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困境书写与命运忧思——近年来韩国女性电影创作观察

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电影文学 2024年第12期 86-91页

作者：田佳悦北京师范大学艺术与传媒学院北京100091

近年来,韩国电影界的一个突出特点是女性导演作品的集中出现,她们凭借独有的情感体验和对性别问题的持续关注,创作了一系列女性电影,呈现和揭示了韩国社会女性所遭遇的现实困境。其中疾病、人物关系以及情境作为三个重要的叙事要素频繁... 详细信息

近年来,韩国电影界的一个突出特点是女性导演作品的集中出现,她们凭借独有的情感体验和对性别问题的持续关注,创作了一系列女性电影,呈现和揭示了韩国社会女性所遭遇的现实困境。其中疾病、人物关系以及情境作为三个重要的叙事要素频繁出现在这批电影中。影片以疾病的发生揭示女性面临的艰难处境,通过对女性情谊、两性关系的刻画为困境提供一种想象性的解决方案并将问题根源指向结构性压迫,贯穿全片痛苦、绝望的情境设置表达出对女性命运的忧思。

关键词：女性电影疾病人物关系情境

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接受美学视野下徐冰当代艺术作品的价值构建研究

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东南大学学报（哲学社会科学版） 2024年第S1期26卷 157-160页

作者：田佳琪南京艺术学院文化产业学院江苏南京210013

德国康士坦茨学派所提出的接受美学理论体系,高度重视读者的本体地位与能动作用,亦为研究当代艺术作品提供了新视角。文章以中国艺术家徐冰的《凤凰》《地书》等当代艺术作品为研究对象,引入接受美学理论并强调期待视野与召唤结构的核... 详细信息

德国康士坦茨学派所提出的接受美学理论体系,高度重视读者的本体地位与能动作用,亦为研究当代艺术作品提供了新视角。文章以中国艺术家徐冰的《凤凰》《地书》等当代艺术作品为研究对象,引入接受美学理论并强调期待视野与召唤结构的核心地位,从“作者”与“读者”的视角出发探讨徐冰作品中所蕴含的文化内涵与社会价值,认为观众与艺术家在艺术活动中共同实现当代作品价值构建,继而阐释创作贴合中国现实的艺术作品的关键性。

关键词：徐冰中国当代艺术接受美学期待视野召唤结构

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基于深度学习的电容耦合电阻层析成像系统的算法研究

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基于深度学习的电容耦合电阻层析成像系统的算法研究

作者：田佳东北电力大学

学位级别：硕士

基于U-Net神经网络的微地震有效事件自动拾取方法

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地质科技通报 2024年

作者：田佳李萌罗浩西安石油大学地球科学与工程学院西安石油大学油气成藏地质学重点实验室中石化石油物探技术研究院有限公司

【目的】有效事件自动拾取是微地震监测的重要环节，拾取的准确性直接影响后续震源定位和震源机制反演的精度与可靠性。【方法】本文构建了10层U-Net神经网络模型框架，将三维有限差分模拟的原始微地震数据与实测储气库微地震原始数据... 详细信息

【目的】有效事件自动拾取是微地震监测的重要环节，拾取的准确性直接影响后续震源定位和震源机制反演的精度与可靠性。【方法】本文构建了10层U-Net神经网络模型框架，将三维有限差分模拟的原始微地震数据与实测储气库微地震原始数据制作为标签图像，将其切割为128*128大小切片并输入U-Net神经网络学习，输出预测后的切片并将其合并，在对预测后的图像进行二值化，最后提取微地震有效事件的P波初至。使得背景噪声与有效信号图像的边缘分割更加精细，提高了微地震有效事件的自动拾取效率与准确性。【结果】定量分析与对比了U-Net方法与STA/LTA法的拾取率、错拾率和拾取误差，测试结果表明，U-Net的拾取效果优于STA/LTA法，而且U-Net也具有较强的抗干扰能力与泛化能力；评价不同标签宽度对初至拾取结果的影响，结果表明依据事件的主周期制作的标签拾取效果最佳。【结论】本文建立的U-Net神经网络初至自动拾取算法是高效、高精度储气库完整性微地震智能监测系统的重要组成部分，对提高我国微地震监测技术水平具有重要意义。

关键词：储气库微地震监测有效事件自动拾取 U-Net神经网络

融合多模态知识图谱的政务服务可解释性推荐研究

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融合多模态知识图谱的政务服务可解释性推荐研究

作者：田佳弘重庆交通大学

学位级别：硕士

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基于卷积注意力与特征融合的火灾检测算法

北京航空航天大学学报 2024年

作者：田佳麒秦国轩张为天津大学微电子学院

针对现实场景下的火灾检测精度与速度不平衡的情况，提出了一种加强空间特征提取和多尺度特征融合的火灾检测算法。对主干网络的高层语义信息提取进行了改进，将感受野卷积注意力模块（RFCBAM）嵌入到主干网络中，提升模型的特征提取能... 详细信息

针对现实场景下的火灾检测精度与速度不平衡的情况，提出了一种加强空间特征提取和多尺度特征融合的火灾检测算法。对主干网络的高层语义信息提取进行了改进，将感受野卷积注意力模块（RFCBAM）嵌入到主干网络中，提升模型的特征提取能力；引入了改进后的强特征融合网络，将低层空间信息和高层语义信息进一步加强融合，提升模型精度；利用局部卷积模块（PConv）对主干网络和检测头进行了轻量化改进，在不损失精度的前提下，降低模型的参数量和内存访问；调整了回归损失函数，提升模型的检测能力。实验结果表明，改进算法在自建的火灾数据集上的在0.5阈值下平均精度均值(mAP50)和在0.5:0.95阈值下平均精度均值(mAP50:95)分别提高了2.1%和2.9%，证明了本文算法在火灾检测领域的优越性；在Pascal VOC 07+12公开数据集上的mAP50和mAP50:95分别提高了1.4%和2.4%，证明了本文算法具有很好的泛化性能。

关键词：火灾检测多尺度特征特征融合轻量化检测头损失函数

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共同富裕理论与实践研究新进展

政治经济学评论 2024年第2期15卷 101-114页

作者：田佳禾王婷浙江大学马克思主义学院浙江大学马克思主义理论创新与传播研究中心吉林大学经济学院

共同富裕是中国特色社会主义的本质要求,是中国式现代化的重要特征。党的十八大以来,习近平总书记提出了一系列新理念新思想新战略,极大丰富了我们党对实现共同富裕的规律性认识,为推进全体人民共同富裕提供了根本遵循和行动指南。

关键词：中国式现代化规律性认识共同富裕理论党的十八大以来根本遵循实现共同富裕社会主义的本质行动指南

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自动驾驶场景类间相似特征自适应分类网络

计算机科学与探索 2024年

作者：姜彦吉冯宇宙董浩田佳琳辽宁工程技术大学软件学院优策(江苏)安全科技有限公司OpenSafe实验室优策(江苏)安全科技有限公司Open Safe实验室清华大学苏州汽车研究院(相城)

解决类间相似度问题是自动驾驶场景分类研究中一项充满挑战的任务，主要研究在相似度较高的真实复杂交通场景中，利用网络学习目标特征的差异性，并构建特征之间整体关联性进行场景分类。为此，提出一种多尺度自适应特征筛选的自动驾驶... 详细信息

解决类间相似度问题是自动驾驶场景分类研究中一项充满挑战的任务，主要研究在相似度较高的真实复杂交通场景中，利用网络学习目标特征的差异性，并构建特征之间整体关联性进行场景分类。为此，提出一种多尺度自适应特征筛选的自动驾驶场景分类网络。首先，采用双重多尺度特征提取模块预处理，初步提取不同尺度下的类间相似特征；其次，设计了特征分化筛选模块完成场景相似特征筛选，使网络更关注不同场景类别的典型易区分特征；然后，和多尺度特征图共同传递至特征融合分类模块进行场景分类，捕捉场景特征之间的关联性；最后，由自适应学习算法通过输出结果动态调整训练参数，加快网络收敛速度并提升精度。所提方法在三种数据集BDD100k、BDD100k+和自制数据集上与现有网络方法进行比较，相较Top2网络在精度上分别领先了3.29%、5.59%、12.65%（相对），实验结果表明了所提方法的有效性，并展现了很好的泛化能力。本文提出的场景分类方法旨在学习不同复杂场景类别下的典型易区分的特征及其关联性，降低多目标类间相似的影响，使得在真实交通场景数据集中场景分类结果更加准确。

关键词：自动驾驶场景分类类间相似多尺度结构特征筛选自适应训练

基于边缘计算和ST-YOLO的矿井智能监控技术研究

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煤炭工程 2024年第07期 165-173页

作者：田佳伟唐子山中国煤炭科工集团太原研究院有限公司煤矿采掘机械装备国家工程实验室

矿井视频监控在保障煤矿企业生产安全方面有着关键作用。目前矿井智能监控技术主要在云端进行监控数据处理，存在着网络拥塞，计算要求高等问题。针对该问题，研究了边云协同矿井视频监控总体架构，提出了基于任务卸载的自适应视频帧卸... 详细信息

矿井视频监控在保障煤矿企业生产安全方面有着关键作用。目前矿井智能监控技术主要在云端进行监控数据处理，存在着网络拥塞，计算要求高等问题。针对该问题，研究了边云协同矿井视频监控总体架构，提出了基于任务卸载的自适应视频帧卸载策略，利用边缘端检测速度快、精度高、实时性强的优点，进行模型的优化更新，实现边云协同架构的不断完善。针对YOLOv5模型检测精度低，深层网络结构易发生梯度消失和过拟合的问题，Transformer应用到视觉领域面临同一种目标的多尺度无法识别和高分辨率图像构成的序列过长，计算量大，显存资源不足的问题，构建了基于Swin Transformer-YOLOv5的目标检测模型。实验结果表明，基于ST-YOLOv5的目标检测模型，提高了平均检测精度，适用于矿井智能工作面边缘端设备部署。

关键词：矿井智能监控边云协同目标检测 Swin Transformer YOLOv5