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柏孜克里克石窟中“鹿野苑说法”图像研究

柏孜克里克石窟中“鹿野苑说法”图像研究

作者：刘榆新疆艺术学院

学位级别：硕士

“鹿野苑说法”是佛陀在成道后进行的第一次说法,也称“初说法”、“初转法轮”,在佛教艺术中有重要意义。本文主要分析柏孜克里克石窟中的鹿野苑说法图这一壁画题材,先整体介绍与分析该题材壁画的经典来源、图式,再以柏孜克里克石窟群... 详细信息

“鹿野苑说法”是佛陀在成道后进行的第一次说法,也称“初说法”、“初转法轮”,在佛教艺术中有重要意义。本文主要分析柏孜克里克石窟中的鹿野苑说法图这一壁画题材,先整体介绍与分析该题材壁画的经典来源、图式,再以柏孜克里克石窟群中目前保存较为清晰完整的壁画图像作为主要分析研究的对象,以文献资料与图片资料为基础,再进行过数次实地考察后,结合文献资料与考察所得成果,分析其在洞窟中的配置,及其在壁画中所呈现的不同形式和内容,如不同的画面环境、供养人、绘制位置等特点,先总结在柏孜克里克石窟中该题材的一般图式规律,对图像残缺不清的部分进行分析与辨识,再分析其它地区同题材壁画,与柏孜克里克石窟中鹿野苑说法图相比较,分析图像不同的配置意义、功能,探讨绘制位置出现变化的原因。第一章对鹿野苑说法这一情节进行基本的介绍,分析经典来源与一般图像配置。再介绍该题材的发源地印度所呈现的鹿野苑说法图与柏孜克里克石窟中的鹿野苑说法图的流变。第二章以图片与文献资料为基础,按照构图、人物、场景、洞窟配置与功能等方面分类分析。因洞窟中壁画残缺不齐,主要以现存较为完整的壁画为主,分析柏孜克里克石窟中鹿野苑说法图中的特征,总结该题材在柏孜克里克石窟中表现手法的一般规律,对窟中鹿野苑说法图残缺不清部分进行识读。第三章,初说法图中,法轮与卧鹿都是该题材标志性的元素,除此之外,画面中还有闻法的五比丘作为鹿野苑说法图像的构成元素,分析其形象在壁画中的意义与其代表的内容等。柏孜克里克石窟属于典型高昌回鹘时期石窟,其中壁画都有该时期的特点。同时,鹿野苑说法图在其他地区的佛教壁画中也常有出现,因此对其图式意义作出分析,有利于辅助之后对柏孜克里克石窟中鹿野苑说法图的分析与识读。第四章,整理其他地区石窟中鹿野苑说法图,总结各个石窟中初说法题材的特点。以便于之后追溯相同题材不同的绘制形式、在洞窟所处的不同位置与不同的原因,探讨信仰的变化。最后回归柏孜克里克石窟中鹿野苑说法题材本身,探究柏孜克里克石窟中鹿野苑说法图的独特之处,分析出柏孜克里克石窟中鹿野苑说法图像造像思想,以及本土特征及信仰。同一题材流传到不同地区会融入当地的不同风格特点,画面自然而然地展现当地的人文风格与当地人的喜好。对柏孜克里克石窟中的鹿野苑说法图与其他不同地区石窟相同题材的研究分析由此可对经典传播的路线、以及犍陀罗风格壁画传入本土后的变化进行研究分析与增添新见。

关键词：鹿野苑说法柏孜克里克石窟佛传故事初转法轮

中国华东地区旅游交通碳排放测度与驱动因素分析

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环境科学研究 2024年第3期37卷 626-636页

作者：刘俊豪刘榆欣黄蕾南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室江苏南京210033 南京大学(苏州)高新技术研究院江苏苏州215123

不同于以往旅游业是绿色环保产业的固有认识,旅游业中交通部分的碳减排也成为实现“双碳”目标的重要组成.基于华东地区六省一市面板数据,提出分时段的不同交通方式碳排放系数,采用“自下而上”替代式系数法准确测度了华东地区各省份的... 详细信息

不同于以往旅游业是绿色环保产业的固有认识,旅游业中交通部分的碳减排也成为实现“双碳”目标的重要组成.基于华东地区六省一市面板数据,提出分时段的不同交通方式碳排放系数,采用“自下而上”替代式系数法准确测度了华东地区各省份的旅游交通碳排放量;构建了包括出行距离和旅游资源禀赋度的驱动因素研究框架,并运用两级LMDI加法分解模型分析了10个驱动因素的影响效应.结果表明:①2001−2021年华东地区的旅游交通碳排放年均增速为2.94%,大致可分为2001−2012年的快速增长阶段、2013−2015年的转型调整阶段、2016−2019年的稳步发展阶段、2020−2021年的剧烈下降阶段.②华东地区旅游交通碳排放总量呈现北高南低的特征,人均旅游交通碳排放量呈中间高、南北低的特征;江苏省为第一大旅游交通碳排放区域,碳排放总量达35978.82×10^(4)t.③旅游规模是首要正向驱动因素,能源效率是首要负向驱动因素;2011年前后10年驱动因素影响效应变化趋势也间接揭示了人民群众的旅游目标从单景点目标转向多元散点的变化趋势.研究显示,华东地区旅游交通碳减排应聚焦在游客出发地与旅游目的地之间以及在旅游目的地期间的全过程,通过结构优化、技术创新和区域协作等方式共同推进节能减排提效.

关键词：旅游交通碳排放 LMDI分解模型华东地区驱动因素

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人隐孢子虫感染流行及分子检测研究进展

中国血吸虫病防治杂志 2024年第1期36卷 105-110页

作者：刘雨枫刘华李科荣刘榆华大理大学公共卫生学院云南大理671000 云南省大理州血吸虫病防治研究所云南大理671000 中国疾病预防控制中心寄生虫病预防控制所

隐孢子虫是一种重要的肠道寄生虫,主要经粪-口途径传播,人摄入被隐孢子虫卵囊污染的水源和食物均有感染风险。儿童及免疫力低下者为隐孢子虫感染高危人群,感染后可以引起腹泻、呕吐、营养不良等,严重者甚至导致死亡。分子检测技术因反... 详细信息

隐孢子虫是一种重要的肠道寄生虫,主要经粪-口途径传播,人摄入被隐孢子虫卵囊污染的水源和食物均有感染风险。儿童及免疫力低下者为隐孢子虫感染高危人群,感染后可以引起腹泻、呕吐、营养不良等,严重者甚至导致死亡。分子检测技术因反应快速、灵敏度高,已广泛应用于隐孢子虫检测。本文对近年来人群隐孢子虫感染流行情况,以及隐孢子虫分子检测相关研究进展进行综述。

关键词：隐孢子虫感染状况分子检测

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基于钢框架梁柱焊接节点超低周疲劳性能的焊接孔构造优化研究

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建筑结构学报 2024年第4期45卷 206-215页

作者：吴雨杭李元齐同济大学土木工程学院上海200092

强往复荷载作用可能导致钢框架梁柱节点的焊接孔处发生超低周疲劳(ULCF)断裂,将数值模拟的应力应变状态代入循环孔洞扩张模型(CVGM)是预测ULCF断裂的普遍方法。将上述方法扩展至改进循环孔洞扩张模型(ICVGM),可用于各类焊接孔形节点的... 详细信息

强往复荷载作用可能导致钢框架梁柱节点的焊接孔处发生超低周疲劳(ULCF)断裂,将数值模拟的应力应变状态代入循环孔洞扩张模型(CVGM)是预测ULCF断裂的普遍方法。将上述方法扩展至改进循环孔洞扩张模型(ICVGM),可用于各类焊接孔形节点的断裂预测,给出优化的焊接孔形。为此,基于既有试验数据提出ICVGM参数标定方法,确定Q355钢的相关参数;将ICVGM预测结果与钢框架节点局部试件断裂试验结果进行对比,揭示二者的一致性,验证ICVGM较CVGM的准确性;同时,采用ICVGM获得不同焊接孔形节点的断裂倾向,提出优化建议及合理孔形。有限元参数分析表明:增加焊接孔长度可以降低节点的断裂倾向;采用半圆形及FEMA-350推荐孔形节点的断裂倾向最低;优化孔形使得断裂位置由热影响区转移至母材,从而提高节点延性。

关键词：梁柱焊接节点往复作用超低周疲劳断裂改进循环孔洞扩张模型参数标定优化焊接孔形

导风栏杆参数对钢桁梁桥风车桥耦合振动影响研究

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铁道科学与工程学报 2024年第3期21卷 1068-1078页

作者：郭向荣邹欣杭中南大学土木工程学院湖南长沙410075

为探究导风栏杆参数对钢桁梁桥风车桥耦合振动的影响,以某典型超高墩钢桁梁桥为背景,对设置了新型导风栏杆的节段模型进行风洞试验及CFD数值模拟,得到不同导风栏杆参数及风攻角下车、桥三分力系数。在此基础上,建立风-车-桥系统空间耦... 详细信息

为探究导风栏杆参数对钢桁梁桥风车桥耦合振动的影响,以某典型超高墩钢桁梁桥为背景,对设置了新型导风栏杆的节段模型进行风洞试验及CFD数值模拟,得到不同导风栏杆参数及风攻角下车、桥三分力系数。在此基础上,建立风-车-桥系统空间耦合振动仿真分析模型,分析不同风速情况下不同导风栏杆间距、挡风面角度以及风攻角对车-桥系统动力响应的影响,得到最优导风栏杆参数。结果表明:随着导风栏杆间距增大,桥梁阻力系数缓慢减小,列车阻力系数呈增大趋势;随着挡风面角度的增大,桥梁三分力系数变化较小,列车阻力系数呈增大趋势;导风栏杆对桥梁三分力系数随风攻角变化的变化趋势影响较小,对列车阻力系数随风攻角变化的变化趋势影响较大;对于此类桥梁而言,导风栏杆间距为60~75 cm时挡风效果较为显著,60 cm间距导风栏杆可最大程度降低列车响应,且不显著增大桥梁响应;挡风面角度为10°~20°时挡风效果较为显著,10°挡风角的导风栏杆可以在充分发挥挡风效果的同时将列车响应控制在较低水平,且不会显著增大桥梁响应;挡风面角度相较于导风栏杆间距对车-桥系统振动影响小;导风栏杆可以有效减小3种风攻角条件下的列车脱轨系数以及-7°攻角条件下的轮重减载率,但同时也增大了-7°攻角和0°攻角条件下的轮重减载率以及桥梁中跨跨中横向位移。研究结果为进一步优化导风栏杆参数和保证列车在超高墩钢桁梁桥上安全营运提供参考。

关键词：导风栏杆钢桁梁三分力系数数值模拟风-车-桥系统动力响应

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农地流转“内卷化”成因及优化机制探索

河南大学学报（社会科学版） 2024年第2期64卷 22-27,152,153页

作者：刘依杭中国矿业大学公共管理学院江苏徐州221116 河南省社会科学院农村发展研究所河南郑州451464

我国农村土地流转“内卷化”表现为农地流转增速放缓、小规模转入与部分转出对应的“小农复制”现象以及农业生产效率递减等。在推进农地流转中,由于国家面临社会利益与政策惯性的内卷、地方面临政绩利益与科层体系的内卷、农户面临生... 详细信息

我国农村土地流转“内卷化”表现为农地流转增速放缓、小规模转入与部分转出对应的“小农复制”现象以及农业生产效率递减等。在推进农地流转中,由于国家面临社会利益与政策惯性的内卷、地方面临政绩利益与科层体系的内卷、农户面临生计利益与经济理性的内卷,各主体利益非一致性导致农地流转陷入困境。因此,推进农地有效流转要在协调各主体利益基础上,构建以制度创新为引领、以财政激励为保障、以价值自律为核心、以多元协同为根本的体制机制,共同实现农地流转去“内卷化”。

关键词：农地流转内卷化利益格局小农户

基于小波集成一维卷积神经网络的抗噪声聚变电源故障诊断方法研究

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核技术 2024年第5期47卷 136-144页

作者：杭芹钟凌鹏李华张恒重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所合肥230031

数据驱动的电源故障诊断方法高度依赖于电源传感器的信号数据质量,托卡马克聚变装置中的电源系统往往在复杂电磁场耦合的环境下运行,导致其采集到的具有物理特征的信号常与大量无法解耦的噪声混合。为了抑制噪声对最终诊断结果的影响,... 详细信息

数据驱动的电源故障诊断方法高度依赖于电源传感器的信号数据质量,托卡马克聚变装置中的电源系统往往在复杂电磁场耦合的环境下运行,导致其采集到的具有物理特征的信号常与大量无法解耦的噪声混合。为了抑制噪声对最终诊断结果的影响,提出了一种利用抗噪声小波增强一维卷积神经网络的多分支降噪网络(Hierarchy Branch Denoising Convolutional Neural Network,HBD-CNN),以完成噪声干扰下的电源系统故障诊断任务。具体而言,本研究将离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)的信号分解功能植入CNN的网络层中,结合对噪声更加鲁棒的指数线性激活单元(Exponentially Linear Unit,ELU),对传统1D-CNN网络结构进行深度优化。此外,根据先验知识构建起的数据多层级结构,搭配网络中分层级的分类模块,提高了HBDCNN的泛化能力。最后,基于仿真电源数据集开展了对本模型架构的初步验证,当信噪比为10 dB时,对电源变换器的故障诊断准确率可达98.31%;当信噪比为2 dB时,准确率仍能保持92%以上。实验结果表明,HBDCNN在噪声工况下具有良好的故障诊断性能。

关键词：离散小波变换电源变换器卷积神经网络故障诊断

人的自由是否可能?——从“自因”和“意志”看待斯宾诺莎与谢林自由形而上学的差异

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现代哲学 2024年第3期 109-115页

作者：严杭迪复旦大学哲学学院上海200433

斯宾诺莎的因果必然性体系使人不具有绝对自发性意义上的自由,这使他成为意图捍卫自由的德国古典哲学家们的重要对手。一旦在哲学体系中设定了上帝,那么斯宾诺莎式的决定论就是本质性的。谢林既继承了斯宾诺莎式的泛神论,但又要捍卫与... 详细信息

斯宾诺莎的因果必然性体系使人不具有绝对自发性意义上的自由,这使他成为意图捍卫自由的德国古典哲学家们的重要对手。一旦在哲学体系中设定了上帝,那么斯宾诺莎式的决定论就是本质性的。谢林既继承了斯宾诺莎式的泛神论,但又要捍卫与必然性相对的自由,泛神论和自由之间的这一张力需要一种系统性的解决。斯宾诺莎认为意志和理智具有同一性,进而意志作为思想的样式被严格的因果性所规定,这种因果规定的必然性源于上帝自因的必然性。谢林通过“实存者”和“实存之根据”的区分,提出了上帝自因的新构想,同时将意志本原化,在一个泛神论的体系中说明人类意志的绝对自发性。这种解决方式表明,人类自由的可能性并不是一个局部性的问题,而是关乎体系整体的构想。

关键词：谢林自因自由决定论泛神论

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模态间匹配学习的高光谱和激光雷达联合分类

遥感学报 2024年第1期28卷 154-167页

作者：杭仁龙孙瑜刘青山南京信息工程大学计算机学院南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学... 详细信息

如何有效地提取和融合不同模态的特征是高光谱图像和激光雷达数据联合分类的关键。近年来,得益于深度学习强大的特征学习能力,其在高光谱图像和激光雷达数据联合分类领域受到了越来越多的关注。然而,现有的深度学习模型大多基于监督学习的模式,分类性能依赖标注样本的数量和质量。为此,本文提出了一种基于模态间匹配学习的联合分类方法,充分利用未标注样本的信息,减少对标注信息的依赖性。具体而言,本文首先通过高光谱图像和激光雷达数据之间的匹配关系和KMeans聚类算法,构造模态匹配标签。然后,利用该标签训练含有多个卷积层的匹配学习网络。该网络由两个并行分支构成,每个分支负责提取单个模态的特征。最后,以该网络为基础,构造高光谱图像和激光雷达数据联合分类模型。该模型的参数由匹配学习网络进行初始化,因而只需要少量标注样本进行微调即可达到理想的分类效果。为了验证本文方法的有效性,在Houston和MUUFL两个常用的高光谱图像和激光雷达数据联合分类数据集上进行了大量的实验。实验结果表明,与已有的分类模型相比,本文方法能够获得更高的分类性能。

关键词：遥感图像高光谱图像激光雷达数据深度学习匹配学习联合分类