摘要：Significant advancements have been achieved in the field of Single Image Super-Resolution(SISR)through the utilization of Convolutional Neural Networks(CNNs)to attain state-of-the-art *** efforts have explored the incorporation of Transformers to augment network performance in ***,the high computational cost of Transformers makes them less suitable for deployment on lightweight ***,the majority of enhancements for CNNs rely predominantly on small spatial convolutions,thereby neglecting the potential advantages of large kernel *** this paper,the authors propose a Multi-Perception Large Kernel convNet(MPLKN)which delves into the exploration of large kernel ***,the authors have architected a Multi-Perception Large Kernel(MPLK)module aimed at extracting multi-scale features and employ a stepwise feature fusion strategy to seamlessly integrate these *** addition,to enhance the network's capacity for nonlinear spatial information processing,the authors have designed a Spatial-Channel Gated Feed-forward Network(SCGFN)that is capable of adapting to feature interactions across both spatial and channel *** results demonstrate that MPLKN outperforms other lightweight image super-resolution models while maintaining a minimal number of parameters and FLOPs.

摘要：肝脏移植手术是一项复杂且技术要求极高的医疗操作,尤其是显微外科技术中的血管和胆管重建,对移植医师提出了严格的要求。我国器官移植培训起步较晚,当前的肝脏移植医师培训在实践机会、模拟训练与实际操作、科学评估标准等方面仍然存在不足。教学水平提升的难点主要聚焦于显微外科技能的培训,因此,亟需构建一套系统化、规范化的显微外科技能培训体系。四川大学华西医院肝移植中心提出了一套综合性的显微外科技能培训方案,该方案结合非生物模型、虚拟现实系统、生物模型、临床带教等多种培训手段,同时设计了客观的培训效果评估标准,以确保学员能够掌握肝脏移植手术中必需的显微外科技能。通过实施分阶段的循序渐进训练、理论与实践结合的教学方法、标准化的操作流程和培训效果评估机制,能够有效提升肝脏移植医师的操作水平和临床判断和应变能力,创新性地解决目前面临的关键难点,从而推动肝脏移植培训体系的实施和不断完善。

摘要：针对现有交通虚拟仿真系统既无法支持多用户同时在线仿真,又无法满足实际的虚拟仿真教学实验需求,也难以大规模扩展等问题,该文首次从系统架构和仿真引擎方面设计并实现了一种面向多用户的微观交通仿真实验系统。并且从单仿真引擎仿真车辆数变化、单仿真引擎仿真加速比变化和多仿真引擎并发执行3个性能指标对该系统进行测试。测试结果表明,该文所实现的交通虚拟仿真系统能够支持多仿真引擎、多仿真任务的并发执行,满足多用户的同时在线仿真需求。

摘要：为了解决现有设计方法未考虑水平加筋体的滑移效应,低估铁路路基面变形的问题,对水平加筋体加固铁路岩溶路基的受力机理进行了研究,提出了一种新的设计方法.首先,明确了荷载传递机制和水平加筋体受力模型;然后,从严格控制铁路路基面变形的角度出发,在现有设计方法的基础上,考虑滑移效应并假定锚固区加筋体应变呈线性变化,通过引入加筋体松弛量建立了加筋体挠度修正公式;再次,提出了考虑滑移效应的水平加筋体加固铁路岩溶路基的设计方法,明确了验算内容和设计流程;最后,将所提方法应用于某模型试验,并与实测值及数值分析值进行了对比.研究结果表明:考虑滑移效应能够有效修正路基面变形计算值,路基面变形值由0.18 m修正为0.25 m,接近于实测值0.23 m和数值分析值0.21 m,方法准确,可为实际设计提供依据.

摘要：针对遥感图像内容复杂、物体尺度差异较大和分布不均匀等因素导致遥感图像语义分割不完整、准确率低的问题,提出一种利用自注意力进行多尺度特征融合的遥感图像语义分割算法.该算法的主体基于编码-解码器结构,编码器使用Swin-Transformer模型来提取复杂的多尺度特征,解码器由自注意力多尺度特征融合模块和特征金字塔网络构成.首先,将提取的多个尺度的特征分别进行相应的调整,转换成相同尺度;并将其输入到自注意力多尺度特征融合模块,对图像的多尺度特征进行融合,以确保不同尺度的特征信息在语义分割中被充分利用;然后,使用特征金字塔从上往下对自注意力多尺度特征融合的结果进一步叠加融合;最后,预测特征图得到分割结果.在公开遥感图像语义分割数据集LoveDA上与主流算法进行比较,实验结果表明,该算法在单尺度策略下平均交并比达到52.77%,比次优结果提升了1.42个百分点;在多尺度策略下平均交并比为54.19%,比次优结果提升了1.47个百分点.该算法能够有效地融合多尺度特征提高分割精度.

摘要：针对遥感图像内容丰富且复杂,具有目标种类多、密集分布和尺寸变化剧烈等特点,导致遥感图像中目标多尺度尤其是小目标难以检测的问题,提出一种基于自适应多尺度特征融合(AMFF)和注意力特征增强(AFE)的无锚框遥感图像目标检测算法.首先将主干网络提取的图像特征输入AMFF,自适应地融合多个尺度的特征,增加特征复用,提升网络的多尺度特征表达能力;然后将AMFF输出的特征输入到加入了AFE模块的检测头中,AFE通过结合多分支空洞卷积与注意力机制,在提高网络对目标尺度的泛化能力的同时增强有效特征信息;最后进行分类和回归,得到检测结果.在DIOR和NWPU VHR-10公开数据集上,与多种主流目标检测算法的实验结果表明,所提算法在2个数据集上的平均检测精度分别为72.4%和87.4%,较基线网络分别提升9.4和13.5个百分点,比次优结果分别提升6.3和1.7个百分点;平均检测精度高于主流目标检测算法,较基线网络的平均检测精度显著提高,能够更加准确地检测小尺度目标,同时有效地提升多尺度目标的检测精度.

摘要：面向加工精度指标提出机床关键几何误差元素辨识及其公差设计方法。以某型立式加工中心为对象,基于螺旋理论对机床空间误差进行建模;结合所得机床空间误差模型及加工精度指标定义,推导建立加工精度评估模型,同时提出间接试验验证策略及实施技术;通过正交实验、统计学对影响加工精度的关键几何误差元素进行辨识,并利用数值试验对辨识结果进行验证,并基于响应面法构建加工精度与关键几何误差元素的映射关系,由此将后者的公差设计转换为一类优化问题;利用遗传算法获取各关键几何误差元素最优公差,在加工精度指标满足要求的同时,机床产品成本达到最低,表明所提方法有利于实现机床精度稳健设计。

摘要：针对常用的目标检测算法对遥感图像中的舰船目标进行检测时存在检测精度与实时性兼顾不佳的问题,提出了基于特征融合的遥感图像舰船目标检测算法来检测复杂场景下的多尺度舰船目标.该算法以多尺度单发射击检测框架为基础,增加反卷积特征融合模块和池化特征融合模块,增强网络特征提取的能力.同时设计聚焦分类损失函数来解决训练过程中正负样本失衡的问题.在高分遥感舰船目标数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效地增强复杂场景下舰船目标的检测精度.此外,该算法对遥感图像中的模糊舰船目标的检测效果也优于多尺度单发射击检测框架.

摘要：为了提高对复杂场景下多尺度遥感目标的检测精度,提出了基于多尺度单发射击检测(SSD)的特征增强目标检测算法.首先对SSD的金字塔特征层中的浅层网络设计浅层特征增强模块,以提高浅层网络对小目标物体的特征提取能力;然后设计深层特征融合模块,替换SSD金字塔特征层中的深层网络,提高深层网络的特征提取能力;最后将提取的图像特征与不同纵横比的候选框进行匹配以执行不同尺度遥感图像目标检测与定位.在光学遥感图像数据集上的实验结果表明,该算法能够适应不同背景下的遥感目标检测,有效地提高了复杂场景下的遥感目标的检测精度.此外,在拓展实验中,文中算法对图像中的模糊目标的检测效果也优于SSD.

摘要：作为切削系统工作特性的输出端,刀尖点动力学行为具有强非线性及分异特征,直接影响着零件加工质量与生产效率。现阶段,基于理论或实验方法的刀尖点动力学特性研究存在建模复杂或测试成本过高等局限性。为此,以基于逆稳定性求解的半理论方法为理论基础,充分考虑切削系统中刀尖点及工件的双柔性,提出一种刀尖点动力学行为分异特征辨识方法。该方法将刀尖点在不同运行状态下动力学行为分异特征的辨识转化为一类优化设计问题,即以不同运行条件下刀尖点动力学参数为变量,以理论预测与实验标定所得极限切深及颤振频率的综合偏差最小为目标构建优化模型并求解,从而揭示刀尖点动力学行为的分异特征及演化规律。通过实施变切深铣削实验,对所得结果进行验证。对比分析表明,所提方法能较准确地获取刀尖点动力学行为的分异特征,有利于实现运行状态下切削稳定性的精准预测。