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锂离子电池用电解铜箔产业趋势和标准化建议被引量：2: 1; 作者刘志英李明茂 +4 位作者尹宁康刘奇王丽丽胡焱钟铭为《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2024年第10期73-82,共10页; 随着低碳政策的持续实施,作为新能源材料的锂离子电池用电解铜箔(简称锂电铜箔)产能产量呈井喷式发展,国内锂电铜箔制造技术迅速提升至全球领先水平,飞速的发展也带来一系列问题。梳理了国内锂电铜箔的发展历程、厚度变化趋势、装备国... 展开更多; 关键词锂离子电池电解铜箔锂电铜箔产业趋势标准化建议; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进残差网络与迁移学习的铜合金金相图分类方法被引量：2: 2; 作者胡名琪刘秋明 +1 位作者陈辉明郭诚君《有色金属科学与工程》 CAS 北大核心 2024年第5期690-699,共10页; 针对铜合金领域特定金相的数据集通常非常小,无法满足传统卷积神经网络建模需要大量训练样本的问题,提出一种基于改进残差网络与迁移学习的铜合金金相图分类方法,即基于ImageNet数据集和金相图训练集预先训练ResNet50残差模型,训练时采... 展开更多; 关键词迁移学习残差模型铜合金图像分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合MobileNetv3的轻量级YOLOv8钢材表面缺陷检测: 3; 作者胡名琪陈辉明 +2 位作者徐伟郭诚君刘秋明《科学技术与工程》北大核心 2025年第16期6831-6840,共10页; 针对钢材表面缺陷人工检测成本高昂、检测精度不高,以及传统的目标检测方法模型复杂,导致对终端检测设备的计算资源要求较高等问题,融合MobileNetv3轻量化YOLOv8算法提出一种轻量级缺陷检测算法YOLOv8n-MDC。首先,以YOLOv8n为基础,将YOL... 展开更多; 关键词钢材表面缺陷缺陷检测轻量级网络 YOLOv8 MobileNetv3; 在线阅读下载PDF 职称材料

联合时空差异注意力与层级细节增强的遥感影像变化检测: 4; 作者管宗胜邵攀 +2 位作者杨子超程泽敏余快《计算机应用研究》北大核心 2025年第3期937-943,共7页; 目前,基于U-Net的深度学习遥感影像变化检测方法包含许多伪变化信息,且多数方法缺乏层级特征间的有效交互。针对上述问题,以经典U-Net为基础,提出一种联合时空差异注意力与层级细节增强的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先,分别提取... 展开更多; 关键词深度学习遥感影像变化检测时空差异注意力层级细节增强 U-Net; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名锂离子电池用电解铜箔产业趋势和标准化建议被引量：2: 1; 作者刘志英李明茂尹宁康刘奇王丽丽胡焱钟铭为; 机构江西理工大学先进铜产业学院鹰潭市检验检测认证院; 出处《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2024年第10期73-82,共10页; 基金江西省市场监督管理局科技项目(GSJK202222) 江西省市场监督管理局科技项目(GSJK202315) 江西省科技厅重大科技研发专项(20213AAE01007)。; 文摘随着低碳政策的持续实施,作为新能源材料的锂离子电池用电解铜箔(简称锂电铜箔)产能产量呈井喷式发展,国内锂电铜箔制造技术迅速提升至全球领先水平,飞速的发展也带来一系列问题。梳理了国内锂电铜箔的发展历程、厚度变化趋势、装备国产化情况、近七年产能产量,提出了锂电铜箔行业下一步主攻方向和建议,提出了锂电铜箔产品、方法标准和产品碳足迹标准存在的问题及制/修订建议。; 关键词锂离子电池电解铜箔锂电铜箔产业趋势标准化建议; Keywords lithium-ion battery electrolytic copper foil lithium battery and copper foil industrial trend standardization suggestion; 分类号 TG146.1 [金属学及工艺—金属材料]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进残差网络与迁移学习的铜合金金相图分类方法被引量：2: 2; 作者胡名琪刘秋明陈辉明郭诚君; 机构江西理工大学先进铜产业学院江西理工大学材料冶金化学学部江西理工大学软件工程学院江西先进铜产业研究院; 出处《有色金属科学与工程》 CAS 北大核心 2024年第5期690-699,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(52361008) 江西省省级引导市县科技发展专项资金资助项目(2021SYD001) 江西先进铜产业研究院自立研究课题。; 文摘针对铜合金领域特定金相的数据集通常非常小,无法满足传统卷积神经网络建模需要大量训练样本的问题,提出一种基于改进残差网络与迁移学习的铜合金金相图分类方法,即基于ImageNet数据集和金相图训练集预先训练ResNet50残差模型,训练时采用迁移学习(Transfer Learning)方法并重新建立全连接层对铜合金金相类别进行分类识别。本方法的准确率为97.2%,精确率为95.6%,召回率为97.3%,F1分数为96.4%,优于VGG19和基于迁移学习的MobileV2等方法。实验结果表明,采用迁移学习方法可以克服金相图像数据集小的问题,使用ResNet50进行特征提取可以很好地获得铜合金金相图的纹理信息。本研究建立了一种铜合金金相结构自动分类和识别的新方法,可较准确地分类和识别铜合金金相图。; 关键词迁移学习残差模型铜合金图像分类; Keywords transfer learning residual model copper alloy image classification; 分类号 TG113.14 [金属学及工艺—物理冶金]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合MobileNetv3的轻量级YOLOv8钢材表面缺陷检测: 3; 作者胡名琪陈辉明徐伟郭诚君刘秋明; 机构江西理工大学先进铜产业学院江西理工大学软件工程学院; 出处《科学技术与工程》北大核心 2025年第16期6831-6840,共10页; 基金国家自然科学基金(52361008) 江西省省级引导市县科技发展专项资金项目(2021SYD001) +1 种基金江西省自然科学基金(20242BAB25073)。; 文摘针对钢材表面缺陷人工检测成本高昂、检测精度不高,以及传统的目标检测方法模型复杂,导致对终端检测设备的计算资源要求较高等问题,融合MobileNetv3轻量化YOLOv8算法提出一种轻量级缺陷检测算法YOLOv8n-MDC。首先,以YOLOv8n为基础,将YOLOv8n的自带IoU(intersection over union)候选框损失函数替换成WIoU(weighted IoU)函数,通过增添非单调聚焦机制,提高模型的鲁棒性。其次,使用MobileNetv3网络替换YOLOv8n的骨干特征提取网络模块,将轻量级网络用于特征提取端降低网络复杂度,减少冗余开销。最后,在特征融合阶段使用DW卷积和C3Ghost模块对原网络的相应模块进行替换,使改进后的网络减少模型参数,进一步提升检测速度。使用钢材表面缺陷数据集NEU-DET进行模型验证,YOLOv8n-MDC模型mAP达81.3%,较YOLOv8n模型提升5%;参数量与计算量分别为1.02 M和2.1 GFLOPs,仅为原模型的33.9%和25.9%,达到工业要求。提出的轻量级算法在保证检测精度提升的同时大大降低了算法的复杂度和计算资源的开销,为钢材表面缺陷检测提供了一个优化思路。; 关键词钢材表面缺陷缺陷检测轻量级网络 YOLOv8 MobileNetv3; Keywords steel surface defects defect detection lightweight networking YOLOv8 MobileNetv3; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名联合时空差异注意力与层级细节增强的遥感影像变化检测: 4; 作者管宗胜邵攀杨子超程泽敏余快; 机构三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室三峡大学计算机与信息学院江西理工大学先进铜产业学院; 出处《计算机应用研究》北大核心 2025年第3期937-943,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(41901341,42101469) 湖北省自然科学基金资助项目(2024AFB867)。; 文摘目前,基于U-Net的深度学习遥感影像变化检测方法包含许多伪变化信息,且多数方法缺乏层级特征间的有效交互。针对上述问题,以经典U-Net为基础,提出一种联合时空差异注意力与层级细节增强的高分辨率遥感影像变化检测方法。首先,分别提取两期影像的单时相特征与级联特征,基于两期单时相特征的欧氏距离与差值特征,提出一种时空差异注意力模块,强化级联特征对变化区域的学习;然后,利用混合空间通道注意力交互相邻层级特征间的信息,构建一种层级细节增强模块,促进特征解码;最后,结合分块策略和空洞条形卷积,设计一种轻量级的多尺度边界细化模块,提取多尺度特征并缓解边界信息的丢失。在四个常用公开数据集上的实验结果表明,该方法相比于现有8种变化检测网络,取得了最好的评价指标。; 关键词深度学习遥感影像变化检测时空差异注意力层级细节增强 U-Net; Keywords deep learning remote sensing image change detection spatial-temporal differential attention hierarchical detail enhancement U-Net; 分类号 TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	锂离子电池用电解铜箔产业趋势和标准化建议	刘志英李明茂尹宁康刘奇王丽丽胡焱钟铭为	《电镀与精饰》 CAS 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进残差网络与迁移学习的铜合金金相图分类方法	胡名琪刘秋明陈辉明郭诚君	《有色金属科学与工程》 CAS 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	融合MobileNetv3的轻量级YOLOv8钢材表面缺陷检测	胡名琪陈辉明徐伟郭诚君刘秋明	《科学技术与工程》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	联合时空差异注意力与层级细节增强的遥感影像变化检测	管宗胜邵攀杨子超程泽敏余快	《计算机应用研究》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料