西文DOS环境下高级语言编程直接显示汉字的方法及其评测

提出了２种在西文ＤＯＳ环境下用ＰＡＳＣＡＬ语言编程直接显示点的阵汉字的方法，并系统地总结了直接显示汉字的种种途径和实现方法，给出了部分示例源程序，评述了各方法的性能     

异国形象的文化误读

异国形象是形象学研究的基本对象。这种形象并非异国现实的复呈,而是形象塑造者根据自己的理解和欲求创造出来的。不同文化之间在交流的时候经常存在误读现象,比如中国形象在欧洲的不同时期就呈现出多样化的图像,既有真实的记录,亦有想象、虚构和误读。由于民族情绪的存在和历史上不同文化之间冲突的影响,使人们把误读等同为误解、误会。而从比较文学形象学的角度出发,揭示不同文化之间的先天性差异才是文化误读的根源。因此,正视误读的必然存在,认真探求误读形成的原因和动机,将误读看成是了解自身、了解他者、推动民族交流的工具。     

螯合物稳定性的探讨

螯合物的特殊稳定性在许多方面得到广泛应用，但其稳定性的原因未见有关资料详细报道。从原子结构和热力学两方面对其阐述之，澄清了人们对其的模糊认识。     

Mapping Spatial Patterns with Morphological Image Processing

We use morphological image processing for classifying spatial patterns at the pixel level on binary land-cover maps. Land-cover pattern is classified as ‘perforated,’ ‘edge,’ ‘patch,’ and ‘core’ with higher spatial precision and thematic accuracy compared to a previous approach based on image convolution, while retaining the capability to label these features at the pixel level for any scale of observation. The implementation of morphological image processing is explained and then demonstrated, with comparisons to results from image convolution, for a forest map of the Val Grande National Park in North Italy.     

高钠所致肺动脉高压肉鸡肺细小动脉病理改变的图象分析

240羽健康AA肉鸡随机均分为试验1组，试验2组和对照组，从8日龄起分别饮用含Na^ 为0.06%、0.12%和0.0%的饮水，其它饲养管理条件相同，分别于12、19、30、34、39日龄抽取各组参试鸡，以右心室（Right ventricle,RV)与全心室（Total ventrcle,TV)的重量比（RV／TV）作为判定肺动脉高压的依据，用图象分析仪对肺细小动脉病理变化作定量检测。结果表明：34、39日龄时，试验1组和试验2组管壁面积／管总面积和中膜厚度占外径百分值明显大于对照组，肺小动脉密度明显低，其RV／TV值均大于0.25，表明试验组肉鸡发生了肺动脉高压。由此可见，由高钠引起肉鸡肺细小动脉血管重构的病变可能参与了肺动脉高压的形成过程。     

改进YOLOv5su模型检测桃树缩叶病

为实现自然环境下桃树缩叶病的检测,该研究提出了一种基于YOLOv5su的桃树缩叶病识别改进模型DLL-YOLOv5su。首先,针对桃树缩叶病目标特征变化较大的问题,在骨干网络最后一层C3模块中加入可变形自注意力模块（deformable attention,DA）,使模型更加关注目标区域,降低背景对模型的影响,提高模型在复杂背景下的拟合能力。其次在SPPF（fast spatial pyramid pooling）模块中引入LSKA（large separable kernel attention）结构,大核卷积增大了模型的感受野,使模型能够关注更多信息。最后,提出了LAWD（lightweight adaptive weighted downsampling）模块,使用轻量化的下采样结构替换卷积模块,减少计算开销。在桃树缩叶病数据集上进行试验,结果显示,DLL-YOLOv5su模型权重大小为17.6MB,检测速度为83帧/s。识别准确率P、召回率R和平均精度均值mAP₅₀分别达到了80.7%、73.1%和80.4%,相较于原始YOLOv5su分别提高了4.2、2.4和4.3个百分点。与YOLOv3-tiny、Faster R-CNN、YOLOv7和YOLOv8相比mAP₅₀分别高出了28.5、11.8、2.1和4.1个百分点。改进模型识别精度高,误检、漏检率低,检测速度满足实时检测的要求,可以为桃树缩叶病的实时监测和预警提供参考。     

基于改进YOLOv8-Seg的苹果单枝条花序疏除方法

针对苹果疏花作业中无法自动识别枝干以及缺乏花序疏除方法,该研究提出了一种适用于现代果园的苹果树单枝条花序疏除方法。首先,对YOLOv8-Seg模型进行改进：在Backbone部分添加GCT（gaussian context transformer,GCT）模块,通过引入全局上下文信息和调整通道的重要性,提高模型对遮挡目标的分割性能;在对应3个检测头的Neck部分的C2f模块内部增加EMA（efficient multi-scale attention,EMA）机制,通过并行子网结构和跨空间信息聚合更好地关注多尺度特征。其次,使用改进YOLOv8-Seg模型对单枝条中的花苞、花序、开放花朵和花枝四类目标进行实例分割。最后,基于分割结果应用多项式拟合曲线表征花枝,并计算花序间距离实现花序疏除。结果表明,改进的YOLOv8s-Seg模型在自建数据集mask水平的精确率、召回率和mAP分别达到了89.9%、89.5%和91%,比原模型分别提升了6.5、4.1和5.8个百分点。与主流分割模型Mask R-CNN,YOLACT,SOLOv2进行对比,mask水平的mAP分别高出10.8、12.3和9.1个百分点。花序疏除决策结果与人工决策结果对比误差不超过10%。该方法可应用于单枝条水平上的花序疏除任务,为苹果智能疏花提供技术支持。     

Obstacle Avoidance in Vehicle Intelligent Auxiliary Drive System

This paper studies the problem of computer vision in the vehicle intelligent auxiliary driving system. An effective and real time method in highway to search and track obstacle is presented. Obstacle candidates are tracked and analyzed, false alarms generated by the object detector are recognized and rejected. It also supplies some valuable discussion on problems existing in its experiments.     

基于透射图像的高压脉动腌制咸鸭蛋含盐量检测

含盐量是衡量咸鸭蛋品质的重要指标。为了利用机器视觉技术实现高压脉动腌制咸鸭蛋含盐量的无损检测。该研究采用工业相机和透射光源搭建咸鸭蛋的透射图像采集装置。采用图像整体特征和长轴截面光强度特征两种特征提取方法,利用多元线性回归、支持向量机回归两种算法,建立对蛋清、蛋黄及全蛋含盐量以及蛋黄指数的定量预测模型。结果表明,随着咸鸭蛋腌制时间的增加,其透光性显著提高。同时,透射图像蛋黄的所在视野区域会随着含盐量的增加而呈现规律性的变化。基于图像整体特征建立的蛋清、蛋黄、全蛋含盐量模型较优,在蛋黄指数预测下基于长轴截面光强度特征所建模型较优。其中,基于图像整体特征所建立的蛋黄含盐量支持向量机回归（support vector regression, SVR）模型最优,测试集相关系数（test set correlation coefficient, R_p）、测试集均方根误差(root mean square error of prediction, RMSE_p)、相对分析误差（residual predictive deviation, RPD）分别达到0.8460、0.3416、1.898;基于长轴截面光强度特征建立的蛋黄指数多元线性回归（multiple linear regression, MLR）模型最优,测试集相关系数R_p、均方根误差RMSE_p、相对分析误差RPD分别为0.8318、0.0743、1.916。该研究结果为咸鸭蛋含盐量的快速检测提供理论依据和技术支持。     

基于模糊C均值聚类的牛肉图像中脂肪和肌肉区域分割技术

介绍了一种自适应分割牛肉眼肌切面图像中脂肪和肌肉区域的图像处理技术。通过CCD摄像头获取以黑色平板为背景的牛肉眼肌切面彩色RGB图像。先根据彩色图像R分量的灰度直方图，利用最大方差自动取阀值法(OSTU)把黑色背景与整块牛肉图像分割开来；接着把处理后的图像变成灰度图像，用模糊C均值聚类算法(FCM)计算出牛肉脂肪像素和肌肉像素灰度值的聚类中心，以各个像素点灰度值与两个聚类中之间的绝对值距离来区分出图像中的脂肪和肌肉像素。结果表明，FCM方法是分割肌肉和脂肪区域的有效方法。