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　　期刊簡介：

　　《圖學學報》發表論文晉級職稱，雙月刊。是中國工程圖學會主辦的全國中文核心期刊和全國科技文統計用刊。本刊面向國內外公開發行，主要刊載圖學專業有關圖學理論與應用、圖學教育理論、計算機圖學與CAD、科學可視化、工業設計、圖樣標準化等有關方面的學術論文，重要研究成果和技術經驗總結，國內外重要論著的評述和學術動態。

　　期刊欄目：

　　計算機圖形學、CAD技術與應用、計算機輔助幾何設計、計算幾何、科學可視化、計算機動畫、圖像處理、圖像識別

　　期刊收錄：

　　CSCD 中國科學引文數據庫來源期刊(含擴展版)JST 日本科學技術振興機構數據庫(日)萬方收錄(中)上海圖書館館藏北大核心期刊(中國人文社會科學核心期刊)國家圖書館館藏知網收錄(中)統計源核心期刊(中國科技論文核心期刊)維普收錄(中)Caj-cd規范獲獎期刊全國中文核心期刊

　　圖學學報雜志社征稿要求：

　　1來稿要求及注意事項

　　1.1來稿要求論點明確、數據可靠、文字精煉、結果正確。每篇論文以5000~8000字為宜。文稿包括：論文題目、作者、作者單位(包括所在省、市名、郵編)、中文摘要、關鍵詞(4~5個)、中圖分類號、正文、參考文獻。英文部分：題名、作者與作者單位、摘要及關鍵詞等。

　　1.2來稿要求字跡清楚，圖表清晰，物理量和單位符合國家標準。稿中外文字母、符號必須分清大、小寫，正斜體及黑白體，上下標位置明顯。

　　1.3來稿請注明第一作者信息：姓名，出生年、性別、籍貫(省、縣)，職稱、學位、研究方向、基金資助項目及編號。

　　1.4標題要簡短扼要、準確新穎。

　　閱讀推薦：標簽技術

　　《標簽技術》國家級電子期刊征稿，實時刊登行業內的新聞資訊，透視市場發展趨勢與行業會議與展覽，不間斷地為讀者完整展現企業及企業精英的風采，第一時間為讀者公布標簽前沿技術解決方案與專家答疑解惑，打造一個供應商、買家和終端用戶能夠有效溝通的信息平臺，標簽精品賞析為讀者完整解讀標簽設計與原輔材料的奇妙組合。

　　圖學學報最新期刊目錄

基于Weisfeiler-Lehman核增強的無監督BIM構件檢索方法————作者：扈慧強;賀長雁;劉小軍;賈金原;高路;

摘要：針對建筑行業對構件檢索的迫切需求，提出一種面向工業基礎類(IFC)數據特點的無監督建筑信息模型(BIM)構件檢索方法。充分利用IFC標準中的語義和幾何信息，構建了構件屬性圖(PAG)作為構件特征，并結合PAG的多屬性通道，提出基于Weisfeiler-Lehman(WL)核增強的PAG同構預測思路，以實現BIM構件檢索。整個方法支持以兩個IFC文檔作為輸入，其中文檔A代表待檢索的構件，文檔B則為構...

葉片機器人百葉輪拋磨柔性適應性軌跡規劃研究————作者：張晶晶;谷正釗;王俊清;劉佳;

摘要：在葉片復雜曲面零件的拋磨加工中，現有的軌跡規劃方法主要將拋磨接觸過程視為幾何問題，未充分考慮拋磨工具的柔性變形和材料去除量的影響，導致軌跡規劃產生誤差，為提高葉片表面加工精度，研究百葉輪在拋磨接觸過程中的柔性變形和接觸區域的材料去除量對步長和行距的影響。首先，對接觸區域進行分析，建立了材料去除量模型；接著，計算柔性適應性拋磨路徑點的步長和行距，采用恒定進給速度進行插補；其次，提取葉片拋磨區域NUR...

基于幾何特征的非均勻矩形網格生成方法————作者：冷玨琳;徐權;鮑獻豐;

摘要：復雜電磁環境模擬的目標對象通常具有幾何結構復雜、尺寸跨度大、部件數量多的特點。面向時域有限差分方法，需要采用非均勻的矩形網格來剖分計算區域，在保證幾何高分辨率的同時，盡量減少內存和計算開銷。為此，提出了一種基于幾何特征的非均勻矩形網格自動生成方法。首先，采用基于離散面片的特征提取算法獲取幾何模型的曲率特征和厚度特征；然后，針對提取的幾何特征以及用戶設置的局部加密參數，在三個坐標方向上分別構造反映網...

面向產品云設計過程的數據建模與檢索重排序方法————作者：蘇兆婧;郭開元;楊梅;叢宏宇;余隋懷;黃悅欣;

摘要：為應對產品設計過程非結構化數據處理的挑戰，解決通用檢索系統排序策略固定、推送特定行業數據缺乏精細度的局限，提出了一種面向產品云設計過程的非結構化數據建模與檢索方法。首先，面向產品云設計創新和決策過程的實際需求，構建非結構化數據處理框架。隨后，提出了將科技文檔版面分析問題視作目標檢測問題的新思路，在領域科技文檔數據庫的基礎上，構建了產品設計領域多要素版面分析與識別模型。通過構建數據特征空間和標簽特征...

面向高光子通量環境的目標深度估計方法————作者：楊佳熙;于樂天;包騏瑞;畢勝;麻曉斗;楊晟琦;姜雨彤;方建儒;魏小鵬;楊鑫;

摘要：單光子雪崩二極管(SPAD)的高時間分辨率特性、高精度特性為其開辟了廣泛的應用空間，尤其是在對算法性能要求日益增長的計算機視覺、計算成像等領域。基于SPAD能對各種常見目標進行精確度較高的深度估計，但是，SPAD每次探測到光子后會進入一段無法探測的猝滅期。這導致環境中光子數量較多時，同個脈沖周期內更早到達SPAD的光子有更大概率被采集，使得最終形成的光子數量統計曲線明顯向時間軸短的方向偏移，且偏移...

基于均值漂移與深度學習融合的小語義點云語義分割————作者：朱泓淼;鐘國杰;張嚴辭;

摘要：在點云語義分割領域，準確分割小語義對象一直是一個重要且具有挑戰性的問題。點云數據通常具有稀疏性和不規則性，尤其是在面對小物體或遠距離物體時，現有的全監督點云分割算法往往無法有效地捕捉這些小語義對象的特征，導致分割精度較低。這種問題在自動駕駛、機器人導航、城市建模等應用中尤為突出，因為這些任務通常依賴于對小物體的準確識別與定位。為了解決這一問題，提出了一種基于均值漂移與深度學習融合的小語義點云分割算...

基于可解耦擴散模型的零樣本風格遷移————作者：雷松林;趙征鵬;陽秋霞;普園媛;谷金晶;徐丹;

摘要：零樣本風格遷移旨在將給定源圖像的風格轉換至目標文本所描述的風格域，而無需風格圖像的指導。現有的零樣本風格遷移方法大部分都需要耗時的微調和優化過程，而其他無需微調和優化的方法不能很好地實現內容和風格的對齊。借助擴散模型Unet去噪網絡的特性，提出了一種無需訓練和優化的雙支路框架，可以實現內容和風格對齊的零樣本風格遷移。首先，該網絡通過在內容支路上將噪聲圖像進行去噪，提取內容支路采樣過程中的內容特征以...

基于圖結構擴散模型的作業車間調度問題求解————作者：余克雄;何鴻君;易任嬌;趙航;徐凱;朱晨陽;

摘要：作業車間調度問題是經典的離線組合優化問題，廣泛應用于工廠排產，物流配送等領域。作為NP-hard問題，其求解復雜度隨作業和機器數量呈指數級增長。然而，傳統的精確算法難以應對大規模實例，而現有的啟發式和深度學習方法大多未能充分挖掘問題的全局信息，且通常僅能提供單一分布的解，難以滿足組合優化問題的多解性。針對這一局限，我們提出了一種基于擴散概率模型的全局信息預測方法。該方法結合作業車間調度問題的特征和...

雙支鏈式側翻輔助裝置機構設計與運動學圖形表征分析————作者：劉征;潘國新;姚鵬震;劉甜;蘇鵬;

摘要：定期側翻是長期臥床患者預防壓瘡的重要護理措施，現有側翻輔助裝置機械式結構剛性較大，未考慮人體側翻運動機理，充氣式存在人體關節轉動中心和機構轉動中心不一致，易導致患者在側翻過程中受傷，因此，研究人機運動協同的仰臥位側翻輔助裝置設計具有十分重要的意義。依據人體側翻運動機理的研究基礎，設計了一種由平面連桿機構驅動雙支鏈結構的側翻輔助裝置，主要受力位置為肩部和臀部，通過建立數學模型并推導設計參數，利用圖解...

面向單目可見光環境的自適應雙手重建網絡————作者：廖國瓊;黃龍杰;李清新;辜勇;李海波;

摘要：準確重建雙手手部網格對于自然的人機交互體驗來說是一個至關重要的過程，但由于雙手的遮擋、戶外收集雙手交互數據集的復雜性和復雜的光照環境干擾等因素導致雙手手部重建任務仍極具挑戰性。目前已有的工作大多是在實驗室等環境干擾比較小的場景下取得良好的效果，而在復雜的光照場景中的重建效果仍然不佳。為了解決上述問題，提出一種面向單目可見光環境的自適應手部重建網絡。通過引入單手檢測框和使用2D復雜光照場景數據集進行...

聯合點云先驗的神經隱式表面重建加速方法————作者：郭銘策;黃琲;程樂超;王章野;

摘要：針對當前神經隱式表面重建任務中訓練時間開銷大的問題，提出了一種聯合點云先驗指導的采樣方法，在保證表面重建質量的同時降低模型訓練的時間成本。對神經隱式表面重建網絡訓練的加速分為3個方面，首先交替使用隨機訓練像素采樣和基于點云投影密度的自適應訓練像素采樣，加速模型對待重建表面位置的優化；然后通過點云先驗與采樣像素鄰接關系，對訓練光線上接近表面的位置進行集中采樣，減少重要性采樣的數量和時間開銷；此外結合...

基于運動學原理的復合材料編織成型工藝仿真技術研究————作者：吳浩宇;楊小超;王偉;趙罡;

摘要：給出了一種編織復合材料成型過程的仿真算法，主要是圍繞編織機控制數據、紗線軌跡以及編織角的計算與預測設計的。該算法從兩個相反的過程展開，逆向求解是根據預期的編織結構生成可靠的編織機控制數據，正向求解則是根據輸入的編織機控制數據計算紗線軌跡，得到編織結構。首先將芯軸表面劃分為一系列三角面片的集合并將其作為程序輸入，提取芯軸中心線，依照運動學原理進行局部求解，由逆解算法生成設定編織角下的編織結構并得出相...

基于大型視覺語言模型的施工現場安全監控研究————作者：冷爍;王瑋;歐家勇;薛志剛;宋英龍;莫斯鈞;

摘要：針對施工安全監控過程中，傳統視覺模型構建成本高、應用范圍窄等問題，提出基于大型視覺語言模型(LVLM)的全新解決方案。基于開源預訓練LVLM模型，提出包括文本提示、圖像附加信息、圖像樣本提示等多類適用于施工安全監控任務的提示詞策略，實現LVLM對施工監控圖像的理解與推理，并設計了基于LVLM的智能監控工作流程與系統架構。研究成果被應用于管理人員離崗識別、危險區域侵入識別、以及違規施工行為識別等多項...

基于物理信息神經網絡的通用網格生成方法————作者：張浩軒;李海生;王敏;李楠;

摘要：在數值模擬中，結構網格的生成往往需要大量的時間和人力投入。結構網格生成的一般方案是尋找計算域和物理域之間的映射，這種映射可以通過求解偏微分方程獲得。然而，現有的結構網格生成方法難以同時保證效率和網格質量。針對上述問題，提出了一種基于物理信息神經網絡的通用網格生成模型(UMG-PINN)。該模型將網格生成任務作為一個從計算域到物理域的網格變形問題，以邊界曲線為輸入，利用注意力網絡捕捉計算域與物理域之...

基于數據挖掘與深度語義模型的工藝序列推薦方法————作者：鄭佳輝;郭宇;吳濤;王勝博;黃少華;鄭凱文;

摘要：為了應對航空制造工藝設計中傳統的“經驗驅動”方法面臨的“數據超載”問題，難以實現航空復雜零件的智能化工藝設計，提出一種基于數據挖掘與深度語義模型的工藝序列推薦方法。通過采用PrefixSpan算法與BERT大語言模型相結合從零件實例數據中挖掘典型制造工藝序列及其相關能力，構建了可重用、可更新的制造工藝知識庫。在此基礎上，針對航空制造數據的特點提出了一種改進的空間通道注意力機制，進行零件實例數據隱式...

光影智繪：基于SAM的視頻陰影魯棒抽取————作者：陳東;李昌隆;杜振龍;宋爽;李曉麗;

摘要：針對傳統方法對于光照變化和物體遮擋引起復雜的、動態變化陰影處理容易導致陰影檢測的準確率和魯棒性較低問題，提出了一種基于分割萬物模型(SAM)的視頻陰影檢測方法，對SAM解碼器進行微調，使其更適合陰影檢測；利用SAM提取關鍵幀陰影區域，引入XMem模型，結合感覺記憶、短時記憶和長時記憶聯合前后幀信息，給出優化和穩定視頻陰影檢測結果。實驗結果表明：在ViSha數據集的陰影實驗結果與傳統方法相比，所提方...

基于阻尼激活函數的多維度隱式神經時變體數據壓縮————作者：郭榮;焦辰玥;高鑫;鄧佳康;田校先;畢重科;

摘要：大規模數值仿真的時變體數據在科學研究中具有重要價值，但其巨大的規模對I/O帶寬和磁盤存儲帶來了嚴峻挑戰，影響了數據可視化和分析的效率。傳統的有損壓縮技術在高壓縮比條件下容易丟失重要特征，深度學習模型在壓縮體數據上雖表現良好，但通常要求在壓縮之前能訪問整個數據集，存在一定的局限性。隱式神經表示憑借其通用性成為壓縮大規模體數據的有力工具，但現有方法主要采用單個大型多層感知機(MLP)對全局數據進行編碼...

基于超圖表示學習和Transformer模型優化的知識感知推薦————作者：左嶼琪;張云峰;張秋悅;徐英城;

摘要：基于知識圖譜的推薦算法是近年來推薦系統領域的一個研究重點和熱點，這主要是因為引入知識圖譜，能夠獲得項目的輔助信息，從而極大地增強了推薦系統的能力，為用戶帶來更為精準和個性化的推薦體驗。針對這一熱點，提出一種基于超圖表示學習和Transformer模型優化的知識感知推薦模型，利用超圖在處理高階關系上的獨特優勢，直接對用戶與項目之間復雜的交互信息進行建模，從而極大地豐富了它們的交互信息。因局部圖缺少用...

基于類內區域動態解耦的半監督肺氣管分割————作者：汪子宇;曹維維;曹玉柱;劉猛;陳俊;劉兆邦;鄭健;

摘要：從計算機斷層掃描(CT)圖像中精確分割肺氣管是診斷和治療各類肺部疾病的重要前提，但氣管復雜的樹狀結構使得獲取用于深度神經網絡訓練的像素級標注數據極為困難。半監督學習為在有限標注數據下的氣管分割提供了新的思路。然而，在氣道分割任務中，大氣管(氣管及其主分支)和小氣管(外周細支氣管)在體素數量、分支數量和形態結構等方面存在顯著的類內差異。嚴重的類內不平衡問題導致模型容易在半監督學習中對占主導地位的分割...

面向輕量卷積神經網絡的訓練后量化方法————作者：楊杰;李琮;胡慶浩;陳顯達;王云鵬;劉曉晶;

摘要：當前訓練后量化方法(Post-Training Quantization)在高比特量化位寬下可以實現精度近乎無損的量化，但是對于輕量卷積神經網絡來說，其量化誤差仍然不可忽視，特別是低位寬

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