摘要：目的点云语义分割在无人驾驶、城市场景建模等领域中具有重要意义,为了提升大场景条件下点云特征的提取效率,提出一种大场景双视角点云特征融合的语义分割方法(double-view feature fusion network for LiDAR semantic segmentation,DVFNet)。方法大场景双视角点云特征融合的语义分割方法由两个部分组成,分别为双视角点云特征融合模块和基于非对称卷积的点云特征整合模块。双视角点云特征融合模块将柱状体素特征与关键点全局特征相结合,减少降采样导致的特征损失;基于非对称卷积的点云特征整合模块将双视角点云特征使用非对称卷积进行处理,并使用多维度卷积与多尺度特征整合来实现局部特征优化。结果本文提出的大场景双视角点云特征融合语义分割方法,在SemanticKITTI大场景点云数据集上达到63.9%的准确率,分割精度在已开源的分割方法中处于领先地位。结论通过文中的双视角点云特征融合语义分割方法,能够实现大场景条件下点云数据的高精度语义分割。

摘要：真实场景点云不仅具有点云的空间几何信息,还具有三维物体的颜色信息,现有的网络无法有效利用真实场景的局部特征以及空间几何特征信息,因此提出了一种双通道特征融合的真实场景点云语义分割方法DCFNet(dual-channel feature fusion of real scene for point cloud semantic segmentation)可用于不同场景下的室内外场景语义分割。更具体地说,为了解决不能充分提取真实场景点云颜色信息的问题,该方法采用上下两个输入通道,通道均采用相同的特征提取网络结构,其中上通道的输入是完整RGB颜色和点云坐标信息,该通道主要关注于复杂物体对象场景特征,下通道仅输入点云坐标信息,该通道主要关注于点云的空间几何特征;在每个通道中为了更好地提取局部与全局信息,改善网络性能,引入了层间融合模块和Transformer通道特征扩充模块;同时,针对现有的三维点云语义分割方法缺乏关注局部特征与全局特征的联系,导致对复杂场景的分割效果不佳的问题,对上下两个通道所提取的特征通过DCFFS(dual-channel feature fusion segmentation)模块进行融合,并对真实场景进行语义分割。对室内复杂场景和大规模室内外场景点云分割基准进行了实验,实验结果表明,提出的DCFNet分割方法在S3DIS Area5室内场景数据集以及STPLS3D室外场景数据集上,平均交并比(MIOU)分别达到71.18%和48.87%,平均准确率(MACC)和整体准确率(OACC)分别达到77.01%与86.91%,实现了真实场景的高精度点云语义分割。

摘要：锌阳极因枝晶生长、析氢、形变和钝化等挑战,成为限制锌空气电池充放电循环性能的关键因素。本工作以聚季铵盐为碳源和氮源,通过硬模板法制备出具有丰富介孔结构的碳材料,并将其作为锌阳极的表面功能层(N-MC@Zn)。其中,N-MC@Zn的比表面积高达590.06 m^(2)·g^(-1),平均孔径为22 nm。研究表明,锌阳极表面构建氮掺杂的多孔碳功能层,在一定程度上有效缓解了上述寄生反应带来的负面影响。特别是多孔碳涂层丰富的孔隙为锌沉积/剥离提供了缓冲区,极大提高了锌离子的沉积动力学,稳定了其沉积/剥离过程,缓解了锌阳极的析氢腐蚀;此外,多孔碳涂层内的各向异性避免了尖端效应,抑制了枝晶生长。基于上述优势,N-MC@Zn表现出优异的充放电稳定性(140 h, 700次循环)、倍率充放电特性(0.5C~10C)以及放电容量。以上结果表明,多孔碳材料可作为高性能锌阳极功能层材料,为锌阳极涂层设计领域提供了新的视角。

摘要：锌-空气电池因安全性高、容量大、成本低和环境友好等特点而受到广泛关注。其中,锌-空气电池阴极双功能催化剂的设计开发取得了突破性进展。因此,锌阳极的可逆性成为决定锌-空气电池充放电性能的关键。然而,锌阳极仍面临枝晶、形变、钝化、析氢腐蚀等严重挑战,直接阻碍了可逆锌-空气电池的实际应用。为此,本文从枝晶形成、电极形变、钝化、析氢腐蚀四个方面系统介绍了锌阳极研究现状;讨论了添加剂、涂层、隔膜和充电方式对锌枝晶生长的影响;提出了电极形变的机理和常见解决方案;归纳了锌阳极发生钝化的关键因素和影响机制;分析了合金组分对析氢腐蚀的抑制。最后,基于锌阳极当前的主要研究现状,本文展望了获得稳定可逆锌阳极的多种策略及研究方向。

摘要：目的进一步提高图像复原的性能。方法提出一种基于隐式知识迁移(Implicit knowledge transfer)和显式掩码引导(Explicit mask guide)的图像复原通用方法IECNN。将一般的图像复原任务明确拆分为退化区域定位和区域引导复原等2个阶段。首先利用掩码预测网络中固有的退化定位知识,并进行训练,检测严重退化区域,然后提出一种自适应的注意力知识蒸馏方法,将退化区域知识隐式迁移到复原网络中,且无须任何额外的推理计算,随后提出一种掩码引导下的2种模块,在扩充全局感受野的同时重点关注退化区域,以此显式进行图像复原。结果在进行消融实验时,通过可视化特征图与成对关系图直观展现了各个组件的有效性。为了证明文中方法的通用性,在4种空间变化的图像复原任务中,以峰值信噪比(Peak signal to noise ratio)和结构相似性(Structural similarity)2个指标与其他基准方法进行了定量比较,在视觉效果上进行了定性比较。结论证明了隐式知识迁移和显式掩码引导对于图像复原的有效性。

摘要：为了解决基于StyleGAN2网络的人脸风格迁移算法存在的风格迁移效果不明显、不准确,局部纹理不合理等问题。本文提出动态注意力语义特征增强的人脸风格迁移方法。本文提出归一化傅里叶卷积将人脸特征转化到频域中进行处理,使网络更好地捕捉图像纹理、细节和结构等频率信息,提出了一个新的动态注意力结构控制块使生成器更高效地学习风格图像的结构特征并较好保留原始人脸特征;此外,还引入色彩一致性损失函数,该损失函数可以有效保持生成图像和风格图像的颜色相似性。实验结果表明,本文提出的网络在定性和定量实验研究中与最先进的方法相比都取得了最好得分。本文方法在保留内容图像语义信息和细节特征的同时有效学习了风格图像的特征,更好地实现了人脸风格迁移准确性和艺术性。

摘要：明晰城市关键基础设施运行风险演化机理是有效防范和化解风险的前提与基础,而现实中动态变化的多风险、多系统以及多风险关联和多系统关联叠加形成的复杂关联情境加大了机理研究的难度。本文从复杂关联情境着手,分别分析了多风险关联和多系统关联的演化机理。然后,利用系统动力学模型,构建了城市关键基础设施运行风险演化仿真模型,并设计了三个针对性的仿真实验。仿真结果表明,影响城市关键基础设施运行的风险因素呈现动态演化性,在不同的时间节点应关注的风险因素有明显差异;风险因素在多系统层面的叠加作用将扩大风险损失,且随着系统关联强度的增加,系统失效率会进一步加大;系统关联强度的不同将影响风险应对策略的恢复效率。研究成果将为城市关键基础设施相关监管部门管理者直观识别复杂关联情境下多风险的动态演化路径、科学研判影响多系统运行的关键风险因素,以及制定风险应对策略提供重要的决策依据。

摘要：近年来,基于临床诊疗实践开展的皮肤病临床研究越来越受到广大皮肤科医疗和科研人员的重视和认可。如何基于皮肤科临床实践提出科学问题,如何通过规范的临床研究设计解决临床问题是驱动皮肤科临床诊疗水平不断提升的策源力。该文以临床研究选题为切入点,提出皮肤疾病临床研究选题的来源,指出研究设计时需遵从的代表性、真实性、可比性及显著性的指导思想,并基于临床研究PICO(patient,intervention,control,outcome)原则和临床试验报告统一标准,从皮肤疾病临床研究选题中所牵涉到的研究对象招募、样本量、对照设置、随机分组、盲法、干预方案实施、疗效评价、质量控制及统计分析等方面详细阐述皮肤疾病临床研究的设计规范和要点,以期为皮肤科临床研究的设计提供参考。

摘要：目的 研究肺结节患者的语音信号诊断特征,探讨不同中医证候肺结节患者语音信号指标的差异,探索肺结节声诊客观化、定量化、标准化研究思路与方法。方法 通过问诊形式采集肺结节患者(肺结节组)、健康对照者(健康对照组)的年龄、性别、吸烟史、CT影像学等一般资料,以及肺结节患者的中医四诊信息,并进行中医辨证分型。借助SONY A10线性PCM录音设备采集所有研究对象的语音信号资料,采用OpenSMILE工具包获取[a]、[e]、[i]、[o]、[u]5个元音的扩展的日内瓦极简声学参数集(eGeMAPS),比较肺结节患者与健康人群的语音特征指标,以及不同中医证型肺结节患者的语音特征;进一步根据结节数量将肺结节患者分为孤立性肺结节组、多发性肺结节组,根据肺结节大小分为小直径组、中直径组、大直径组,比较各组语音特征指标。结果 (1)共纳入肺结节患者156例、健康对照者62例;肺结节患者中,孤立性肺结节73例、多发性肺结节83例,小直径92例、中直径49例、大直径15例。(2)156例肺结节患者中,气虚证49例、阴虚证31例、痰湿证42例、其他证型34例。(3)在频率特征指标方面,肺结节组5个元音F0值高于健康对照组,元音[i]的Jitter、F3 frequency值低于健康对照组(P0.05)。(5)大直径组元音[i]的F2 amplitude值高于小直径组、中直径组(P<0.05),中直径组元音[i]的Slope 500~1 500值高于小直径组(P<0.05)。(6)痰湿证肺结节患者元音[a]的F1 frequency、F2 frequency,元音[e]的F3 frequency值低于气虚证肺结节患者(P<0.05)。结论 肺结节患者的语音信号具有一定特征,不同中医证型、不同结节大小患者的语音信号特征存在差异,可以为肺结节的病证诊断提供依据。

摘要：针对目前用于点云配准的点云特征提取方法并未充分提取点云中的有效信息等问题,提出了一种基于3D特征动态融合的点云特征提取网络(3D feature dynamic fusion and residual u-net,DFRUNet)。该网络通过3DFDF(3D feature dynamic fusion)模块将编码和解码模块的特征动态融合,以充分提取点云中的有效信息;同时采用SE-Res(squeeze and excitation residual)模块来提取点云特征,通过动态调整显著区域的权重,对该区域特征进行重点提取,以提高所提取特征的质量。将网络所提取特征映射到高维空间中,采用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法完成点云配准。实验结果表明,在3DMatch数据集上,该算法特征匹配召回率(feature-match recall,FMR)达到了96.3%,相较于经典的FCGF算法提高了0.011。配准召回率(registration recall)达到了82.2%,提高了0.014。该方法充分提取了点云中的有效信息,达到了更高的召回率,对其他点云配准研究具有参考价值。