广义线性模型分析室内外空气污染与心电图结果之间的关系,并通过纳入交互作用项和亚组分析以评估交互作用。结果本研究共纳入2014名参与者,年龄中位数为34.0岁,76.3%的参与者为女性。调整协变量后,结果显示非清洁烹饪燃料与心率加快、同住人数与P波时限和QTc间期延长均呈正相关关系,而住房面积与电轴呈负相关关系。PM_(2.5)和PM_(10)与QTc间期均呈负相关关系。SO_(2)与P波时限负相关而与电轴正相关。NO_(2)与P波时限呈正相关关系。相乘交互作用分析显示,室外SO_(2)(P_(交互)=0.003)、PM_(2.5)(P_(交互)=0.007)、NO_(2)(P_(交互)=0.042)与同住人数对P波时限的影响有显著的交互作用。亚组分析表明,与同住人数超过3人的相比,同住人数≤3人时,SO_(2)(β=-2.71,95%CI:-4.45~-0.97)和NO_(2)(β=2.84,95%CI:1.10~4.57)对P波时限的影响保持显著性。室外PM_(10)和住房面积对QTc间期影响的交互作用具有统计学意义(P_(交互)=0.032)。亚组分析表明,与住房面积>115 m^(2)的相比,≤115 m^(2)的亚组差异具有统计学意义(β=-2.72,95%CI:-5.02~-0.41)。结论室内外空气污染与心电图参数包括心率、P波时限、QTc间期和电轴相关,且室内外空气污染对P波时限、QTc间期的影响之间分别存在交互作用。

关键词： 方程式赛车   激光雷达   工业相机   组合惯导系统   RGB锥桶地图  

摘要： 针对中国大学生无人驾驶方程式大赛(FSAC)赛车在高速循迹与八字环绕工况中,因单传感器识别锥桶有限、精度不高导致建图失效问题,提出了一种基于激光雷达、工业相机和组合惯导松耦合的锥桶地图构建算法。通过将雷达数据投影至相机坐标系,对相机的YOLOv5目标检测框与激光雷达的锥桶包围框进行相似度匹配。将包含颜色(RGB)信息的点云从雷达坐标系转换为地图坐标系,并利用组合惯导系统实时计算的车辆位姿,更新融合锥桶点云地图。实车对比试验结果表明:该算法的平均召回率达到98.6%,平均精准度达到99.1%,能够识别锥桶地图的内、外赛道,提高了赛车的感知预判能力和路径规划效率。

关键词： 智慧学习环境   小学数学   思维导图  

摘要： 文章研究了智慧学习环境下思维导图在小学数学教学中的应用,先分析了当前小学数学教学中存在的难以准确理解教学核心内容、缺乏对学生逻辑思维的培养以及教学资源利用不充分等问题,随后探讨了思维导图在提高学习效率、培养思维能力和激发学习兴趣方面的教学价值,并提出了具体的应用策略,包括利用思维导图进行教学设计、提升学生理解深度、引导学生进行自主复习等。研究表明,思维导图优化了教学流程,还促进了学生全面发展,为小学数学教育的创新与发展提供了理论依据和实践指导。

关键词： 性状   总体趋势   主题明确   进一步说明   参数变化  

摘要： 图应主题明确,具有进一步说明和补充文字的功能,可用于强调事物的性状或参数变化的总体趋势,或者提供实证。图的内容不要与正文文字、表格内容重复。图的性质应与资料性质匹配。图中使用的缩略语应有注释,且图中的量、单位、符号、缩略语等需与正文一致。引用或改编已发表的图需注明出处,并提供版权所有者同意使用该图的书面材料。

关键词： 环境科学概论   思维导图   课程教学   教学改革   创新思维  

摘要： 环境科学概论是生态环境类专业的一门概述性必修课,也是面向高校大学生开展环保素质教育的一门通识选修课,其涉及内容广而杂,学科交叉性强,前沿发展迅速,学生学习具有一定挑战度。该文遵循“学生主体、教师主导”的教育教学理念,从教学内容、教学方法等方面入手,探究构建主义学习理论指导下思维导图在环境科学概论课程教学中的应用模式及教学成效,并基于此进行教学反思,为促进理工科课程教学改革和环境类专业人才培养质量提升提供参考。

关键词： 木材砂光   表面粗糙度   局部自相关函数   熵   支持向量机  

摘要： 【目的】针对传统接触式粗糙度仪测量木材砂光表面粗糙度时存在的测量误差大、操作繁琐、在线检测困难等问题,提出一种基于局部自相关函数熵(LAEnt)的木材砂光表面粗糙度视觉检测方法,为木材砂光表面粗糙度测量提供高效、准确的非接触式检测手段。【方法】首先,阐明局部自相关函数熵检测表面粗糙度的机理,建立局部自相关函数熵算法;然后,采用正交试验法开展木材砂光试验,获取砂光表面图像和表面粗糙度;最后,探究砂带目数、砂带速度、气鼓轮进给量等因素对木材砂光表面粗糙度的影响,分析局部自相关函数熵和自相关函数熵(AEnt)与表面粗糙度的相关性,基于砂光表面的局部自相关函数熵和自相关函数熵数据,利用支持向量机(SVM)分别建立木材砂光表面粗糙度检测模型SVM-LAEnt和SVM-AEnt。【结果】砂带目数对木材砂光表面粗糙度的影响最显著,砂带目数与表面粗糙度呈强负相关,砂带速度和气鼓轮进给量对表面粗糙度的影响相对较小;局部自相关函数熵与木材砂光表面粗糙度呈显著线性相关,相关系数为0.9733;且LAEnt特征提取效率显著优于AEnt,单张图像运算时间仅为AEnt的2.95%;基于SVM的建模结果表明,SVM-LAEnt模型拟合平均相对误差为2.56%(最大11.22%),预测平均相对误差为5.13%(最大11.30%),均优于SVM-AEnt模型(平均拟合相对误差8.98%,最大拟合相对误差20.68%,平均预测相对误差15.08%,最大预测相对误差31.13%)。【结论】局部自相关函数能够描述木材砂光表面的纹理特征和粗糙程度,在检测表面粗糙度时,采用局部自相关函数熵可更好地表征表面粗糙度。