基于全U网络的混凝土路面裂缝检测算法

针对现有的混凝土裂缝检测算法在各种复杂环境中检测精度不够、鲁棒性不强的问题,根据深度学习理论和U-net模型,提出一种全U型网络的裂缝检测算法。首先,依照原U-net模型路线构建网络;然后,在每个池化层后都进行一次上采样,恢复其在池化层之前的特征图规格,并将其与池化之前的卷积层进行融合,将融合之后的特征图作为新的融合层与原U-net网络上采样之后的网络层进行融合;最后,为了验证算法的有效性,在测试集中进行实验。结果表明,所提算法的平均精确率可达到83.48%,召回率为85.08%,F1为84.11%,相较于原U-net分别提升了1.48%,4.68%和3.29%,在复杂环境中也能提取完整裂缝,保证了裂缝检测的鲁棒性。     

从《运动器械用材料》看器械材料对大众网球运动普及的影响研究

随着科学技术的不断进步,各类新型材料涌现出来且遍及各个行业,其中就包括体育行业.体育器械是人民大众参与体育运动的必备品,而其制作材料及工艺很大程度的影响着大众群体的体育运动体验感、获得感,新型材料在体育器械的使用,能够极大改良体育运动的参与方式,提升体育运动影响力,推动体育运动的发展进程.     

基于微波技术与红外技术的高压危险距离预警器

电力系统发展到今天,高压输配电无处不在,与此同时,高压引发的一些事故也引起了人们的关注。控制好高压安全距离是防止高压触电事故的根本措施,而传统的警示牌警示作用有限,在一些大雾大雪天气几乎起不到作用。本系统采用微波探测器与红外探测器双踪探测,灵敏度高,抗干扰能力强。采用声光报警系统,警示作用明显,能够很有效地控制高压危险距离,防止高压触电事故。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。     

《医学化学》课程教学质量提升策略研究

根据高校新时期教学发展理念,从优化课程内容体系、改革课程评价方式、强化各种教学手段、培养学生的实验创新能力、充分应用各种教学资源等方面改革《医学化学》课程。使其成为贴近学生、贴近课堂实际需求的一门高质量课程。提高生物信息学、生物医学工程等专业学生的学习能力及综合素质。为生物、医学、信息等相关专业构建起扎实、系统的基础知识体系,从而达到高校创新教育的目标。