基于呼气分析的尘肺快速筛查及早期预警技术

<正>尘肺病是世界范围内危害严重的职业病之一，具有迟发性和潜伏期，一旦患病，无法治愈。早期发现对尘肺病情控制具有重要意义。中国矿业大学基于电子鼻和机器学习技术对尘肺患者和健康矿工的呼出气进行分析，开展横断面研究并集成开发相关仪器系统，实现对尘肺的快速筛查及早期预警。     

基于WSR方法的粗粒土干密度影响因素评价

从系统工程方法论的角度出发,以物理-事理-人理(WSR)方法论为指导,从粗粒土的物理属性、外界因素、试验操作等3个方面全方位多角度地分析总结了压实试验中影响干密度的因素,建立了基于WSR方法的振动压实试验中粗粒土干密度影响因素指标体系,并运用解释结构模型化(ISM)技术构建了粗粒土干密度影响因素的解释结构模型;通过系统分析,将基于WSR方法考虑到的11个影响压实试验中干密度的因素按照其影响程度分成了5个层次等级,并与在试验中的实践经验进行了对比。研究结果表明,在压实试验中,试验仪器的精确度、激振力、压重和激振时间对于粗粒土干密度的大小起着直接的作用,与笔者的实践经验是相似的。     

基于深度学习的遥感图像水边线提取方法与应用

本文提出一种基于注意力机制的像素级海陆语义分割网络A-Unet用来提取水边线，并通过条件随机场对A-Unet分类结果进行细化。以天津沿海地区的人工海岸与威海地区的基岩海岸为例，对所提方法进行了验证，实验表明，与其他水边线分割方法相比，本文提出的方法能够得到更精细的结果，实现对遥感图像水边线的像素级语义分割。该方法提取了天津地区近10年海岸线并对其变化趋势进行了定性和定量分析，可为城市海洋资源的合理开发、海洋生态环境的保护提供更好的决策与参考依据。