U-系统与V-系统的理论及应用综述

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作者 陈伟 蔡占川 +3 位作者 李坚 梁延研 熊刚强 宋瑞霞 《图学学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1002-1017,共16页

传统的Fourier级数在逼近间断信号时因Gibbs现象的干扰,会产生比较大的误差。针对此问题,国内学者齐东旭教授带领的课题组提出了非连续正交函数系的研究课题,其中U-系统和V-系统是两类典型的非连续完备正交函数系。从数学理论上来说,U-... 传统的Fourier级数在逼近间断信号时因Gibbs现象的干扰,会产生比较大的误差。针对此问题,国内学者齐东旭教授带领的课题组提出了非连续正交函数系的研究课题,其中U-系统和V-系统是两类典型的非连续完备正交函数系。从数学理论上来说,U-系统和V-系统分别是对著名的Walsh函数和Haar函数由分段常数向分段k次多项式进行推广的结果,其最重要的特点是函数系中既有光滑函数又有各个层次的间断函数。因此,U,V-系统可以处理连续和间断并存的信息,在一定程度上弥补了Fourier分析和连续小波的缺憾。本文从理论与应用2个方面对U,V-系统进行了综述。在理论方面,首先介绍了单变量U-系统与V-系统各自的构造方法,其次介绍三角域上U,V-系统的构造方法,最后介绍U,V-系统的主要性质。在应用方面,介绍了若干具有代表性的应用案例。 展开更多

关键词 U-系统 V-系统 正交函数 非连续 频谱分析

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面向跨视角地理定位的感知特征融合网络

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作者 王嘉怡 陈子洋 +1 位作者 袁小晨 赵艮平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期255-262,共8页

跨视角地理定位是指同一地理目标可通过检索多个平台视角(无人机、卫星和街景)进行位置定位。这类定位任务主要挑战是不同视角点间的剧烈变化,降低了模型的检索性能。目前跨视角地理定位的网络存在以下的问题。由于地理目标具有尺度和... 跨视角地理定位是指同一地理目标可通过检索多个平台视角(无人机、卫星和街景)进行位置定位。这类定位任务主要挑战是不同视角点间的剧烈变化,降低了模型的检索性能。目前跨视角地理定位的网络存在以下的问题。由于地理目标具有尺度和角度的多样性,当前网络在感知目标信息时容易受到局部区域的干扰。属于同一类别中的不同视角,它们的角度差异很大。因此,提出了面向跨视角地理定位的感知特征融合网络(PFFNet)来学习位置感知特征并在每个视角之间建立语义关联。在PFFNet中的每个视角,搭建分流上下文嵌入网络(SCENet)作为骨干网络分别提取每个视角的上下文关联特征信息并构建目标位置的编码空间。在跨视角地理定位数据集University-1652上,将提出的方法与最先进的方法进行比较。实验结果表明,所提出感知特征融合网络在大规模数据集中取得了较高的自适应性能。 展开更多

关键词 跨视角地理定位 位置感知 嵌入网络 细粒度空间嵌入 上下文关联特征空间

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面向非正式学习认证的智能合约研究:逻辑、机理与实践案例

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作者 韦书令 《成人教育》 北大核心 2024年第10期61-68,共8页

针对非正式学习成果认证存在的成果来源复杂、信任成本高和认证效率低等问题,研究设计了一种去中心化的非正式学习成果认证方法。通过系统性地梳理相关文献,选择了学习成果的认证过程作为研究的焦点,从参与主体、数据客体和认证功能等... 针对非正式学习成果认证存在的成果来源复杂、信任成本高和认证效率低等问题,研究设计了一种去中心化的非正式学习成果认证方法。通过系统性地梳理相关文献,选择了学习成果的认证过程作为研究的焦点,从参与主体、数据客体和认证功能等多个角度,深入探讨了智能合约在非正式学习成果认证中的应用逻辑,并详细阐述了认证智能合约的实现机理。以G省开放大学社区教育学院的一门公益课程为实践案例,对该认证过程的仿真实验结果表明,基于智能合约的非正式学习成果认证具有真实性、安全性和有效性等特征,能为利益相关主体提供高效服务与公平保证,有助于促进非正式学习成果认证主体间的协同和信任。 展开更多

关键词 非正式学习 学习成果认证 区块链 智能合约 去中心化

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AFEM-Transformer:基于自适应特征提取的Transformer阿尔兹海默症早期诊断研究

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作者 徐萍萍 黄国恒 +1 位作者 赵钦 陈一嘉 《广东工业大学学报》 2025年第1期51-59,共9页

目前诊断阿尔兹海默症(Alzheimer's Disease,AD)的主要手段是通过结构磁共振成像(structural Magnetic Resonance Imaging,sMRI)实现的,现有基于深度学习的AD诊断主要利用2D(将3D sMRI转2D切片)或者3D的卷积神经网络,不能很好地捕获... 目前诊断阿尔兹海默症(Alzheimer's Disease,AD)的主要手段是通过结构磁共振成像(structural Magnetic Resonance Imaging,sMRI)实现的,现有基于深度学习的AD诊断主要利用2D(将3D sMRI转2D切片)或者3D的卷积神经网络,不能很好地捕获3D sMRI全局特征,为此本文提出改进Swin Transformer实现3D块划分提取全局特征,构建Transformer预测分类模型。又根据现有阿尔兹海默患者发生萎缩的区域对尺寸的变换很敏感,而且现有深度学习模型在病灶区域定位方面能力不强的问题,提出自适应特征提取模块(Adaptive Feature Extraction Module,AFEM),实现了可变形自适应特征提取,对基础3D Transformer模型进行扩展,构建AFEM-Transformer深度学习模型,进一步提升模型特征学习能力,实现自适应的定位病理区域的具体位置,用以辅助临床诊断,实现阿尔兹海默病情分类和预测。本文选择阿尔茨海默症神经影像学计划(Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative,ADNI)提供的2248名受试者sMRI影像作为实验数据集。在阿尔兹海默诊断任务和轻度认知障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)进展预测任务中将提出的AFEM-Transformer模型与现有基于卷积神经网络的模型和基础Transformer模型进行分析比较,评估该模型的价值。结果表明本文提出的AFEM-Transformer模型在两个任务上的准确率、敏感度、特异性、AUC(Area Under Curve)值的实验结果相较于基础和卷积神经网络模型和Transformer模型性能提升明显,证实了所提出的AFEM模块的有效性。本文提出的AFEM-Transformer深度学习模型能够准确诊断阿尔兹海默症和预测MCI的进展,并可自动定位出病灶区域,可以作为阿尔兹海默症临床诊断中一个有效的计算机辅助方法。 展开更多

关键词 深度学习 人工智能 阿尔兹海默症 轻度认知障碍 核磁共振成像

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基于改进FCOS的水稻叶片病害检测模型

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作者 丁士宁 姜明富 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第12期232-238,共7页

针对传统水稻病害识别方法主要依赖人工,效率低下且存在人工主观误差的问题,提出一种基于改进FCOS模型的水稻叶片病害检测模型。首先收集950张3种不同病害的水稻叶片图像,构建Pascal Voc格式的水稻叶片病害数据集。为增强模型的泛化能力... 针对传统水稻病害识别方法主要依赖人工,效率低下且存在人工主观误差的问题,提出一种基于改进FCOS模型的水稻叶片病害检测模型。首先收集950张3种不同病害的水稻叶片图像,构建Pascal Voc格式的水稻叶片病害数据集。为增强模型的泛化能力,对划分为训练集的图像进行数据增强,训练集图像由760张扩增到6080张。然后构建检测模型,改进FCOS模型在原模型的基础上,在特征融合网络引入CBAM注意力模块;损失函数中,回归损失函数采用CIoU损失函数,分类损失函数和中心度损失函数与原FCOS模型保持一致。改进的FCOS模型在水稻叶片病害数据上的平均精度均值达77.7%,相比原FCOS模型提升了2.3百分点,改进的模型在不明显提升检测时间的情况下,提升了模型的精度。通过试验与模型YOLOF、Faster R-CNN、VarifocalNet、NAS-FCOS、TOOD进行对比,结果表明本研究模型取得了最高的检测精度,且在检测精度和检测速度上取得了最高的权衡。结果表明,本研究提出的模型能够比较精准地识别水稻白叶枯病、胡麻叶斑病和叶瘟病,可以为水稻叶片病害的检测提供参考。 展开更多

关键词 改进FCOS模型 水稻叶片病害图像 Pascal Voc格式 CBAM注意力模块 CIOU损失函数

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学生结核病患者复学政策对比研究及建议

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作者 黄弦 孟维宇 +8 位作者 罗涛 张伟华 李欣妍 赖燕芬 郭红革 邓颖佳 赖晓宇 李克峰 黄明星 《中国防痨杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期998-1005,共8页

学生是结核病防控的重点人群,患结核病后的复学政策对青少年的身心健康至关重要。目前,各国复学政策存在明显差异,我国现行的休学时间相对较长,可能会对学生学业、社交和心理健康造成不可忽视的影响。基于近年来儿童和青少年结核病诊断... 学生是结核病防控的重点人群,患结核病后的复学政策对青少年的身心健康至关重要。目前,各国复学政策存在明显差异,我国现行的休学时间相对较长,可能会对学生学业、社交和心理健康造成不可忽视的影响。基于近年来儿童和青少年结核病诊断和治疗技术的发展,我国已经具备了调整和优化学生药物敏感结核病患者复学政策的现实基础。本文通过对比分析国际上各地的复学政策,结合国内外敏感结核病患者规范服药后传染性评估方面的研究进展和珠海市近10年的实际案例数据,深入探讨规范抗结核治疗后的传染性降低情况,并基于分析结果提出针对儿童和青少年结核病患者新的复学政策建议,以期为我国相关政策的优化与完善提供依据。 展开更多

关键词 结核 学生 公共卫生 卫生政策 传染病控制

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V-系统的快速变换算法

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作者 陈伟 戚谨雯 +1 位作者 李坚 宋瑞霞 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期761-769,共9页

V-系统是L2[0,1]上的一类完备正交分段多项式函数系,由于其基函数的间断特性,在非连续信号的表达与分析上优势显著。然而,在目前的V-系统变换算法中,对于一个长度为N的信号,不仅需要事先生成并存储一个N阶的正交矩阵,而且其时间复杂度... V-系统是L2[0,1]上的一类完备正交分段多项式函数系,由于其基函数的间断特性,在非连续信号的表达与分析上优势显著。然而,在目前的V-系统变换算法中,对于一个长度为N的信号,不仅需要事先生成并存储一个N阶的正交矩阵,而且其时间复杂度高达Ο(N^(3))。为实现对大规模数据的高效处理,从V-系统的多分辨率分析角度出发,设计并实现了V-系统的快速分解与重构算法,不仅无须存储额外信息,而且其时间复杂度仅为Ο(N)。测试结果表明,提出的快速算法能够满足大规模数据高效处理要求,为V-系统在更多领域的应用奠定了基础。 展开更多

关键词 V-系统 多分辨率分析 双尺度方程 多小波 快速算法

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机器学习算法对术前肺癌患者纵隔淋巴结转移的预测研究 被引量：2

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作者 宋超玲 蒋磊 +5 位作者 郭烨昂 李梅 罗江 李庆 檀韬 谢辉 《中国医学装备》 2023年第9期24-30,共7页

目的:基于CT影像组学探讨机器学习算法对术前肺癌纵隔淋巴结转移(LNM)的预测价值。方法:收集医院经CT检查及病理结果证实的131例肺癌患者影像资料,根据病理结果将患者分为LNM组(97例)和无LNM组(34例)。两组患者均在CT检查图像上勾画原... 目的:基于CT影像组学探讨机器学习算法对术前肺癌纵隔淋巴结转移(LNM)的预测价值。方法:收集医院经CT检查及病理结果证实的131例肺癌患者影像资料,根据病理结果将患者分为LNM组(97例)和无LNM组(34例)。两组患者均在CT检查图像上勾画原发肿瘤区域,使用开源的医学影像软件(3D-Slicer)提取影像组学特征,筛选出与肺癌纵隔LNM高度相关的特征。通过轻量级梯度提升机、自适应增强、梯度提升决策树、支持向量机(SVM)和多层感知器5种机器学习算法分别建立分类预测模型,并评价其预测效能,选择效能最好模型作为最终的分类预测模型。结果:从肺癌患者的851个影像组学特征和14个临床特征中筛选出10个影像组学特征和1个临床特征,并利用SVM算法构建对淋巴结是否转移的分类预测模型。SVM分类预测模型在训练集的受试者工作特征(ROC)曲线下的面积(AUC)、准确率、灵敏度和特异度分别为0.955、83.7%、92.2%和96.3%;测试集分别为0.886、85.2%、80.0%和85.7%。测试集的校正曲线和临床决策曲线均显示SVM分类预测模型具有较高的预测精度。结论:基于CT影像组学和临床特征的SVM预测模型能够识别肺癌患者的LNM状态,具有无创和低成本的特点,有助于预测术前肺癌患者纵隔LNM,为开发个性化的治疗方案及优化肺癌患者预后提供依据。 展开更多

关键词 机器学习 影像组学 肺癌 淋巴结转移(LNM) 预测模型

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智能居家胎儿监护服务医护人员初始信任机制研究

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作者 江韵晴 陈土玲 +5 位作者 陈沁群 刘桂清 李丽 龚文进 郝志峰 魏航 《医学信息学杂志》 CAS 2023年第3期30-35,共6页

基于整合型技术接受与使用模型,引入感知风险因素构建智能居家胎儿监护服务医护人员初始信任理论模型,再围绕潜变量设计问卷对产科医护人员进行调查,最后运用验证性因子分析和偏最小二乘法对模型进行检验。结果表明医院内部应加强对该... 基于整合型技术接受与使用模型,引入感知风险因素构建智能居家胎儿监护服务医护人员初始信任理论模型,再围绕潜变量设计问卷对产科医护人员进行调查,最后运用验证性因子分析和偏最小二乘法对模型进行检验。结果表明医院内部应加强对该服务的宣传力度,相关机构可注重提升设备的操作简易性并加强相关安全制度管理。 展开更多

关键词 智能居家胎儿监护服务 医护人员初始信任 整合型技术接受与使用模型 感知风险因素 偏最小二乘结构方程模型

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企业所得税区域优惠政策研究

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作者 罗昌财 罗振衣 宋生瑛 《税务研究》 北大核心 2025年第1期53-59,共7页

改革开放以来,我国陆续实施了一系列企业所得税区域优惠政策,逐步形成以东部特定区域优惠、中部部分地区优惠、西部全域优惠和新疆困难地区叠加特殊优惠的梯度企业所得税区域优惠政策格局。不同的区域,企业所得税的优惠政策内容、优惠... 改革开放以来,我国陆续实施了一系列企业所得税区域优惠政策,逐步形成以东部特定区域优惠、中部部分地区优惠、西部全域优惠和新疆困难地区叠加特殊优惠的梯度企业所得税区域优惠政策格局。不同的区域,企业所得税的优惠政策内容、优惠力度和目标导向不同,在各自的实施时期和实施地区都起到了鼓励投资、拉动区域经济增长和协调地区发展的作用,有力支持了国家区域发展战略。然而,现行的企业所得税区域优惠仍存在内容趋同、形式单一、调整不及时和执行有偏差等问题,导致地区间的税收竞争,影响政策调节功能的发挥。新时期,为更好服务国家区域协调发展战略,助力全国统一大市场建设,要研究和创新企业所得税区域优惠形式,根据地方产业发展的需要,科学设定企业所得税区域优惠政策,同时要注意区域企业所得税收入利益的协调统一。 展开更多

关键词 企业所得税 税收优惠 区域协调发展 税收竞争

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无人机全双工双向中继的资源及轨迹优化设计 被引量：2

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作者 周理辉 肖霖 +2 位作者 吴法辉 杨鼎成 王雅鹏 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期77-83,共7页

无人机具有按需部署、高移动性和灵活性的优点,基于无人机的全双工双向中继网络能够进一步提升中继的覆盖范围,增强通信性能。为此,考虑利用无人机辅助多对地面用户进行双向中继通信,通过对无人机的轨迹、用户调度和功率分配的联合优化... 无人机具有按需部署、高移动性和灵活性的优点,基于无人机的全双工双向中继网络能够进一步提升中继的覆盖范围,增强通信性能。为此,考虑利用无人机辅助多对地面用户进行双向中继通信,通过对无人机的轨迹、用户调度和功率分配的联合优化,实现用户对之间的平均最小可达速率最大化,提出了基于块坐标下降和连续凸近似的迭代求解算法。仿真结果表明,所提算法有效地提高了系统性能。 展开更多

关键词 无人机通信 全双工双向中继 用户调度 轨迹优化

原文传递

产品促销策略框架效应事件相关电位研究 被引量：1

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作者 赫连志巍 刘力卓 陈亭竹 《数学的实践与认识》 北大核心 2024年第4期29-41,共13页

产品促销能让更多的消费者快速了解产品信息,帮助企业大量销售产品.消费者在面对不同促销策略,进行购买决策时是如何处理信息的?文章采用脑电技术,将事件相关电位技术(ERPs)用于探索在考虑框架效应情境下,消费者购买决策的认知加工过程.... 产品促销能让更多的消费者快速了解产品信息,帮助企业大量销售产品.消费者在面对不同促销策略,进行购买决策时是如何处理信息的?文章采用脑电技术,将事件相关电位技术(ERPs)用于探索在考虑框架效应情境下,消费者购买决策的认知加工过程.在S1-S2范式中,招募18名被试,被直接呈现在大规模(商品总价600万元)或小规模(商品总价60万元)事件(S1)条件下以“支付”为负性,以“节省”为正性的商品促销结果(S2),要求对每个促销结果是否购买做出选择.行为数据和ERPs数据的分析结果显示:框架效应在两种规模条件下都存在,表现为在正性框架下有着较少的反应时间和更高的购买率;N1可以作为规模因素评估的指标,P2可以作为框架效应中对决策结果大小感知的指标,反馈相关负波(FRN)可以作为框架效应中进行决策和评估的指标,且框架效应与规模因素无关. 展开更多

关键词 框架效应 事件相关电位(ERPs) 促销策略 反馈相关负波(FRN)

原文传递

青少年肥胖对近视风险的影响和中介效应:基于成都市2014年至2023年追踪调查的横断面和队列研究

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作者 文艳群 温雅 +3 位作者 李克峰 邸丽华 赵莉 李思齐 《中国医科大学学报》 2025年第3期204-207,共4页

目的探讨青少年的体重指数(BMI)、血压(BP)和近视之间的关系,为制定近视防控措施提供科学依据。方法选取2014年至2023年参加成都市成华区体质检测的青少年学生作为研究对象。采用多元logistic回归进行横断面研究,以年龄、性别、血压和... 目的探讨青少年的体重指数(BMI)、血压(BP)和近视之间的关系,为制定近视防控措施提供科学依据。方法选取2014年至2023年参加成都市成华区体质检测的青少年学生作为研究对象。采用多元logistic回归进行横断面研究,以年龄、性别、血压和脉搏作为协变量进行调整;采用Cox模型研究肥胖与近视之间的关系。同时,对样本最大、数据最完整的2023年数据以平均血压为中介进行队列研究。结果2014年至2023年每年的横断面中肥胖与近视均呈显著正相关,OR(95%CI)分别为1.16(1.10~1.22)、1.15(1.08~1.21)、1.19(1.12~1.26)、1.11(1.04~1.18)、1.10(1.05~1.15)、1.10(1.05~1.16)、1.07(1.03~1.12)、1.10(1.05~1.15)、1.12(1.07~1.17)、1.11(1.06~1.15)。同时队列研究中肥胖也与近视呈显著正相关,HR为1.09,95%CI为1.01~1.19,血压的中介效应占总效应的21.2%。结论肥胖会促进近视的发生,减重有利于降低近视的可能性。同时,血压会介导肥胖对近视的影响,针对肥胖人群的血压控制有助于预防近视。 展开更多

关键词 肥胖 近视 中介 血压 队列

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基于自适应多特征融合网络的心律失常分类算法研究

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作者 黄梦梦 蒋明峰 +4 位作者 李杨 何晓玉 王泽峰 吴永全 柯韦 《生物医学工程学杂志》 2025年第1期49-56,共8页

基于深度学习方法对心电图(ECG)数据进行心律失常自动分类检测,对于心律失常的早期筛查具有重要的临床价值,但在有限异常样本监督训练下如何有效地提取心律失常特征是目前亟需解决的难题。本文提出一种基于自适应多特征融合网络的心律... 基于深度学习方法对心电图(ECG)数据进行心律失常自动分类检测,对于心律失常的早期筛查具有重要的临床价值,但在有限异常样本监督训练下如何有效地提取心律失常特征是目前亟需解决的难题。本文提出一种基于自适应多特征融合网络的心律失常分类算法,从ECG信号中提取RR间期特征,采用一维卷积神经网络(1D-CNN)提取时域深度特征,并以梅尔频率倒谱系数(MFCC)和二维卷积神经网络(2D-CNN)提取频域深度特征,使用自适应权重策略实现特征融合并进行分类。本文使用麻省理工学院和贝斯以色列医院(MIT-BIH)联合开发的心律失常数据库在患者间范式下评估算法。实验结果表明,所提算法的平均精确率、平均召回率和平均F1分数分别为75.2%、70.1%和71.3%,分类识别准确率高,可为面向可穿戴设备的心律失常分类提供算法支持。 展开更多

关键词 心电图分类 心律失常 多特征 卷积神经网络 特征融合

原文传递