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期刊信息/Journal information
广西师范大学学报（自然科学版）
广西师范大学
广西师范大学学报（自然科学版）

广西师范大学

易忠

季刊

1001-6600

gxsdzkb@mailbox.gxnu.edu.cn

0773-5827159；5848958

541004

桂林市育才路15号

广西师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition)北大核心CSTPCD
查看更多>>本学报是综合性的学术理论刊物，办刊宗旨为坚持四项基本原则，在马克思主义指导下，开展自然科学的学术理论研究。本刊具有学术性、师范性和地方性，以发本校教师科研人员的科研文章为主，适当刊发外校高质量的学术论文。
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    图像USM锐化取证与反取证技术综述

    赵洁宋爽武斌
    1-16页
    查看更多>>摘要：反锐化掩膜(unsharp masking，USM)锐化是图像编辑中改善图像视觉清晰度的一种常用操作。然而，若将这一操作应用到篡改司法证据或者公共事件图片等场景，则会造成严重危害。近年来，图像取证领域的研究者已经提出许多USM锐化取证与反取证的方法，本文对该领域文献进行系统性综述。首先阐述USM锐化操作的基本原理，然后从算法实现原理角度对现有的USM锐化取证与反取证方法进行分类总结，接着介绍相关文献常用的数据集，并对现有方法的性能进行对比评价，最后分析现有方法面临的挑战并对未来的研究方向进行展望，主要包括以下几个方面:使用新的数据集，深入取证与反取证博弈的研究，深入研究锐化反取证，注重取证方案的执行效率，提高反取证的可靠性。

    反锐化掩膜USM锐化锐化取证锐化反取证数字图像取证

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    毕赤酵母作为基础研究的新兴模式生物研究进展

    艾聪聪龚国利焦小雨田露...
    17-26页
    查看更多>>摘要：毕赤酵母Komagataella phaffii已经被广泛应用于生物技术行业，近年来，其作为模式生物的潜力逐渐受到关注。目前，酿酒酵母是最常用酵母模型，毕赤酵母与酿酒酵母在2。5亿年前分化，相比酿酒酵母，毕赤酵母进化速度较慢，更多保留了古代酵母祖先的特征，还具有利用甲醇作为唯一碳源生长的能力，这些特征使其成为研究真核生物分子细胞生物学的有价值模式生物。本文总结了毕赤酵母基础生物学方面的研究成果，包括甲醇同化、过氧化物酶体生成、交配与产孢行为，以及蛋白质分泌、脂质合成和细胞壁形成等过程，旨在全面且系统地综述毕赤酵母作为模式生物的研究进展。

    毕赤酵母甲基营养型酵母真核生物重组表达模式生物

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    鸡粪堆肥过程中氮素损失研究综述

    曹丽娜暴振康王岩李红丽...
    27-33页
    查看更多>>摘要：好氧堆肥是实现鸡粪资源化处理最主要的技术手段之一。然而在鸡粪堆肥过程中氮素损失较为严重，在降低肥效的同时，还引起严重的面源污染。本文总结影响鸡粪堆肥过程氮素损失的主要原因，并综述初始C/N、初始含水率、翻堆频率、添加剂种类对鸡粪堆肥过程氮素损失的影响，得出减少鸡粪堆肥氮素损失的最适初始C/N为20～25、初始含水率为60％～65％、翻堆频率为7天1次。复合添加剂较单一添加剂更能降低堆肥过程中的氮素损失。最后提出鸡粪堆肥未来方向的研究展望，为今后进行鸡粪堆肥过程中氮素损失的研究提供理论依据。

    鸡粪好氧堆肥氮素损失工艺条件添加剂种类

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    基于CiteSpace的三维荧光光谱技术对内陆水体中溶解性有机质研究的进展

    翟言豪王燕舞李强李景坤...
    34-46页
    查看更多>>摘要：采用文献计量学方法厘清国内外三维荧光光谱技术对内陆水体中溶解性有机质(DOM)的研究现状、热点和发展趋势。利用CiteSpace知识图谱分析工具，以CNKI和WoS核心合集为数据源，从年发文量、发文作者、发文国家、关键词聚类以及突显等方面进行可视化分析，并对三维荧光光谱技术研究内陆水体中的DOM及其数据分析方法与解析技术进行综述。结果表明该领域年发文量呈上升趋势且以外文文献量增长较快为主要特征，中国是发文量最多的国家，国际化交流合作程度高且已形成较为稳定的研究团体，研究潜力充足。国内外利用三维荧光光谱技术对内陆水体中DOM的研究主要集中在易受人类活动影响或富营养化严重的水域，包括富营养化水体与沉积物中溶解性有机质，有色溶解性有机质和消毒副产物的研究，以及涉及溶解性有机质与重金属相互作用、全球气候变化响应、生物利用性等方面。除了采用常规的数据分析方法外，综合运用三维荧光光谱与吸收光谱、质谱等技术相结合，从分子水平解析内陆水体中DOM的组成和来源特征是该领域未来的重要研究热点与趋势。

    溶解性有机质三维荧光光谱湖泊水库河流内陆水体CiteSpace软件

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    基于Transformer模型的车辆轨迹预测

    田晟胡啸
    47-58页
    查看更多>>摘要：准确预测车辆轨迹可以保障自动驾驶车辆行驶安全，针对已有方法对长序列轨迹建模预测能力有限的问题，本文提出一种基于Transformer网络的车辆轨迹预测模型。将车辆的运动数据与交互数据输入驾驶意图预测模块生成概率意图向量，通过Concatenate函数与轨迹信息拼接后输入轨迹预测编码器，利用多头注意力机制充分提取轨迹特征，经解码器得到未来时刻的车辆轨迹分布。在车辆轨迹真实数据集NGSIM上进行验证，结果表明:在2 s预判时间下，驾驶意图预测模块准确率可达到85％以上;在4 s的预测时域下，轨迹预测模型相较于已有模型，其RMSE降低均达到10％以上。本文提出方法为自动驾驶车辆准确预测轨迹提供技术支持。

    自动驾驶车辆轨迹预测驾驶意图特征提取多头注意力机制

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    智能汽车信息物理系统状态估计与执行器攻击重构

    陈丽唐明珠郭胜辉
    59-69页
    查看更多>>摘要：针对含有网络攻击的非线性广义系统形式描述的信息物理系统，本文研究其状态估计和攻击信号重构问题。首先，将广义系统形式上写成一般系统，利用中间变量重构攻击信号，设计出中间变量观测器;而后，通过线性矩阵不等式得出观测器增益矩阵存在的充分条件;最后，利用数值仿真验证所提方法的可行性。仿真分析中，针对智能汽车的车道保持系统进行建模，将车辆动力模型和车辆保持模型转化为动力系统的形式，从信息物理系统的角度出发，研究车辆的安全状态估计问题。当系统含有网络攻击时，利用所提观测器对车道保持系统状态进行估计，结果表明设计的中间变量观测器能够准确地估计系统状态和攻击信号，且误差系统均在4 s内趋于稳定。

    信息物理系统安全状态估计中间变量观测器攻击重构智能汽车

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    计及源荷不确定性的智能小区能源系统两阶段鲁棒优化调度

    杨安全代红赵清松钟浩...
    70-85页
    查看更多>>摘要：为解决电力系统中电源侧和负荷侧的不确定性对电网调度计划的影响，针对电源侧，考虑风电与光伏出力的不确定性，分别建立风电与光伏的概率密度函数模型，通过拉丁超立方采样方法生成场景并进行缩减，从而得出风电与光伏出力区间;针对负荷侧，考虑柔性负荷对电网消峰填谷的作用，提出基于智能小区的综合需求响应两阶段鲁棒优化模型。在日前阶段，以电网系统运行成本和碳交易成本最小为优化目标，考虑源荷的不确定性，基于价格需求响应模型，从而确定日前调度方案。在日内阶段，基于日前阶段优化结果，以智能小区运行成本和碳交易成本最小为优化目标，建立两阶段鲁棒优化模型，通过列约束生成(column-and-constraint generation，C&CG)算法将目标函数进行转换，采用Karush-Kuhn-Tucker条件和Big-M约束方法将max-min形式优化问题转化为混合整数线性规划(mixed integer linear programming，MILP)模型。最终，通过算例验证了所提模型的正确性以及算法的有效性。

    源荷不确定性综合需求响应两阶段鲁棒优化智能小区柔性负荷

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    基于元胞自动机的Brugada综合征患者心电信号研究

    李成乾石晨邓敏艺
    86-98页
    查看更多>>摘要：针对Brugada综合征(Brugada syndrome，BrS)患者的症状发展与其异常CV(conduction velocity，CV)恢复和异常APD(action potential duration，APD)恢复之间的联系仍未明确问题，本文采用元胞自动机模型对其进行研究。首先根据BrS患者心电信号的特点对元胞自动机模型进行量纲化处理，并在模型中考虑CV恢复和APD恢复;然后使用该模型数值模拟不同CV恢复及APD恢复下与心动过速对应的心电信号螺旋波态的演化行为。结果表明:只存在CV恢复时，心动过速只会维持，不会恶化;在CV恢复和无记忆APD恢复共同影响下，心动过速可能消失，也可能转化为心室颤动，其中转化为心室颤动的概率为54％，明显高于临床数据;在CV恢复和带记忆APD恢复共同影响下，心动过速可能消失、维持或转化为心室颤动，其中转化为心室颤动的概率约为35％，与临床数据一致。跟踪观察波头附近的心电信号传导情况，发现BrS患者的症状发展与CV恢复或APD恢复导致的电信号传导阻滞有关，传导阻滞的程度越严重，BrS患者就越容易由心动过速发展为心室颤动。记忆性APD恢复因其记忆效应能降低APD的振荡幅度，所以能降低心室颤动的发生率。

    Brugada综合征心电信号元胞自动机心动过速心室颤动

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    基于改进YOLOv5的眼底出血点检测算法

    吕辉吕卫峰
    99-107页
    查看更多>>摘要：糖尿病视网膜病变眼底图像中出血点病灶尺寸小且分布密集，导致现有算法难以实现该病灶的精确检测及定位。本文提出一种RCA-YOLO出血病灶检测算法，算法在YOLOv5s基础上，首先在主干网络中使用RCA-Net模块，使网络在获得各通道间联系的同时保留目标病灶的位置信息，增强网络对出血区域的特征提取及定位能力;然后在特征融合阶段采用轻量化特征金字塔网络Tiny-BiFPN，在减少网络参数量的同时，实现高效率的多尺度特征融合;最后提出小目标特征增强模块，提升算法对小出血点病灶的检测精度。实验结果表明，改进后的RCA-YOLO算法能够准确地检测并定位出血点病灶，平均检测准确率(mAP)可达79。3％，较YOLOv5s算法提高了 9。5个百分点，其检测结果同样优于Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOv7 和 YOLOv8s 等主流算法。

    眼底图像糖尿病视网膜病变目标检测出血病灶特征融合

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    多尺度特征融合的点云配准算法研究

    易见兵彭鑫曹锋李俊...
    108-120页
    查看更多>>摘要：现有点云配准算法提取的特征不够丰富，导致配准精度很难进一步提升。针对该问题，本文提出一种基于深度学习的多尺度特征融合点云配准算法。首先，利用EdgeConv提取多个不同尺度的特征，该特征能够保持局部几何结构特性;接着，引入非线性极化注意力对其输出特征进行筛选，从而提高特征信息的有效性;然后，将以上多尺度特征进行融合并再次利用EdgeConv提取其特征，从而提高特征的表达能力;在刚体姿态估计阶段，采用线性李代数处理旋转变换以充分挖掘点云中的变换信息;最后，根据配准过程中提取点云特征的变化，动态调整损失函数各组成部分的权重，获得更准确的模型预测结果。在ModelNet40数据集上进行实验，本文算法在训练集和测试集样本种类相同时的旋转误差为1。826 7，位移误差为0。001 0;在训练集和测试集的样本种类不相同时(泛化实验)的旋转误差为2。979 4，位移误差为0。001 0。实验结果表明，本文算法的配准精度相比当前主流算法均有提高且泛化性能较好。

    深度学习点云配准特征提取刚体目标姿态估计李代数

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