细粒度图像分类旨在从某一类别的图像中区分出其子类别，通常细粒度数据集具有类间相似和类内差异大的特点，这使得细粒度图像分类任务更加具有挑战性。随着深度学习的不断发展，基于深度学习的细粒度图像分类方法表现出更强大的特征表征能力和泛化能力，能够获得更准确、稳定的分类结果，因此受到了越来越多研究人员的关注和研究。 【细粒度图像分类】是图像识别领域的一个子任务，主要目标是区分同一类别下的不同亚类别，例如区分不同种类的鸟类或汽车型号。由于这些亚类别之间具有高度的相似性和细微的差异，使得此类任务相比传统的粗粒度图像分类更具挑战性。细粒度图像分类在实际应用中有着广泛的需求，如生物多样性研究、自动驾驶车辆识别、安防监控等。 【深度学习】在解决细粒度图像分类问题上展现出优越性，通过构建深层神经网络，如**卷积神经网络（CNN）**，能够自动学习和提取多层次的特征，从而更好地捕捉图像中的微小细节。CNN的多层结构能够逐渐从低级特征（如边缘、颜色）进化到高级特征（如物体结构、纹理），这对于区分细粒度类别的关键特征至关重要。 **基于强监督的细粒度图像分类**方法通常需要大量的带有精确位置标注（如关键点或部分边界框）的数据进行训练。这类方法通过定位对象的局部特征来提高分类准确性，如Part-Based CNN、Attention机制等。这些模型在学习过程中考虑了物体的不同部位，强化了对关键部位特征的学习。 **弱监督的细粒度图像分类**则相对较为宽松，仅需类别标签，不需精确的位置信息。这通常通过利用数据增强、自注意力机制或者无监督学习策略来挖掘潜在的局部特征。尽管缺乏精确的标注，但这些方法仍能取得不错的效果。 **YOLO（You Only Look Once）**是一种实时目标检测系统，虽然最初设计用于通用物体检测，但已被扩展应用于细粒度图像识别。YOLO通过单个神经网络同时预测边界框和类别概率，对于快速识别细粒度图像的特定部位有优势。 **多尺度CNN**考虑了不同尺度下的信息，适应了细粒度图像中对象可能出现在不同大小的情况。通过多尺度输入或金字塔结构，网络可以捕捉到不同分辨率的细节，提高分类精度。 **生成对抗网络（GAN）**在细粒度图像分类中的应用主要体现在数据增强和特征学习。GAN可以生成新的训练样本，帮助模型学习更多的多样性和复杂性，同时，通过对抗性训练，可以学习到更鲁棒的表示。 细粒度图像分类的**数据增强**方法，如旋转、平移、缩放等，有助于扩大训练集并增强模型的泛化能力。而针对复杂场景，不同的识别方法，如基于关系建模、多任务学习等，可以根据场景特性选择最优策略。 当前的研究趋势和挑战包括：开发更有效的特征表示方法、减少对大量标注数据的依赖、提高模型的解释性以及在有限计算资源下的实时性能优化。未来的细粒度图像分类研究将继续深入探究深度学习的潜力，以应对更多变和复杂的识别任务。

原发性嗜酸粒细胞增多症发病机制的初步探讨，傅建非，李冰，目的：初步探讨原发性嗜酸粒细胞增多症发病机制；方法：利用DNA直接测序法检测FGFR1基因、FLT3基因、MPL基因、JAK2、PTP1B基因突变在原发

超级稻“培矮64S/93-11”染色体片段置换系群体的构建及稻谷粒形相关基因的定位，肖应辉，公杰，染色体片段置换系是指一套以同一亲本为遗传背景，置换了供体亲本一个或少数染色体片段的系列株系所组成的群体。本研究以双亲均已

集成电路是现代信息技术的产业核心和基础。随着信息技术的不断发展，人工智能、自动驾驶、云计算等应用通常要分析和处理海量数据，这对计算装置的算力提出了全新的要求。例如，在人工智能领域，人工智能大模型的算力需求在以每 3-4 个月翻倍的速度增长。然而，集成电路设计遇到“功耗墙”、“存储墙”、“面积墙”，传统集成电路尺寸微缩的技术途径难以推动算力持续增长。另一方面，在“万物智能”和“万物互联”的背景下，产业应用呈现出“碎片化”特点，需要探索新的芯片与系统的设计方法学，满足应用对芯片敏捷设计的要求。 对于我国而言，集成芯片技术对于集成电路产业具有更加重要意义。由于我国在集成电路产业的一些先进装备、材料、EDA 以及成套工艺等方面被限制，导致我国短期内难以持续发展尺寸微缩的技术路线。集成芯片技术提供了一条利用自主集成电路工艺研制跨越 1-2 个工艺节点性能的高端芯片技术路线。同时，我国集成电路产业具有庞大市场规模优势，基于现有工艺制程发展集成芯片技术可以满足中短期的基本需求，并可借助大规模的市场需求刺激集成芯片技术的快速进步，走出我国集成电路产业发展特色。

可以根据精确的射线轨迹（编码在类似亥姆霍兹方程的结构本身中）来对待经典和波动机械单色波，它们的相互耦合是任何衍射和干涉过程的唯一原因，并且是唯一的原因。 在波浪力学的情况下，de Broglie将Maupertuis原理和Fermat原理合并（请参阅第3节），提供了简单的定律来解决沿亥姆霍兹射线的粒子问题，而这不依赖于基于欧姆的波姆理论的导引律和流线。相关物质浪潮。 本研究的目的是推导分别涉及经典电磁波，非相对论物质波和相对论物质波的精确哈密顿射线轨迹系统。 然后，作为一个典型示例，我们面对许多数值应用中非相对论性波动力学方程组的数值解，结果表明，每个粒子最终围绕其经典轨迹“舞动了波动机理”。当忽略射线耦合时，它会减少。 我们的方法达到了双重目标，即可以清楚地了解波粒对偶性的机制以及合理简单的可计算性。 最后，我们将类似于古典力学的精确动力学方法与基于流体的“导引定律”的流体动力学鲍姆理论进行了比较。

采用回转直径为400 mm的单颗PCBN磨粒对AISI 1045钢进行磨削实验。使用Kistler 9119AA2型三维测力仪实时测量磨削力,借助扫描电子显微镜(SEM)观察工件表面质量和磨削形态。研究了磨削工艺参数对磨削力的影响规律,并就磨削速度对表面质量的影响进行了分析。结果表明:磨削工艺参数对磨削力有显著的影响,磨削力随磨削线速度增大而减小,随磨削深度增大而增大,随磨粒前角增大而减小;磨削线速度越大,工件表面质量越好,毛刺越少;负前角单颗磨粒磨屑形态主要有卷曲形和螺旋形两种。

磨料的各项参数是磁性研磨光整加工技术的关键工艺参数之一,磨料的物理化学性质直接影响磁性研磨的加工效果,通过实验研究,针对黏结性磨料,分析了磨粒的密度,磨粒的磁饱和强度的变化规律,以及加工过程中磨料的填充量,配比对加工效果的影响情况,得出了一组实验数据和曲线,实验表明,在上述参数中选择一组最优数据,是提高磁性研磨加工质量的根本保证。

通过对磨粒流加工原理和运动规律的分析,探讨喷油嘴微小孔磨粒流加工特性。以流体力学软件FLUENT为平台,采用固液两相Mixture湍流模型对磨粒流加工过程中磨粒流的流动形态进行数值模拟,模拟结果为磨粒流加工参数的优化选择提供了理论依据。

磨粒流机床控制系统设计，刘薇娜，张相荣，鉴于国内磨粒流机床技术发展缓慢的现状，在分析研究了磨粒流机床加工原理及控制要求的基础上，根据机床自动控制的功能要求并兼顾

为了探讨超声振动对普通磨削过程的影响,采取单颗磨粒磨削试验方法,在对普通和超声辅助单颗磨粒高速磨削的表面形貌特征(切削沟槽宽度、磨削轨迹干涉)进行理论分析的基础上,对相应理论进行试验验证和分析研究,同时还对超声辅助条件下基于磨削力信号的磨粒磨损进行了分析。结果表明:与普通磨削相比,在超声振动条件下,单颗磨粒高速磨削具有磨削轨迹干涉、切削沟槽宽等特点;不同的磨削力信号特征反映了不同形式的磨粒磨损。研究结果为磨削加工过程中的实时监测提供了一定的判定依据,也为以后整个砂轮的试验研究提供了理论和技术支持。