融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测

目的 在施工现场，安全帽是最为常见和实用的个人防护用具，能够有效防止和减轻意外带来的头部伤害。但在施工现场的安全帽佩戴检测任务中，经常出现难以检测到小目标，或因为复杂多变的环境因素导致检测准确率降低等情况。针对这些问题，提出一种融合环境特征与改进YOLOv4（you only look once version 4）的安全帽佩戴检测方法。方法 为补充卷积池化等过程中丢失的特征，在保证YOLOv4得到的3种不同大小的输出特征图与原图经过特征提取得到的特征图感受野一致的情况下，将两者相加，融合高低层特征，捕捉更多细节信息；对融合后的特征图采用3×3卷积操作，以减小特征图融合后的混叠效应，保证特征稳定性；为适应施工现场的各种环境，利用多种数据增强方式进行环境模拟，并采用对抗训练方法增强模型的泛化能力和鲁棒性。结果 提出的改进YOLOv4方法在开源安全帽佩戴检测数据集（safety helmet wearing dataset，SHWD）上进行测试，平均精度均值（mean average precision，mAP）达到91.55%，较当前流行的几种目标检测算法性能有所提升，其中相比于YOLOv4，mAP提高了5.2%。此外，改进YOLOv4方法在融合环境特征进行数据增强后，mAP提高了4.27%，在各种真实环境条件下进行测试时都有较稳定的表现。结论 提出的融合环境特征与改进YOLOv4的安全帽佩戴检测方法，以改进模型和数据增强的方式提升模型准确率、泛化能力和鲁棒性，为安全帽佩戴检测提供了有效保障。     

基于角色的设计模式形式建模及演化

重用设计在改善软件开发过程中的作用越来越受到人们的重视.面向对象的软件设计模式概念的提出为软件设计的重用打开了新的局面.但在设计模式的具体应用中存在实现、文档和组合的问题.给出了一种基于角色的设计模式形式建模方法,将类、类属性、类之间的关系等都看作角色,并用形式建模语言Object-Z形式表示这些角色,可有效地解决设计模式实例化时存在的问题.基于角色的设计模式形式模型在演化时也基于角色进行演化,将模式的演化分为角色层演化和模式层演化,模式层演化是由多个角色层演化组成的.演化后的模型可以通过定理证明器验证与前模型是否保持一致.     

一种运用模式将CIM转换到PIM的方法

模型转换在MDA软件开发方法中扮演着非常重要的角色,尤其是从CIM到PIM的转换。本文给出了一种从CIM转换到PIM的方法。在CIM中,我们通过特征模型来组织需求,同时用软件体系结构来组织PIM中的各个要素。这个转换中的核心内容是模式的应用。在CIM的需求模型中,本文将特征分层,从而将需求分为不同的层次。同时模式也被分为不同的层级,其中包括体系结构模式和设计模式。针对不同层级的特征模型,应用不同层级的模式进行变换,从而得到分层的体系结构。当需求发生变化时,首先确定这种特征的变化是在哪个层级上的,然后在不同的体系结构层级上变换相应的功能,从而实现PIM的相应变化。本文最后以自行开发的Object-Z的支持工具为例来说明所给出的方法。     

面向微博文本的自杀风险识别模型

自杀是当今社会严重的公共卫生问题, 对自杀预防工作进行深入研究有着极大的社会意义. 该文对基于微博文本的自杀风险评估方法进行了研究. 针对微博文本的特点, 为解决当前神经网络单一结构在预测精度提升上的瓶颈问题, 本文提出了一种混合架构的神经网络模型nC-BiLSTM, 并将其应用于微博文本自杀风险识别. 该模型利用多路不同卷积核的卷积层提取局部特征信息, 同时使用双向长短期记忆网络层提取句子的上下文语义特征信息, 实验表明nC-BiLSTM模型的识别精准率、召回率、F值均优于其它模型. 该研究成果可应用到自杀预防的早期干预中.     

专业课的创新创业能力培养实践——以Android应用开发课程为例

针对高校专业课程教学中的创新创业能力培养问题,分析目前高校创新创业教育的现状及存在的主要问题,阐述在国家大众创业、万众创新和高校创新创业教育的大背景下,专业课程教学在创新创业能力培养中的重要作用,并以Android应用开发课程中的创新创业能力培养实践为例,详细阐述课程教学在创新创业教育方面的改革与实践经验,阐明专业课程中融入创新创业教育的必要性和有效性,以及尚待解决的一些关键问题。     

基于改进Pix2Vox的单图像三维重建网络

为进一步提升由单图像进行三维重建的精度,通过对Pix2Vox网络进行改进,提出一种基于深度学习的方法实现单图像三维重建的神经网络.首先,在Pix2Vox网络结构中增加多尺度连接和通道注意力机制,以保留多尺度信息,强化重点特征学习;其次,提出一个阈值计算模块,实现了适应不同类别的阈值设定方法,优化阈值取值;最后,提出一种...     

磺化烷基酚缓蚀剂的制备及其性能评价

以烷基酚和浓硫酸为原料合成磺化烷基酚,考察了原料配比、反应温度和反应时间对磺化产率的影响;采用红外光谱对产物进行了结构表征;通过旋转挂片失重法测定磺化烷基酚缓蚀剂对A3钢的缓蚀率;并借助数码相机、显微镜及EDS对缓蚀剂成膜物质进行评价。研究结果表明：合成磺化烷基酚的最佳工艺条件为烷基酚与浓硫酸摩尔比1:1.25,反应温度60 ℃,反应时间2 h,此条件下的磺化产率可达90.46%;在缓蚀剂质量浓度1 000 mg/L、腐蚀介质温度280 ℃、腐蚀介质停留时间6 h、搅拌桨转速300 r/min的条件下,磺化烷基酚缓蚀剂对A3钢的缓蚀率为93.27%;磺化烷基酚缓蚀剂能在A3钢表面形成完整致密的保护膜,在以环烷酸为主的腐蚀环境中具有良好的防护作用。     

面向服务的软件体系结构的形式化

用形式规格说明语言Z对面向服务这样一种新出现的分布式软件体系结构进行形式化，克服了原先面向服务体系结构的非形式化描述中的限制，为更好地进行面向服务的分布式软件开发提供了指导模型。     

基于多特征融合的智能客服模型

智能客服利用人工智能技术准确回答用户的咨询问题, 良好的句子相似度算法可以提高智能客服中问答的准确度.本文针对金融证券领域客服, 提出了基于多特征融合的句子相似度算法模型, 提高了客服的智能性. 通过矩阵拼接的方式, 融合用户提问语句和知识库语句的词形特征和语义特征, 其中词形特征考虑N-gram相似度、编辑距离、Jaccard相似度三种词形信息, 并针对语义特征提取, 提出了基于多头注意力机制(multi-head attention)的神经网络模型LBMA. 利用上述融合的特征, 运用机器学习分类器判断两个语句是否相似, 并将分类器分类结果作为多特征融合模型的计算结果. 在尽量不改变语义信息的前提下, 通过数据增强(Data Augmentation, DA)技术扩充数据集, 提升了模型泛化能力. 实验结果表明, 与已有方法相比, 该模型在智能客服数据集上能够有效提升相似度计算的准确性, 准确率达到94.69％.     

一种并行不对称空洞卷积模块

构建卷积神经网络要耗费大量的人力资源,且训练过程中需要消耗大量的算力资源.利用空洞卷积代替卷积神经网络中的池化操作,能有效增加感受野,降低运算复杂度,但是空洞卷积会带来空间层次和信息连续性的丢失.本文提出了一种并行不对称空洞卷积模块,该模块能够补全空洞卷积所丢失的信息,可以嵌入到现有的卷积神经网络中,代替3×3卷积进行网络训练,从而加速网络的收敛,提高网络的性能.实验结果表明,利用本文所提出的并行不对称空洞卷积模块,可以显著提高不同网络在CIFAR-10等数据集上的分类效果.