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便携式绝缘子瓷套超声波探伤试块

Dianci bileiqi, 2010
专利申请号:CN200620080674.8公开号:CN2879183公开日:2007.03.14申请人:山东济宁模具厂本实用新型涉及一种便携式绝缘子瓷套超声波探伤试块,尤其是发电厂和变电站与换流站场所的各种支柱绝缘子及瓷套超声波检验的标准试块。它是由试块两侧设有七个弧面和一个平面与四个周向槽,试块上设有六个横通孔,试块一侧设有三个弧面和一个平面,另一侧设有四个弧面 ...
doaj  

[A coronary artery plaque segmentation method based on focal weighted accuracy loss function]. [PDF]

Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi
Xiong F, Lu H, Li L, Jiang R.
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基于CSI-YOLO的复杂天气下输电线路绝缘子缺陷检测模型

Gaoya dianqi
针对复杂场景下绝缘子缺陷检测模型精度低以及参数量大的问题，文中在YOLOv8s的基础上提出一种CSI-YOLO的轻量化绝缘子缺陷检测模型。首先结合ADown和DySample采样技术，增强模型细节特征捕获能力；其次在特征同和网络引入TFE模块和改进后的Dy-SSFF模块，提升目标特征融合度；之后使用DyHead检测头提升目标定位能力；最后使用通道剪枝技术，削减模型冗余参数。实验结果表明：所提CSI-YOLO相较于原始YOLOv8s，精准率提高了2.38%，召回率提高了1.22%，mAP@0.5提高了1 ...
向国东, 齐浩宇, 李锋, 陈巍, 栾晋, 陈芳, 谭爱国   +6 more
doaj  

[Brain-controlled unmanned aerial vehicle system based on meta brain computer interface open-source software platform]. [PDF]

Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi
Li A, Mei J, Chen W, Tao L, Xu M, Ming D.   +5 more
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多尺度特征增强融合绝缘子小目标缺陷检测方法

Dianci bileiqi
为了解决传统绝缘子缺陷检测方法存在的绝缘子缺陷识别精度低，且存在误检、漏检等问题，提出一种多尺度特征增强融合绝缘子小目标缺陷检测网络。为了提高网络缺陷目标处的区域信息关注力度，提出一种多尺度特征增强模块，增强了网络对绝缘子缺陷小目标特征提取能力；提出一种动态特征融合模块，实现不同尺度绝缘子缺陷特征的高效融合；在网络头部应用Focaler-IoU损失函数，增强网络对绝缘子缺陷的定位检测能力。构建绝缘子小目标缺陷数据集并进行对比、消融实验，验证所提出算法对复杂环境下的绝缘子小目标缺陷能够实现精确检测。
经少康, 张宇华, 颜楠楠, 王育飞, 薛花, 杨兴武, 于艾清   +6 more
doaj  

[Positive cortical support reduction in treatment of trochanteric femur fractures: history in theory establishment and its inspiration for clinical innovations]. [PDF]

Zhongguo Xiu Fu Chong Jian Wai Ke Za Zhi
Chang S.
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基于改进YOLOv5算法的绝缘子多缺陷检测

Gaoya dianqi
针对绝缘子多缺陷检测精度低、检测速度慢的问题，提出一种改进YOLOv5准确判别绝缘子多缺陷检测算法（YOLOv5-GSEM）。首先通过引入GhostNet结构替换原始网络YOLOv5主干网络C3模块，提升网络运算速度；并在SPPF后引入无参注意力模块SimAM，增强有效特征，抑制干扰特征；其次引入增强特征金字塔网络（EFPN）和多尺度特征融合网络（multiscale feature fusion network，MFFN），充分融合多尺度特征，提升网络对绝缘子多缺陷的检测精度。实验结果表明 ...
伍箴燎, 吴正平, 孙水发
doaj  

[Identification and Underlying Mechanisms of Immune Cell- and Senescence-Related Biomarkers in Atrial Fibrillation]. [PDF]

Sichuan Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban
Huang W, Liu E, Fu H.
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[A motor imagery decoding study integrating differential attention with a multi-scale adaptive temporal convolutional network]. [PDF]

Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi
Dong Z, Bao X, Yang Y, Wu J.
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[Endometrial cancer lesion region segmentation based on large kernel convolution and combined attention]. [PDF]

Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi
Peng R, Zeng Q, He B, Liu J, Xiao Z.
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