摘要：为满足大范围房屋建筑承灾体高度高效调查的需求,提出了一种顾及房屋结构的建筑物高度快速自动估算方法。首先基于LiDAR点云制作区域数字高程模型和数字表面模型,获取地面和地表高程矢量点;然后利用1∶500地形图数据对房屋结构进行解析,确定房屋底部和顶端高程计算面;最后以高程计算面内点要素的高程均值作为底部和顶端高程,进而求差计算房屋高度。以广州市南沙区范围内的532栋房屋建筑对象为实验对象,该方法得出的建筑高度与不动产登记资料的实际高度误差约有84.21%在0.2 m之内,表明该方法效率高、精度可靠,能满足大范围房屋高度快速调查的需求。

摘要：统计了地中海气候范围内的米兰、贝鲁特与伊斯坦布尔2000年以及2020年城市发展变化。借助局地气候区系统,探索分析了城市地表热岛强度(Surface Urban Heart Island,SUHI)的时空变化分布。局地气候区框架直观地展示了城市空间形态的变迁,同时更有针对性地表征了地表热岛强度的区域变化特点,为地表热岛强度的缓解提供有效参考依据。结果表明米兰的城市扩张范围最小,产业升级造成的工业园区(LCZ8)更新是城市过去20年来的主要变动,LCZ 2与LCZ 3对LCZ 8的替代创造了更多的人工排热,使当地地表热岛强度平均提升了1.2℃。贝鲁特的扩张规模是3座城市中最大的,其建成类局地气候分类面积提高了约8%。伊斯坦布尔海岸沿线与近郊出现快速城市化的趋势,近郊的建筑密度不断提升,区域内平均提升了1.3℃。总体来看,在夏季地中海城市,与工业排热相比,人工排热也会使区域产生强烈的地表热岛效应。伊斯坦布尔的结果证明了千万人口城市中的局地气候区变化会产生更强烈的地表热岛强度。大都市的交通排热也是影响城市热环境的重要因素。3座城市展示了不同发展阶段下城市面临的热岛效应问题,研究城市变迁将为我国未来城市设计与规划提供新的参考与经验。

摘要：城市内涝是威胁人民生命财产安全的主要自然灾害之一。地势低洼、建筑密度大、地面渗水能力弱的城中村或社区,更容易引发城市内涝。情景模拟是城市内涝防治的有效手段,但对于城市内涝模拟采用何种地形数据长期存在争议。以广州市中心城区两处易涝区为研究对象,采用广州市暴雨强度公式模拟该区域3种雨型的强降水过程;根据雨水口综合流速公式分析排水能力,分别结合数字表面模型和数字高程模型模拟地表汇水情况,并通过淹没深度对该区域内涝风险进行评估。结果表明,数字表面模型能比数字高程模型更好地模拟高密度建筑区的内涝情况,模拟结果对推进该区域排水系统建设和更全面开展城市雨洪模拟具有一定的参考价值。

摘要：蛋白质药物具有作用机制清晰、作用特异性强、不良反应少等优势,临床应用前景巨大。蛋白质的稳定性是蛋白质药物的一项非常重要的指标,对于其成药性、安全性和有效性都至关重要。近年来,人工智能辅助的蛋白质改造工程逐渐发展成为一种高效的蛋白质分子设计新策略,并被广泛应用于蛋白质稳定性预测、药物设计和抗体优化等方面。本文介绍主要的人工智能辅助的蛋白质稳定性优化方法,讨论不同种类优化方法的优劣及其在蛋白质药物设计和优化中的应用,探讨人工智能在蛋白质稳定性设计中的挑战和前景,以期为研究者们开发更稳定、更高效的蛋白质药物提供新的思路。

摘要：为提高珠江河口风暴潮增水的数值模拟精度,建立了珠江河口高分辨率的波浪—风暴潮耦合数值模型,该模型基于非结构三角形网格,对复杂岸形具有较好的适应能力。采用实测资料对模型计算结果进行验证,有效波高平均绝对误差为0.52 m,最大有效波高相对误差仅5.3%。运用该模型对1822号“山竹”台风风暴潮及波浪过程进行数值模拟,并分析波浪对风暴潮增水的影响,结果表明:波浪最大值增水值约10~20 cm,占风暴潮增水的6.5%。考虑波浪—风暴潮耦合作用后,计算结果更接近观测值,可提高风暴潮数值预报的精度,同时对沿岸设计潮位的确定具有一定参考意义。

摘要：火灾因其破坏范围大,蔓延速度快等特点给人们的生命带来了威胁,使人们的财产遭到破坏,而准确的火灾检测在一定程度上能够避免灾难的发生,该文提出了一种基于改进yolov5s的目标检测模型。该模型在主干网络中加入CBAM注意力机制,使模型更加关注火焰信息,提高检测正确率;将主干网络中的C3模块改进为Ct2f模块,该模块通过ELAN的思想进行设计,让模型可以在保证轻量化的同时,通过更多的分支跨层链接获得更加丰富的梯度流信息;针对火灾视频检测,根据火焰燃烧时的动态特征,在该模型检测头部分加入帧间差分的思想,有效降低了对火灾视频检测的误判。实验结果表明,改进的yolov5s模型火焰检测平均精度更高,比yolov5s原模型平均精度提高了4.2%。通过火焰视频检测实验,表明该模型能够有效降低对火灾视频检测的误判。

摘要：针对目前多人图像三维人体重建姿态失准、模型精确度低的问题,提出一种基于单张多人图像的三维人体重建算法,算法首先对图片进行特征提取生成多个人体框架得到人体区域图,接着对所得到人体图像的体型姿态参数进行进一步提取,将得到的人体参数与SMPL模型相结合后生成三维人体模型,再将三维投影至二维与图像的二维关节点进行比对利用卷积神经网络回归,最后利用生成对抗网络对模型进行判别与损失回归得到合适的生成器模型,完成整体设计。设计使用Human3.6M与MPII数据集进行测试,与cmr、smplify等算法进行对比实验,能够更准确地恢复三维人体模型,在提高了模型重建精确度的同时,模型的重建速度也得到提升。

摘要：针对卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢、功耗大的问题,采用FPGA平台设计了并行化的卷积神经网络推断系统。通过运算资源重用、并行处理数据和流水线设计,并利用全连接层的稀疏性设计稀疏矩阵乘法器,大大提高运算速度,减少资源的使用。系统测试使用ORL人脸数据库,实验结果表明,在100 MHz工作频率下,模型推断性能分别是CPU的10.24倍,是GPU的3.08倍,是基准版本的1.56倍,而功率还不到2 W。最终在模型压缩了4倍的情况下,系统识别准确率为95%。

摘要：随着非易失性内存从理论走向实用,现代存储系统的设计与实现将迎来颠覆性变革。针对传统存储设备设计的存储系统并不能充分利用非易失性内存带来的性能红利。为了构建高吞吐、低时延、大规模的存储系统,迫切需要设计与非易失性内存硬件特性相匹配的持久索引数据结构,从而进一步提升性能。从持久索引数据结构出发,分别对B+-Tree和哈希表在非易失性内存上的设计和优化进行分析,比较其优缺点,并展望了该方向的机遇与面临的挑战。

摘要：为配合自动灭火装置的喷水定位,研究并实现了一种基于双目相机的火焰相对面积估算方法。通过YOLOv5s检测火焰并利用双目摄像头获得火焰区域的深度,根据火焰深度与火焰像素占比估算得到火焰相对面积。基于该方法得到的火焰深度误差小于10%,估算的火焰相对面积平均误差为12.2%。所提方法在准确提取图像中火焰区域的同时可以较为准确地估算火焰面积,能够为室内火灾实时检测及灭火技术的发展提供一定参考。