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关键词： 复杂背景   植物病害   ShuffleNetV2   残差连接   CBAM注意力机制   知识蒸馏  

摘要： [目的]针对现有植物病害识别模型参数大、田间复杂背景下识别准确率低的问题,提出一种基于改进ShuffleNetV2的轻量化植物病害识别模型LWCR-Net(lightweight crop recognition network)。[方法]在基本特征提取模块中引入残差连接,解决梯度消失问题,使模型能够学习更复杂的特征表示;引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块,以增强特征提取和模型利用能力;采用DenseNet121作为教师模型,LWCR-Net作为学生模型,利用知识蒸馏策略对模型进行训练,以进一步提升模型性能。[结果]轻量化植物病害识别模型LWCR-Net大小为2.44 MB;F 1值和准确率分别为95.49%和96.16%,较原模型提高4.89%和3.96%。与DenseNet121、ResNet34、MobileNetV3等其他经典网络对比,LWCR-Net模型不仅达到较高的识别准确率,而且模型参数量较少。[结论]LWCR-Net模型能够实现在田间复杂背景下对植物病害的准确识别,且模型所需内存较小,方便部署到移动端,为植物病害智能诊断提供参考。

关键词： 中华优秀传统文化   网络传播   正能量  

摘要： 在新形势下,构建适应全媒体生产传播工作机制和评价体系对于持续巩固壮大网上主流思想舆论至关重要。本文着眼增强中华优秀传统文化网络传播质效,以重庆市委网信办实践为例,探讨加强网络内容建设的文化内涵和具体路径,以期进一步坚定文化自信,打造正能量充沛、主旋律高昂的网上精神家园。

关键词： 智能家居   隐私保护   深度学习   对抗样本   流量特征隐藏  

摘要： 深度学习技术的不断发展给智能家居流量隐私保护带来新的挑战,传统的流量隐私保护技术不能有效抵御黑盒场景下的基于深度学习的流量分析攻击.为此,提出了一种基于对抗样本的流量特征隐藏方法,将流量数据转化为图像数据,借助迁移学习构建设备识别模型作为目标对抗模型,并根据流量特征构建生成器网络生成对抗样本.同时,训练网络学习普通流量和对抗样本之间的映射关系并将对抗样本中扰动的位置和大小进行限制,利用模型的迁移性实现黑盒场景中的设备流量隐私保护.实验结果表明,基于对抗样本的流量特征隐藏方法能够有效抵抗未知识别模型的攻击,保护了用户的隐私安全.

关键词： 地面沉降   时序InSAR   标准差椭圆   时空分布特征  

摘要： 为了准确获取云南省玉溪市红塔区地表形变时空分布情况,研究采用InSAR技术获取了红塔区2021年1月至2023年4月地表形变时空分布特征,并验证了InSAR技术的可靠性。结果表明:(1)PS-InSAR和SBAS-InSAR两种技术获得的地表形变结果具有较为一致的空间分布与形变趋势,相比于PS-InSAR技术,SBAS-InSAR能够获得更多的地面沉降信息。(2)红塔区主城区地表形变以沉降为主,北部较为稳定,中部和南部存在较为严重的沉降;(3)研究区地表形变存在季节性变化的特征;(4)红塔区地面沉降重心主要由东北向西南方向迁移,且在短轴方向上(西北-东南)具有明显的发展趋势。

关键词： 细粒度图像分类   通道注意力   知识蒸馏(KD)   自知识蒸馏(SKD)   特征融合   卷积神经网络(CNN)   轻量级模型  

摘要： 目的 在无教师模型指导的条件下,自知识蒸馏方法可以让模型从自身学习知识来提升性能,但该类方法在解决细粒度图像分类任务时,因缺乏对图像判别性区域特征的有效提取导致蒸馏效果不理想。为了解决该问题,提出了一种融合高效通道注意力的细粒度图像分类自知识蒸馏学习方法。方法 首先,引入高效通道注意力(efficient channel attention,ECA)模块,设计了ECA残差模块并构建ECA-ResNet18(residual network)轻量级骨干网,用以更好地提取图像判别性区域的多尺度特征;其次,构建了高效通道注意力加权双向特征金字塔ECA-BiFPN(bidirectional feature pyramid network)模块,用以融合不同尺度的特征,构建更加鲁棒的跨尺度特征;最后,提出了一种多级特征知识蒸馏损失,用以跨尺度特征对多尺度特征的蒸馏学习。结果 在Caltech-UCSD Birds 200、Stanford Cars和FGVC-Aircraft 3个公开数据集上,所提方法分别取得了76.04%、91.11%和87.64%的分类精度,与已有15种自知识蒸馏方法中最佳方法的分类精度相比,分别提高了2.63%、1.56%和3.66%。结论 所提方法具有高效提取图像判别性区域特征的能力,能获得更好的细粒度图像分类精度,其轻量化的网络模型适合于面向嵌入式设备的边缘计算应用。

关键词： 感受性   高斯扰动   直接数值模拟   线性稳定性分析   高超声速边界层  

摘要： 外界扰动进入边界层的感受性过程对转捩位置预测十分关键。结合直接数值模拟和线性稳定性分析方法,在马赫数为6的高超声速条件下研究了壁温对自由流高斯扰动激发裙锥边界层内扰动的感受性的影响。结果表明,自由流高斯扰动穿过裙锥头部激波后激发出快声波、熵波,其中快声波的幅值最大,并且快声波幅值随着壁温升高而增大。之后快声波先激发出裙锥边界层内快模态,进而通过模态转换机制激发出Mack第二模态。降低壁温会使第一模态趋于稳定,但会激发Mack第二模态。最后,从直接数值模拟结果中通过傅里叶变换获取了感受性系数随壁温变化的规律,结果表明感受性系数随壁温的升高而增大。

关键词： 可吸收颅骨固定锁   颅骨缺损   兔模型  

摘要： 目的以新西兰兔为模型动物,通过观察使用可吸收颅骨固定锁后的模型动物的生理状态、临床表现和病理组织学的变化来评价可吸收颅骨锁修复兔颅骨缺损的安全性和有效性。方法根据实验目的和实验设计的要求,用105只新西兰兔随机分为试验组、对照组和空白对照组,试验组和对照组分别进行颅骨缺损,并植入供试品和对照品材料,空白对照组仅做缺损,不植入任何材料。在植入后1、2、3、6、9、12、15个月7个时间点进行解剖观察,可吸收颅骨锁植入部位解剖取材观察,行病理分析。研究期间,所有动物行临床观察。结果研究期间各组动物无明显临床异常,亦无动物死亡。体重在术后9~15个月期间明显增加,血常规和血清生化的检测无明显异常;于各节点观察解剖动物,植入部位周围组织均正常,可吸收颅骨固定锁在各个时间点逐步与周围骨质融合,其与动物自体骨的结合程度越来越紧密,能有效地进行骨瓣复位固定,促进颅骨愈合,病理组织学检查未见感染性炎症反应。结论在该试验条件下,可吸收颅骨固定锁修复兔颅骨缺损与对照组相比具有类似的修复疗效并能有效地进行骨瓣复位固定,且兔模型试验证明临床安全。

关键词： 空压机   双相废热   换热器   洗浴供热  

摘要： 介绍了双相高品位废热回收设备的主要性能参数和选型;计算分析了废热回收设备的性能匹配设计参数;结合智能化监控系统的精准调控,达到高效废热回收效果,得出废热回收利用确保洗浴供热系统改造获得较好经济及社会效益的结论。The main performance parameters and selection of duplex high-grade waste heat recovery equipment were introduced. The performance matching design parameters of waste heat recovery equipment were calculated and analyzed;combined with the precise control of the intelligent monitoring system, achieve efficient waste heat recovery effect. It is concluded that the waste heat recovery and utilization ensure that the transformation of the bath heating system obtains better economic and social benefits.

关键词： 矿山机械   动力装置   新能源动力箱   绿色高效  

摘要： 动力系统是矿山机械设备的核心,其高效稳定运行直接关系到生产效能与成本效益。传统上,矿山机械广泛采用柴油发动机作为动力源,以其强大的扭矩输出和适应恶劣工况的能力著称。随着全球对节能减排和可持续发展的重视加深,探索更加绿色、高效的动力解决方案成为行业共识。通过剖析当前矿山机械领域几种主流的动力系统结构,包括其工作原理、性能特点及应用场景,揭示了各自在提升作业效率与降低维护成本方面的独特优势。鉴于新能源技术在汽车及其他工业领域取得的突破性进展,提出一种专为移动破碎与筛分设备设计的新能源动力箱方案。该方案不仅集成先进的电池储能、能量回收与智能管理系统,还充分考虑矿山作业的特殊需求,如高负荷、长续航及复杂环境适应性。经过一系列严格的环境模拟与实地测试,该新能源动力箱在保障设备常规工作条件下稳定运行的同时,显著提升了能效,减少了有害排放,展现了其在推动矿山机械向绿色化、智能化转型方面的巨大潜力。这一创新成果不仅为矿山行业提供了更加环保、经济的动力解决方案,也为未来新能源技术在重型机械领域的应用开辟了新路径。

关键词： 电磁波吸收   碳化物   MXene   高熵MAX相   复合材料  

摘要： 电磁波吸收材料在过去几十年中取得了长足的进步,由于其对入射电磁波的重要衰减作用,在防辐射和反雷达探测中发挥着越来越重要的作用.随着纳米技术的蓬勃发展,高性能电磁波吸收材料的设计已不仅仅依赖于单一成分介质的固有特性,而是更加注重不同成分的协同效应,从而产生丰富的损耗机制.在各种候选材料中,碳化物通常具有化学稳定性、低密度、可调介电性能和多样化的形态/微结构等特点,因此,探索并设计碳化物基复合材料将是获得具有良好实际应用前景的新型电磁波吸收材料的可行途径.本文介绍了与介电复合材料相关的电磁损耗机制,然后重点介绍碳化物基复合材料作为高性能电磁波吸收材料的最新进展,包括共价型碳化物、间充型碳化物、MXene基碳化物以及一些不常见的碳化物基复合材料和多组分复合材料.详细讨论了有关成分优化、结构工程、性能增强和结构-功能关系的关键信息.此外,在比较了一些代表性复合材料的性能后,还提出了碳化物基复合材料发展面临的一些挑战和前景.