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自适应时窗多道相关的叠后地震波阻抗反演方法

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石油地球物理勘探 2024年第4期59卷 828-836页

作者：彭真许辉群张伟长江大学地球物理与石油资源学院湖北武汉430100 东方地球物理公司新兴物探开发处河北涿州072751

目前提高反演横向连续性的主要手段仍是基于模型参数先验信息假设的正则化方法,当先验信息与实际情况矛盾时,正则化方法会出现问题。为此,基于多道反演理论和方法,提出一种自适应时窗多道相关的叠后地震波阻抗反演方法。首先,利用主动... 详细信息

目前提高反演横向连续性的主要手段仍是基于模型参数先验信息假设的正则化方法,当先验信息与实际情况矛盾时,正则化方法会出现问题。为此,基于多道反演理论和方法,提出一种自适应时窗多道相关的叠后地震波阻抗反演方法。首先,利用主动学习的思想,通过查询原始地震数据筛选地震数据关键特征的位置;其次,根据上述位置将地震数据划分为不同尺度的时窗,有助于断层信息保护以及异常体边界识别;再次,根据点乘计算自适应时窗内地震道之间的相关性;最后,通过“加权求和”地震道得到重构地震道——反演目标泛函的约束条件。所提方法借助主动学习以及地震数据局部相关的思想,较好地反映了自适应时窗内的多道间的相关性,并且可并行化处理。模型测试和实际数据测试表明,所提方法反演结果的横向连续性较好,且可以兼顾特殊构造信息,但计算效率较低,在浅、深层速度差异较大的区域存在一定局限性,适用于具有特殊构造的狭小地区。

关键词：自适应时窗多道相关横向连续性相关性地震波阻抗反演

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基于分析的家用空调系统冷凝热回收技术的节能研究

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基于分析的家用空调系统冷凝热回收技术的节能研究

基于FPGA异构加速器软硬协同的设计与实现

全国暖通空调制冷2008年学术年会

作者：张伟捷高彦兵魏艳萍河北工程大学新奥集团

指出了传统的热平衡分析方法在能源利用效率分析时的缺陷和分析方法在能源利用效率分析时的优势,建立了常规压缩式风冷家用空调系统和改装的带冷凝热回收装置的家用空调系统的分析模型,基于分析方法对常规压缩式风冷家用空调系统... 详细信息

指出了传统的热平衡分析方法在能源利用效率分析时的缺陷和分析方法在能源利用效率分析时的优势,建立了常规压缩式风冷家用空调系统和改装的带冷凝热回收装置的家用空调系统的分析模型,基于分析方法对常规压缩式风冷家用空调系统和改装的带冷凝热回收装置的家用空调系统两种工作过程

关键词：制冷循环过程 损失循环效率 EES

来源： cnki会议评论

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基于FPGA异构加速器软硬协同的设计与实现

作者：赵思捷盐城工学院

学位级别：硕士

随着嵌入式的发展,异构计算平台因其能够结合不同计算架构的优势而日益受到关注。特别是在需要处理大量数据和复杂计算的应用场景中,如深度学习、图像处理和数据分析等。ARM与FPGA相结合是在异构计算平台中常见的计算架构,它们拥有各自... 详细信息

随着嵌入式的发展,异构计算平台因其能够结合不同计算架构的优势而日益受到关注。特别是在需要处理大量数据和复杂计算的应用场景中,如深度学习、图像处理和数据分析等。ARM与FPGA相结合是在异构计算平台中常见的计算架构,它们拥有各自的优势和特性。卷积神经网络(CNN)广泛应用于图像和语音识别,但其模型通常需要大量的计算和存储资源,对硬件要求较高。因此,如何在ARM+FPGA异构平台上高效部署和运行CNN成为了一个重要的研究课题。本文深入探讨了ARM和FPGA构成的异构计算平台在网络模型研究和优化中的应用,以及如何通过算法和存储优化提升卷积神经网络在硬件上的运行和部署效率。具体内容上,本文通过在算法层面合并批归一化层与卷积层,并采用动态定点16位量化策略对模型参数和数据进行量化,有效降低了模型复杂度和硬件资源消耗,提高了计算效率;在系统架构设计上,通过合理划分ARM处理器与FPGA的任务,并优化数据存储结构与交互方式,建立了一个高效的异构计算平台,减少了不必要的数据访问,提升了处理效率;硬件部署方面,通过构建高效的流水线模型,采用循环展开策略和高级综合优化,特别是在卷积操作上,实现了数据传输时间的减少和计算性能的提升,展示了在提高数据重用率和并行处理性能方面的显著成效。本文提出了一种基于ZYNQ框架的YOLOv4-Tiny目标检测算法加速器设计方法。在FPGA开发板上部署了YOLOv4-Tiny目标检测算法,实验结果表明,在FPGA上达到了18.32GOP/s的计算性能和6.66GOP/s/W的能效,与相同平台相比计算性能提高了1.81倍,能效提高了1.86倍;与未经量化的CPU平台相比,计算性能提高了0.51倍,能效提高了34倍,加速单张图像的时延减少到了383ms,该设计方法可以在目标检测和跟踪领域具有较好的检测性能。本文还研究了一种基于高层次综合(HLS)和PYNQ框架的图像处理硬件加速器。该方案充分利用了FPGA的并行处理能力,同时解决了FPGA开发难度大、移植性不佳的问题。研究首先选取图像缩放算法作为实验案例;接着在ZYNQ平台上,依据软硬件协作的原则分配各项任务,利用HLS工具和C++语言对图像处理算法进行实现与优化,进而将其转换为RTL描述,并最终封装成IP核;在Vivado 2018.3环境下构建硬件测试平台,并使用Jupyter Lab进行实验验证与性能分析。实验结果显示,该加速器将图像缩放处理时间从CPU的1110ms减少至FPGA的213ms,实现了近5倍的速度提升。综上所述,本文通过研究ARM和FPGA异构计算平台在网络模型优化和算法加速方面的应用,不仅展示了具体的加速器设计实现案例,而且还强调了异构计算技术在提高计算效率、优化资源利用和促进技术创新方面的重要性。为未来网络模型的研究和算法加速提供更加高效、灵活的计算平台解决方案。

关键词：异构计算平台卷积神经网络 ZYNQ HLS PYNQ

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陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化算法

系统仿真学报 2024年第7期36卷 1631-1642页

作者：张伟蒋岳峰河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454003

为解决现有粒子群改进策略无法帮助已陷入局部最优和过早收敛的粒子恢复寻优性能的问题,提出一种陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization based on trap label and lazy ant, TLLA-APSO)算法。陷... 详细信息

为解决现有粒子群改进策略无法帮助已陷入局部最优和过早收敛的粒子恢复寻优性能的问题,提出一种陷阱标记联合懒蚂蚁的自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization based on trap label and lazy ant, TLLA-APSO)算法。陷阱标记策略为粒子群提供动态速度增量,使其摆脱最优解的束缚。利用懒蚂蚁寻优策略多样化粒子速度,提升种群多样性。通过惯性认知策略在速度更新中引入历史位置,增加粒子的路径多样性和提升粒子的探索性能,使粒子更有效地避免陷入新的局部最优。理论证明了引入历史位置的粒子群算法的收敛性。仿真实验结果表明,所提算法不仅能有效解决粒子群已陷入局部最优和过早收敛的问题,且与其他算法相比,具有较快的收敛速度和较高的寻优精度。

关键词：粒子群优化算法懒蚂蚁陷阱标记局部最优过早收敛

正确理解Bielschowsky歪头试验在上斜肌麻痹鉴别诊断中的意义

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中华眼科杂志 2024年第1期60卷 3-7页

作者：张伟郝瑞天津市眼科医院、南开大学附属眼科医院天津医科大学眼科、临床学院天津市眼科研究所、天津市眼科学与视觉科学重点实验室天津300020

上斜肌麻痹是临床常见的一种垂直旋转性斜视类型,分型较多,不论哪种类型的上斜肌麻痹,Bielschowsky试验在其诊断中均有重要作用,往往被认为是诊断和鉴别诊断的重要标准。但Bielschowsky试验对于诊断上斜肌麻痹的敏感度和特异度并非100%... 详细信息

上斜肌麻痹是临床常见的一种垂直旋转性斜视类型,分型较多,不论哪种类型的上斜肌麻痹,Bielschowsky试验在其诊断中均有重要作用,往往被认为是诊断和鉴别诊断的重要标准。但Bielschowsky试验对于诊断上斜肌麻痹的敏感度和特异度并非100%,这是因为Bielschowsky试验的产生机制并非单纯的眼外肌运动不平衡,还涉及前庭和中枢的反射通路,因而累及到相应部位的病变,都有可能产生Bielschowsky试验阳性的结果。而一些前庭和中枢的病变亦有可能引发斜视,所以Bielschowsky试验阳性和上斜肌麻痹并非一一对应关系,正确解读Bielschowsky试验在上斜肌麻痹中的作用对于临床工作的开展与相应疾病的治疗具有重要意义。

关键词：诊断技术,眼科头部运动动眼肌斜视眼球运动磁共振成像

整本书阅读中“专题探究”的教学取向与难点突破

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中学语文教学 2024年第2期 26-32页

作者：张伟四川师范大学文学院 610068

专题探究是整本书阅读的一种方式,“专题”是就阅读什么而言的,“探究”是就如何阅读而言的。要在整本书阅读中用好用活专题探究这一方式,需要优选和实现“专题”与“探究”的教学取向。实现“专题”的教学取向,需要选择最有价值的探究... 详细信息

专题探究是整本书阅读的一种方式,“专题”是就阅读什么而言的,“探究”是就如何阅读而言的。要在整本书阅读中用好用活专题探究这一方式,需要优选和实现“专题”与“探究”的教学取向。实现“专题”的教学取向,需要选择最有价值的探究内容,引导学生聚焦某一主题或问题,从文本的表层形式走向作品的深层内核;实现“探究”的教学取向,需要在提取关键信息和成果转化等方面提供探究支架,引导学生在探究的关节点上获取阅读整本书的经验。只有同时优选并突破“专题”与“探究”这两大教学取向的难点,才能提升专题探究的综合功能,提高整本书阅读的专题探究质量。

关键词：专题探究教学取向难点突破整本书阅读

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R保险公司数字化转型发展战略研究

R保险公司数字化转型发展战略研究

作者：孙阳捷重庆理工大学

学位级别：硕士

随着科技的飞速发展,保险行业正处于一个充满机遇与挑战的新时代起点上。数字化转型已成为保险公司顺应时代潮流、提升竞争力的必然选择。本研究以R保险公司为例,深入探讨了数字化和智能化技术在保险业务中的核心作用及其潜在价值,旨在... 详细信息

随着科技的飞速发展,保险行业正处于一个充满机遇与挑战的新时代起点上。数字化转型已成为保险公司顺应时代潮流、提升竞争力的必然选择。本研究以R保险公司为例,深入探讨了数字化和智能化技术在保险业务中的核心作用及其潜在价值,旨在为企业数字化转型的长远发展提供有力支持。为全方位解析R保险公司的数字化转型发展战略,本研究首先综合分析了现有文献资料,系统回顾国内外保险公司数字化转型的理论成果和实践经验,为本研究奠定了学术基础。紧接着,本研究结合保险行业数字化转型理论框架,运用IFE矩阵和EFE矩阵,对R保险公司数字化转型所面临的外部环境和内部条件进行了全面而深入的分析,明确了公司面临的市场机遇、挑战以及内部的优势和劣势。在上述分析基础上,本研究运用SWOT矩阵列举了多个备选战略方案,并通过QSPM对方案进行了客观的评价和打分,从而确定R保险公司的数字化转型发展战略。为确保发展战略的顺利实施,本研究进一步提出了推动核心架构升级、提升数据应用能力、健全科技治理体系以及客户经营模式创新等对策建议,呼应了开篇提出的保险公司数字化转型四个“有利于”,形成了提出问题、分析问题、解决问题的逻辑闭环。最后,本研究运用战略管理过程理论,对R保险公司数字化转型的可持续发展进行动态的监控和调整。通过不断纠正偏差、优化策略和实施升级,确保公司在数字化转型的道路上始终保持正确的航向,最终实现企业核心竞争力的全面提升。

关键词：保险数字化转型发展战略战略管理过程

中国新一代青年导演的历史角色与自由命题:魏书钧导演作品论

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电影评介 2024年第3期 43-47页

作者：韦思捷陕西师范大学文学院

出生于1991年的魏书钧,是当下中国新一代青年导演群体中稍显特殊的一位。他14岁主演影片《戈壁母亲》(沈好放,2007),以演员身份进入影视圈,后又就读于中国传媒大学录音专业。毕业后,幕前幕后的多重身份令魏书钧具备了对电影创作的独特... 详细信息

出生于1991年的魏书钧,是当下中国新一代青年导演群体中稍显特殊的一位。他14岁主演影片《戈壁母亲》(沈好放,2007),以演员身份进入影视圈,后又就读于中国传媒大学录音专业。毕业后,幕前幕后的多重身份令魏书钧具备了对电影创作的独特见解和掌控能力,他的个人风格也在逐渐成熟的创作中得以确立。

关键词：中国传媒大学历史角色电影创作多重身份个人风格掌控能力魏书录音专业

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基于Lasso-Huber的近红外光谱特征波长选择方法及应用

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 737-743页

作者：郭拓徐凤捷马晋芳肖环贤陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021 暨南大学光电系广东广州510632 江西保利制药有限公司江西赣州341900

在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,... 详细信息

在近红外光谱(NIRS)波长筛选过程中,当变量数目远大于样本量时,特征波长的选择是一个极具挑战性的问题。Lasso与Elastic Net算法虽被用于大维小样本数据的变量选择,但二者均以最小平方误差作为损失函数的度量方法来选择特征变量。因此,当样本中含有异常点时,经两种算法建立的模型对异常点更加敏感,导致模型向异常点偏移,鲁棒性降低。针对上述问题,采用Huber函数作为损失函数,提出了Lasso-Huber法进行近红外特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)方法建立安胎丸质控指标成分的定量校正模型,并与全波长建模、 Lasso与Elastic-Net方法波长选择后建模的模型性能进行对比。本实验采集21批安胎丸的近红外光谱数据共116条,其中101条数据作为校正集,采用留一交叉验证法对模型进行内部验证,另外15条数据则作为验证集用于外部验证。对于校正集中的异常光谱,使用基于主成分分析(PCA)的马氏距离法(MD)进行检测。以安胎丸的质控指标成分之一阿魏酸为例,采用Lasso、 Elastic-Net和Lasso-Huber方法分别筛选了安胎丸样品无异常光谱中69、 155和87个特征波长。其中Lasso-Huber法结合PLS建立的预测模型效果最佳,外部验证的RP2和SEP分别为0.953 1和0.058 7。此外,通过对校正集中是否包含异常光谱的校正模型预测性能对比发现,Lasso-Huber法在包含异常光谱的建模中更具优势。结果显示,Lasso-Huber算法优选出最佳波长点数为88,结合PLS建立的模型性能R_(v)^(2)为0.967 3,而Lasso方法的R_(v)^(2)为0.840 5, Elastic-Net方法的R_(v)^(2)为0.834 7,全波长建模的R_(v)^(2)为0.852 0。可见,在含有异常光谱的样本中,Lasso-Huber法不仅减少了特征波段的数量,同时降低了算法对异常光谱的敏感性,提高了模型的准确度和鲁棒性。从简化模型的角度上比较,Lasso法和Elastic-Net法的建模时间分别为61.826 0和79.959 9 s,而Lasso-Huber建模时间仅为1.360 8 s,因此,该算法更有望未来集成于实际生产应用的近红外光谱建模软件中。

关键词：近红外光谱波长选择大维小样本定量校正模型 Lasso-Huber