摘要：任务执行时长的不确定性是设计任务调度算法时的一个重要问题,关系到调度方案能否满足任务的截止时间要求.鉴于此,研究不确定性感知的边缘计算任务调度问题,以最小化边缘提供商开销为优化目标建立任务调度问题的优化模型.该模型将任务执行时长建模为随机变量并推导出任务完成时间的完整概率分布,引入关于任务截止时间的概率约束,以可调节的概率阈值保证任务按时完成.为求解该问题,进一步提出基于蝙蝠算法搜索策略的元启发式算法,包含两个关键的算法组件,映射算子实现蝙蝠空间与调度解空间的关联,评估算子实现候选解可行性的判定和优化目标值的计算.基于对比实验的仿真结果表明,所提出算法能够得到高质量的任务调度方案.

摘要：为探究超高层连体结构在多灾害耦合作用下的设计与安全性能,以苏州超塔为例,开展地震和风耦合作用下的多灾害易损性分析.根据设计资料建立结构有限元模型,分别开展结构在地震作用下以及地震和风耦合作用下的易损性分析,探究结构在多灾害耦合作用下的响应规律.结果表明,地震和风耦合作用下结构联合易损性随着地震动和风荷载强度的增大而增加,且地震动对结构的破坏占主导作用.地震与风耦合作用时结构达到中等破坏、严重破坏和倒塌破坏的概率均比仅地震作用时有所增加.当风速达到40 m/s时,结构在罕遇地震下达到3种破坏状态的概率分别为99.77%、91.56%和46.54%,相比于仅罕遇地震作用下分别提高了1.11%、10.73%和14.65%,相比于一般高层连体结构在同样的灾害耦合作用下分别提高了0.27%、6.26%和14.34%.

摘要：低压舱舱内噪声对舱内人员的身心健康有很大影响,国内部分低压舱在降压时噪声超过65 dB,为探讨影响舱内噪声的关键因素,设计正交实验分析新风量和压力两个因素在不同水平组合下舱内噪声水平。使用fluent对低压舱降压过程进行仿真模拟,得到新风量大小是影响低压舱舱内噪声大小的关键因素。对舱内噪声进行采集分析,结果显示舱内噪声频率范围主要集中在20 Hz~500 Hz内,将实验结果和仿真结果相比较,结果趋于一致,验证了仿真方法的可靠性,为降低舱内噪音,优化舱内环境提供参考。

摘要：行人属性识别旨在判断目标行人的预定义属性标签,从而生成关于该行人的结构化描述,包括年龄、性别、衣着、配饰等多种层次的语义信息.由于行人属性识别在视频监控领域具有极大的应用潜力,该任务广受研究者关注.随着深度学习的快速发展,研究者提出众多识别行人属性的方法,以获得更为精准的识别结果.针对当前复杂场景下,该任务面临的监控画面不清晰、行人状态变化、遮挡等问题,对监控场景下基于单帧与视频数据的行人属性识别方法进行综述,首先围绕行人属性识别这一任务,介绍其研究背景及任务概念,指出当前研究所面临的问题与挑战;其次根据“单帧图像”和基于视频数据的“序列图像”2种不同的样本类型,对行人属性识别方法进行分类,并依据属性识别过程中所采用的技巧和思路,归纳总结最新提出的行人属性识别方法,概述研究现状;再对当前主流使用的数据集进行分析比较,总结其特点;最后,从状态引导行人属性识别、立体属性、多任务融合、新数据集构建4个方面,思考该领域的未来发展方向并作出展望.

摘要：正电子发射断层显像/X线计算机体层成像(PET/CT)肺部图像中存在病灶区域特征像素信息少、形状复杂多样,病变与周围组织界限模糊等问题,导致模型对肿瘤病变特征提取不充分。针对上述问题,本文提出基于密集交互式融合Mask RCNN(DIF-Mask RCNN)实例分割模型。首先设计具有跨尺度主辅结构的特征提取网络,提取出不同尺度病灶特征;然后设计密集交互式增强辅助网络(DIFEN),通过将最浅层病变特征以密集连接形式与邻近特征、当前特征进行交互融合,增强深层特征图中病灶细节信息;最后构建密集交互式融合金字塔网络(DIF-FPN),在自下而上路径中将浅层信息逐个以密集连接方式补充到深层特征中,进一步加强模型对病变区域的微弱特征感知力。在临床PET/CT肺部图像数据集上进行消融实验和对比实验,结果表明所提模型对于病变区域实例分割的APdet、APseg、APdet_s、APseg_s指标分别为67.16%、68.12%、34.97%、37.68%,与Mask RCNN(ResNet50)相比在APdet和APseg指标上分别提升7.11%、5.14%。DIF-Mask RCNN模型能够有效检测分割肿瘤病变,为肺癌辅助诊断提供重要的参考价值与评估依据。

摘要：2019-09-20,中国青海省玛沁县拉加镇军功古滑坡发生局部失稳,导致公路交通中断,严重威胁当地居民生命财产安全,亟需查明古滑坡的形变区和形变规律,为防治工程设计和监测预警提供参考。首先利用高分辨率卫星影像和数字高程模型数据并结合现场调查,基于滑坡形态特征和形变迹象对古滑坡进行分区;然后利用2017-01-2020-12的Sentinel-1雷达卫星降轨数据,基于小基线集合成孔径雷达干涉测量技术(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)对古滑坡的地表形变特征和形变规律进行分析。基于滑坡形态特征和变形迹象,将古滑坡分为4个次级滑坡区,SBAS-InSAR形变结果显示古滑坡整体处于持续的缓慢蠕滑状态。滑坡强变形区主要位于公路开挖段,人类活动对古滑坡稳定性扰动较大,滑坡强变形区形变速率与降雨具有较好的响应关系。虽然古滑坡局部已进行了抗滑桩等工程治理,但由于古滑坡存在多级滑面,已有抗滑桩深度不够,虽发挥了一定的抗滑作用,但未起到完全阻止滑坡整体蠕滑变形的作用,建议后续治理工程应利用钻探等勘察技术手段查明多级滑面深度后进行设计施工,并在强形变区安装裂缝计等现场实时监测预警设备,结合雷达卫星InSAR中长期监测,实现对该滑坡点、面结合的监测预警。

摘要：新颁布的义务教育数学课程标准主张通过情境设计与问题提出培育学生的数学核心素养。数学核心素养视角下,情境的类型、真实性与数学关联性可以作为理解情境三个重要维度。情境设计路径应从整合教学资源、开发多样情境,融入自然需要、挖掘真实情境,关联学科本质、搭建必要情境三个方向展开,以此实现数学核心素养的生成、发展与评价。

摘要：针对葡萄枝条修剪量大、资源化利用率低、离园成本高等问题,设计一种集集条、捡拾、粉碎、收集作业为一体的葡萄枝条捡拾粉碎收集机。阐述整机结构和工作原理,并结合葡萄枝条特性,设计与分析集条装置、捡拾喂入装置、粉碎装置等关键部件。性能试验结果表明:在葡萄枝条平均含水率为60.5%的条件下,作业速度为1.4 km/h、粉碎轴转速为2 280 r/min、喂入辊转速为147 r/min时,捡拾率为95.41%,粉碎长度合格率为94.87%,机具作业性能稳定、效果好,满足葡萄枝条粉碎收集的作业要求。

摘要：薄壁结构被广泛用于吸能装置中,传统直管碳纤维树脂基增强复合材料(CFRP)薄壁结构在受到压溃时总是表现出峰值力过高以及力-位移曲线波动较大的问题,然而吸能装置必须保证渐进和受控的能量吸收,避免可能过大的峰值力,因此CFRP薄壁管结构作为吸能装置还需进一步改进设计。与传统直管结构相比,CFRP折纸管由于其独特的结构形式有更好的吸能特性。通过数值模拟研究了折纸管在轴向载荷作用下的能量吸收特性,得到了管件吸能特性指标与其几何参数之间的非线性映射关系。建立起考虑最大化总吸能和最小化峰值力的多目标结构优化设计模型,采用NSGA-Ⅱ遗传算法求解并对结果进行了分析。优化设计后的折纸管在保持质量不变的情况下,总吸能增加了144.9%,峰值力下降了46.5%,相比初始结构得到了明显提高。

摘要：目的 肺部肿瘤早期症状不典型易导致错过最佳治疗时间,有效准确的肺部肿瘤检测技术在计算机辅助诊断中变得日益重要,但在肺部肿瘤PET/CT(positron emission computed tomography/computed tomography)多模态影像中,肿瘤与周围组织粘连导致边缘模糊和对比度低,且存在病灶区域小、大小分布不均衡等问题。针对上述问题,提出一种跨模态注意力YOLOv5(cross-modal attention you only look once v5, CA-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。方法首先,在主干网络中设计双分支并行的自学习注意力,利用实例归一化学习比例系数,同时利用特征值与平均值之间差值计算每个特征所包含信息量,增强肿瘤特征和提高对比度;其次,为充分学习多模态影像的多模态优势信息,设计跨模态注意力对多模态特征进行交互式学习,其中Transformer用于建模深浅层特征的远距离相互依赖关系,学习功能和解剖信息以提高肺部肿瘤识别能力;最后,针对病灶区域小、大小分布不均衡的问题,设计动态特征增强模块,利用不同感受野的多分支分组扩张卷积和分组可变形卷积,使网络充分高效挖掘肺部肿瘤特征的多尺度语义信息。结果 在肺部肿瘤PET/CT数据集上与其他10种方法进行性能对比,CA-YOLOv5获得了97.37%精度、94.01%召回率、96.36%mAP(mean average precision)和95.67%F1的最佳性能,并且在同设备上训练耗时最短。在luNA16(lung nodule analysis 16)数据集中本文同样获得了97.52%精度和97.45%mAP的最佳性能。结论 本文基于多模态互补特征提出跨模态注意力YOLOv5检测模型,利用注意力机制和多尺度语义信息,实现了肺部肿瘤检测模型在多模态影像上的有效识别,使模型识别更加准确和更具鲁棒性。