摘要：在自然光照条件下,无人机航拍图像中包含着低照度图像,这部分低照度图像会影响目标检测的精度,并且基于航拍图像的检测任务往往具有较高的实时性需求。针对上述问题,提出了一种特征级自适应增强的无人机航拍图像目标检测算法。首先使用改进的拉普拉斯算子与IAT图像增强网络进行融合,以强化目标的边缘特征,提升目标检测能力;其次使用双分支结构对正常图像与增强图像进行并行学习,以自适应选择的方式对学习到的特征进行融合,从而构建BLENet特征级自适应增强网络,自动适应光照并增强图像信息;然后设计基于频域分离的可变形卷积FS-DC模块以及具有参数共享的FS-C2F模块,从而在增强高频信息捕捉能力的同时减少模型参数量和计算冗余;最后改进回归损失函数Wise-IoU,使模型进一步聚焦于中高质量锚框,从而降低边界回归损失,提升定位精度。在公开数据集visDrone2023上的实验结果表明,相较于基线模型,最终模型在保持99 FPS的前提下,mAP@0.50提升了2.3个百分点,适用于露天光照变化环境下的无人机航拍实时检测任务。

摘要：由于间歇性故障具有随机性与不可预测性,传统的故障诊断方法难以适用于间歇性故障的诊断。为了提高牵引逆变系统的可靠性,文中提出一种针对直流侧电压传感器间歇性故障的智能诊断方法。首先,结合非线性自回归动态网络结构与极限学习机快速挖掘历史数据与异步电机定子电流之间的非线性映射关系,得到牵引电机定子电流预测器;随后,设计滑动时间窗口构建电流残差,检测间歇性故障的出现与消失时间,以此获取表征间歇性故障严重程度的评价指标。所提方法基于快速控制原型实验平台完成实验验证,结果表明,电流预测器对负载突变、速度突变等动态工况具有良好鲁棒性,提出的诊断方法可分别在0.65、0.9 ms内完成间歇性故障出现时间与消失时间的检测,且可准确辨识传感器间歇性故障的早期、中期、晚期阶段,实现了传感器间歇性故障严重程度的评价。

摘要：热休克蛋白90(heat shock protein 90,Hsp90)家族是一组高度保守的分子,在维持细胞稳态中发挥重要作用。Hsp90及其共同伴侣可调控多种途径和细胞功能,如细胞生长、细胞周期控制和细胞凋亡等。Hsp90与肿瘤等疾病的发生发展密切相关,是癌症治疗的一个有吸引力的靶点。抑制Hsp90表达可同时影响多种致癌途径。Hsp90小分子抑制剂由于其低疗效、毒性或耐药性等问题,大多数抑制剂都处于临床试验阶段,但其与组蛋白去乙酰化酶(histone deacetylase,HDAC)抑制剂、微管蛋白抑制剂、拓扑异构酶II(topoisomerase II,Topo II)抑制剂等联合使用时,具有明显的协同抗肿瘤作用。针对这一问题,设计Hsp90双靶点抑制剂以提高疗效和降低耐药性是一种有效的肿瘤治疗策略。本文简要介绍了Hsp90的结构域及其生物学功能,并讨论了Hsp90双重抑制剂的设计、发现和构效关系,旨在从药物化学的角度为新型Hsp90双重抑制剂的发现和临床药物研究提供参考。

摘要：用单色发光二极管(LED)组份合成目标光谱在现实中有重要意义。当单色LED组成成份多、目标光谱合成精度要求高时,求解光谱组成成份的比例问题变成了超定方程组非负解的组合优化难题。智能优化类算法提高了解的全局最优性,但若没有利用目标函数的数学解析性质,其收敛速度慢,解的精度不高。梯度类算法收敛到局部解的速度快且精度高,但至今没有成熟理论技术求解非凸优化全局最优解,且问题中非负解的要求限制了该类算法的收敛速度。同时,目标函数的最小二乘信息在求解时没有得到充分利用。基于目标函数的数学可解析性、表现形式的二次非线性格式、最终解的非负要求,提出了一种两阶段优化算法LLR_LBFGS。第一阶段进行无约束的线性拟合,得到目标函数的最小二乘近似理论解,第二阶段借助带约束的拟牛顿方法LBFGS进一步求取问题的非负全局最优解。以标准目标光谱CIE-A、CIE-D65、CIE-D50、CIE-D55、CIE-D75的最佳拟合为研究对象,对比了新方法与拉索回归算法(LASSO)、岭回归算法(RIDGE)、差分进化算法(DE)、粒子群算法(PSO)及遗传算法(GA)的求解精度和运行速度,以及决策系数R 2。基于实际工业案例的数值结果表明,LLR_LBFGS能够较快地锁定全局解的范围,收敛速度更快;能够借助目标函数的数学可解析性提高解的精度。两个阶段的衔接融合能够获得较好的全局最优解的起始点和高精度的最优解。该方法对解决LED光谱拟合问题潜力大,有普适性。基于该设计思路,可以在算法的两个阶段中,组合设计更多、更灵活的光谱配比解决方案。这对于求取LED光谱匹配最优解的智能优化类方法改善效果有较好的启发意义。

摘要：零售企业进行升级产品服务的一个重要策略就是打造自有品牌。在考虑零售商拥有自有品牌以及具有战略库存能力的基础上,构建了两阶段博弈模型,得到了零售商和制造商在动态定价合约和价格承诺合约下的最优决策,探讨了自有品牌引入下供应链的最优契约设计。研究结果表明:当且仅当制造商的库存持有成本和自有品牌质量较低时,零售商才会在动态定价合约下持有战略库存。自有品牌对零售商的战略库存行为产生了抑制作用,自有品牌质量越高,战略库存水平越低。制造商更倾向于采用动态定价合约而零售商偏好价格承诺合约则仅出现在自有品牌的质量相对较低且库存持有成本处于中等水平的情况下;整体供应链对合约的倾向受到库存持有成本和自有品牌质量的双重影响;当零售商可选择最优的定价合约时,提高自有品牌质量不一定对制造商有害。

摘要：有效的管线接口抗震措施是优化城市供水管网抗震性能和震后功能恢复能力的关键。为此,基于机械自锚设计和自变形补偿等思想,提出一种球墨铸铁管道新型自锚式抗震接口。开展普通承插式接口和新型抗震接口的轴向拉伸拟静力试验及抗震接口精细化三维有限元数值模拟,研究新型管道接口的抗拉承载能力、初始抗拉刚度、抗变形能力和极限破坏状态等力学特性。结果表明:0.2 MPa以内的水压变幅对普通承插式接口的轴向力学性能和破坏方式的影响不大,接口初始漏水至功能失效状态的过渡变形约为2.5 mm;新型自锚式抗震接口具备良好的承载能力和抵抗大变形能力,其抗拉力学性能曲线分为3个阶段,即胶圈受力阶段、卡环受力阶段和卡环失效破坏,其中,在卡环变形量为9 mm左右时,达到峰值承载力330 kN左右。

摘要：目的对传统中药煎煮自组装现象进行改良,应用微沉淀法制备甘草新型自组装纳米粒(glycyrrhiza novel selfassembled nanoparticles,GN-SAN),将其与传统水煎煮形成的甘草SAN(glycyrrhiza decoction self-assembled nanoparticles,GD-SAN)进行系统比较,进一步探究GN-SAN对2,4-二硝基氯苯(2,4-dinitrochlorobenzene,DNCB)诱导的小鼠特应性皮炎的治疗作用。方法采用煎煮结合微沉淀法制备GN-SAN,以粒径、PDI和ζ电位为评价指标,通过单因素试验联合BoxBehnken设计-响应面法对煎煮时间、磁力搅拌转速、磁力搅拌时间、磁力搅拌温度、旋转蒸发温度以及生药质量浓度进行优化,筛选最优处方工艺。将优化后的GN-SAN与GD-SAN进行比较,扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)和透射电子显微镜(transmission electron microscope,TEM)观察形态;高效液相色谱仪(HPLC)、紫外分光光度计(UV)以及bicinchoninic acid(BCA)试剂盒检测各SAN中小分子活性成分(芹糖甘草苷、甘草苷、芹糖异甘草苷、异甘草苷、甘草酸、甘草查耳酮A)、多糖以及蛋白的含量。采用DNCB对小鼠背部皮肤刺激,建立特应性皮炎模型。将小鼠分为空白组,模型组,阳性药组,GN-SAN凝胶低、中、高剂量组,观察各小鼠背部皮肤皮损变化,对皮损组织病理变化、炎症因子表达、脏器指数等指标进行检测。结果GN-SAN的最佳处方工艺:甘草经8倍量水煎煮1 h,得GD-SAN。再经6倍70%乙醇煎煮1 h后得醇提液,合并2次提取液,600 r/min磁力搅拌20 min,60℃旋转蒸发除醇并浓缩至0.2 g/mL,即得GN-SAN。形成的SAN性质稳定,为形态均一的圆球形纳米粒,粒径为(189.5±0.3)nm,多分散指数为0.138±0.130,ζ电位为(−31.4±0.8)mV。其粒径大小、均匀性、稳定性及有效成分转移率相对于传统SAN均提高,且GN-SAN对皮炎有良好的治疗效果。结论采用煎煮法结合微沉淀法制备GN-SAN,其工艺简单、主要成分含量高,稳定性好;制成的GN-SAN性能优良、抗炎作用显著,为甘草纳米制剂进一步开发应用奠定基础。

摘要：研究深度估计和语义分割的图像之间的互利关系,提出了一种联合语义分割的自监督单目深度估计方法USegDepth.语义分割和深度估计任务通过共享编码器,实现语义引导.为了进一步提高编码器的跨多任务性能,设计了多任务特征提取模块,堆叠该模块构成共享编码器,解决有限感受野和缺乏跨通道交互导致的模型特征表示能力欠佳问题,进一步提升模型精度.同时,提出跨任务交互模块,通过双向的跨域信息交互细化特征表示,提升深度估计表现,特别是光度一致性监督有限的弱纹理区域和物体边界.通过在KITTI数据集上的训练和全面评估,实验结果显示所提的USegDepth模型方法的均方相对误差相比于SGDepth降低了0.176个百分点,在阈值为1.253的阈值精度达到了98.4%,证明了USegDepth在深度预测上具有较高的准确率.

摘要：针对自动跨运车状态估计问题,设计改进的集员滤波算法,在未知有界噪声环境下,获取自动跨运车实时运动状态的估计信息.首先,将自动跨运车运动学模型进行线性化处理,同时考虑其转向因素和侧倾因素,得到车辆的动力学线性模型;其次,将可能存在的内外部扰动建模为未知有界噪声,进而设计改进的集员滤波器,通过获取状态椭球域实现对自动跨运车运动参数的状态估计,同时给出改进的集员滤波算法;最后,通过仿真实验验证所提出算法的可行性和有效性.实验结果表明,所提出的改进集员滤波算法具有良好的状态估计性能.

摘要：从单体系统迁移到微服务系统是当前业界对遗留系统实施再工程化的主流选项之一,基于单体遗留系统的微服务体系架构重构则是实现该迁移的关键步骤.目前学界多集中在微服务识别方法的研究上;业界虽有许多面向微服务架构的遗留系统重构的实践,但缺乏系统性的方法及高效鲁棒的工具.鉴于此,在微服务识别与模型驱动开发方法前期研究的基础上,研发一种模型驱动的、可用于单体遗留系统微服务化重构的集成设计平台MSA-Lab.它通过分析单体遗留系统运行日志中的方法调用序列,对其中的类和数据表进行类型识别和聚类以构造抽象微服务,同时生成包括微服务图和微服务序列图在内的系统架构设计模型.它包括用于微服务自动识别与设计模型自动生成的核心部件MSA-Generator,以及用于微服务静态结构模型与动态行为模型可视化展现、交互式建模、模型语法约束检验的核心部件MSA-Modeller.在MSA-Lab平台上,通过对4个开源项目实施有效性、鲁棒性、功能转换完备性等实验以及对3个同类型工具实施性能对比实验,结果表明:所提平台拥有很好的有效性、鲁棒性及实现面向日志的功能转换完备性,且性能更加优越.