关键词： 小目标   部分遮挡   人员检测   无人机应急搜救   YOLOv8  

摘要： 本文针对现有算法在小目标和部分遮挡目标上的检测效果不够理想的问题,基于YOLOv8提出一种面向无人机人员搜救的目标检测算法PM-YOLO。通过在头部网络中用P2小目标检测层替代原始的P5大目标检测层,可以捕获更细粒度的特征信息,使模型更加适合小目标检测场景;通过采用MPDIoU替代传统的IoU损失计算,在保持IoU几何特性的同时,增加点距离惩罚项增强模型对边界框位置差异的感知能力。实验结果表明,PM-YOLO算法在C2A数据集上达到68.77%的mAP@50与39.77%的mAP@95,相比YOLOv8分别提高了3.62%和2.9%,模型权重缩减了23.9%。该模型有效提升了小目标及有部分遮挡目标的检测精度,能够更好地适应无人机应急搜救场景下的应用需求。

关键词： 遗传算法   参数化设计   钢结构发射塔   造型优化  

摘要： 针对发射塔结构设计中造型控制与结构性能反复校核的问题,本文提出一种基于遗传算法的钢结构广播电视发射塔建筑形态参数化设计方法。研究以Rhino+Grasshopper平台为基础,通过参数化建模统一描述塔体几何与结构参数,结合Alpaca4D实现有限元分析,并以结构顶部位移作为主要性能评价指标构建适应度函数,利用Galapagos插件完成基于遗传算法的自动优化。工程算例结果表明,该方法可在满足结构位移限值要求的前提下,实现塔体造型控制参数的自动调整与优化,有效减少方案阶段建筑与结构专业之间的反复迭代,提高设计效率。研究成果可为广播电视发射塔工程的方案设计与结构优化提供参考。

关键词： 自适应阈值   多尺度融合   Canny算法   LoG算法   结合  

摘要： 文章针对图像边缘检测算法中传统的Canny算法与LoG算法易受噪声影响,使提取到的图像边缘变得模糊和算法性能下降等问题,将Canny算法结合自适应阈值,将LoG算法结合多尺度融合。将结合后的算法与传统算法进行对比实验,实验结果表明,结合后的Canny算法F1分数提升了38.26%,且提取到的边缘图像小噪声区域数下降了76%,相较于传统Canny算法提取到的边缘图更清晰;结合后的LoG算法F1分数提升了5.9%,小噪声区域数下降了10.97%。

关键词： 数字技术   算法理性   公共理性   数字赋能   社会治理  

摘要： 算法被广泛应用于公共决策之中,以运算的方式重塑了社会治理,全面提升了社会治理的效率、精准性、可控性,展现出自身独特的优势。在算法嵌入社会治理过程中生成的算法理性,正在从社会治理主体、决策过程、公共理由等多个方面压缩、排挤传统社会治理固有的公共理性,改变了社会治理的合法性与正当性的生成方式,引发了社会治理观念与实践的重大变革。要化解算法嵌入引发的社会治理风险,就要努力找到一条能够有效协调算法理性与公共理性关系的道路,扭转算法理性对公共理性进一步压缩、排挤的趋势,还要推动社会治理变革,全力防范社会治理模式的异化。

关键词： 脉冲周期   近断层桥梁   粒子群优化算法   BP神经网络   地震动特征参数  

摘要： 脉冲周期是直接影响近断层桥梁地震响应分析与抗震设计关键参数之一。为准确预测近断层桥梁场地地震动方向性效应脉冲周期,克服传统经验公式仅考虑较少因素且难以反映其非线性关系的局限性,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化的BP神经网络模型。该模型综合选取震级、震中距和朝向场地破裂的断层区域的长度等地震动特征参数作为输入,通过优化神经网络的初始权重和阈值,提升了模型在处理非线性问题时的预测精度;选取了多组强震动台站记录数据作为训练和验证样本,对比分析了PSO优化BP神经网络与传统预测方法的性能差异。结果表明:PSO优化的BP神经网络模型在脉冲周期预测时具有更高的精度和更强的泛化能力,相较传统回归模型显著降低了误差,能够较准确地预测近断层地震动脉冲周期。研究成果为近场地震动脉冲周期的精准预测提供了新方法,为地震预测研究开辟了新的思路与方向。

关键词： 射电天文学   射电图像反卷积   干涉测量   椭圆高斯建模  

摘要： 现代射电干涉望远镜能够观测到结构复杂的弥散天体,而这些真实结构通常会受到干涉仪点扩散函数(PSF)的卷积模糊。然而,多尺度Clean(MS-Clean)依赖固定、各向同性的尺度函数,难以在被PSF模糊后的脏图中充分表达天空亮度的方向性与尺度不确定性。随机多尺度Clean(RMS-Clean)通过对预设尺度引入随机扰动改善了尺度适配性,但其基函数仍为球对称,无法捕捉椭圆形或方向性结构。为此,本文提出随机椭圆多尺度Clean(ERMS-Clean),将RMS-Clean的基函数扩展为带随机方向角与轴比扰动的椭圆高斯族,使算法在尺度与方向上同时具备探索能力。基于模拟SKA低频观测的实验显示,ERMS-Clean在Cassiopeia A的MSE和MAE分别降低约30%,PSNR提升1.5 dB,SSIM提高4%,对其他射电源也表现出更优的误差控制和结构一致性,表明随机椭圆多尺度高斯函数可实现高保真、多尺度结构重建。

关键词： 生物信息学   教学改革   人工智能   大数据  

摘要： 大数据与人工智能技术发展迅速，社会对生物信息学创新人才的需求日益增加，传统教学模式已难以满足时代需求。本文通过梳理当前研究生“生物信息学”课程教学实践中存在的共性问题，借鉴国内高校改革经验，构建并实践一套以“实战为核心、人机协同”为理念的教学改革方案。通过分层模块化课程设计、沉浸式实训课堂，以及引入大语言模型作为“第二助教”，有效推动了学生从被动接受向主动探究的转变。三年的教学实践结果表明，该模式显著提升了学生的全流程分析能力、算法思维与科学素养，同时也促进了教师的角色转型。这也为其他课程的教学改革提供了参考，助力培养符合时代需求的人才。

关键词： 电动出租车   快速充电   充电引导   粒子群优化   电网负荷   多目标优化  

摘要： 纯电动汽车的普及仍面临充电基础设施布局不均、服务效能低等挑战,且大规模无序充电形成的负荷冲击会导致配电网电压偏移、网损增加。作为纯电动汽车的重要应用类型,电动出租车充电需求频繁且具备调控潜力。本文在快速充电的调度过程中通过时间和空间2个方面考虑个体的调度可行性,并引入快充虚拟负荷实现充电预约机制的动态变化,利用电网负荷曲线情况及快充金钱成本建立多目标优化模型;同时提出基于电量偏差值的补偿机制,考虑充电站利用率平衡及快充时间成本进行空间负荷调度。针对经典粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的粒子早熟收敛、容易陷入局部最优解等缺陷,本文结合交叉变异机制提出正态分布权重衰减的遗传粒子群优化(genetic-particle swarm optimization of normal distribution decay inertia weight,NDGAPSO)算法。通过仿真实验从求解质量、收敛性能、运行速度等方面展开评估,证明了NDGAPSO算法的总体性能优于其他改进PSO算法。最后运用该算法求解快充调度模型,实验证明本文的调度优化研究能够有效兼顾电动出租车充电用户以及电网运营商等多方利益。

关键词： 超声成像   相干系数   幅度变迹   多参数复合  

摘要： 单一参数的相干系数难以在复杂成像场景中同时提高超声图像的分辨率和对比度,为此提出了一种融合最优变迹函数和多参数复合条件系数的超声成像算法以提高图像的综合质量。首先,对接收的阵列回波信号进行多组变迹窗函数的加权,采用波束形成器输出方差最小的原则选择最优窗函数。其次,将选择的变迹窗函数加权到回波信号中得到优化后的阵列信号,并且利用多采样时刻的信号计算当前的条件相干性。最后,根据全局图像相干性信息对多组参数下的条件系数进行复合得到最终的加权系数。仿真和实验结果表明,相较于传统的延时叠加算法,本文提出的算法可以明显提高图像分辨率和对比度,其半峰全宽值在点目标仿真中最大改善了89.23%,在颈动脉纵切面实验中最大改善了63.22%。相较于传统的相干系数算法,所提算法在保持图像对比度的同时提高了分辨率性能。

关键词： 船舶   物流调度   自动化仓库   图论  

摘要： 货物调度技术是整套自动化仓储的关键技术之一。为提出一种适用于库位不规则离散布置、出入库路径复杂的船用自动化物流场景,在分析基于遗传算法的调度算法和基于队列的调度算法等陆地仓储调度算法的基础上,基于实际场景的拓扑结构分析,选用基于图论的复杂路径调度算法。结果表明,该物流调度算法可适应船舶环境下的复杂场景。