摘要：手部自遮挡和深度信息缺失使得由单目RGB图像进行三维手部姿态估计存在关节相对深度估计不够准确、生成的姿态违背手部生物力学约束等问题。为解决此问题,文中结合手部结构中蕴含的先验知识以及手部网格信息,提出一种基于先验知识和网格监督的深度神经网络。手部骨架的铰链式结构意味着关节三维位置在二维图像平面和深度方向的投影之间存在着特定关系,但个体之间的手部结构差异导致难以对其进行直观的形式化描述,为此文中提出通过学习来对其进行拟合。同一手指的关节位置和骨骼长度、同一手指的不同分段以及不同手指的弯曲方向之间也存在特定关系,文中将其设计为损失函数,用于监督网络训练。所提出的神经网络在估计手部姿态的同时并行生成手部网格,通过网格标注监督网络训练,优化姿态估计,且不增加网络复杂度。使用混合数据集对神经网络进行了训练,以进一步提高其泛化能力。实验结果表明,所提方法在多个数据集的内部交叉验证精度、跨数据集验证精度、模型的时间和空间复杂度等方面都优于其他方法,手部结构先验知识和网格监督在提升姿态估计精度的同时保持了神经网络结构的紧凑性。

摘要：利用水下机器人进行水下结构病害检测能大幅提升检测效率、降低检测成本,然而利用水下机器人拍摄得到的水下结构平面图像仅包含结构表面的有限信息。通过对水下结构三维重构可以直观地显示结构的空间构形和特征,可以多视角、全方位获取结构的表观缺陷信息。该文提出了基于水下机器人拍摄平面图像的水下混凝土结构三维重建方法,通过水下折射摄像机成像模型、SIFT特征提取和匹配算法以及点云重建的方式对水下带病害的混凝土结构表面进行三维重建。实验表明:该文提出的水下混凝土结构三维重建方法能实现病害三维立体展示,从多视角清晰获取水下结构表面病害信息。

摘要：无人机补播是草地修复的有效手段之一。针对无人机作业过程中,空斑定位精度不高导致的效率低下、工作量大等问题,该研究提出一种基于无人机图像超分辨率重建和Transformer的退化草地空斑定位方法YOLOFG(YOLO for Gap)。首先基于YOLOv5s网络框架,在模型颈部设计联级特征纹理选择模块,强化模型特征纹理细节聚焦力,解决无人机空斑影像尺度变化大、纹理模糊问题;其次,以ShuffleNetV2构建主干网络,嵌入信息交互Transformer自注意力结构,提取像素间更多差异化特征,以提升模型对空斑边缘像素的精确捕获能力;最后,基于空斑锚框信息建立无人机位姿信息和空间平面的成像模型,实现目标空斑的精准定位。试验结果表明,YOLOFG模型平均精度均值为96.57%,相较于原始YOLOv5s模型提升3.84个百分点;参数量约为6.24 M,比原始模型降低约11.2%。与YOLOv4、YOLOv7、YOLOv8模型相比,检测精度分别提高11.86、9.65、6.82个百分点。空斑定位的平均误差为0.4404 m,满足无人机作业对草地空斑精准定位的需求,可为开展退化草地植被恢复与重建工作提供技术支持。

摘要：目的建立检测新型冠状病毒(新冠病毒)亚基因组RNA(subgenomic RNA,sgRNA)的方法,并对所建立的方法进行性能评估。方法根据新型冠状病毒sgRNA序列设计引物和探针,建立检测sgRNA的实时荧光逆转录PCR(reverse transcription polymerase chain reaction,RT-PCR)方法,对所建立的方法进行优化,包括引物、探针的浓度及比例、延伸温度、反应体积和模板量。并对所建立的方法进行性能评估,包括最低检测限、灵敏度、特异性和重复性。对临床样本进行新冠病毒sgRNA和基因组RNA(genomic RNA,gRNA)检测,并对检测结果进行分析。结果建立了检测新冠病毒sgRNA的RT-PCR方法。所建方法的最低检测限为100 copies/mL,对常见病原体的检测结果均为阴性。对高、中、低浓度样本sgRNA进行检测,CV均35时,sgRNA-N均为阴性。结论建立了新冠病毒sgRNA的RT-PCR检测方法,方法灵敏、特异、重复性好。

摘要：文中设计了一种基于STM32芯片与UCOSIII操作系统的动态注塑信号调节器。采用DDS芯片AD9833与数字电位器MCP41010配合实现了P/Q信号的发生与调幅;采用运算放大器OP07组成的加法器实现P/Q振动信号与P/Q静态信号的合成;基于RS485接口与Modbus通讯协议实现动态注塑信号调节器与上位机的实时通讯;基于emWin图形库设计了人机交互界面,可以在触摸屏上设定选定注塑参数。试验测试表明:动态注塑信号调节器能够根据上位机反馈的通讯信息在不同工序下输出不同波形、频率与幅值的P/Q动态注塑信号,满足泵控液压激振系统与动态注塑的应用需求。

摘要：目的:调查广州市耐多药肺结核患者自付医疗费用和影响因素,为优化耐多药肺结核患者医疗报销政策提供依据。方法:对2020年1月1日至2022年12月31日在广州市胸科医院耐多药专科诊室接受治疗的患者284例,采用自行设计的调查问卷通过面对面或电话进行耐多药肺结核相关因素调查。通过医院信息系统收集患者自付医疗费用(包括实验室检查费、抗结核药品费、非抗结核药品费、住院费等)。采用描述性统计分析、卡方检验分析不同年龄、性别、家庭收入、职业及教育程度等情况下耐多药肺结核患者的自付医疗费用。采用逐步多重线性回归分析耐多药肺结核患者自付医疗费用的影响因素;检验水准α=0.05。结果:284例耐多药肺结核患者自付医疗费用中位数(四分位数)为99927.25(40136.45,202526.91)元,前3位分别为抗结核药品费、实验室检查费和非抗结核药品费,中位数(四分位数)分别为46676.27(5590.92,150869.86)元、22130.59(15609.23,31417.06)元和12751.68(7977.07,19418.64)元;多因素分析模型中,耐多药肺结核患者自付医疗费用的保护因素是广州市户籍[OR(95%CI)=0.95(0.84~0.99)]、全程面视服药管理[OR(95%CI)=0.73(0.65~0.87)],危险因素是药物不良反应[OR(95%CI)=1.33(1.19~1.46)]、使用利奈唑胺[OR(95%CI)=2.23(1.92~2.59)]、住院治疗[OR(95%CI)=1.57(1.32~1.91)]。结论:广州市耐多药肺结核患者自付医疗费用较高,应规范耐多药患者服药管理,减少药物不良反应,优化医疗报销政策。

摘要：杂草的有效控制是降低直播稻稳产风险的重要措施,播前土壤火焰处理是以非化学方法在进行播种前抑制杂草种子萌发的有效手段。为明确土壤火焰处理中温度场对杂草种子发芽率的影响规律,采用数值模拟方法对燃料分流部件中集管结构参数进行了研究,数值模拟和验证试验结果表明,当集管内径d为20 mm、气体输入流量为1.0~3.5 m^(3)/h时,最大流量偏差系数Δη在3.0%以内,支管间气体流量分配较均匀。基于数值模拟结果设计了火焰燃烧装置,研究6种输入流量(1.0~3.5 m^(3)/h)的液化石油气燃料对火焰高度和火焰温度分布的影响,以拖拉机行进速度、燃料输入流量和土壤深度作为试验因素,进行了全因素试验,采用稻田间常见的杂草种子研究温度场对杂草种子发芽率的影响规律。试验结果表明,在常温常压工作环境下,火焰高度和火焰温度最高值均随着燃料输入流量的增大而增大;当拖拉机行进速度为2.36 km/h,燃料输入流量为2.5、3.0、3.5 m^(3)/h时,土壤温度最高值可分别达到92.83、116.58、156.83℃;相比未经火焰处理的对照组,当土壤温度达到92.83℃时,在α=0.05的显著性水平下,千金子、异型莎草种子发芽率显著降低,但马唐、鳢肠种子发芽率受影响不显著,当土壤温度达到116.58℃和156.83℃时,4种杂草种子发芽率均显著降低;当土壤温度达到156.83℃时,马唐、鳢肠、千金子和异型莎草4种杂草种子发芽率分别降低94.82%、87.81%、86.54%和84.05%。田间试验结果表明,土壤火焰处理对稗草、马唐、鳢肠和异型莎草有显著的抑制萌发作用,其相对除草率Y≥80.00%。

摘要：铌酸锂(LN)单晶薄膜具有较高的机电耦合系数(k_(eff)^(2)>30%),其水平剪切(SH)声学模式常被应用于开发具有大机电耦合系数的薄膜声学谐振器和超宽带滤波器。但LN的频率温度系数较大(TCF>-50×10^(-6)/℃),这不仅会降低滤波器的可用有效带宽,同时也会限制器件的功率处理能力。采用3D周期有限元模型对基于X切LN/SiO2/Si结构SH声表面波(SH-SAW)谐振器进行了优化研究。研究结果表明,当SH-SAW传播角ψ=-10°~-20°、LN和SiO2膜厚分别为hLN=0.1λ和hSiO_(2)=0.2λ(λ为叉指换能器周期)、铝电极金属化率η=0.4、电极相对厚度hAl/λ=5%~10%时,SH-SAW谐振器的k_(eff)^(2)约为30%,且其TCF<-20×10^(-6)/℃,有望用于开发新一代的低温漂、超宽带5G SAW滤波器。

摘要：为解决现有稻田株间机械除草作业性能严重依赖机具对行质量的问题,设计了一种无需避苗作业的株间除草机。该机采用双排柔性刷指作为除草部件,前排除草部件纵向梳刷拉拔杂草,同时对梳刷后稻株倒伏状态进行自动识别。后排除草部件横向振动拨耙杂草,同时根据前排识别结果实时控制振动作业的启停,用以兼顾除草率与伤苗率。基于触觉感知方法建立了稻株倒伏识别系统,通过气压传感器的电位变化获取稻株根系与前排刷指相互作用的力学反馈数据,以电位峰度及均值为辨识特征,基于支持向量机构建稻株倒伏与未倒伏辨识模型,实现稻株倒伏自动识别。应用液压马达构建了后排除草部件的横向振动系统,对前排除草部件作用下已倒伏稻株停止振动作业,实现振动作业的自适应控制。稻株倒伏识别田间试验表明:稻株倒伏识别精度为83.11%。除草模式对比试验结果表明:无感知振动模式的除草率为58.11%,伤苗率为21.39%;无感知无振动模式的除草率为27.89%,伤苗率为4%;有感知振动模式的除草率为56.17%,伤苗率为5.83%。综合试验结果可知,有感知振动除草模式更适宜稻田株间杂草机械防控的生产要求。

摘要：技术审查是控规全流程管理的重要环节,广州市从制度保障、数据治理、模块设计、业务融合和工具应用5个方面建设控规技术审查数字化、智能化环境,设计控规技术审查智能化工具,开发规划符合性审查、控规调整前后差异比对、控规调整后与现状数据比对、行政许可情况和管控标准规则审查5大功能模块,以实现工作流程制度、成果数据格式、审查数据底版、审查规则标准和审查结论模板的5个“统一”,保障审查结论的客观性和公平性,为国土空间规划技术审查数智化转型、国土空间智慧治理提供参考。