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全球冠层可燃物含水率时空变化特征遥感分析

全球冠层可燃物含水率时空变化特征遥感分析

作者：李明钊电子科技大学

学位级别：硕士

一类广义修正Camassa--Holm方程的周期尖峰解的轨道稳定性

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一类广义修正Camassa--Holm方程的周期尖峰解的轨道稳定性

作者：徐诚钊湖南理工学院

学位级别：硕士

淮河流域新型城镇化与生态服务系统时空耦合及多情景模拟研究

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淮河流域新型城镇化与生态服务系统时空耦合及多情景模拟研究

作者：张国钊安徽建筑大学

学位级别：硕士

全球城市化快速发展的背景下,加强流域长时序生态系统服务对城镇化演变响应及耦合协调机制分析,对于区域生态保护和可持续高质量发展具有重要意义。本课题以淮河流域为研究对象,采用1980-2020年的土地利用、自然因子、社会经济因子等多... 详细信息

全球城市化快速发展的背景下,加强流域长时序生态系统服务对城镇化演变响应及耦合协调机制分析,对于区域生态保护和可持续高质量发展具有重要意义。本课题以淮河流域为研究对象,采用1980-2020年的土地利用、自然因子、社会经济因子等多源数据,基于空间信息技术、耦合协调、PLUS—In VEST模型、地理探测器等方法,开展40年来淮河流域生态系统服务对城镇化变化响应、耦合协调及多情景模拟分析研究。通过长时序的时空分析及情景模拟研究,结果可为淮河流域的生态功能调控及高质量城镇化发展提供决策支持。结果表明:(1)1980-2020年,淮河流域土地利用变化趋势呈现“四减两增”变化趋势,其中,农地、林地、草地、未利用地减少,未利用地年减少率最高为0.4671%,而水域面积及城乡工矿居民用地面积大幅增加,城乡工矿居民用地年增加率最高为1.147%。耕地始终是淮河流域的主要土地利用类型,截至2020年各用地类型面积排序为:耕地>城乡工矿居民用地>林地>水域>草地>未利用地。从土地利用转移计算结果表明,城乡工矿居民用地土地转移的数值最大,表明了其面积的快速增加。土地利用程度呈现上升趋势。(2)40年间,淮河流域生态系统服务价值由2016.317亿元增加至2074.414亿元,总体呈先降后升的变化趋势,1990年为变化拐点,但2010-2020年增幅减缓。城镇化指数在40年间呈逐年递增趋势,南京、郑州、合肥等城市的城镇化指数增长明显。淮河流域新型城镇化综合评价结果表明40年间淮河流域的发展质量得到明显提升,综合指数从1980年的1.888增长到2020年的11.524,在这一增长过程中,经济城镇化的贡献尤为突出,贡献值达到4.129。(3)1980-2020年间,流域生态服务与城镇化之间经历中度失调、勉强协调向优质协调变化趋势。耦合协调发展度Moran’s I由0.3967变化为0.5190,呈显著空间集聚性,冷点区主要位于流域中部区域呈团状分布,热点区则主要分布于东南部区域并有扩大趋势;地理探测器分析表明降雨量、水域距离、高程、地均GDP因子解释力达40%以上,是耦合协调度空间分异性主导因子。(4)PLUS模拟表明,2020-2050年,生态保护(EP)、综合发展优化(CD)和自然增长情景(ND)下的流域生态服务价值呈上升趋势,但耕地保护情景(CP)下表现出一定程度的下降趋势。2010-2020年淮河流域城镇化发展关键用地扩张驱动力的研究分析显示,自然因素和社会经济因素共同塑造了该流域城镇化的格局变化。在城乡工矿居民用地的快速扩张中,人口密度、GDP增长以及道路距离等社会经济因素被证实为主要驱动力,它们共同推动了城镇用地的不断扩展。与此同时,在耕地增加方面,自然因素如降雨量和气温变化也发挥了不可忽视的作用,对耕地的生成和利用产生了显著影响。In VEST模型预测表明,2030年至2050年期间,淮河流域生境质量的平均值将略有下降,各生境质量等级的面积占比变化较小,生境质量的空间分布将保持相对稳定。然而低生境质量区域的面积占比将持续增长,这应成为关注和解决的重点。因此,流域土地利用过程中需加强对生态服务功能的优化调控。图[15]表[20]参[116]

关键词：土地利用/覆被变化生态系统服务城镇化耦合协调多情景模拟

LncRNA PVT1通过TUBA1C促进胆管癌细胞增殖和迁移的机制研究

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LncRNA PVT1通过TUBA1C促进胆管癌细胞增殖和迁移的机制研究

作者：张铁钊承德医学院

学位级别：硕士

目的:探究lncRNA PVT1(long noncoding RNA plasmacytoma variant translocation 1)与微管蛋白α家族1c蛋白(tubulin alpha 1c,TUBA1C)在胆管癌(cholangiocarcinoma,CCA)细胞增殖和迁移中的作用,为明确CCA的发生发展机制提供新的理论依据。方法:通过GEPIA2在线网站检测lncRNA PVT1在各种恶性肿瘤及CCA中的表达水平。收集2021年10月至2023年11月,在承德医学院附属医院经过手术验证和病理证实的20名CCA患者的癌及癌旁组织样本,培养正常胆管上皮细胞(HIBEC)和CCA细胞(RBE、HCCC9810、HUCCT1),通过q RT-PCR检测组织和细胞中lncRNA PVT1的表达。使用小干扰RNA(small interfering RNA,siRNA)转染CCA细胞以敲低lncRNA PVT1的表达,并通过q RT-PCR技术验证其效果。采用CCK-8实验检测敲低lncRNA PVT1前后HUCCT1增殖能力的差异。通过细胞划痕实验和Transwell实验,观察敲低lncRNA PVT1后HUCCT1细胞迁移能力的变化。用RNA pulldown实验检测lncRNA PVT1结合蛋白,筛选出高度富集的蛋白TUBA1C。通过GEPIA2数据库查询TUBA1C在CCA中的表达情况,并对TUBA1C进行生存分析,观察其与CCA预后的关系。应用蛋白质免疫印迹技术(Western Blot,WB)检测TUBA1C在CCA细胞(HUCCT1)和正常胆管细胞(HIBEC)中的表达差异。最后,敲低HUCCT1中lncRNA PVT1后通过WB技术检测TUBA1C的表达变化。结果:***2在线网站检测发现与正常胆管组织相比,lncRNA PVT1在CCA组织中显著增高;q RT-PCR结果显示与癌旁组织相比,lncRNA PVT1在CCA组织中表达上调(P<0.05);与正常胆管细胞HIBEC相比,lncRNA PVT1在HUCCT1细胞中表达显著增高(P<0.0001)。2.采用siRNA转染技术转染HUCCT1细胞后,q RT-PCR检测结果表明,si-PVT1-3的敲低效果更加显著(P<0.0001)。进一步的细胞功能实验显示,降低lncRNA PVT1的表达能够有效抑制HUCCT1细胞的增殖与迁移。***1C是lncRNA PVT1下拉筛选出的高度富集的蛋白,在CCA中显著高表达,并与CCA的不良预后密切相关。***检测发现,敲低LncRNA PVT1降低了TUBA1C的表达。结论:1.在CCA组织和细胞中,LncRNA PVT1表达显著增加,与患者不良预后密切相关。2.在HUCCT1细胞中,TUBA1C的表达显著增加,与LncRNA PVT1的表达水平呈正相关。*** PVT1通过促进TUBA1C的表达从而加速CCA细胞的增殖和迁移。

关键词：胆管癌 lncRNA PVT1 TUBA1C 增殖迁移

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限制离婚诉讼中非法证据排除的正当性重述

河北法学 2024年第5期42卷 105-126页

作者：段厚省庄语滋复旦大学法学院上海200438

在离婚诉讼非法证据排除问题中,法益权衡的复杂性远远超出配偶权与隐私权之间如何取舍的范畴,还涉及取证困难方法律保护请求权的实现可能性,以及离婚自由、财产权、子女抚养权等法益。然而,此种复杂法益权衡并未得到充分关注与类型化研... 详细信息

在离婚诉讼非法证据排除问题中,法益权衡的复杂性远远超出配偶权与隐私权之间如何取舍的范畴,还涉及取证困难方法律保护请求权的实现可能性,以及离婚自由、财产权、子女抚养权等法益。然而,此种复杂法益权衡并未得到充分关注与类型化研究,未与法律保护请求权相衔接。离婚诉讼中用于证明配偶存在出轨、家暴等过错的证据往往都发生在当事人最为私密的场所,而宪法对“通信秘密”的保护不允许法院调取民事诉讼当事人的通信内容、聊天记录,因此很难通过申请法院调查取证、证据保全取得具有强证明力的证据。与刑事非法证据排除不同,限制民事诉讼非法证据排除并不会减损诉讼的事实发现功能与受害方的权利救济,被非法取证的受害方仍可通过提起侵权诉讼的方式获得救济。

关键词：非法证据排除离婚诉讼法律保护请求权通信秘密诉权

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面向自动驾驶的多模态融合感知技术研究

面向自动驾驶的多模态融合感知技术研究

作者：代振钊北方工业大学

学位级别：硕士

在自动驾驶技术中,环境感知作为自动驾驶技术中至关重要的环节,其主要任务是获取车辆周围的环境信息,为汽车的自主决策提供必要的信息支持。由于单一传感器在处理复杂多变的交通环境存在局限性,因此,采用多种传感器融合技术可以实现各... 详细信息

在自动驾驶技术中,环境感知作为自动驾驶技术中至关重要的环节,其主要任务是获取车辆周围的环境信息,为汽车的自主决策提供必要的信息支持。由于单一传感器在处理复杂多变的交通环境存在局限性,因此,采用多种传感器融合技术可以实现各种传感器之间的优势互补,从而提高系统的整体性和可靠性。本文围绕视觉信息和激光雷达信息融合,对基于视觉目标检测、激光雷达目标检测技术进行研究,并从传感器信息融合角度提高检测精度。主要研究内容如下:(1)基于视觉目标检测算法设计。针对YOLOv5s检测算法计算量大、检测精度低的问题,本文提出了一种新的解决方案。在主干网络中,采用轻量化Mobile Net V3模块降低参数量,并引入Coordinate attention注意力模块,增强网络的特征提取能力。在颈部,使用Bi FPN改进网络中的PANet结构,实现更高层次的特征融合。最后,构造出MV-YOLOv5s算法。经过实验分析,改进的MV-YOLOv5s算法在降低计算量的同时提高检测精度。(2)基于激光雷达的目标检测算法设计。针对Point Pillars算法存在细粒度信息丢失以及点云特征提取能力不足的问题,构造出C3-Point Pillars算法。在点云转换为伪图像的过程中,在通道维度加入平均池化操作获取Pillar特征,从而保留更多细粒度信息。同时,针对下采样过程中存在特征提取能力不足的问题,在主干网络中加入多尺度特征融合模块,可以获得不同层次的特征,从而增强模型的特征提取能力。经过实验验证,检测效果优于原始算法,这为后续传感器融合方案奠定基础。(3)基于相机与激光雷达信息融合的目标检测算法研究。针对单一传感器检测鲁棒性差的问题,设计了一种基于相机和激光雷达决策层融合框架。首先对相机和激光雷达传感器进行联合标定,获得坐标系之间的变换关系,利用坐标变换关系将点云检测框投影到图像中,再根据环境的不同选取不同的置信度融合修正方案,最后通过计算检测框的IOU值输出融合结果。实验结果证明,本文提出的检测方案比单一传感器检测算法具有更高的检测精度。

关键词：自动驾驶目标检测多传感器融合深度学习

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基于图网络的多标签遥感图像分类

基于图网络的多标签遥感图像分类

作者：穆钊西安理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着遥感卫星的应用越发普遍,人们获得了数量庞大的遥感图像数据。遥感图像中蕴含着丰富的地理和场景信息,面对如此海量的图像数据,如何快速、准确地发掘利用图像中的隐藏信息是现在急需解决的问题。多标签遥感图像分类作为遥感... 详细信息

近年来,随着遥感卫星的应用越发普遍,人们获得了数量庞大的遥感图像数据。遥感图像中蕴含着丰富的地理和场景信息,面对如此海量的图像数据,如何快速、准确地发掘利用图像中的隐藏信息是现在急需解决的问题。多标签遥感图像分类作为遥感图像处理领域的一个重要任务,可以发挥深度学习在计算机视觉方面的优势,批量快速地完成多标签分类。多标签遥感图像不仅需要从宏观角度出发,使用场景级的标签对图像进行标注,还需要从微观的角度,使用对象级的标签对图像内的对象进行标注,这样有助于理解图像的语义信息,可以大幅提升遥感数据的解析能力和信息提取效率,为后期的国土规划、环境监测、地形分析等工作提供有效的数据支撑。多标签遥感图像的场景十分复杂且存在诸多对象,这些对象之间的排布大多比较分散,其中像车辆、树木、船这样的小尺寸物体极易在深层卷积中丢失特征信息,这些特点导致在多标签分类中提取有效的对象特征以及后续建立对象之间的相关性极为困难。而且随着标签数量的增加,输出标签集合的空间大小会呈现指数级增长,计算压力和分类难度也会随之增加。本学位论文基于对上述问题的考量,主要研究了基于图网络的多标签遥感图像分类,提出了基于逐级融合和基于注意力机制的两种多标签遥感图像分类网络。本文的主要工作内容和研究成果如下:(1)设计了一种基于逐级融合的多标签遥感图像分类网络。该网络对不同深度的卷积特征进行逐级融合,兼顾浅层空间中的纹理空间信息和深层空间中的语义信息,然后提取出具有内容感知的图像类别特征。同时通过图卷积网络对标签词向量的依赖关系进行建模,获得标签语义特征。将图像类别特征和标签语义特征融合后送入双重图网络,从静态和动态两个角度进一步捕获类别之间的依赖关系,最终得到合理的标签判别分数。(2)对上一网络进行改进,设计了一种基于注意力机制的多标签遥感图像分类网络。在不同层级的卷积特征上使用自注意力获得其中的上下文信息,然后提取每一层级的类别特征,采用注意力机制的方式进行自适应融合,从而获得更加丰富的图像类别特征。接下来把通过图卷积网络获得的标签语义特征和图像类别特征进行融合,通过双重图网络再次建模,最终得到合理的标签判别分数。实验表明本文提出的基于逐级融合和基于注意力机制的两种多标签遥感图像分类网络的表现优于现有网络,在AID、UCM和MLRSNet三个多标签遥感图像数据集上,mAP分别达到0.8288、0.9662、0.9728和0.8308、0.9724、0.9728。这两种方法充分挖掘图像类别特征,通过与标签语义特征的跨模态融合和双重图网络捕获更高层次的语义信息,获得了更加全面合理的类别表征,最终实现了多标签遥感图像分类效果的提升。

关键词：遥感图像多标签分类图网络注意力机制

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基于深度学习的人体点云动作生成研究

基于深度学习的人体点云动作生成研究

作者：马伟钊广西大学

学位级别：硕士

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骨折复位手术机器人精准运动控制研究

骨折复位手术机器人精准运动控制研究

作者：黄文钊吉林大学

学位级别：硕士

随着现代机器人技术的飞速发展和医疗手段的不断完善,医疗机器人被逐渐应用于各种外科手术。其中骨折复位手术机器人因研发难度大而发展较为缓慢,现有的系统大多处于试运行阶段。本文结合实际临床需求搭建了一套骨折复位手术机器人系统... 详细信息

随着现代机器人技术的飞速发展和医疗手段的不断完善,医疗机器人被逐渐应用于各种外科手术。其中骨折复位手术机器人因研发难度大而发展较为缓慢,现有的系统大多处于试运行阶段。本文结合实际临床需求搭建了一套骨折复位手术机器人系统,设计了从复位数据的获取到机器人自主完成骨折复位手术的完整方案,并实现了复位过程中对机器人的精准运动控制,主要研究内容如下:(1)设计一套骨折复位手术机器人系统并完成搭建,包括复位机器人本体、控制系统、视觉系统和软硬件系统。结合实际临床需求,设计骨折复位手术机器人的工作流程,在此基础上为机器人系统开发模块化的调试软件并对机器人各模块展开详细的研究。(2)基于双目立体视觉原理构建处于系统最外环的视觉导航定位系统。设计一种便于精确识别且具有位姿的视觉标记物。结合视觉标记物与双目视觉系统完成对机器人的手眼标定,实现骨折复位数据从原始的图像坐标系到机器人坐标系的转换。建立一种可行的通过透视成像设备获取骨折复位数据的方案,并基于该方案设计一种用于指导机器人完成复位运动规划的断骨位姿的表达方法。(3)建立机器人的运动学模型,结合D-H法对其进行正运动学分析,构建机器人的逆解模块,并验证其工作空间。设计机器人运动规划系统,根据临床需求设计路径规划与轨迹规划模块。设计系统运动参数生成模块,建立从电机参数到关节变量的转换关系。设计机器人运动误差补偿模块,基于双目视觉系统对机器人运动进行误差补偿,实现对机器人运动的闭环控制。(4)设计实验对本文搭建的双目视觉导航定位系统和运动规划系统进行检验,包括双目视觉系统的识别频率实验、视觉标记物定位精度实验、复位机器人运动精度实验和机器人自主骨折复位实验。验证本文整套骨折复位手术机器人系统方案的可靠性。

关键词：骨折复位机器人双目视觉视觉标记物运动控制路径规划