一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

一种基于抽取LMS的距离旁瓣抑制方法

在噪声雷达中，传统相关处理方法的距离旁瓣受到时宽带宽积的限制，在有限相关处理时间内得到的距离旁瓣较高，会造成微弱目标被强目标、杂波旁瓣淹没的现象。提出一种基于抽取最小均方（Least Mean Square,LMS）滤波的噪声雷达旁瓣抑制方法，将LMS滤波器的系数作为距离压缩结果，从而获取较低的距离旁瓣。对该方法的性能进行了理论分析，并通过数字仿真验证了算法的有效性和理论分析的正确性。     

数据压缩技术在通信中的应用

数据压缩技术就是将较大的数据量压缩为最少的数码,从而更加便捷地表示信号,可以用于数字通信、存储、多媒体娱乐等方面。采用数据压缩技术提升信号传输效率,现有通信干线利用该技术不仅可以并行更多多媒体业务,还可以将数据存储量紧缩,使发信机功率降低,让多媒体移动通信系统更加稳定便捷。数据压缩并不是一种新技术、新思路,该方法的种类有很多,但大部分都缺少适用性。数据压缩研究主要分为两个发展方向,一个数学家研究,以建立信源和数据压缩数学模型为主;另一个是工程技术人员研究,主要构建可以实现数据压缩功能的系统。文章主要介绍了数据压缩技术的发展,阐述了LZSSB算法在数字信号处理中的应用,希望能为数据压缩技术的推广提供参考。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

不同重构土壤材料配比的土壤改良和苜蓿生长效应研究

针对西部露天矿区土地生态修复中表土稀缺和土壤贫瘠难题,从充分利用矿区当地常见的原材料出 发,利用风沙土、红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸为原料,按照不同配比混合后进行室内盆栽试验,研究不同配比下 紫花苜蓿生长特性、土壤理化性状和生物学特性的差异,优选适宜于该地区的重构土壤配比。 结果表明:利用风沙土、 红黏土、煤矸石、玉米秸秆及腐植酸重构土壤具有可行性;不同重构土壤配比均可显著改善土壤物理结构,增加土壤 养分含量,提高土壤微生物活性,进而促进紫花苜蓿生长,但不同配比之间存在明显差异;与纯风沙土(CK)相比,不同 重构土壤配比下紫花苜蓿生物量、根长、根直径和根表面积分别提高了 19. 05% ~ 624. 76%、17. 99% ~ 131. 80%、 17. 72% ~ 239. 20%和 33. 01% ~ 650. 45%。 相关分析结果表明:紫花苜蓿生物量与基质理化性状和微生物活性存在协 同效应。 综合来看,风沙土与红黏土按 1 ∶2 复配,同时添加 15%煤矸石、5%玉米秸秆及 0. 05%腐植酸,土壤重构效果 最佳。 该研究为矿区土壤重构及降低土地生态修复成本提供了理论依据。     

算法推荐要真正服务于民

近期,国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局公布《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》),要求自2022年3月1日起施行。此《规定》一经公布就引起了各大传统媒体及新媒体的争相报道,一时间关于《规定》与“算法推荐服务”的话题引发了社会各界的关注与讨论,解读《规定》者有之,声讨算法服务者更有之。     

非常规气藏储层改造体积评价方法研究

为精确描述非常规气藏压裂后的复杂流动特征及定量评价储层改造体积（SRV），利用自主研发的缝网重构算法“破裂树生长法”建立压后缝网模型，并以此为基础提出了使用拟稳态流动时特定的压力等值线来确定SRV范围的定量评价方法，最后以长宁201井区为例进行了矿场实例分析。该方法根据微地震监测点的位置，重构出微裂缝网的连通关系。在复杂微裂缝网的基础上建立离散裂缝地质模型并进行生产数值模拟，根据数值模拟结果的压力分布精确划定SRV的范围。利用该方法计算出长宁201井区的SRV体积为0.052 1 km3，以该缝网模型的数值模拟产量预测结果符合实际生产规律，方法实用性较好。