基于集对势的卫生装备效能评估与优化方法

针对当前卫生装备效能评估方法的局限与不足,采用集对势理论提出一种新的卫生装备效能评估与优化方法.介绍卫生装备效能评估指标体系和效能评估与优化模型,以防护服效能评估与优化为例,说明该方法的应用过程,重点分析其优势.结果表明:该方法不仅能从宏观上对卫生装备效能进行"评价排序"选出"最优",而且可以从微观上分析各个卫生装备效能的优劣所在,基于组合优化思想生成一个效能"更优"的新装备,从而实现卫生装备效能"选优"和"改进"的有机统一,可以同时为装备使用者和研制者提供决策参考.     

一种鲁棒的双教师自监督蒸馏哈希学习方法

为了提高无监督哈希学习的性能,实现鲁棒的哈希图像检索,提出了一种鲁棒的双教师自监督蒸馏哈希学习方法。该方法包括自监督双教师学习和鲁棒哈希学习两个阶段：第一阶段设计了一种改进的聚类算法,有效提高了硬伪标签的标注精度,而后通过微调教师网络得到了图像的初始软伪标签;第二阶段提出了一种结合混合去噪和双教师共识去噪策略的软伪标签去噪方法,有效去除了初始软伪标签中的噪声,而后利用蒸馏学习将双教师网络中的信息通过去噪软伪标签传递给学生网络,进而获得无标签图像的鲁棒哈希码。在CIFAR-10,FLICKR25K和EuroSAT上进行了实验,实验结果表明,与TBH方法相比,在CIFAR-10上所提方法的MAP平均提高了18.6%;与DistillHash方法相比,在FLICKR25K上所提方法的MAP平均提高了2.4%;与ETE-GAN方法相比,在EuroSAT上所提方法的MAP平均提高了18.5%。     

噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检索

目的 基于深度神经网络的遥感图像处理方法在训练过程中往往需要大量准确标注的数据,一旦标注数据中存在标签噪声,将导致深度神经网络性能显著降低。为了解决噪声造成的性能下降问题,提出了一种噪声鲁棒的轻量级深度遥感场景图像分类检索方法,能够同时完成分类和哈希检索任务,有效提高深度神经网络在有标签噪声遥感数据上的分类和哈希检索性能。方法 选取轻量级神经网络作为骨干网,而后设计能够同时完成分类和哈希检索任务的双分支结构,最后通过设置损失基准的正则化方法,有效减轻模型对噪声的过拟合,得到噪声鲁棒的分类检索模型。结果 本文在两个公开遥感场景数据集上进行分类测试,并与8种方法进行比较。本文方法在AID（aerial image datasets）数据集上,所有噪声比例下的分类精度比次优方法平均高出7.8%,在NWPU-RESISC45（benchmark created by Northwestern Polytechnical University for remote sensing image scene classification covering 45 scene classes）数据集上,分类精度比次优方法平均高出8.1%。在效率方面,本文方法的推理速度比CLEOT（classification loss with entropic optimal transport）方法提升了2.8倍,而计算量和参数量均不超过CLEOT方法的5%。在遥感图像哈希检索任务中,在AID数据集上,本文方法的平均精度均值（mean average precision,mAP）在3种不同哈希比特下比MiLaN（metric-learning based deep hashing network）方法平均提高了5.9%。结论 本文方法可以同时完成遥感图像分类和哈希检索任务,在保持模型轻量高效的情况下,有效提升了深度神经网络在有标签噪声遥感数据上的鲁棒性。     

剪力传感器在铁路计轴领域的应用

提出了一种在铁路计轴领域运用剪力传感器实现计轴的方法,由于剪力传感器具有灵敏度高、精确性好等优点,该方法能运用剪力传感器感应车轮的重力转换为检测信号计算车轴数量,可有效排除不利因素对计轴设备造成的干扰,保证计轴设备检测数据的准确性,提高计轴设备的安全可靠性,保障铁路系统的运输安全.     

高职院校内部管理体制改革的相关探讨

与宏观的大学制度相对应,作为微观的大学制度的高职院校内部管理体制,是高职院校内部管理组织机构与管理规范的结合体或统一体。高职院校内部管理体制改革是大学自身发展逻辑和社会环境两种力量相互协调和作用的结果。我国高职院校内部管理体制改革应遵循利益相关者权力平衡与制约的逻辑,从改革内部管理机构与内部管理规范两个方面入手,坚持完善领导体制、理顺执行体制、加强咨询体制、改善反馈体制的基本理念,加强以章程为统领的学校管理制度体系建设,构建高职院校理事会平台和构建校、院两级管理模式,建立多方共同参与的监督反馈体制,从而推动微观层面的高职特色现代大学制度的建立。     

细粒度图像分类的互补注意力方法

目的 由于分类对象具有细微类间差异和较大类内变化的特点,细粒度分类一直是一个具有挑战性的任务。绝大多数方法利用注意力机制学习目标中显著的局部特征。然而,传统的注意力机制往往只关注了目标最显著的局部特征,同时抑制其他区域的次级显著信息,但是这些抑制的信息中通常也含有目标的有效特征。为了充分提取目标中的有效显著特征,本文提出了一种简单而有效的互补注意力机制。方法 基于SE（squeeze-and-excitation）注意力机制,提出了一种新的注意力机制,称为互补注意力机制（complemented SE,CSE）。既从原始特征中提取主要的显著局部特征,也从抑制的剩余通道信息中提取次级显著特征,这些特征之间具有互补性,通过融合这些特征可以得到更加高效的特征表示。结果 在CUB-Birds（Caltech-UCSD Birds-200-2011）、Stanford Dogs、Stanford Cars和FGVC-Aircraft（fine-grained visual classification of aircraft）4个细粒度数据集上对所提方法进行验证,以ResNet50为主干网络,在测试集上的分类精度分别达到了87.9%、89.1%、93.9%和92.4%。实验结果表明,所提方法在CUB-Birds和Stanford Dogs两个数据集上超越了当前表现最好的方法,在Stanford Cars和FGVC-Aircraft数据集的表现也接近当前主流方法。结论 本文方法着重提升注意力机制提取特征的能力,得到高效的目标特征表示,可用于细粒度图像分类和特征提取相关的计算机视觉任务。     

基于CTL模型检测的胃腺癌核心路径形式化验证

胃腺癌是消化系统最常见的恶性肿瘤,死亡率居消化道各类癌症之首。其发生发展是多步骤、多因素参与的复杂过程,涉及到多种蛋白分子的改变以及信号通路的异常,但其确切发病机制目前尚不清楚,研究其发病机理,探索有效治疗方法一直是医学研究最重要的课题之一。因此,对胃腺癌信号转导网络的研究有助于阐明其发病机制。目前,在胃腺癌的发生发展过程中由于基因的改变而导致细胞功能的变化,以及癌细胞环境因子通过作用于其受体和信号转导通路而影响其他正常细胞的功能。胃腺癌的信号转导网络非常复杂,通过对胃腺癌信号转导网络离散值模型的分析和验证,说明靶向胃腺癌信号通路或蛋白治疗的优越性。应用符号模型检测技术自动分析靶向信号通路或蛋白是如何影响胃腺癌细胞命运,了解胃腺癌的发生发展机理,从中找到潜在靶点,为治疗胃腺癌提供建议,使研制新的抗癌药物成为可能。     

Ad hoc技术的军事应用

使用ADHOC通讯技术运用于军事领域，有利于提高作战指挥的有效性和针对性。在AD HOC的通讯技术运用过程中，技术人员应该注意系统结构与internet整合网络拓扑结构的有效整合，体现技术创新的实用性。在无线AD-hoc网络管卡中配合GW/FA网关/外部代理的技术运用，有利于提高通讯质量。本文根据AD-hoc通讯技术的特点展开讨论，提出几点有利于网络通讯军事应用效率提高的可行性措施。     

NiCr20TiAl阀杆阀碟锻造工艺研究

分析了NiCr20TiAl的材料及锻造工艺特性,结合NiCr20TiAl以往锻造工艺和经验教训,通过优化锻造工艺参数,获得良好的微观组织,提高了锻件的综合力学性能。NiCr20TiAl阀杆阀碟的批量生产检验结果表明,采用优化的锻造工艺,锻件能满足技术要求,从而成功实现NiCr20TiAl阀杆阀碟的国产化制造。     

对铁路10KV电缆的故障查询与分析的探讨

随着铁路电气化工程的不断发展，提高电缆故障处理水平，来保证铁路10KV电力自闭、贯通线的可靠供电是铁路电力部门的重中之重