Image super-resolution (SR) models based on the generative adversarial network (GAN) face challenges such as unnatural facial detail restoration and local blurring. This paper proposes an improved GAN-based model to address these issues. First, a Multi-scale Hybrid Attention Residual Block (MHARB) is designed, which dynamically enhances feature representation in critical face regions through dual-branch convolution and channel-spatial attention. Second, an Edge-guided Enhancement Block (EEB) is introduced, generating adaptive detail residuals by combining edge masks and channel attention to accurately recover high-frequency textures. Furthermore, a multi-scale discriminator with a weighted sub-discriminator loss is developed to balance global structural and local detail generation quality. Additionally, a phase-wise training strategy with dynamic adjustment of learning rate (Lr) and loss function weights is implemented to improve the realism of super-resolved face images. Experiments on the CelebA-HQ dataset demonstrate that the proposed model achieves a PSNR of 23.35 dB, a SSIM of 0.7424, and a LPIPS of 24.86, outperforming classical models and delivering superior visual quality in high-frequency regions. Notably, this model also surpasses the SwinIR model (PSNR: 23.28 dB → 23.35 dB, SSIM: 0.7340 → 0.7424, and LPIPS: 30.48 → 24.86), validating the effectiveness of the improved model and the training strategy in preserving facial details.
In order to achieve the whole process control of crack formation of engineered cementitious composites (ECC) under loading and improve the mechanical properties of ECC, steel fibers are mixed into traditional ECC to get polyvinyl alcohol (PVA)-steel hybrid fiber reinforced cementitious composites (HyFRCC). And the key parameters to affect the HyFRCC performance are PVA fiber content, steel fiber content, and aspect ratio of steel fiber. In order to investigate the mechanical properties of PVA-steel HyFRCC such as the compressive toughness, 15 PVA-steel HyFRCC specimens with different volume fraction of steel fiber and PVA fiber, together with 1 non-fibrous cementitious composites specimen and 3 ECC specimens with PVA fibers only for comparison were designed and uniaxial compression tests were conducted. Furthermore, the effect of fiber content, fiber type and fiber geometrical characteristic on the compressive toughness of HyFRCC were analyzed. The results show that PVA fiber content, steel fiber content and aspect ratio of steel fiber have little impact on the uniaxial compressive strength of the PVA-steel HyFRCC, while the peak strain, compressive toughness and the post-peak ductility of PVA-steel HyFRCC are improved significantly due to fiber hybridization. The formation of large scale cracks of ECC specimens after post-peak loading is restrained effectively with the addition of steel fiber. The mixture of PVA and steel fiber has a remarkable effect on the improvement of ECC compression toughness and crack control. It indicates that the energy dissipation and damage control capacity of the structural component with PVA-steel HyFRCC under seismic loading will be enhanced.
针对回收电动汽车电池时必须拆卸和分类电池组件的问题,提出了一种实现电动汽车电池组件半自动化拆卸和分类的移动机器人系统.该系统利用行为树模型来执行认知和监控任务,以模块化的方式集成不同的机器人能力,如导航、目标跟踪、运动规划和抓取.在静态和动态环境下对该系统框架进行了仿真测试,并根据机器人完成任务的时间和成功率对其进行评估.结果表明:机器人在静态和动态环境下完成电池组件分类任务的平均时间分别为51.63min和83.09min,总体成功率分别为 95%和 82%,验证了所提机器人系统的有效性,具有高效率和高成功率的性能.
随着WSNs入侵方式的多样化,现有检测算法的准确性会显著下降,为此提出了基于混合特征学习数学模型的WSNs入侵检测方法.检测中先基于嗅探器定时获取传感器节点运行参数,并利用熵权法选取无线传感器网络节点混合特征因子,包括能耗率、丢包率、报文发送频率、报文接收频率,再从获取传感器节点运行参数中获得四个特征因子对应的数值.利用BP神经网络构建入侵检测数学模型,以混合特征因子数值为输入,确定WSNs入侵类型,以实现对WSNs入侵行为的精确检测.结果表明:基于强化学习的入侵检测模型,基于双向循环生成对抗网络的入侵检测模型相比,所研究模型应用下,F1-measure数值更大,由此说明该模型入侵检测更全面,检测结果更准确,模型的整体性能更好.
行政处罚法规定具有一定社会影响的处罚决定应当公开,有助于发挥对行政相对人的教育作用和对社会公众的警示作用.但目前,我国关于行政处罚决定公开中存在着对"具有一定社会影响"的判断标准尚不明确;公开机制有关规定尚不完善以及错误公开后行政相对人的救济渠道不畅通等问题.笔者提出根据行政处罚决定公开所针对的客体的分类界定"具有一定社会影响"的标准,从公开内容的限度、时限和程序方面对行政处罚决定公开的有关规定进行完善、畅通错误公开后行政相对人的救济途径等完善对策.
随着大数据的发展,法律诉讼中电子证据逐渐增多,电子证据事实对于案件事实,具有置信其真假的法律效力.电子证据的法律效力认定需要服从真实性、完整性和合法性原则.然而,当前电子证据的法律效力认定受司法解释的桎梏,且具有电子证据的鉴定难度大,取证与人权保障易失衡以及电子证据易被破坏篡改的困境.基于此,相应提出完善电子证据法律体系、统一电子证据数据鉴定标准、审查证据取得合法性及专家帮扶进行技术支持的建议,提高电子证据在案件诉讼中的法律效力.
基于全局临界滑移场原理,应用bishop法和瑞典圆弧法建立尾矿库坝体稳定全局精细化评价体系,并将该体系应用于某尾矿库的坝体稳定性综合评价中.结果表明:在三种不同工况下,该尾矿库坝体的稳定性安全系数均符合规范要求;与单一的评价方法相比,该评价体系更能准确地找出尾矿库坝体的危险滑移面,并且根据两种方法的计算结果,选取最合适的方法应用到实际工程中.
高校治理的本质是实现多元主体民主参与的共同教育治理,学生作为高校内部治理的直接利益相关者,其参与意识在完善高校治理体系和治理结构,优化高校治理过程中发挥重要作用.基于主体承认、制度承认、目标承认三重承认意蕴,考察高校内部治理中学生参与意识培育的价值,解析囿于情感疏离、权利排斥、价值歧视等"承认困境",发掘其参与过程中长期被隐藏或忽略的"承认缺失"体验,进而于"承认视域"下,从情感关爱、权利尊重和社会重视等维度探寻高校内部治理过程中学生参与意识培育路径.
从企业盈利能力视角出发,以2012-2021 年长三角地区制造业沪深A股上市公司为研究对象,构建计量模型,实证检验了数字技术与制造业企业盈利能力的关系.研究结果表明:数字技术的不断发展会促进制造业企业盈利能力的提升,且数字技术的发展对轻纺工业制造企业、资源加工工业制造企业以及机械电子制造企业盈利能力的影响具有差异性,其中,轻纺工业制造企业对研发人员投入更敏感,轻纺工业和机械电子制造企业对研发资金投入更敏感,而资源加工工业对数字技术投入不敏感.因此,企业应加大数字技术投入和应用的力度,同时优化管理团队结构,注重数字技术研发人员的培养.
采用不同细度的超细硅酸盐水泥,结合原位XRD、SEM技术观察不同细度的超细硅酸盐水泥微观物质与微观结构对水泥的水化性能与力学性能的影响.研究表明:当超细硅酸盐水泥的细度升高时,它的初凝和终凝时间会减少,同时超细硅酸水泥的水份消耗会升高.超细硅酸盐水泥早期抗压性能和抗折性能的强度随着超细硅酸盐细度的增加而提升,但是抗压性能与抗折性能的后期提升幅度并不大;通过XRD、SEM技术观察出细度越大的超细硅酸盐水泥水化初期水化产物含量越多,水化后期水泥结构表面越致密.
CL(Composite Light-weight,CL)型外墙免拆复合保温模板在工程中得到广泛应用,在长期受复杂环境如反复受到冷冻和热冷雨等环境作用后,其力学性能及热工性能会降低.分析免拆复合保温模板受冻融循环、热冷及热雨循环环境作用下的力学及热工性能,结果表明:常温环境模板抗弯模量E为980Mpa,模板抗弯强度σc为3.03Mpa;冻融循环30 次后,模板抗弯模量为767Mpa,降低约22.0%;模板抗弯强度为1.72Mpa,降低约43.3%;热冷雨循环试验后模板的抗弯模量为733Mpa,降低约25.2%;抗弯强度为1.59Mpa,降低约47.5%.同时进行耐冻融和耐候性试验得出平均导热系数分别为0.0478587W/(m·k)以及0.043668106W/(m·k),比正常条件下导热系数分别增加49.98%以及36.87%.
在复杂的建筑环境中,当前阈值计算方法对于风险模糊事件监测困难,风险概率阈值计算结果准确度较低.因此,提出建筑环境传感节点监测中的风险概率阈值计算.通过分析传感网络在建筑环境中的监测原理,识别风险因素,计算节点冲突概率,得到风险模糊事件概率,并构建风险概率模型,基于该模型计算监测风险率,求得风险概率阈值.实验结果显示,利用所提方法对传感节点监测中的风险阈值进行计算,可得到较高的计算准确度.
针对YOLOv4 参数量大,车型识别精度还有提升空间的问题,提出了一种改进的YOLOv4 目标检测算法.将特征加强网络中的 3 次卷积和 5 次卷积全部替换成深度可分离卷积,加快了网络推理速度,同时为了提升网络对细节信息的提取能力,在进入PANet之前引入了CBAM注意力机制模块.通过实验表明,改进后的YOLOv4 目标检测算法在7 种车型识别上,检测速度与原网络持平,但mAP提高了1.65%,提升了网络的检测精度.
基于扩展的计划行为理论模型并运用双边界二分式条件价值评估法,收集了来自华东地区1836 名城市居民对绿色消费品支付意愿的数据,并运用区间回归模型进行分析,结果显示:消费者每月愿意为绿色食品、绿色服装和绿色住房分别额外支付83 元、53 元和 45 元;态度和道德规范对绿色食品、服装和住房的支付意愿有共同的显著性影响.研究结果有助于了解居民对绿色消费品的偏好、绿色产品定价以及实现碳中和目标.
随着信息技术的迅速发展及在线教育技术的不断完善,混合式教学成为教育教学领域的热门话题.而目前线上课程的研究方向多是理论性成果,侧重对信息技术学科开展混合式教学的研究比较少.拟在探讨基于在线课程开展中小学信息技术学科混合式教学的设计方法,并通过实验验证其教学效果.推进中小学信息技术学科混合式教学进程,有效提高教学质量,发展学生的学科素养.
在当前复杂的经济运行环境下,地方政府尤其应该加强经济预警预测,而经济预警预测不能单纯依靠原来传统简报快报的形式,必须利用大数据和基于数学模型支撑的大模型才能具有全局性和前瞻性的视野.基于区域经济预警预测技术,拟以省市县三级经济数据、模型、运维等宏观经济监测预测业务的联动共享为导向,运用国内外先进的计量分析方法和软件开发技术,设计开发省市县三级宏观经济运行预测监测模型系统平台,并运用统计局数据进行实证检验.
摆线传动为多齿啮合,具有高精度、抗冲击和回差小等优点,为农业机器人提供高的定位精度的同时具有很好的刚度和抗冲击性.利用软件进行典型参数摆线传动加载接触和动力学仿真,结果表明:连续针齿随着时间的推移受力曲线呈错位排布,修形是为了抵消实际装配误差,以及干涉会影响减速机寿命,对减速器在实际设计中选取修形方式提供一定的依据和理论支撑,对我国农业机器人关节减速器具有工程实际意义.
设计一款水下伸缩柔性臂式机器人,可以实现在深层水域环境下多自由度捕捉目标物.通过D-H参数法搭建伸缩臂运动模型,运用MATLAB基于模拟环境检验伸缩臂在一定空间运动避障的关节特性,进一步验证设计的高效性.通过多组ANSYS仿真试验验证伸缩臂力学特性,基于伸缩臂的六阶固态效应和形变量变化综合分析出伸缩臂水下耐压性能好,抗噪性强的特点,结合运动特性运用ADAMS对伸缩臂进行水下作业模拟,验证驱动参数对其影响,仿真结果表明伸缩臂水下搜寻目标物避障效果明显,波动小,速度快的运动优良特性.
历届大学生毕业论文中都会存在或多或少的语言不规范现象,尽管高校都开设过关于语言类的专业课程或公共课程,但教学效果却不尽人意.分析大学生语言不规范现象可借助结构主义方法或从语义学角度进行阐释.前者学界研究成果较多,后者较少.从语义学角度研究大学生毕业论文中语法平面、语义平面中语言误用现象,挖掘形成语言不规范现象的深层次原因,提出重视语感培养、提高汉语学习兴趣、推进"三教"改革、普及语言知识等措施,有利于提高大学生语言文字的运用能力.
随着城市规模的扩大、劳动分工水平的提高、城市经济效率的加快,城市社会经济系统的复杂性和多样性程度逐渐增大,城市发生系统性风险的概率也随之增加,防控风险的任务也越来越艰巨.提高城市韧性水平迫在眉睫,合理地对城市韧性水平进行评价变得至关重要.以2010-2019 年安徽省16 个地级市为例,构建了基于社会经济、绿色环保和社会基建的城市恢复力评价指标体系,采用熵权-VIKOR模型对安徽省16 个地级市的城市韧性水平进行评价分析,并用ArcGIS 10.2 对城市韧性进行空间差异分析.结果表明,虽然安徽省各城市韧性水平整体随时间呈增长形态,但总体韧性水平不高且空间分异现象显著.同时,结合当前城市韧性建设的要求提出一些建议.
