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关键词： 心脏再同步化治疗   真性左束支传导阻滞   QRS电轴   QRS波振幅   左心室逆重构  

摘要： 目的 探讨真性左束支传导阻滞（LBBB）、QRS电轴左偏、QRS波振幅相关心电图参数对心脏再同步化治疗（CRT）术后左心室逆重构（LVRR）的预测价值。方法 纳入2019年1月至2022年12月在本院行心脏CRT的慢性心力衰竭患者共88例进行回顾性分析，(1)根据心电图QRS波群特征分为真性LBBB组和非真性LBBB组，根据电轴是否左偏分为电轴左偏（LAD）组和电轴正常（NA）组，比较术后第6个月和第12个月时左室射血分数（LVEF）、左室舒张末期内径（LVEDD）的变化程度。(2)收集12导联各波振幅，计算出QRS波群相关参数，根据是否发生LVRR分为LVRR组和非LVRR组，比较两组的QRS波群相关参数。结果 (1)术后第6和第12个月时，真性LBBB组在LVEF、LVEDD改善程度上显著优于非真性LBBB组，而LAD组和NA组比较无统计学差异；(2)V1～V3导联平均S波振幅大于2.83mV时与LVRR显著相关。结论 术前心电图表现为真性LBBB形态能提示较好的；LVRR预后，而V1～V3导联的平均S波振幅是CRT术后LVRR的独立预测因素，该值大于2.83mV可以预测较好的LVRR。

关键词： APT检测   溯源图   图神经网络   异常检测  

摘要： 针对现有基于溯源图的高级持续性威胁（APT）检测方法存在的报警延迟问题，提出一种基于系统实体状态动态追踪的实时检测方案StreamTGN。首先，构造信息层级更高的操作级溯源图；其次，通过实体在系统运行过程中的状态演变，动态分析系统活动的合理性；最终，通过动态设置的异常阈值，检测与APT攻击潜在相关的异常行为。实验结果表明，该方案可有效应对APT攻击“低频率，长周期”的行为特征，且相较现有研究表现出更强的检测稳定性和鲁棒性。

关键词： 多模态大语言模型   链式思维推理   指令微调   LoRA  

摘要： 近年来，多模态大语言模型经历了快速发展，并在各种多模态下游任务中展现了卓越的性能。然而，当前主流的多模态大语言模型在函数图像推理任务中的表现仍不尽如人意，这要求模型不仅具备强大的视觉感知能力，还需进行链式思维推理，以准确理解和解答涉及数学函数的问题。为了解决这些问题，首先构建了一个专门针对函数图像推理任务的指令微调数据集FunctionQA。每条数据除标准问答对外，还包含详细的链式推理过程，确保模型在训练过程中能够学习到复杂的推理步骤。其次，针对函数图像推理任务，设计了一种四阶段微调策略，逐步优化视觉编码器、多模态适配器和大语言模型，并结合LoRA技术以降低训练成本。实验结果表明，基于LLaVA框架构建的mFunction-4B模型，经FunctionQA数据集与四阶段微调策略的优化后，以4B参数量在MathVista testmini FunctionQA子集上达到43.55%的准确率，较基线模型LLaVA-1.5-7B提升14.52%，验证了其方法的可行性和有效性。

关键词： 肺动脉高压   超声心动图   右心功能   预后  

摘要： 目的 通过超声心动图测量右心功能相关参数，分析肺动脉高压（PH）患者的右心功能，探讨PH患者发生主要心血管不良事件（MACE）独立预测因素。方法 回顾性分析2017年5月～2023年8月经山西白求恩医院检查并确诊PH患者71例，所有研究对象均行二维及三维超声心动图检查，并记录右心功能参数。随访终点为发生MACE。采用独立样本t检验比较MACE组与non-MACE组右心功能参数。采用Cox比例风险回归模型分析MACE的独立预测因素，根据ROC曲线获得最佳截断值用来绘制Kaplan-Meier生存曲线。结果 与non-MACE组相比，MACE组患者PASP、RVEDVI、RVESVI均升高，而RVEF、ePAC、TAPSE、TAPSE/PASP、RVFAC均降低差异均有统计学意义（P<0.05）。Cox分析显示TAPSE/PASP及ePAC是PH患者发生MACE的独立预测因素。Kaplan-Meier生存分析结果示当TAPSE/PASP<0.199 mm/mmHg,ePAC<0.138 cm/mmHg时MACE发生率增加（P<0.05）。结论 发生MACE的PH患者右心功能各参数均较差，而TAPSE/PASP及ePAC能独立预测PH患者发生MACE，可更好地判断患者的病情和预后。

关键词： 伪装目标检测   弱监督   涂鸦注释   图推理网络   上下文信息  

摘要： 伪装目标检测（camouflaged object detection,COD）是计算机视觉领域一项具有挑战性的基础研究.由于像素级注释的成本较高，研究者们通常采用涂鸦注释作为弱监督信号.然而，涂鸦标注存在信息过于稀疏且缺乏边缘信息等固有局限，这严重制约了模型的预测可靠性.针对这些问题，本文提出一种新颖的交互图推理网络（interactive graphical reasoning network,IGRNet），该网络通过图表示来推断伪装区域及其边缘之间的内在关系.具体而言，引入了图推理网络建模像素间的长距离依赖关系，设计了高效的图交互单元（graph interaction unit,GIU）增强异构特征的表征能力.同时，为提升模型的场景理解能力并充分利用不同特征间的互补性，构建了上下文增强模块（context enhancement module,CEM）实现多特征融合与上下文信息挖掘.此外，提出了自监督伪装检测损失(self-supervised camouflage detection loss,Lscd)来引导网络学习结构信息，进一步增强前景-背景的区分能力.在3个标准基准数据集上的大量实验表明，本文方法不仅显著优于现有弱监督算法，在某些评估指标上甚至超越了全监督方法的性能.

关键词： 有砟轨道   道床   盈欠砟量   激光点云   图像对比度增强  

摘要： 道床断面几何结构偏差计算中，同一条检测线路内不同区域道床结构存在差异，而同一个道床剖面模板难以适应所有的道床结构，导致道砟盈欠的误判。针对该问题，本文对麦克逊式对比度（Michelson-like Contrast， MLC）增强算法进行改进，提出一种将道床点云数据映射为点云差分图的方法。将点云数据规则化并表征为二维图像，通过图像对比度增强技术，抑制模板与实际道床结构不匹配导致的道砟盈欠缺陷误报；引入局部像素的标准差统计值，加强对光带缺陷以及背景噪声的抑制效果，进一步减少误报，提高道砟盈欠缺陷检测的准确率。将本文算法与几种常用图像对比度增强算法进行对比，并将本文算法用于实际线路。结果表明，与其他算法相比，本文所提出的改进MLC算法表现最好；引入本文算法后，道砟盈欠缺陷误报数量下降了66.28%，误报缺陷的砟量体积下降了87.52%。

关键词： 视觉检测   三维曲线   曲率分析   缺陷检测   几何参量  

摘要： 由于空间在轨成形桁架具有特殊材质及复杂结构,传统视觉三维检测方法难以实现完整的模型重建,进而影响缺陷检测的准确性,故提出一种基于三维曲线网络图优化的桁架结构视觉检测方法,设计了旋转视觉扫描桁架三维检测系统,完整重建三维结构并对其缺陷进行精确定位检测,从而解决了复杂空间桁架结构在轨制造检测难题。首先,通过图像曲线特征识别,结合基于距离标准与曲线一致性约束的曲线特征匹配方法,建立连续图像帧中弱特征细物体之间的对应关系;然后,基于三维曲线网络图结构优化原理,交替迭代更新相机姿态和目标结构,对桁架几何拓扑进行计算补全,并估计杆件直径;进一步,提出基于三维曲率分析的桁架缺陷检测方法,并结合二维图像校验,实现在轨成形桁架产品虚接、断点等典型缺陷精确识别分析。实验结果表明,所提方法相较于基于点特征匹配的传统三维重建方法,在复杂桁架纤细结构重建方面具有更高的质量和效率,几何参量和缺陷检测精度均优于0.3 mm,满足在轨制造现场检测需求,且不依赖外部标定和背景特征,为复杂空间结构在轨制造过程质量控制提供了重要的技术支撑。

关键词： 马铃薯   农艺性状   主成分分析   聚类分析   隶属函数分析  

摘要： 为筛选适宜呼伦贝尔种植的优良马铃薯品种（系），以17份马铃薯品种（系）为供试材料，通过观测和记录主要农艺性状，结合变异系数分析、主成分分析、聚类分析和隶属函数分析对农艺性状进行综合评价。结果表明，17份马铃薯品种（系）的变异系数范围为9.44%～26.78%，单株产量的变异系数最大；相关性分析结果显示，单株结薯数与单株产量呈极显著正相关；主成分分析结果显示，成分1、成分2、成分3贡献率分别为33.939%、62.681%、79.619%；聚类分析显示，在欧式距离为10时，可将17份马铃薯品种（系）分为7个类群。隶属函数法分析结果显示，V7、华颂7、BL-17、DW2等马铃薯品种（系）的综合排名靠前。综上，V7、华颂7、BL-17、DW2在呼伦贝尔地区具备优异种质资源的选育条件。

关键词： 地面优化   闭环检测   室外环境   Z轴漂移   同时定位与建图  

摘要： 在机器人建图的过程中,通常需要准确的估计机器人的姿态,从而为后期导航和路径规划提供一个基础。然而在常见的室外工作环境中,由于机器人偏航角、滚转角和俯仰角这3个状态量在一定程度上不可观测且难以评价和消除误差,所以经常会导致在户外场景下地图Z轴严重漂移,无法获取一个准确的全局一致地图。为了降低Z轴漂移误差,提出了一种完整的机器人建图系统架构,其通过地面优化和闭环检测两部分相结合的方法降低特征匹配所需点云数量的同时,提高机器人建图的准确性。为了高效融合多源传感器数据,并实时估计惯性测量单元的动态零偏,该系统基于激光惯导同步定位与建图方法,通过构建因子图框架,将激光里程计因子、惯性里程计预积分因子以及回环检测因子纳入其中,通过因子图优化对机器人全局位姿进行估计,从而降低累积误差,最终构建出整体一致的全局地图。该算法部署到了更易产生上下振动的四足机器人平台上进行了实机实验,并使用公开数据集进行广泛评估,与基线方法相比,实验结果表明该系统在保证建图效果的同时,提高了建图精度,降低了绝对轨迹误差平均值。

关键词： 图   抗毁性   多火源燃烧连通度   笛卡尔积图   算法  

摘要： 给出了几类笛卡尔积图的多火源燃烧连通度,分析了多火源燃烧连通度与图结构的关系,提出了多火源燃烧连通度的反问题:给定正数m,确定火源,使得最多在m步内将图燃烧为不连通或空集,且所含顶点数尽可能地少(最小火源)。最后,给出一个求图的最小火源的算法。