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相对论宏观系统中的热力学平衡态

摘 要 本文在广义相对论弯曲时空背景下，讨论了相对论流体力学、动理学和随机热力学对于热力学平衡态的定义以及它们之间的联系和区别。特别地，一阶相对论流体力学给出的平衡态定义有可能存在不稳定性，而动理学给出的定义总是稳定的。关键词 广义相对论;弯曲时空;热力学平衡态在热力学和统计物理中，平衡态有着特殊的地位。
《物理与工程》  2024年第3期

开展可见光—红外线—太赫兹波成像系列实验培养开展可见光—红外线—太赫兹波成像系列实验培养

摘 要 物理学的研究成果有力推动了三次工业革命的发展。进入新世纪以来，量子计算、低维物理、量子探测等现代物理研究成果正在促进第四次工业革命暨工业4.0向纵深发展。笔者在大学物理实验中规划布局多层次物理实验题目，以开展可见光红外线太赫兹波探测与成像系列实验为例，介绍了学生深刻理解不同波段的电磁波在新旧产业领
《物理与工程》  2024年第2期

大学物理学科竞赛的课程化探索

摘 要 为提高本科生的自主创新性，促进拔尖人才创新实践能力的培养，激发本科生做科研的兴趣，本文从目前学科竞赛和实验教学中存在的问题出发，调研和分析了目前国内双一流高校物理类学科竞赛与本科生实验教学结合的教学经验，并结合兰州大学物理与科学技术学院相关实践课程、物理学科竞赛的开展情况及问卷结果，提出了“学科
《物理与工程》  2023年第5期

近十年国内大学物理演示实验相关研究的趋势与展望

摘 要 物理演示实验通过具象的实验帮助学生理解理论知识，在物理教学中有着重要的作用。本论文利用Citespace软件对中国知网近十年来（2013—2022年）与国内大学物理演示实验相关的208篇文献进行量化分析，包括期刊类型和发文量、作者和机构、研究主题、研究热点等维度。根据量化分析得到的主要研究领域和研究热点，对物理演示
《物理与工程》  2023年第4期

竞赛方法论: 开放性题目与探索创新能力培养

摘 要 全国大学生物理实验竞赛（创新）是拉动教育改革和教学质量提升的重要举措，是检验学生科学素养、促进创新能力提升的良好载体。本文解析了物理实验竞赛之主题———开放性题目的特点和意义，提出竞赛的总体目标应是通过开放性题目的实验研究获得“三新”（新发现、新技术、新工具），概要论述了获取“三新”成果应把握和
《物理与工程》  2024年第6期

结合镜头分割检测视频中的重复片段

摘 要：随着网络视频数量呈指数级增长，视频版权等问题愈发严重。相关的科研领域也诞生了许多方法用于解决近似重复视频检索和部分重复视频检测等问题。以往的方法通常是先提取帧级特征再进行时间对齐，这会导致时序信息的丢失以及性能浪费。为此提出将镜头分割技术引入部分重复视频检测方法，保留镜头内的时序信息，并省去了
《软件工程》  2026年第2期

动态时空视角下融合交通与城建因素的空气污染预测

摘 要：空气污染问题日益突出，已经成为阻碍健康城市建设的关键问题。为解决这一问题，采用基于Transformer架构的空气污染预测模型AirFormer，通过采集气象数据、空气污染物数据，并在此基础上融合交通流量和周边城建等信息，综合考虑时空动态变化因素，以提高预测的准确性。同时引入可解释性机制，通过特征权重进一步分析不
《软件工程》  2026年第3期

基于深度学习的输电线路外力破坏检测方法研究

摘  要：针对输电线路附近可能出现的大型违章车辆施工造成外力破坏的情况，为保证输电线路运行的安全和稳定，提出了改进的YOLOv5目标检测算法。在原有YOLOv5算法的基础上，将其使用的Bounding box损失函数GIOU_Loss改为CIOU_Loss，使其具有更快更好的收敛效果;同时将其使用的经典NMS改为DIOU_NMS，使其对一些遮挡重叠的
《软件工程》  2022年第1期

基于改进CNN-LSTM的网络入侵检测模型研究

摘  要：针对网络入侵检测模型特征提取算法复杂、训练参数过多、检测结果不理想等问题，提出一种改进卷积神经网络与长短期记忆网络结合的网络入侵检测方法（GCNN-LSTM）。首先，使用卷积神经网络对流量数据做特征选择，并选择全局池化层代替其中的全连接层;其次，结合长短期记忆网络强大的时间序列学习能力对改进卷积神
《软件工程》  2022年第1期

基于LSTM的智能家庭用电预测模型研究

文章编号：2096-1472（2022）-02-39-03DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.002.009摘  要：家庭用电是能源市场的一个重要组成部分，预测家庭用电需求能够实现智能供电，可以有效地提高供给率，但目前预测方法大多效果不佳。针对此，提出了一种基于LSTM的面向家庭智能用电预测算法，建立了端到端的智能家庭用电预测
《软件工程》  2022年第2期

基于辅助任务的BERT中文新闻文本分类研究

摘  要：新闻文本分类是自然语言处理领域中一项重要任务，本文使用新闻标题进行文本分类。随着BERT预训练模型的崛起，BERT模型在多项NLP（Natural Language Processing）任务中都取得了较好的效果，并应用在新闻分类任务中。为了提高新闻分类这一主要任务的效果，本文引入辅助任务判断两个新闻是否是同类新闻，对BERT预
《软件工程》  2022年第6期

卷积神经网络在实时检测领域的研究

摘  要：提出轻量模型Mini Net用于实时检测，并保证其准确度。Mini Lower利用Group卷积与通道合并提取低阶特微，Mini Higher利用可分离的Depthwise卷积提取高阶特微。Mini模块实现的高效卷积使其大幅减少了参数量与计算量，并且在空间维度上引入更多层次所带来的非线性，可提升模块的提取能力。另外，在模型中利用更精细
《软件工程》  2022年第6期

供应商选择与订单分配的模型研究

摘  要：为解决企业供应商选择与订单分配的问题，以某生产企业过去五年400余家供应商的原材料订购与运输数据为基础进行量化分析，并应用AHP-TOPSIS综合评价模型确定供应商排名，筛选出一流供应商，然后应用0—1规划模型确定最少供应商数量21 家，最后利用罚函数粒子群算法得出前21 家供应商最优订单分配方案。本项目研究
《软件工程》  2022年第7期

基于Python的三种网络爬虫技术研究

关键词：网络爬虫；Requests技术；Scrapy技术；Selenium技术中图分类号：TP302.7 文献标识码：A1 引言（Introduction）随着信息技术的发展，网络数据成为一种重要资产，如何快速有效地提取和分析数据是目前该研究领域的热点[1]。夏火松等[2]、云洋[3]应用Requests技术分别开发了商品评论、百度贴吧图片爬虫，优化了爬虫算法，
《软件工程》  2023年第2期

基于深度学习的心律失常分类系统设计

关键词：深度学习；心律失常；Django；云服务器中图分类号：TP315 文献标识码：A1 引言（Introduction）随着社会的发展，人口老龄化问题越来越突出，我国普通民众面临的健康压力空前巨大。我国60 岁及以上的老年人口将从2010年的1.68亿（占总人口的12.4％）增长到2040 年的4.02 亿（占总人口的28%）[1]，尤其需要关注的是我国
《软件工程》  2023年第2期

一种基于模板匹配的芯片Frame图像分割算法

关键词：芯片Frame；图像分割；模板匹配；重叠匹配框中图分类号：TP391 文献标识码：A1 引言（Introduction）近年来，随着人工智能和大数据等技术的快速发展，芯片已成为现代化产业中不可或缺的一部分。然而，由于芯片具有制造过程复杂和缺陷隐蔽的特点，因此芯片缺陷及其造成的影响是普遍存在且不可忽视的问题。利用计算机图
《软件工程》  2023年第5期

基于改进ResNet50的皮肤病变图像分类

摘 要：为解决皮肤科医生人工识别皮肤癌过程中存在效率低、劳动强度大等问题，提出一种皮肤病变图像分类模型DS-ResNet50。该模型在ResNet50（深度残差网络）的基础上进行改进：设计了双尺度空洞卷积模块，通过级联不同空洞率的深度卷积核提取不同尺度的特征信息并进行融合;引入轻量型注意力模块SimAM，使模型更好地聚焦主体目
《软件工程》  2023年第6期

基于改进YOLOv5+Kalman的动态手势识别跟踪算法研究

摘 要：针对在边缘端算力较弱的设备上，动态手势检测模型较大、检测时间较长的问题，提出了以YOLOv5网络为基础的动态手势识别跟踪算法。首先在YOLOv5网络模型上添加自适应注意力模块输出大小相同的张量，添加特征增强模块弥补高层特征层的信息损失，提高特征金字塔的表示能力。其次使用Kalman滤波器预测机，形成有预测机制的
《软件工程》  2023年第7期

无监督学习在相图测定中识别合金三相平衡点的研究

摘 要：传统的扫描电镜分析方法，合金物相的三相平衡点均为手工标记。针对扫描电镜金相分析中常碰到的物相分析问题，提出了一种物相三相平衡点的自动识别方法，实现平衡点的智能化标注，提升实验效率。该方法分为三相分割和三相平衡点识别两个阶段。在分割阶段提出一种无监督分割方法完成三种物相分割，在平衡点识别阶段设计
《软件工程》  2023年第7期

基于图注意力机制的交通流预测模型

摘 要：针对现有交通流预测模型在预测精度上的不足，提出一种基于注意力机制的图模型。首先，利用多头注意力机制在交通图中编码高阶邻域结构，提取交通网络中的高阶空间特征。然后，嵌入长距离时间结构注意力机制提取长期性的历史周期信息。模型采用注意力机制替代传统的局部卷积核结构，可以有效提取长距离时空依赖关系。在
《软件工程》  2023年第8期

基于ID3算法对农民工城市融入影响因素分析

摘 要：在农民工逐步成为城市主体流动人口的过程中，其城市融入问题与社会的和谐发展息息相关。针对该问题，运用迭代二叉树3代（Iterative Dichotomiser 3，ID3）算法对影响农民工城市融入的影响因素进行探究，将影响因素分为经济、社交、社会福利和心理4个方面，采取与经典计量经济学不同的ID3算法对调研数据进行分析。结果
《软件工程》  2023年第10期

面向直播的边缘计算任务卸载方案研究

关键词：直播;边缘计算;卸载;用户体验;用户分配;L-NSGA-Ⅱ
《软件工程》  2024年第1期

任务并行编程模型下排列熵算法的并行实现

关键词：排列熵算法;任务并行编程模型;OpenMP;StarPU
《软件工程》  2024年第2期

基于改进概率软逻辑模型的高校学生状态推理方法

关键词：概率软逻辑;高校学生状态;规则挖掘;推理;多层次结构中图分类号：TP181 文献标志码：A0 引言（Introduction）随着高等教育的普及，高校应探索更加科学有效的管理决策方法[1]，以达到提升管理效率和提高学生培养质量的目的。当前，以数据和知识研究为基础的管理决策作为一种新的决策方法，已经逐渐受到社会的广泛关注，
《软件工程》  2024年第5期

基于MobileNet的轻量化密集行人检测算法

摘 要：针对现有的行人检测算法在复杂场景下检测速度慢、检测精度不高的问题，提出一种轻量化密集行人检测算法MER＼|YOLO（Miniature Enhanced Recognition＼|You Only Look Once）。首先，MER＼|YOLO以MobileNetV3（轻量化网络模型）作为特征提取主干网络，提升模型对于小目标及模糊图像的学
《软件工程》  2024年第6期

基于可解释贝叶斯加权模型的ICU急性肾损伤患者死亡风险预测

摘 要：基于贝叶斯网络构建贝叶斯加权模型，进行重症监护病房（Intensive Care Unit，ICU）急性肾损伤患者死亡风险预测。以MIMIC＼|Ⅲ（Medical Information Mark for Intensive Care Ⅲ）数据库中急性肾损伤患者为研究对象，建立基础贝叶斯分类器，采用AUC（Area Under&
《软件工程》  2024年第6期

基于TrackingJS库+百度云人脸识别课程签到系统设计与实现

关键词：签到系统;课程签到;人脸识别;TrackingJS;百度云人脸识别API0 引言（Introduction）人工智能技术发展为教育领域带来新的发展机遇，其中课程智能签到系统[1]作为智慧教育的一个研究方向，旨在高效、低成本地解决学生课堂签到问题，并确保签到的可靠性和防作弊性。课程签到与公司的上、下班签到不同，公司签到通常都有固
《软件工程》  2024年第7期

基于H&E图像和基因表达数据的多模态深度学习模型预测胃癌生存风险

关键词：胃癌;H&E染色图像;基因表达;深度学习;多模态中图分类号：TP391.41 文献标志码：A0 引言（Introduction）癌症是导致患者死亡的主要原因，其中胃癌是常见的消化系统恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率近年来居高不下，严重威胁人类健康[1]。准确预测胃癌患者的死亡风险对于临床决策、治疗计划和患者心理调整至关重要。
《软件工程》  2024年第8期

基于改进YOLOv5的菌落计数算法研究

关键词：YOLOv5;图像识别;Kmeans++;Focal-EIoU;SPPCSPS;置换注意力机制中图分类号：TP391 文献标志码：A0 引言（Introduction）微生物学当前面临重大挑战，其中细菌感染对人类健康构成了严重威胁。在临床实践中，从样本中进行细菌培养是关键步骤之一。在医疗环境中，检测人员不可避免地会使用细菌培养技术，并依据培养出的菌
《软件工程》  2024年第10期

基于深度学习与DTW 融合的轨迹匹配方法研究

摘 要：针对人类轨迹与可穿戴传感器数据的匹配问题，提出了一种解决方法，通过将摄像头捕获的人类轨迹与可穿戴设备的传感器数据进行匹配，首先利用深度学习模型SyncScoreDTW 评估单位时间内轨迹与传感器数据的相似度，其次通过似然融合算法逐步更新这些相似度。在自制数据集上进行的实验验证表明，该方法实现了77.5%的高匹配
《软件工程》  2025年第1期

基于改进YOLOv8n的玉米地杂草检测

关键词：深度学习；杂草识别；YOLOv8n;激活函数；Focal Loss中图分类号：TP391.41 文献标志码：A0引言（Introduction）杂草在农田中泛滥成灾，其普遍性和严重性对农业生产构成了严重威胁，全球每年因杂草侵害导致的粮食损失高达10%以上。玉米作为我国重要的粮食作物之一，不仅经济效益显著，而且生产潜力巨大。然而，杂草常与
《软件工程》  2025年第3期

基于融合SAD 与Census变换的SGM 立体匹配算法

摘 要：针对传统Census变换在立体匹配中存在的局限性，即不能充分利用邻域窗口信息且过于依赖中心点像素，以及图像在受到噪声干扰时窗口中心值的改变将导致全局匹配精度降低的问题，提出了一种基于改进Census变换的半全局（Semi-GlobalMatching，SGM）立体匹配算法。首先，融合了绝对差值之和（SAD）算法与Census变换算法，并
《软件工程》  2025年第5期

基于双层路由注意力的文献中手写体甲骨文检测方法研究

摘 要：针对文献中手写体甲骨文的检测工作数据集空缺、目标占比低等问题，构建了首个文献中手写体甲骨文的检测数据集，并基于YOLOv8提出了一种基于双层路由注意力的检测方法YOLO-SA（YOLOwithStratifiedAttention）。该方法利用滑窗裁剪技术提升目标占比，引入双层路由注意力模块增强模型对甲骨文有效信息的提取，并采用SIoU
《软件工程》  2025年第6期

基于BST-YOLOv8的PCB缺陷检测方法

摘 要：针对现有的PCB板缺陷检测方法存在参数量大、精确度较低等问题，提出了一种改进的YOLOv8缺陷检测与识别方法。首先，对BiFPN双向特征金字塔网络进行改进，在BiFPN的基础上整合P2特征层强化对小型缺陷目标的检测能力，并优化网络连接结构以适配YOLOv8主干网络;并添加接近无参注意力TA（TokenAttention）提高模型识别准确
《软件工程》  2025年第6期

基于深度学习实现增强更新的文本检测模型

摘 要：为了应对场景文本检测的查询更新上依赖隐式更新的挑战，提出了基于深度学习实现增强更新的文本检测模型。该模型首先对边界框的控制点进行建模完成查询的初始化。在解码过程中，该模型不仅利用解码器的注意力机制，还结合当前解码器层及后续层的预测信息来指导查询进行更精确的增强更新。此外，还引入了预测聚合模块，
《软件工程》  2025年第8期

基于改进YOLO11n的胡麻幼苗目标检测轻量化模型

摘 要：胡麻生长后期叶茎团簇难以检测，苗期叶茎分明可做研究对象，但现有模型对硬件要求高，难以在低配置设备中实时检测胡麻幼苗目标。为此提出基于改进YOLO11n的轻量级胡麻幼苗目标检测模型，引入幽灵卷积（GhostConvolution，GhostConv），提出C3k2G_Ghost主干网络结构;颈部网络重新设计，构造出幽灵卷积分组（GroupGhost
《软件工程》  2025年第9期

基于知识图谱的个性化学习推荐系统深度学习优化方法研究

摘 要：提出了一种融合知识图谱与深度学习的优化策略，以提升个性化学习推荐系统的推荐质量和用户体验，解决数据稀疏性与冷启动问题。通过构建涵盖学习者、教育资源及其关联关系的知识图谱，为系统提供语义信息和结构化知识支持，并利用余弦相似度匹配学习者属性与资源特征，精准满足需求。同时，结合深度神经网络捕捉偏好与
《软件工程》  2025年第10期

基于YOLOv8改进的密集人群检测算法

摘 要：为了在密集人群场景下提高检测精度，提出了一种基于YOLOv8改进的检测算法。首先，采用SENetV2作为主干网络，通过调整卷积网络的终端通道关系，以提升模型性能;其次，引入跨尺度特征融合模块CCFM（Cross-ScaleFeatureFusionModule），将不同尺度的特征进行有效融合，增强模型对尺度变化的适应能力及对小尺度对象的检测
《软件工程》  2025年第12期

基于视触融合的物体分类辨识研究

摘 要：在机器人识别并抓取物体中，视觉识别虽取得显著进展，但在视觉图像不足以区分物体时，识别准确率会受到影响。触觉数据能提供重要的互补信息，结合视觉与触觉数据能实现更全面的物体识别。为了有效融合视、触觉信息，提出了一种创新且经济的方法获取触觉数据，设计了多尺度融合机制以应对两种模态的差异。实验结果表明
《软件工程》  2025年第12期

基于多尺度特征提取和自适应特征融合的OCT图像脉络膜分割

摘 要：为提高脉络膜分割算法对多尺度特征的提取和特征融合问题，提出了一种基于多尺度特征提取和自适应特征融合的OCT图像脉络膜分割方法。首先，通过多分支结构和异构卷积策略构建特征提取模块，提高网络对局部特征和全局特征的提取能力;其次，采用空间注意力机制重构跳跃连接，将不同的权重应用于不同级别的特征，强化对提
《软件工程》  2025年第12期
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