伪异常引导的卷积自编码网络视频异常检测

视频异常检测由于可以高效、低成本地维护公共安全,在国家安防、医疗监护中发挥着重要作用.基于重构的深度自编码网络异常检测方法因其强大的表示能力而得到了广泛的研究.然而,自编码网络通常也可以成功地重建异常行为,从而导致异常行为的漏检.针对这一问题,提出了一种伪异常引导的卷积自编码网络视频异常检测方法,模型使用3D卷积提取视频时空特征.首先,通过正常数据模拟异常数据分布生成伪异常,提出了两种生成伪异常的方法：基于跳帧的方法和基于补丁的方法;然后,使用正常数据和生成的伪异常数据训练模型,训练时较好地重建正常数据同时较差地重建伪异常数据,由此模型被鼓励为限制异常数据的重建;最后,在UCSD-Ped2、Avenue和ShanghaiTech三个公共视频异常检测数据集上与其他基于重建的模型进行比较,其检测精度获得了有效提升.     

苦杏仁对肉鸡生长性能和肉品质及肝脏抗氧化能力的影响

通过在肉鸡饲料中添加不同剂量的苦杏仁粉,评价其对肉鸡生长性能、肉品质及肝脏抗氧化能力的影响,探究苦杏仁在畜禽生产中应用及最适添加量,为饲料中抗营养因子的开发利用提供试验依据。试验将100只1日龄AA肉鸡,随机分为4组,每组25只;对照组(C组)饲喂基础全价饲料,低剂量组(L组)饲喂含4.5 g/kg苦杏仁粉的基础全价饲料,中剂量组(M组)饲喂含9 g/kg苦杏仁粉的基础全价饲料,高剂量组(H组)饲喂含17 g/kg苦杏仁粉的基础全价饲料,试验周期为45 d。结果表明,与C组相比,H组肉鸡的终末体重和平均日增重极显著降低(P<0.01),料重比极显著升高(P<0.01),而L组、M组肉鸡的末体重和平均日增重及料重比无显著差异(P>0.05);肌肉放置24 h和48 h后,H组肌肉肉色显著降低(P<0.05),肌肉剪切力极显著增加(P<0.01);L组胸肌粗蛋白质含量显著升高(P<0.05),M组、L组差异不显著(P>0.05)。饲料中添加不同剂量的苦杏仁粉均增强肉鸡肝脏中SOD、CAT和GSH-PX的活性(P<0.05)。试验说明,饲料中添加的低剂量(4.5 g/kg)和中剂量(9 g/kg)苦杏仁粉均可改善肉鸡肉品质和增强肝脏抗氧化性能,其中以添加9 g/kg苦杏仁的效果最佳。而添加高剂量(17 g/kg)的苦杏仁粉虽能增强肉鸡肝脏的抗氧化能力,但会导致肉鸡的生长性能和肉品质降低。     

大理白族民居建筑的构成形式美

以白族民居的建筑形式为研究对象,分析了白族民居的构成要素和特征、民居形象的表达、建筑艺术形式美的体现,指出在新建民居时保持传统建筑的艺术形式和元素,是寻求未来白族民居发展的主要途径,使其逐步达到尊重历史,修旧如旧,保持地域文化的传承。     

融合匹配长短时记忆网络和语法距离的方面级情感分析模型

针对现阶段方面级情感分析（ABSA）存在的方面词与不相关上下文错误匹配以及缺乏语法层面特征的问题,提出一种融合匹配长短时记忆网络（mLSTM）和语法距离的ABSA模型mLSTM-GCN。首先,逐词计算方面词与上下文的关联性,并将得到的注意力权重与上下文表示融合作为mLSTM的输入,从而得到与方面词关联度更高的上下文表示;然后,引入语法距离以获得与方面词语法关联度更高的上下文,从而获取更多的上下文特征来指导方面词的建模,并通过方面掩盖层得到方面表示;最后,结合位置权重、上下文表示以及方面表示来进行信息交互,从而获取用于情感分析的特征。在Twitter、REST14和LAP14数据集上的实验结果表明,相较于特定方面的图卷积网络（ASGCN）,mLSTM-GCN的准确率分别提升1.32、2.50和1.63个百分点,宏平均F1分别提升2.52、2.19和1.64个百分点。可见,mLSTM-GCN能够有效降低方面词与不相关上下文错误匹配的概率,提升分类效果。     

不同油脂对肉鸡生长性能、器官指数、血清生化指标的影响

为研究肉鸡饲料中不同油脂添加对肉鸡生长性能、器官指数、血清生化指标的影响,试验选取1日龄雄性爱拔益加(A A)肉鸡45只,随机分成3组,每组5个重复,每个重复3只,其饲料中油脂添加分别为豆油、猪油、豆油与猪油1:1调和油(调和油),试验共42 d.结果表明,3种油脂对肉鸡平均日增重(ADG)无显著差异(P>0.05),...     

园林式建筑景观与区域空间布置设计

现代都市生活远离自然,对于身处于建筑森林中的人们,园林式建筑景观设计给与他们的不仅是一种审美意趣,更是一种精神上的抚慰. 园林式建筑景观.杭州余杭区的商业建筑群,结合了杭州地域建筑文化,选择的是黑瓦白墙的徽式建筑审美风格,在外部整体水景景观设计上,较大幅度的利用了自然水景,并在长廊边设置了观赏区,让人们能够在热闹的商业氛围中感受到一丝古朴的境界.这种建筑景观设计按照自然性原则,把握建筑群体紧邻的自然水景,通过设置观赏区来让人文和水景产生一个很自然的连接,形成一种很好的体验氛围.     

基于注意力机制和上下文信息的目标检测算法

针对目标检测过程中存在的小目标漏检问题,提出一种基于注意力机制和多尺度上下文信息的改进YOLOv5目标检测算法。首先,在特征提取结构中加入多尺度空洞可分离卷积模块（MDSCM）以提取多尺度特征信息,在增大感受野的同时避免小目标信息的丢失;其次,在主干网络中添加注意力机制,并在通道信息中嵌入位置感知信息,进一步增强算法的特征表达能力;最后,使用Soft-NMS(Soft-Non-Maximum Suppression)代替YOLOv5使用的非极大值抑制（NMS）,降低检测算法的漏检率。实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC数据集、DOTA航拍数据集和DIOR光学遥感数据集上的检测精度分别达到了82.80%、71.74%和77.11%,相较于YOLOv5,分别提高了3.70、1.49和2.48个百分点;而且它对图像中小目标的检测效果更好。因此,改进的YOLOv5可以更好地应用到小目标检测场景中。     

催化重汽油萃取脱芳溶剂的优化研究

以兰州石化催化重汽油为原料,对萃取脱芳溶剂和萃取脱芳条件进行了优化研究。以分配系数和选择性系数为评价指标,实验筛选出环丁砜(SUF)作为主萃取剂,二甲亚砜(DMSO)、N,N二甲基甲酰胺(DMF)、N-甲酰吗啉(NFM)、三甘醇(TEG)、N-甲基吡咯烷酮(NMP)为助剂,得到组成为m_SUF∶m_DMF=7∶3的复合萃取剂萃取芳烃的分配系数最高。以混芳中芳烃含量和芳烃萃取率为指标,对该复合萃取剂萃取操作条件进行评选,结果表明,在最佳萃取操作条件下(剂油比4∶1、萃取温度40℃、萃取时间5 min、相分离时间7 min),经过10级萃取后,萃取相中芳烃含量为62.91%,芳烃萃取率为87.78%。最后,在相同实验条件下对单剂环丁砜与复合萃取剂萃取催化重汽油中芳烃的效果比较表明,复合萃取剂的分配性系数优于单剂、芳烃萃取率比单剂提高了16.85%,选择性系数和芳烃含量低于单剂。     

环氧树脂精制技术优化研究

采用高盐甘油废水和自制溶剂对环氧树脂和湿盐精制进行循环洗涤研究优化。实验结果表明,在树脂/盐水/自制溶剂质量比为1∶1∶1、洗涤温度50℃、洗涤时间30 min条件下,使用高盐甘油废水替代回用水,对粗树脂进行循环洗涤精制,最大可循环洗涤24次,精制树脂Cl-含量为49.3μg/g,甘油未检测出;可取消三效蒸发操作,盐水直接去甘油浓缩装置浓缩甘油。在自制溶剂/湿盐/盐水质量比为1∶1∶1、洗涤温度50℃、洗涤时间5 min条件下,循环洗涤5次,可得不含树脂的精制盐。与现有工艺相比,环氧树脂精制优化技术的废水排放量大大降低,取消了三效蒸发操作,溶剂用量和再生能耗分别下降33.33%和40%,实现了节能减排的目的。     

高盐废水绿色脱盐用于洗涤环氧树脂的实验研究

针对环氧树脂精制废水存在排放量大，盐含量高，三效蒸发能耗高、操作困难等问题，开展了高盐废水（盐质量分数20.00%、甘油质量分数0.40%）的“溶剂法绿色脱盐-洗涤环氧树脂”循环应用研究。实验结果表明，在m（脱盐剂）∶m（盐水）=2.34、脱盐温度为20℃、磁力搅拌速率200 r/min、搅拌时间和沉降分离时间均为2 min的条件下，采用溶剂法对高盐废水进行绿色脱盐，脱盐率达到45.66%；在蒸馏温度为80～90℃、蒸馏时间为60 min下回收脱盐剂，回收的脱盐剂脱盐效果与新鲜脱盐剂脱盐效果相当；在85℃、盐水与树脂质量比约为12∶13条件下用盐质量分数为12%的盐水洗涤粗树脂，经历38次“绿色脱盐-洗涤环氧树脂”循环后精制树脂中Cl-质量分数≤50μg/g，满足《双酚-A型环氧树脂》（GB/T 13657—2011）对优等品环氧树脂Cl-质量分数的要求。与现有环氧树脂精制工艺相比较，该工艺盐水排放量减少98.55%，取缔了三效蒸发操作，蒸汽消耗下降了66.67%。