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关键词： 飞机   复杂结构件   曲面轮廓   旋转抛物曲面   激光跟踪   自动采集   扫描测量   模型驱动  

摘要： 针对飞机装配过程中大量曲面部件的外形轮廓快速检测需求,本研究团队提出了一种基于激光跟踪扫描仪的自动测量方法,首先通过对象模型提供的理论定位点将测量设备与被测对象坐标系对齐,其次按照对象的被测曲面特征要求,规划设备的测量路径并自动采集完整的对象被测曲面特征数据,之后将实测数据与理论数模再次精细对齐,最终计算曲面轮廓偏差。利用直径为4 m的大型旋转抛物曲面进行实验,结果表明:该方法显著提升了测量的自动化水平,与传统人为控制的测量方法相比,扫描效率提升约30%,且测量结果一致,为推动航空设备曲面部件几何量高效检测技术发展提供了有力支撑。

关键词： 城区人为无线电噪声   噪声建模   软件无线电   干扰信号处理   频谱规划  

摘要： 随着电子设备种类和数量的剧增,城区人为无线电噪声水平发生了巨大变化,国际电信联盟(International Telecommunication Union, ITU)提供的无线电噪声计算方法及参考值已无法满足当前无线电系统设计和性能评估要求。本文利用USRP X310软件无线电系统在青岛城区开展了大范围、宽频段人为无线电噪声数据测量,完成了移动测量的干扰信号处理改进方法研究,建立了新的城区人为无线电噪声模型,并分别从均方根误差、平均绝对误差和决定系数对模型精度进行了评估。结果表明:青岛城区人为无线电噪声水平明显高于ITU-R P.372-17模型给出的参考值;新模型的最高适用频率从ITU-R P.372-17国际标准模型的250 MHz提高到500 MHz,同时预测精度优于ITU-R P.372-17模型,具有更高的可靠性和有效性。本文所建模型可用于城区无线电系统的频谱规划、干扰分析和信号检测,并为ITU-R P.372修订或区域化模型构建提供重要的数据和模型支撑。

关键词： 立体偏折术   离轴非球面   面型检测   预畸变条纹   视线标定  

摘要： 由于凸非球面元件梯度大,在利用传统偏折术测量凸非球面时,相机捕获到的条纹弯曲变密从而导致相位解算不稳定、测量精度下降。为了解决这个问题,并实现大口径离轴凸非球面光学元件面形的高效测量,本文提出了一种基于立体偏折术并结合预畸变条纹的方法。该方法通过预设待测非球面元件的面形参数并建立逆光线追迹模型来获得预畸变条纹图案。并解算预畸变条纹对应的显示器坐标信息,利用立体偏折术获得元件表面点云数据,再结合点云匹配的方法获得元件面形。为了验证所提方法的可行性,对口径170mm×430mm且有附加面形误差的大口径离轴凸非球面元件进行数值模拟。在实验中,测量了一块有效口径为160mm×430mm大口径凸非球面光学元件。根据所提方法计算的结果精度达到微米量级,并与DUI检测装置的测量结果进行对比,为大口径离轴凸非球面光学元件的面形测量提供一种新的思路。

关键词： 缺陷检测   关系推理   输电线路   深度学习   超图神经网络  

摘要： 针对现有输电线路缺陷检测模型在特征融合过程中存在的两个核心难点——跨通道特征的混淆问题与空间特征的局部偏差问题,提出基于特征层面进行全域泛化推理的输电线路缺陷检测模型。本文提出双路特征交互机制,增强特征融合的全局一致性与辨别能力。在空间维度,区域级细节推理模块根据邻域局部区域相关系数动态构建特征稀疏路由索引,利用图神经网络实现细节信息的跨层传递与空间错位对齐;在语义维度,通道级语义推理模块根据通道相关性构建索引,完成深层语义的逆向传递与跨层特征解耦。两模块协同实现了仿生神经元式的特征动态流动,使多尺度特征能够自适应执行层次化关系推理。其次,针对图推理中的信息损失与高阶关系缺失问题,提出混合粒度自适应信息平衡超图卷积,通过细粒度节点超图与粗粒度区域超图的层级谱卷积,构建从局部到全局的高阶结构推理框架,有效平衡信息变化。上述改进显著提升遮挡与小目标检测能力。最后,通过实验验证了方法的有效性和泛化性。

关键词： 阴道萎缩   局部雌激素治疗   Shc转化蛋白1   非标记定量蛋白质组学   生物信息学   GO分析   KEGG分析  

摘要： 目的 采用蛋白质组学联合生物信息学探究大鼠阴道萎缩局部雌激素作用前后改变显著的差异蛋白,并推测该蛋白发挥作用的可能机制。方法 36只健康6~8周龄雌性生育龄未孕SD大鼠分为去势大鼠组(OVX组)、去势大鼠局部雌激素使用组(OVX+E2组)及假手术组(sham组)。收集三组的阴道标本进行非标记定量蛋白质组学分析,筛选差异蛋白,对差异蛋白中与雌激素代谢相关的蛋白进行分析得出局部雌激素作用后改变显著的差异蛋白,对差异蛋白进行GO及KEGG分析,推测蛋白发挥作用的可能机制。结果 OVX+E2组与OVX组差异蛋白共102种,74种上调,28种下调;sham组与OVX组差异蛋白共655种,494种上调,161种下调。在OVX+E2组与OVX组筛选出的差异蛋白中,与雌激素代谢通路相关的差异蛋白Shc转化蛋白1表达上调。在sham组与OVX组筛选出的差异蛋白中,与雌激素代谢通路相关的差异蛋白均表达上调,包括蛋白基质金属蛋白酶9、Shc转化蛋白1及角蛋白14、42、35、33B、23、17。OVX+E2组与OVX组差异蛋白的GO分析发现Shc转化蛋白1参与的差异显著通路是Shc-EGFR复合物,分子功能分析发现Shc转化蛋白1参与的差异显著通路是磷酸酪氨酸残基结合。KEGG分析中Shc转化蛋白1参与差异显著上调通路是上皮细胞的细菌侵袭通路。差异蛋白相关性分析表明与Shc转化蛋白1关系显著的差异蛋白是伪足富集的非典型激酶1、桩蛋白、MHCⅡ类抗原。结论 局部雌激素可能通过上调Shc转化蛋白1改善去势大鼠阴道萎缩。Shc转化蛋白1可能通过形成Shc-EGFR复合物影响磷酸酪氨酸残基结合、参与上皮细胞的细菌侵袭通路、与非典型激酶1、桩蛋白、MHCⅡ类抗原构成互作网络发挥作用。

关键词： 患者预约挂号行为   简介信息   图片质量   精细化加工可能性模型  

摘要： 预约诊疗是以患者为中心的重要改革措施,已在全国范围内广泛推广和实施。然而,较少有研究探究患者的预约挂号行为。本文基于精细化加工可能性模型,探究平台上中心线索和外部线索对患者预约挂号行为的影响,并进一步分析疾病类型对患者信息处理的调节作用。研究利用我国一家三甲医院的门诊数据,揭示了医生简介信息与患者预约挂号量之间的倒U-型曲线关系,并指出高质量医生图片对患者就医选择的正向影响。同时,研究发现高风险疾病和慢性病患者显著增加了对医生简介信息的处理,降低了对图片质量信息的处理。本文通过分析多模态信息(视觉和文本信息)对患者预约挂号量的影响,拓展了对患者就医选择的理解,为优化我国医疗服务提供了理论支持。

关键词： 联合实体关系提取   交叉门控注意力   信息瓶颈   语义稀释  

摘要： 联合式关系抽取旨在从非结构化文本中,通过统一的模型架构同时完成命名实体识别和关系抽取两大任务。现有联合抽取模型存在有限单向交互、信息交互不充分以及语义稀释等问题。对此,论文提出了一种基于交叉门控注意力和信息瓶颈理论的联合实体关系抽取模型(Cross gate Attention with Information Bottleneck for joint entity-relation Tasks,CABT)。CABT利用交叉门控注意力机制有效建模子任务之间的上下文关联,控制特征信息流动,实现子任务之间高效交互与冗余信息过滤。同时模型利用信息瓶颈模块最小化任务无关信息,最大化任务相关信息的相关性,从而自适应地抑制冗余特征,保留关系建模相关的语义信息。在多个基准数据集上表现均优于现有方法,在实体边界识别准确性和复杂关系建模方面表现突出。本文通过消融实验和案例分析验证了模型各个模块的有效性及其对任务性能的贡献,进一步证明了所提方法的先进性和鲁棒性。

关键词： 指挥信息系统   效能评估   麻雀搜索算法   BP神经网络   智能优化  

摘要： 指挥信息系统效能评估是提升体系作战能力的关键环节。针对传统评估方法主观性强、难以刻画复杂非线性关系,以及现有智能方法网络结构设计依赖经验、易陷入局部最优的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)和反向传播(back propagation, BP)神经网络的混合智能评估模型。该方法以覆盖范围、传输速率、传输时延、带宽和抗毁能力5个关键指标为输入,利用麻雀搜索算法的全局寻优机制替代人工试错,自动优化BP网络的隐藏层层数与神经元数量,进而构建从系统技术参数到综合效能等级的映射关系。仿真结果表明,该方法在5 000和10 000样本数据集上的测试准确率均超过99.7%,且SSA在前3次迭代内快速收敛,显著优于传统网格搜索方法,验证了该模型在系统效能评估中的准确性、高效性与工程适用性。

关键词： 行人重识别   文本引导   语义自适应   互信息增强   跨模态特征融合  

摘要： 摘针对文本行人重识别中图文粒度不匹配、多尺度特征融合不足及冗余区域干扰等问题,本文提出文本引导多尺度特征融合与互信息精炼的行人重识别方法,该方法以文本语义为统一驱动,构建三级协同机制。首先,设计语义引导的多粒度特征感知模块,引入图文联合语义驱动机制,动态融合细粒度图像特征与粗粒度图像特征,根据文本描述自适应调节图像特征粒度,增强模型对文本语义关注区域的响应,提升跨模态语义对齐能力。其次,构建自适应多尺度特征融合模块,利用轻量多层感知机从文本特征中解耦多尺度权重向量,通过异构尺度特征融合策略并结合门控残差机制,实现图像局部特征的跨模态增强,提升模型的细节感知能力。最后,提出跨模态互信息精炼模块,动态估计图像局部特征与文本语义的互信息值,识别并增强图像中与文本高度对齐的区域,同时抑制与文本无关的冗余特征,有效提升跨模态特征的判别性。该方法在在CUHK-PEDES数据集上Rank-1和mAP分别达到73.23%和66.49%,较现有主流方法 TFTI提升0.17与0.23个百分点;在ICFG-PEDES数据集上分别达到62.98%和38.52%,较VFE-TPS提升0.87与1.64个百分点;在RSTPReid数据集上Rank-1与mAP分别达到59.25%和46.84%,较Li et al提升2.60与1.57个百分点,充分验证了方法的有效性与泛化能力。

关键词： 遗传资源数字序列信息   专门权   知情同意   来源标示   惠益分享  

摘要： 遗传资源数字序列信息在提高作物产量和减少疫病影响的研究中发挥日益重要的作用,但其权利保护体系尚不完善,阻碍了遗传资源的保护与利用,制约了《生物多样性公约》所确立的公平公正惠益分享目标的实现。针对上述问题,本文首先通过界定遗传资源数字序列信息的内涵与属性,阐明了其与以信息为客体的现代知识产权制度具有内在的契合性,并论证了其受知识产权保护应满足新颖性、实用性的实体条件以及必要的注册登记程序条件。在此基础上,揭示了现行知识产权模式的适用困境,提出了遗传资源数字序列信息专门权的规范构造方案。方案将专门权的主体划分为两个层次:静态的权利归属于国家;动态的权利由特定社区的农民集体和数字序列信息的上传者依不同权能分别行使。权利人享有基于许可的知情同意权、来源标示权和惠益分享权。同时设置适用范围、强制许可、保护期限等权利限制制度。该方案对实现权益平衡、促进动植物育种创新及遗传多样性保护具有重要意义。