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蝴蝶摄影镜头的运用

摄影与摄像 2022年第1期 102-105页

作者：伍家斌

蝴蝶生态摄影用什么镜头好?这是许多刚开始拍蝴蝶的蝴蝶摄影爱好者的困扰.也许你会说,这有什么好困扰的,用微距啊.是的,我刚开始学习拍摄蝴蝶的时候就是用的微距镜头.后来慢慢学习总结,发现这个答案并不是唯一的.

关键词：

来源：博看期刊评论

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图书集中编目刍议

赣图通讯 1982年第4期 9-11页

作者：伍家斌九江市工人文化宫

(一) 图书馆的新书到馆后,必须经过登记、分类、编目等一系列的加工程序,才能入库投入流通。在这个工作流程中,图书编目作为重要环节,是必不可少的。纵观当今图书馆界,图书馆目录已从个体编目走向了集中编目和编目、检索网络化;从手工... 详细信息

(一) 图书馆的新书到馆后,必须经过登记、分类、编目等一系列的加工程序,才能入库投入流通。在这个工作流程中,图书编目作为重要环节,是必不可少的。纵观当今图书馆界,图书馆目录已从个体编目走向了集中编目和编目、检索网络化;从手工编目与检索走向了计算机编目与检索。

关键词：目录卡片新书集中编目统一编目图书出版物

广义约束条件下矩阵方程AXB+CYD=E最佳逼近解的迭代算法

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运筹学学报(中英文) 2025年

作者：杨家稳孙合明滁州职业技术学院基础教学部河海大学理学院

为了求在广义约束GX=H,WY=U条件下矩阵方程AXB+CYD=E的最佳逼近解,提出了一种迭代算法。该算法思路是首先分别求出目标函数F（X,Y）=‖E-AXB-CYD‖2在矩阵X,Y处的梯度;然后将负梯度分别投影到凸约束集中得到gX和gY;最后按照共轭梯度法思... 详细信息

为了求在广义约束GX=H,WY=U条件下矩阵方程AXB+CYD=E的最佳逼近解,提出了一种迭代算法。该算法思路是首先分别求出目标函数F（X,Y）=‖E-AXB-CYD‖2在矩阵X,Y处的梯度;然后将负梯度分别投影到凸约束集中得到gX和gY;最后按照共轭梯度法思想,基于gX和gY在可行域上再构建搜索方向dX和dY。理论表明对于任给一个满足广义约束的一类特殊初始矩阵对(X（1）,Y（1）),算法能够在有限迭代步内得到约束条件下矩阵方程AXB+CYD=E的极小范数最小二乘解。另外通过求矩阵方程AXB+CYD=E的极小范数最小二乘解可得给定逼近矩阵对（X,Y）的最佳逼近解,其中E=E-AXB-CYD。数值例子表明该算法不仅可以解决广义约束条件下矩阵方程的最佳逼近解,也可以解决特殊约束条件下方程的最佳逼近解。

关键词：矩阵方程最佳逼近解迭代算法梯度投影正交向量组

基于上下文信息增强和深度引导的单目3D目标检测

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浙江大学学报(工学版) 2025年

作者：于家艺吴秦江南大学人工智能与计算机学院江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室

为了充分利用单目图像提供的特征信息，提出上下文信息增强和深度引导的单目3D目标检测方法.设计高效的上下文信息增强模块，使用多个大核卷积自适应地增强多尺度目标的上下文信息，利用深度可分离卷积和条形卷积操作有效减少大核卷积... 详细信息

为了充分利用单目图像提供的特征信息，提出上下文信息增强和深度引导的单目3D目标检测方法.设计高效的上下文信息增强模块，使用多个大核卷积自适应地增强多尺度目标的上下文信息，利用深度可分离卷积和条形卷积操作有效减少大核卷积的参数量和计算复杂度.统计分析3D目标框各个属性的预测误差，发现3D目标框的长度和深度属性预测不准确是导致预测框偏差大的主要原因.设计深度误差加权损失函数，在训练过程中进行目标的长度和深度预测监督，提高长度和深度属性的预测精度，进而提升3D预测框的准确性.在KITTI数据集上开展实验，结果表明，所提方法在数据集的多个级别上的平均准确度高于现有的单目3D目标检测方法.

关键词：单目3D目标检测大核卷积深度可分离卷积条形卷积多尺度目标

戊戌——庚子之际的“湖南”与晚清政治——以三种日本人湘游行纪为线索

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社会科学辑刊 2025年

作者：戴海斌复旦大学中外现代化进程研究中心暨历史学系

就戊戌以后的湖南而言，实际面临了两层紧迫的压力：一是不甘失败的维新人士视湖南为日本的萨摩、长州，据为基地意图再举，其主要联络对象为本地“南学会”及哥老会，后发生分裂，一部分人转向激进“革命”，有日本人卷入其中；二是围... 详细信息

就戊戌以后的湖南而言，实际面临了两层紧迫的压力：一是不甘失败的维新人士视湖南为日本的萨摩、长州，据为基地意图再举，其主要联络对象为本地“南学会”及哥老会，后发生分裂，一部分人转向激进“革命”，有日本人卷入其中；二是围绕湖南内河航运、矿山开采等权益的国际争夺加剧，日本势力急欲深入此前一直遭排拒的号称“铁门之城”的湖南，为此必须调试与清朝大吏及地方士绅的关系。在这一历史节点，以平山周、白岩龙平、宗方小太郎为代表的旅华日本人不约而同进入湖南，然而背景、取向各异，他们对于以唐才常为代表的湖南维新派的看法也远非一致。考辨史事，厘清当时旅华日本人网络及其与湖南趋新士人交往实态，有助于深化对晚清政治史与中日关系史语境中“湖南”的理解。

关键词：湖南旅华日本人维新派哥老会南学会晚清政治

突发事件网络舆情主题演化聚焦特征研究——以“河南暴雨事件”为例

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灾害学 2025年第1期40卷 207-212页

作者：李燕凌伍可欣湖南农业大学公共管理与法学学院湖南长沙410128

通过生命周期理论,对突发事件网络舆情情感变化推动主题演化聚焦的特征进行分阶段研究,有利于了解政府和媒体如何进行突发事件网络舆情引导。该文以“河南暴雨事件”为例,运用情感词典识别各阶段情感倾向,运用LDA模型分析各阶段舆情主题... 详细信息

通过生命周期理论,对突发事件网络舆情情感变化推动主题演化聚焦的特征进行分阶段研究,有利于了解政府和媒体如何进行突发事件网络舆情引导。该文以“河南暴雨事件”为例,运用情感词典识别各阶段情感倾向,运用LDA模型分析各阶段舆情主题,结合生命周期理论划分舆情生命周期,总结突发事件网络舆情情感变化推动主题随生命周期演化聚焦的特征。研究表明,在潜伏期和萌动期,网民情感由负面转向中性,主题聚焦于应急保障;加速期和成熟期,情感由负面转向正面,主题关注应急救援;消退期,情感以中性和正面为主,主题转向应急修复。政府和媒体在各阶段有效引导了舆情。研究为舆情监管部门提供了网民情感变化与主题演化的洞察,为提高舆情引导能力提供了方法指导。

关键词：突发事件网络舆情主题演化

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采用感受野优化与渐进特征融合的图像超分辨率算法

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西安交通大学学报 2025年第1期59卷 136-147页

作者：吴洪伍盖绍彦达飞鹏东南大学自动化学院 210096南京东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室 210096南京

针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题,提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络(RPSRnet),其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用... 详细信息

针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题,提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络(RPSRnet),其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用像素注意力机制与大感受野卷积相结合的方式,设计两条渐进路径将输入表征为不同层次的特征抽象,增强网络捕获上下文信息的能力,同时减少了网络参数冗余。通过分层卷积和多重感受野分支,在保持轻量卷积的前提下,于分层的多路径上学习不同尺度的融合特征,增强网络重建边缘细节和复杂纹理特征的能力。实验结果表明:相比于先进算法,所提算法在基准测试集Set5上的峰值信噪比达到32.47 dB,在测试集Set14上达到28.81 dB,优于现有的先进算法,且网络参数更少,实现了9%的参数缩减,从而验证了算法的有效性。

关键词：超分辨率注意力机制感受野优化特征融合

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真实与虚拟的物质——辩证实践:数智化背景下学习的真实性危机与重构

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电化教育研究 2025年 26-31+40页

作者：王志斌于伟东北师范大学教育学部

随着现代自然科学和技术的发展,虚拟现实、生成式人工智能、元宇宙等数智技术被引入教育场域中,数字化学习的真实性成为一个问题。需要重新配置数字化学习中的虚拟性结构来理解数字化学习的运作机制,在外部确认由数字算法和数字第三持... 详细信息

随着现代自然科学和技术的发展,虚拟现实、生成式人工智能、元宇宙等数智技术被引入教育场域中,数字化学习的真实性成为一个问题。需要重新配置数字化学习中的虚拟性结构来理解数字化学习的运作机制,在外部确认由数字算法和数字第三持存技术的物质性纠缠决定的符号性虚拟和真实的虚拟,在内部重建学习者内在想象的虚拟。通过真实性哲学为数字化学习的科学真实、社会真实、个体真实奠定基础。通过学习者与第三持存技术物共同组建的行动者聚合体网络确立数字化学习的科学真实,通过知觉经验结构的符号性、教育性改造以塑造数字化学习的社会真实,通过理性融化于感性的审美经验建立数字化学习的个体真实。数字化学习是真实与虚拟的物质—辩证实践活动,在虚拟和真实的辩证实践中,在学习者与第三持存的内行动物质纠缠中,人类群体实现文化文明的传递、集体记忆的生产,人类个体则获得属于自身的工具本体和文化心理本体。

关键词：数字化学习真实性第三持存工具本体心理本体

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基于神经网络的心率变异性指标预测的研究

铁道科学与工程学报 2025年

作者：王健邢科家王玺中国铁道科学研究院中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所

岗位疲劳与不安全行为有明确关联，与运输生产安全紧密相关。岗位疲劳检测已经得到了广泛的研究，但目前研究主要是基于实时指标的疲劳状态检测。如果对识别疲劳的指标做出预测，则可进一步预测未来的疲劳状态，从而提前采取措施更好地... 详细信息

岗位疲劳与不安全行为有明确关联，与运输生产安全紧密相关。岗位疲劳检测已经得到了广泛的研究，但目前研究主要是基于实时指标的疲劳状态检测。如果对识别疲劳的指标做出预测，则可进一步预测未来的疲劳状态，从而提前采取措施更好地应对疲劳作业。门控循环单元神经网络（GRU）已被证实在处理时序预测问题中表现良好，本文旨在开发一种基于GRU的预测模型，以提高铁路运输岗位疲劳的预测能力，从而为提前干预提供依据。在基于心率变异性（HRV）指标的疲劳检测中，MEAN、SDNN、RMSSD和HR等时域指标是最基础、最常用的。本研究采用重叠窗口采样方法进行数据预处理，并利用贝叶斯优化（BO）的GRU模型进行HRV基础时域指标的预测。以铁路车站在岗值班员为对象采集8组数据，从各组数据中提取MEAN、SDNN、RMSSD和HR数据集，用拟合度（R2）和均方根误差(Erms)作为验证指标，采用交叉验证法检验预测结果的准确性。以基于长短期记忆神经网络（LSTM）的模型为对比，比较LSTM、GRU、BOLSTM和BO-GRU模型的预测效果。研究结果表明：在MEAN、SDNN、RMSSD和HR的预测任务中，BO-GRU模型都能够实现高精度预测，拟合度（R2）平均值分别达到0.95199、0.9626、0.96222和0.94846；均方根误差(Erms)均值分别为11.217（毫秒）、9.4517（毫秒）、12.657（毫秒）和1.5357（次/分钟），均优于对比模型。研究结果为铁路运输行业在应对岗位疲劳及保障生产安全方面提供了重要参考。

关键词：铁路安全运输岗位疲劳预测神经网络心率变异性