最新刊期

    • “最新研究发现，通过提高电解液浓度和温度的强阳极氧化方法处理316型不锈钢，可显著提升其电催化氧析出反应性能，具有工业应用潜力。”

      刘宇辰,赵凯,姜小艺,唐彪,晏宁

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0058
      摘要：采用提高电解液浓度和温度的强阳极氧化方法对316型不锈钢材料进行处理，研究了处理后样品的表面形貌、结构的演变以及电催化氧析出反应（oxygen evolution reaction，OER）性能的变化。结构表征表明，强阳极氧化法处理使316型不锈钢的表面形貌由光滑平整变为粗糙起伏结构，表面元素组成中Ni的含量提升，使得具有高OER活性的NiFe-OOH含量增加，提升了316型不锈钢的OER催化性能。电化学测试结果显示，在10 mA/cm2的电流密度下，该材料的过电势仅为320 mV，并能够在500 mA/cm2的电流密度下以2.15 V的工作电压持续运行300 h。此外，所制备的催化剂还具备良好的可再生能力，失活的不锈钢催化剂经过再次强阳极氧化处理即可恢复活性。该方法操作简便，所制备的不锈钢OER催化剂活性高、稳定性好、可再生，具有良好的工业应用潜力。  
      关键词：水电解;电极反应;电解液;氧析出反应;强阳极氧化;不锈钢催化剂   
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      更新时间：2024-12-13
    • “最新研究揭示了四川省凉山彝族自治州黑沙河泥石流滩地系统敏感性和景观脆弱性评价，为区域管理及可持续发展提供重要参考。”

      裴曾莉,何松膛,王道杰,林勇明,杨鸿飞,赵鹏,杨雨睛

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0001
      摘要：系统敏感性和景观脆弱性评价，对区域管理及可持续发展具有重要意义。以四川省凉山彝族自治州的黑沙河泥石流滩地系统为研究对象，基于2014—2022年的历史影像数据，分析了2014—2022年土地利用类型变化特征；考虑社会-生态因素，结合层次分析法、熵权法、地理探测器、空间自相关等方法评价了系统敏感性与景观脆弱性时空分布的关系及其驱动因素。结果表明：2014—2022年研究区土地利用类型以耕地和林地为主，总体呈现耕地减少（-2.04 km2）、林地增多（0.59 km2）的变化趋势；系统敏感性随时间增加呈下降趋势，在空间上呈西部低、东部高的分布规律，具有高高聚集和低低聚集的空间正相关性；年平均降雨、高程、年平均气温和距断裂带距离是系统敏感性的主要驱动因素，自然因素和人为因素的交互作用加剧了系统敏感性的变化。此外景观脆弱性随时间呈先升后降趋势，空间分布呈现西部高、东部低的特征，与系统敏感性空间分布呈现不匹配关系。该研究结果有助于优化防灾减灾布局和区域发展策略。  
      关键词：泥石流滩地;土地利用;系统敏感性;景观脆弱性;时空分布   
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      更新时间：2024-12-12
    • “最新研究揭示滇重楼在云南的适生区分布，为产业发展提供科学依据。”

      周京春,李益平,李桐,衣浡菲,王金亮,冯战勇

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2023.0276
      摘要：通过收集滇重楼在云南省分布点，综合19个影响因子，运用6个物种分布模型（GAM、GLM、GBM、RF、SVM、MaxEnt）对云南省滇重楼潜在适生区进行预测，选取预测精度最高的RF作为本次研究预测模型，基于预测结果探索滇重楼在云南省生长分布的主要影响因子；为进一步挖掘最具种植潜力区域，结合潜在适生区内各县耕地破碎度，筛选出最适宜种植的区域，为滇重楼产业的发展提供科学依据；考虑未来气候变化的影响，研究未来2021―2040年、2041―2060年、2061―2080年不同气候情景SSP1-2.6、SSP2-4.5及SSP5-8.5下潜在适生区的时空演变，为滇重楼在云南省未来布局研究提供科学参考。结果表明：滇重楼在云南省的总适生区面积为9.703万km2，共覆盖67个县，主要位于云南省西北部及中东部区域，顾及耕地综合破碎度对滇重楼产业化布局的影响，筛选出适生区内耕地斑块集中最适宜种植的县共有12个，气候变化下云南省滇重楼潜在适生区面积收缩整体向东部迁移，其质心向东南部移动。  
      关键词：气候变化;耕地;破碎度;滇重楼;适生区   
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      更新时间：2024-12-10
    • “在数据管理领域，研究者提出了基于动态精确拟合的学习索引构建算法DPFLI，有效提升数据读写效率。”

      乔奥,苏则燊,陈刚

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0110
      摘要：学习索引具有检索延迟低、存储占用少小等突出优点，能有效提升数据读写效率（吞吐量）。然而，现有的学习索引大多采用简单的拟合算法，对动态变化的数据分布缺乏适应性，存在拟合效果差、查询不精确等问题。为解决这些问题，提出了一种基于动态精确拟合的学习索引构建算法（Dynamic Precise Fitting Learned Index， DPFLI），通过三项措施构建高效的索引结构：1） 利用数据差分感知数据分布情况，通过插入适量的空隙节点获得更好的拟合精度，并方便后继的插入操作；2） 将索引内部节点分为正式节点和缓冲区节点，在保证查询效率的情况下有效降低树形索引结构的高度；3） 使用高效的布隆过滤器来快速过滤无效查询请求。实验结果表明，与传统的索引结构（如B+树）和典型的学习索引（如LI、ALEX和LIPP）相比，在多种数据集和负载上，DPFLI在读写效率方面具有显著优势。  
      关键词：机器学习;学习索引;索引结构;数据拟合   
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      更新时间：2024-12-10

    • 余荣威,张逸轩,曹书明,王丽娜

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0077
      摘要：当前交通标志检测方法主要依赖单阶段深度学习算法构建的目标检测模型，存在检测精度低、模型通用性弱等问题。为解决这类问题，提出了一种基于改进YOLOv8模型的交通标志检测方法。该方法通过引入基于注意尺度序列融合的机制，提升了神经网络对于多尺度信息的提取能力，通过增加小目标检测层，使得方法更适用于小目标检测；采用RT-DETR的检测头，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合高效处理多尺度特征；此外，为了克服现有交通标志检测方法在弱泛化方面的局限性，提高包围盒回归的准确性和效率，采用一种全新的损失函数inner-mpdiou，有效地提高了模型的训练效率和精度。基于清华-腾讯100K（TT100K）数据集的实验结果表明：在保证实时性的前提下，该方法平均精度高达84.0%，相较于目前国际主流YOLOv8模型，其平均精度提高了7.1%，整体模型大小降低了12.9%，提升了低分辨小目标检测有效性。  
      关键词：小目标检测;交通标志检测;YOLOv8;低分辨率;损失函数   
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      更新时间：2024-11-21

    • 李志鲲,叶登攀

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2023.0079
      摘要：主流的伪造检测方法从视觉单模态出发，通过检测视频帧中的伪影进行伪造检测，然而不同伪造方法会引入不同的伪影，导致这类方法有受限的性能和较差的泛化能力。同时，当前利用音频信息进行伪造检测的工作并没有充分利用音频信息发掘视觉模态的篡改。观察到自然视频中的音频和人脸具有内在协同性，而伪造方法均会对这种特性造成破坏，因此本文提出了一种音脸协同驱动的深度伪造检测算法，称为SFSD（Speech-Face Synergy Detect）。该算法提出了音脸协同对比学习策略，在通用视频数据集上构建样本，模拟伪造方法对音脸协同性的破坏，实现了对大量无标注真实视频的利用，提升了模型性能和泛化能力。算法构建了多模态模型SFformer（Speech-Face Transformer），其通过注意力瓶颈引导音脸模态浓缩并交融必要的信息，减少冗余信息的干扰，提升了模型的特征提取能力并改进了检测性能。在公开数据集FakeAVCeleb上的大量实验表明，SFSD在预训练后准确率为72.12%的，超越部分基准方法；在经过迁移训练后准确率达到89.51%，高于先前工作，并且泛化能力有所提升。  
      关键词：伪造检测;对比学习;多模态融合   
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      更新时间：2024-11-21
    • “在时间序列预测领域，研究者提出了多尺度核驱动的混合注意网络mWKN-HAGRU方法，显著提升了船舶柴油机冷却水系统性能参数预测能力。”

      郭宝,甄诚,王佳懿,钟凯

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0133
      摘要：为了提升GRU （Gated Recurrent Unit）模型对时间序列的特征提取与预测能力，提出一种多尺度核驱动的混合注意网络（mWKN-HAGRU）时序预测方法。该模型通过调整小波核函数的尺度参数，从多个粒度提取时间序列中隐藏的状态信息，为后续的预测模型提供丰富的特征输入；设计了一种混合注意力门控循环单元（HAGRU），其中，时间局部注意力可以定量刻画不同特征对预测性能的影响并学习序列间的长期依赖关系，空间全局注意力能够有效捕捉特征间的信息交互，有助于全面表征不同序列之间的空间相关性和演变规律。真实船舶柴油机数据集中的实验结果表明，所提方法显著提升了冷却水系统关键性能参数的预测性能。  
      关键词：多尺度核;混合注意力;门控循环单元;时序预测   
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      更新时间：2024-11-19

    • 舒卫民,杨卫星,严方家,张艳,张宇

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2023.0256
      摘要：受气候变化与人类活动影响，中国主要江河径流发生了显著变化，开展应对径流变化的水库群适应性调控策略研究具有重要意义。构建了面向适应性调控模拟的溪洛渡梯级-三峡梯级水库群多目标联合调度模型，设计了基于调度方式优化、洪水资源利用、用水行为调整等适应性调控措施的组合方案集，通过仿真模拟分析了调控机理，评估了不同方案的适应性调控效果。结果表明：1） 由于径流减少，常规调度模式下溪洛渡梯级-三峡梯级水库群发电总量减少35.78亿kW·h，而采用水库群联合调度，梯级水电站群能够增发6.25亿kW·h；2） 三峡汛期限制水位提高至153 m时，可有效缓解河川径流减少对梯级水库群总体效益带来的负面作用；3） 将三峡水库汛期限制水位提高至150 m，同时上游将节水20%，梯级水库群发电总量能够超过基准时期常规调度。利用上述非工程措施能有效消减河川径流变化对水电系统影响。  
      关键词：水库群;适应性调控;径流变化;多目标优化   
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      更新时间：2024-11-19
    • “在加密DNS通讯领域，EDGAD方案提升了DGA流量检测的实时性、准确率和泛化性，有效识别7种DGA恶意软件，准确率达到98.07%。”

      朱蓓佳,李娜,陈晶,何琨,杜瑞颖

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0034
      摘要：为进一步提升在加密DNS（Domain Name System）的通讯场景中，DGA（Domain Generation Algorithm）流量检测的实时性、准确率和泛化性，保障计算机通讯安全，提出了一种域名生成算法加密流量检测方案——EDGAD（Encrypted Domain Generation Algorithm Detection）。EDGAD由数据预处理和流量分类两个模块构成。预处理模块通过流量簇划分策略和高效特征集减小开销。流量分类模块包含两阶段分类模型，其中阶段一采用二分类模型将DoH（DNS over HTTPS）流量分为DGA流量和非DGA流量；阶段二基于对比学习思想构建多分类模型，识别DGA加密流量所属的具体DGA软件。此外，阶段二中还设计了流量样本增强方法，以及对比学习模块和多分类模块联合调优方法，以提升模型泛化性和训练效率。在采用1 s流量数据构建特征的数据集实验中，选择XGBoost模型作为阶段一的二分类模型，并将阶段二中缩放参数确定为0.25。实验结果表明，EDGAD能有效识别7种DGA恶意软件，准确率达到98.07%，平均精度均值达到0.981 3，较对比方案分别提升了1.24个百分点和0.013 6。  
      关键词：机器学习;流量分析;异常检测   
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      更新时间：2024-11-11
    • “在数字产业领域，专家构建了BERT-BiGRU-Attention-CRF模型，识别岗位人才需求，为人才培养提供指导，为产业优化升级提供理论依据。”

      杨彦武,翟盼雨,金颖

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0038
      摘要：构建了一个面向数字产业的实体识别与人才画像（BERT-BiGRU-Attention-CRF）模型。该模型融合了BERT和BiGRU两种表征学习方法，根据句子中的上下文语义进行文本表达，并采用多头注意力加强关键语义信息，然后利用条件随机场（CRF）方法对文本进行分类，识别岗位的人才需求。抓取国内三大主流网站上数字产业相关岗位的最新招聘信息并进行分析，结果表明，BERT-BiGRU-Attention-CRF模型在Precision、Recall和F1指标上的表现均显著优于基线模型。根据岗位与需求之间的关系，采用BERT-BiGRU-Attention-CRF模型构建数字产业人才知识图谱与岗位人才画像，通过分析数字产业人才知识图谱中各岗位所连接的节点得到不同岗位对人才需求的共同与差异之处。本研究提供了一种基于真实数据研究数字产业岗位实体识别与人才画像的切实可行的方法，对数字产业相关专业的人才培养具有现实性的指导作用，同时为我国数字产业优化与升级提供理论依据与方法支撑。  
      关键词：数字产业;实体识别;人才画像;BERT-BiGRU-Attention-CRF;数字人才   
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      更新时间：2024-11-07
    • “在不实信息核查领域，研究者提出了融合大语言模型和证据抽取的事实核查模型，有效提高了事实核查的准确率。”

      何富威,张仕斌,卢嘉中,李晓瑜

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0067
      摘要：基于事实信息的核查是目前不实信息核查研究的主流方法，但现有研究成果还存在文档检索中抽取的文档内容与待检测声明相关度不高、证据检索中忽略了句子间的内在联系以及声明验证中小语言模型的逻辑推理能力不足等问题。基于此，提出了一种融合大语言模型和证据抽取的事实核查模型。为提高待检测声明与文档内容的相关度，提出了DRCV（Document Retrieving for Claim Verification）文档检索算法；为了从文档中提取与声明最相关的句子作为证据，构建了“文档-声明对”训练证据检索模型，提出了基于关键词-注意力机制的证据检索方法；为增强模型的逻辑推理能力和提高事实核查的准确度，开发了基于大语言模型的声明验证模型，该模型选取参数量从5亿至1 300亿的七款大语言模型对声明进行验证，并利用其逻辑推理能力核查声明的事实性。基于真实数据集对提出的事实核查模型进行仿真实验，结果表明该模型进行事实核查的准确率比仅使用大语言模型高0.1%~34.0%，且比现有效果最好的模型准确率高1.8%。  
      关键词：虚假信息检测;证据抽取;事实核查;大语言模型   
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      更新时间：2024-10-25
    • “在网络异常流量检测领域，专家全面综述了基于深度学习的研究现状和未来方向，为维护网络安全提供新思路。”

      杨宏宇,张豪豪,胡泽,成翔

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0043
      摘要：数据量的迅速增长和流量模式的多样性使得网络异常流量检测变得愈加复杂，有效的异常流量检测能够及时发现潜在的网络威胁和攻击行为，维护网络安全。本文对基于深度学习的网络异常流量检测的研究现状、面临的挑战和未来研究方向进行全面综述。首先，详细阐述网络异常流量检测的基本概念和检测流程，并对常用的异常流量检测数据集进行分析介绍。然后，详细分析卷积神经网络、双向长短期记忆网络、自编码器、生成对抗网络、图神经网络和自然语言处理等深度学习方法在异常流量检测中的优势和局限。最后，深入讨论基于深度学习的异常流量检测方法面临的主要挑战，并提出未来研究方向。  
      关键词：异常流量检测;流量分析;网络安全;深度学习   
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      更新时间：2024-10-25
    • “在乡村生态产品价值实现领域，专家构建演化博弈模型，分析企业、居民、地方政府三方行为策略，为促进乡村振兴与共同富裕提供解决方案。”

      杨光明,秦艺支,廖佳林,成思奕,张凤太

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2023.0247
      摘要：乡村生态产品价值实现是促进乡村振兴与共同富裕的重要途径。构建演化博弈模型研究企业、居民、地方政府三方主体在我国西南地区乡村生态产品价值实现中的行为策略，运用Matlab模拟仿真分析各变量对演化博弈结果的影响。研究结果表明：企业、居民、地方政府三方的行为策略会相互影响；企业的预期收益越高，其选择合作策略的演化速度越快；居民积极参与得到的奖励越多，其选择积极参与策略的演化速度越快；政府的奖惩机制对企业和居民的策略选择有较大影响，合理的奖惩度可加快企业和居民策略选择的演化速度，惩罚机制对企业的促进作用高于奖励机制。西南地区乡村生态产品价值实现的稳定策略是企业重视居民利益诉求、居民积极参与、地方政府宽松监督。  
      关键词：乡村振兴;西南地区;生态产品;演化博弈;模拟仿真   
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      更新时间：2024-10-15
    • “在无人驾驶领域，研究者利用Swin Transformer网络和RRT*算法，提出了一种新的路径规划算法，有效提升了行车路线的准确性和鲁棒性。”

      罗翔文,向广利

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2023.0081
      摘要：无人驾驶车辆的行车路线规划存在着由于障碍物目标误识别问题，而导致行车路线的拟合出现误差。通过设计基于Swin Transformer网络的障碍物目标的实时识别，结合基于RRT*算法和贝塞尔曲线的路径拟合算法，提出了基于Swin Transformer的无人驾驶路径规划算法。以视频帧作为数据源，利用数据增强的方式构建障碍物图像数据集；在障碍物识别之后采用路径平滑优化完成路径规划。实验结果表明，使用本文算法进行路径规划的无人驾驶车辆的各项指标优于对比方法，且鲁棒性较好。  
      关键词：无人驾驶;目标检测;Swin Transformer;RRT*;路径规划   
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      更新时间：2024-10-10
    • “在能源存储领域，研究人员采用CuI正极和深共晶溶剂电解液，成功提升了锌-碘电池的能量密度，实现了高效稳定的电化学性能。”

      叶子涵,陈泽军,李士震,彭创

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0039
      摘要：锌-碘电池以其原材料成本低的优势成为一种有潜力的新型电池体系，如何提升电池的能量密度是提高该电池体系竞争力的关键。采用CuI正极以及由低成本三乙胺盐酸盐和ZnSO4·7H2O制备的深共晶溶剂（DES）电解液组装Zn-CuI电池，考察其电化学性能。研究结果表明，CuI在该电解液体系中的放电产物为Cu与I-，满充电产物为Cu2+与I+，表现出四电子转移的电极反应，显著提高了放电容量。组装的Zn-CuI全电池在0.2 A/g电流密度下表现出高放电电压（1.65 V）和高放电比容量（518.1 mAh/g），在3.0 A/g电流密度下初始放电比容量为299.3 mAh/g，200周循环后仍保持210.1 mAh/g，容量保持率为70.2%。  
      关键词：水系锌电池;深共晶溶剂（DES）;电解液;CuI正极;多电子反应   
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      更新时间：2024-10-09
    • “在人体姿态估计领域，研究者提出了MMSF模型，通过多尺度与多级语义融合，显著提升了估计精度。”

      李俊,袁通达,陈黎

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0094
      摘要：针对人体姿态估计任务中视觉Transformer模型存在的尺度多样性受限和近距离信息忽视问题，提出多尺度与多级语义融合Transformer（MMSF）模型。该模型通过引入关键点标记作为代理的交叉Transformer操作，实现了不同分辨率视觉信息的相互学习，提高了估计精度。同时，利用深度卷积和稠密连接复用标记技术，有效提取了含有多级语义信息的交叉标记，减少了编码器层堆叠，降低了模型复杂度。通过交叉标记与标准标记的交叉融合注意力操作，整合了多级语义信息，进一步增强了姿态估计效果。实验结果表明，在相同的条件下，MMSF模型在COCO数据集上达到了78.1%的平均精度，比TokenPose基准模型高2.3%，并在MPII数据集上验证了其有效性，与近几年经典的基于Transformer的人体姿态估计方法相比取得了更好的性能。  
      关键词：视觉Transformer;人体姿态估计;深度卷积;标记融合;交叉注意力   
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      更新时间：2024-10-08
    • “在社交媒体大数据背景下，专家提出了基于语义引导注意力和多任务学习的图文情感分析方法，为理解用户情感倾向提供新方案。”

      冯松,胡慧君,刘茂福

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0099
      摘要：在社交媒体和在线平台产生的大数据背景下，图文情感分析成为了一个重要的研究任务，对于理解用户情感倾向至关重要。现有方法通常局限于模态的单层次特征，缺乏对图像多层次情感信息的理解，并且在多模态特征融合时容易产生信息冗余和特征偏移，导致模型效果不佳。针对上述问题，提出了一种基于语义引导注意力和多任务学习的图文情感分析方法。通过多尺度特征提取模块捕获图像的多层次情感信息，利用语义引导注意力融合与文本情感信息相关的图像信息，在多任务学习模块中引入情感聚焦校准任务来最小化融合特征与其情感质心的距离。在三个社交媒体数据集上的实验结果表明，该方法在图文情感分析任务中优于其他现有方法。  
      关键词：图文情感分析;多尺度特征提取;语义引导注意力;情感聚焦校准;多任务学习   
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      更新时间：2024-09-11
    • “在机场任务指派领域，专家构建了多目标整数规划模型，采用改进算法，有效解决了人员不足问题，为运营决策提供科学依据。”

      田倩南,李文莉,李杰

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2023.0265
      摘要：随着淡旺季不同以及临时突发状态的发生，机场会出现在某一时间段内任务量剧增而人员严重不足的情况。研究基于非完全覆盖的机场任务指派问题，以任务产生的效益最大化为第一目标函数，资格技能水平差总和最小化为第二目标函数，构建了多目标整数规划模型，设计了改进的多目标文化基因算法。在求解过程中，采用实际数据进行测试，测试结果表明：1） 通过与CPLEX优化软件对比，验证了所建模型和改进算法的准确性；2） 针对大规模算例，改进的算法在保证第一目标函数值近似最优解时，第二目标函数值都优于CPLEX求得的解，平均优化5.89%；3） 对覆盖率、班次工作时长等参数进行灵敏度分析，结果表明不同参数的设置对目标函数的影响显著。该研究不仅能够有效解决机场任务指派问题，而且可为企业实际运营决策提供科学依据。  
      关键词：非完全覆盖;整数规划模型;改进的多目标文化基因算法   
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      更新时间：2024-09-11
    • “在密码学领域，专家构建了支持门限策略的层次型基于属性的全同态签名方案，为安全通信提供新方案。”

      李明祥,王洪涛

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2023.0224
      摘要：基于属性的签名是基于身份的签名的扩展和延伸，相比基于身份的签名具有显著的优势。本文首先利用Gorbunov-Vaikuntanathan-Wichs基于格的层次型全同态签名方案的构建技术，构造了一个支持门限策略的层次型基于属性的全同态签名方案；然后在标准模型下基于小整数解（small integer solution， SIS）问题的困难性证明了所构造的方案满足固定选择消息攻击下的选择性策略的强不可伪造性；最后给出了所构造的方案的参数设置和性能分析。  
      关键词：全同态签名;属性;强不可伪造性;小整数解问题   
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      更新时间：2024-09-09
    • “在教育评价改革领域，研究者提出了一种结合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型。该模型通过文献分析和专家打分确立测评指标，采用双向特征增强的运动主体检测方法，以及动作识别网络，有效提高了测评的准确性和鲁棒性。在自建数据集上的测试显示，模型处理1分钟视频仅需1.4秒，平均准确率达91.22%，为大规模应用提供了可能。”

      周炫余,肖天星,王紫璇,郑勤华,吴莲华,张思敏

      DOI：10.14188/j.1671-8836.2024.0093
      摘要：身体素质作为综合素养的重要组成部分，对其精准测评有助于推动教育评价改革。传统的身体素质测评方法大多依赖于人工经验，存在测评结果滞后、难以大规模应用等问题。针对上述问题，提出一种联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型。首先该模型通过文献分析法、专家打分法确立身体素质内涵与指标维度；其次为解决开放域环境下测评环境复杂和主体混淆等问题，提出一种双向特征增强的运动主体检测方法，通过文本特征消除视频信息特征歧义，精准推理测评主体区域序列；最后基于动作识别网络过滤测评主体区域无效帧序列获得有效帧序列，分析其骨骼点变化情况计算身体素质可计算行为，获得身体素质测评分数。在自构建的身体素质自动测评数据集上测试表明，联合文本和视频信息的学生身体素质自动测评模型处理1 min视频为1.4 s，平均准确率为91.22%；将该测评模型应用于全国280万学生的身体素质测评表现较好的准确性和鲁棒性。  
      关键词：中小学生综合素质;身体素质自动测评;双向特征增强;深度学习;多模态信息   
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      更新时间：2024-08-26
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