摘要：针对Faster R-CNN算法对于小尺寸目标以及遮挡或截断物体检测能力不足的问题,提出一种融合CBAM注意力机制和特征金字塔结构的改进Faster R-CNN算法。为重点聚焦特征图像局部高效信息,在特征提取网络中融入CBAM机制,减少无效目标的干扰,提升面对遮挡或截断物体的检测能力。引入特征金字塔网络结构,联结高层与底层特征数据,获得高分辨率、强语义数据,从而增强小目标物体的检测效果。为缓解梯度消失现象以及减少超参数规模,使用表达能力较强的倒残差VS-ResNet网络替换VGG16网络,VS-ResNet网络在原有ResNet 50基础上修改了部分层次结构,加入辅助分类器,设计倒残差和组卷积方式,使激活函数信息在高维环境中完整保留,提高检测准确率。采用重置候选框分值计算方法弥补非极大值抑制算法误消除重叠检测框的缺陷。实验结果表明,相比VGG16,VS-ResNet在CIFAR-10数据集上的正确率提高2.97个百分点,该算法在Pascal VOC 2012数据集上的目标检测mAP值为76.2%,比原始Faster R-CNN算法的mAP值提高了13.9个百分点。

摘要：本论文独立开发了一种针对跨海大桥的水文监测系统,实现了对跨海大桥水文数据的接收、处理、存取、展示、预警和预测不同模块化功能。并以潮汐调和分析原理为基础,设计潮位预测模块,试验验证了该模块潮位预测精度可满足实际工程应用。该系统应用在某跨海大桥上,为其建设运营管理提供重要支持,同时也为相关的桥梁工程和海洋工程领域提供参考和借鉴。

摘要：根据视觉跟踪分拣系统的工作流程和实际生产环境要求,由工业机器人、传送带、立体料仓、主控PLC、触摸屏(HMI)组成一整套产品分拣流程。通过主控PLC连接工业视觉和工业机器人进行通信,工业视觉将检测的产品颜色和形状信息发送到PLC和机器人,机器人按照检测信息完成产品的分拣流程,触摸屏界面实时反馈设备状态和分拣情况。结果证明,整个系统工作状态稳定,分拣准确率高、速率快,符合产品分拣生产实际需求。

摘要：为了提高冲压送料精度,提升冲压件的产品质量,针对当前卷料送料工艺的不足,设计了一种新型线材送料储料架结构,利用两级伺服协调匹配上料,并提出一种卷料储料串级进给速度控制方法。基于三菱PLC和上位机软件设计了一套精密伺服送料控制系统装置,根据精密伺服送料长度和冲压节拍,夹棍伺服控制储料架线材在高限周围波动,实现线材缓冲储料,该方法有效避免了线材在冲压送料时被拉伤的情况出现。可扩展的上位机设计方法,可同时监控多台送料系统,并自动生成报表,实现送料储料及冲压生产的在线管控。改进后的精密伺服自动送料系统的可扩展性和多样化程度更高,该系统装置已经在冲压相关企业中得到应用。

摘要：本研究结合基于器官系统的规范化培训案例教学改革,成立包括基础医学、临床医学、人文医学等教学专家一体化的教学案例编写团队,通过集体备课研讨,采用非虚构综合情境编写手法,以器官系统为基础,胜任力培养为导向,结合分层递进培养模式,编写真实案例基础上的研究生教学案例,为通过基于器官系统的案例教学,分层递进地培养和提升研究生胜任力培养质量奠定良好基础。

摘要：[目的/意义]在人工智能技术及应用快速发展与深刻变革背景下,机器学习领域不断出现新的研究主题和方法,深度学习和强化学习技术持续发展。因此,有必要探索不同领域机器学习研究主题演化过程,并识别出热点与新兴主题。[方法/过程]本文以图书情报领域中2011—2022年Web of Science数据库中的机器学习研究论文为例,融合LDA和Word2vec方法进行主题建模和主题演化分析,引入主题强度、主题影响力、主题关注度与主题新颖性指标识别热点主题与新兴热点主题。[结果/结论]研究结果表明,(1)Word2vec语义处理能力与LDA主题演化能力的结合能够更加准确地识别研究主题,直观展示研究主题的分阶段演化规律;(2)图书情报领域的机器学习研究主题主要分为自然语言处理与文本分析、数据挖掘与分析、信息与知识服务三大类范畴。各类主题之间的关联性较强,且具有主题关联演化特征;(3)设计的主题强度、主题影响力和主题关注度指标及综合指标能够较好地识别出2011—2014年、2015—2018年和2019—2022年3个不同周期阶段的热点主题。

摘要：半主动振动控制因其不需精确的结构模型就能实现较好的振动控制效果,以航天器上使用的某种轻质复合材料制作的智能悬臂梁结构件为载体,设计一种基于状态观测器的自适应SSDV半主动控制方法对其进行振动控制研究,取得了较好的控制效果,状态观测器观测值误差在1%之内,一阶振动幅值减少了75.24%。这为航天器上柔性化和低刚度的悬臂结构件的振动控制提供一种有效可行的参考方法。

摘要：工程中混凝土的不断水化,所产生的温度应力导致各个部位收缩膨胀不均匀是其开裂的主要原因。文中提出了一种多通道的空间温度场超低功耗测量数据融合方法。利用三线制Pt100、外部恒压源、多通道开关切换电路、24位的△-∑ADC组成的系统来测量混凝土内部空间温度场温度,结合贝叶斯理论和卡尔曼滤波对温度场温度进行数据融合滤波处理,引入窄带物联网模块并结合超低功耗设计方法,在保证联网的同时又极大降低了待机功耗。实验结果表明:测温精度达到0.03℃,解决了引线及芯片导通内阻的问题;待机功耗电流降至139.13μA,对数据的融合滤波处理能更准确反映混凝土内部温度场温度。

摘要：模糊测试是一种针对物联网设备固件漏洞挖掘的主流方法,能够先攻击者一步发现安全威胁,提升物联网设备的安全性.但是目前大部分的模糊测试技术关注于如何自动化地实现漏洞挖掘,忽略了专家经验对于设备固件漏洞挖掘工作的优势.本文提出一种基于人机协同的物联网设备固件漏洞挖掘方案HMFuzzer,设计了基于设备固件前后端交互的设备固件关键信息提取方法,通过模拟设备固件、设备管理界面以及用户三方交互模式获取固件潜在的关键信息,并通过二进制文件定位和函数分析技术解析出固件关键函数.此外,HMFuzzer通过在模糊测试的预处理、测试和结果分析阶段引入专家经验,利用上一阶段获取的关键信息,结合强化学习算法,优化种子变异和模糊测试流程,显著提升了模糊测试的覆盖率、效率以及漏洞挖掘能力.实验结果表明,相比于现有的固件漏洞挖掘方法,HMFuzzer的漏洞识别成功率能提高10%以上,具备更强的漏洞检测能力.特别是,针对真实厂商的物联网设备测试,HMFuzzer发现了多个0-day漏洞,其中已获得4个CVE/CNVD高危漏洞.

摘要：研究了发生执行器故障的无人机−无人车异构编队系统的层级预设时间最优编队控制问题.以保容错性能和收敛速度的优化控制为研究主线,以层级控制、图博弈理论和预设时间控制为技术基础,构建了一种预设时间最优容错控制算法.虚拟层设计了基于一致性跟踪误差和能量消耗的二次型性能指标函数,借助耦合哈密顿−雅克比−贝尔曼(Hanmilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程和强化学习求解近似最优控制策略,实现多智能体的同步最优控制和交互纳什均衡.实际控制层基于最优信号并利用滑模控制和自适应技术,设计了预设时间容错跟踪控制器,实现对最优编队轨迹的有限时间跟踪.在保证全局收敛时间完全不依赖于系统的初始状态和控制器参数的同时,也有效实现对执行器故障参数的逼近.最后,通过仿真实验验证了所提控制策略的有效性.