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关键词： 动作识别   图卷积网络   对比学习   多层次   拓扑细化  

摘要： 动作识别是计算机视觉领域中的前沿探索,得益于图卷积网络(GCN)处理非欧几里德数据的优势,该方法已成为从骨架数据中提取特征的主流方法。针对目前GCN忽视跨序列信息、对运动轨迹相似度高的模糊样本难以区分等问题,提出一种结合对比学习的图拓扑对比细化方法(graph topology contrast refinement block,GTCR-Block)。首先,根据模型的识别情况,将样本划分为可信样本和模糊样本;其次,建立样本级记忆库(sample-level memory bank,B sam)和全局级记忆库(global-level memory bank,B glo),存储跨批次图拓扑,使用对比学习方法使图拓扑具有类内聚合、类间分散的特性,将模糊样本在特征空间中分隔开。最后,采用多层次的策略学习更多的判别特征表示。实验结果表明,在不增加额外参数的情况下,在NTU RGB+D数据集达到了X-Sub基准93.3%和X-View基准97.4%的准确率,在NTU RGB+D 120数据集达到了X-Sub基准89.4%和X-set基准91.2%的准确率。采用GTCR-Block能够有效提升动作识别的效果。

关键词： 历史文化渊源   华夏文明   天文历法   传统节日   独特魅力   紧密相连  

摘要： 在华夏文明的悠悠长河中,传统节日如璀璨星辰,照亮了历史的航道,承载着民族的记忆与情感。传统节日既有深厚的历史文化渊源,又随着时代的变迁展现出独特魅力。岁朝,作为一年之始,其渊源可追溯久远。岁朝的含义也随着历史的演进不断在丰富。起初,它与天文历法紧密相连,古人通过观测天象确定岁首,将这一天视为万象更新的起点。

关键词： 安全避障   深度学习   控制障碍函数   专家轨迹   观测学习   仿真验证   安全约束  

摘要： 在无人机应用日益广泛的背景下,其系统模型不确定性给规避控制带来挑战,针对此提出基于深度学习的安全学习控制框架。首先在已知环境中,明确避撞安全要求,以预设避撞算法在仿真环境中生成专家轨迹数据,并进行数据泛化、构建边界集等处理,结合人工数据集和安全数据滤波器构建综合数据集,用神经网络拟合控制障碍函数,通过拉格朗日乘子法求解相关约束优化问题,设计特定神经网络作为逼近器。其次,在未知环境下,从激光雷达传感器获取数据转换到世界坐标系,依观测模型区分安全与不安全区域收集样本,利用支持向量机拟合控制障碍函数,采用核函数及松弛系数优化,结合Sigmoid函数等得到逼近器。接着构建安全学习控制框架,离散化系统模型并添加不确定性参数,定义包含系统状态和控制指令序列的成本函数,设置硬、概率、软三种安全约束,建立相应算法模型。最后在PyCharm平台实验,验证已知和未知环境下相关算法及集成框架在不同障碍物环境的有效性,如已知环境中学习后的控制障碍函数能助力无人机避障并到达目标,未知环境下基于观测学习的算法可消除噪声实现避障。结果表明框架性能良好,有望用于实际提升无人机自主安全控制能力。

关键词： 信息技术   初中数学   函数教学   混合教学  

摘要： 信息技术与数学教育的深度融合正引领着教学模式的变革.为探索信息技术在函数教学中的有效应用,本文构建了基于智能平台的教学生态空间,设计了动态生成、交互反馈的课堂教学范式.在教学实践中,运用GeoGebra等数学软件实现函数图象动态演示,开发数字化学习资源,搭建线上线下混合教学环境.实验数据表明,信息技术支持下的函数教学显著提升了学生的学习兴趣和理解能力,促进了数学核心素养的形成.该研究成果为信息技术在初中数学课堂中的应用提供了可推广的实践范例,对推动数学教学模式创新具有重要启示.

关键词： 天然气管道   鱼骨图   博弈云模型   组合赋权   风险评价  

摘要： 天然气管道风险评价具有模糊性与不确定性,现有方法尚未实现定性概念与定量描述的有效融合,在风险指标选择与权重确定方面缺乏统一标准,亟须一种系统性的评价方法。以国内外天然气管道事故统计数据为基础,运用鱼骨图法识别并构建了第三方破坏、腐蚀、环境灾害、误操作、管道缺陷、运行故障6方面共30项影响因素作为评价指标。基于博弈论赋权法,结合G1法与改进CRITIC法计算的主客观权重进行综合赋权;利用Matlab确定云模型的特征参数并生成云图,通过正向云发生器确定不同风险等级下各指标的隶属度与综合隶属度,并进行等级评判。本文所评价支线4处管段分别为中等、低、低、较低风险,与现场实际情况相吻合,为天然气管道风险管理提供理论指导。同时,该模型有效降低了决策者的主观不确定性,并消除了数据间的客观误差,具有较强的实用性和可靠性。

关键词： 倾斜摄影测量技术   土地资源管理   管理方案  

摘要： 无人机倾斜摄影测量技术作为一种现代化测绘技术,为土地资源管理提供了更加精准、全面以及实用的数据依据,推动了土地资源智慧化管理。为了解决土地资源高效管理与合理利用问题,提出了基于倾斜摄影测量技术实施土地资源“一张图”管理的解决方案。文章介绍了土地资源“一张图”管理系统的建设思路、总体框架以及具体建设内容,同时结合具体项目,将倾斜摄影测量技术应用到测区土地资源管理中,建立了测区实景三维模型,实现了基于标准规范的自然资源三维立体“一张图”的土地资源管理。

关键词： 肝癌   肝动脉化疗栓塞   雷达图   风险管理   肺部感染  

摘要： 目的探究基于雷达图的风险管理在肝癌经导管动脉栓塞化疗(TACE)后肺部感染、癌因性疲乏防控中的应用效果。方法选取2023年1月至2024年2月就诊于郑州大学第一附属医院且接受TACE治疗的188例肝癌患者作为研究对象,按随机数表法分为观察组和对照组各94例。对照组患者给予常规护理,观察组患者于常规护理基础上给予基于雷达图的风险管理,干预至患者出院。比较两组患者术后即刻和术后12 h、24 h、48 h疼痛视觉模拟量表(VAS)评分、干预前后心理痛苦温度计(DT)评分、T淋巴细胞亚群CD3^(+)、CD4^(+)、CD4^(+)/CD8^(+)、Piper疲乏自评量表(PFS)评分及TACE术后肺部感染发生率。结果术后12 h、24 h、48 h,观察组患者的VAS评分分别为(4.04±1.01)分、(2.38±0.52)分、(1.49±0.42)分,明显低于对照组的(5.59±1.16)分、(3.61±0.67)分、(2.94±0.68)分,差异均有统计学意义(P<0.05);干预后,观察组患者的DT评分为(3.13±0.68)分,明显低于对照组的(4.65±0.87)分,痛苦程度无、轻度、中度、重度占比分别为10.64%、68.09%、12.77%、8.51%,明显优于对照组的6.38%、44.68%、25.53%、23.40%,差异均有统计学意义(P<0.05);干预后,观察组患者的CD3^(+)、CD4^(+)、CD4^(+)/CD8^(+)分别为(59.57±5.94)%、(35.49±4.64)%、1.46±0.56,明显高于对照组的(46.03±4.32)%、(22.86±4.11)%、0.87±0.40,差异均有统计学意义(P<0.05);干预后,观察组患者的躯体疲乏、认知疲乏、情感疲乏、综合疲乏评分分别为(1.74±0.50)分、(1.93±0.61)分、(2.10±0.64)分、(2.65±0.81)分,明显低于对照组的(3.21±0.72)分、(2.55±0.74)分、(3.53±0.81)分、(3.74±0.83)分,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组患者的肺部感染发生率为0,明显低于对照组的6.38%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论基于雷达图的风险管理有助于改善肝癌患者心理状态,减轻疼痛程度及癌因性疲乏,增强机体免疫,从而达到降低TACE术后肺部感染的目的,具有临床应用价值。

关键词： 多视图聚类   图循环自适应学习   跨结构特征选择   k-NN   矩阵低秩学习  

摘要： 现有的大多数图自适应学习方法依赖于高维原始数据,且数据中不可避免地会出现噪声或信息缺失等现象,导致无法精准地选择出高维数据中的重要特征信息。此外,还忽视了在特征选择过程中多视图表示结构上的关联性。针对以上问题,提出了一种基于跨结构特征选择和图循环自适应学习的多视图聚类方法(MLFS-GCA)。首先,设计了一个跨结构特征选择框架。通过联合学习多视图表示的空间结构特点和聚类结构的一致性,将高维数据投影到低维线性子空间中,并在视图特定的基矩阵和一致性聚类结构的辅助下学习低维特征表示。其次,提出图循环自适应学习模块。通过k最邻近法(k-NN)选取投影空间中k个最近邻点,并协同矩阵低秩学习来循环地优化相似结构。最后,学习得到用于聚类任务的共享稀疏相似矩阵。通过在各种真实的多视图数据集上进行大量实验,验证了在多视图聚类中图循环自适应学习的优越性。

关键词： 心肌梗死   脂肪酸结合蛋白类   肌钙蛋白I   心电描记术  

摘要： 目的:探讨血清心型脂肪酸结合蛋白(H-FABP)、心肌肌钙蛋白I(cTnI)联合心电图对急性心肌梗死(AMI)的诊断价值。方法:选择2018年3月-2020年3月于合肥市第八人民医院收治的120例胸痛疑似AMI患者,均行心电图检查及冠状动脉造影(CAG),根据诊断标准分为AMI组(n=75)与非AMI组(n=45),依据Gensini积分将AMI患者分为轻度组(n=34)、中重度组(n=41),另选择同期体检健康者120例为对照组。检测各组血清H-FABP、cTnI水平,采用ROC曲线评估H-FABP、cTnI、心电图单独及联合对AMI的诊断价值。结果:以CAG为金标准,心电图检测显示:120例胸痛疑似AMI患者中确诊62例,诊断准确度、灵敏度、特异度分别为69.2%、82.7%、46.7%。与对照组比较,非AMI组和AMI组患者血清H-FABP、cTnI水平显著升高,且AMI组显著高于非AMI组(P均<0.001)。AMI患者中重度组血清H-FABP[(9.15±1.39)μg/L比(7.63±1.25)μg/L]、cTnI[(0.72±0.13)ng/ml比(0.41±0.08)ng/ml]水平显著高于轻度组(P均<0.001)。ROC曲线分析显示:H-FABP、cTnI单独检测诊断AMI的最佳截断值分别为7.850μg/L,0.35ng/ml,心电图(AUC=0.680,95%CI 0.589~0.762)、H-FABP(AUC=0.781,95%CI 0.696~0.851)、cTnI(AUC=0.912,95%CI 0.847~0.956)联合检测对AMI的诊断价值(AUC=0.966,95%CI 0.916~0.991)要显著高于单独诊断(Z=6.783、4.499、2.954,P均<0.01)。结论:血清H-FABP、cTnI与AMI患者的冠脉病变程度有关,且血清H-FABP、cTnI联合心电图检查对AMI的诊断价值较高。