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水稻-红螯螯虾综合种养对稻田氨挥发及水稻氮素积累的影响

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华南农业大学学报 2024年

作者：肖智玉杜林森李奎王华湖南农业大学环境与生态学院

【目的】探究水稻-红螯螯虾共作模式对稻田氨挥发损失和水稻氮素累积的影响，为稻田投入品优化管理和资源高效利用提供理论依据。【方法】开展田间试验，设置3个处理：空白对照（CK，水稻单作，不施肥，不投虾），常规水稻种植（RM）和... 详细信息

【目的】探究水稻-红螯螯虾共作模式对稻田氨挥发损失和水稻氮素累积的影响，为稻田投入品优化管理和资源高效利用提供理论依据。【方法】开展田间试验，设置3个处理：空白对照（CK，水稻单作，不施肥，不投虾），常规水稻种植（RM）和水稻-红螯螯虾共作（RN）。其中，RN处理监测区域包括水稻种植区域和环沟区域。测定不同稻作生态系统的土壤氨挥发变化趋势和水稻氮素利用效率。【结果】RN模式环沟区域相较水稻种植区域和RM模式，能有效降低稻田氨挥发排放通量。RN模式在更高的氮输入条件下并未显著增加稻田氨挥发损失量，且损失量存在降低趋势；稻田氨挥发排放通量与田面水铵氮(NH4+-N)及总氮（TN）浓度呈显著正相关关系（P< 0.05）；RN模式通过更高的氮输入提高了土壤氮含量，此外小龙虾活动改善了土壤通气促进水稻根系的氮素吸收，进而显著增加水稻植株的氮素累积（10.2%）。【结论】相较RM系统，水稻-红螯螯虾共作RN系统具有更高的氮消纳潜力，一定程度上抑制了土壤氨挥发，增加水稻对氮素的吸收和积累，能够实现的更高的氮素利用效率。

关键词：稻虾综合种养系统水稻红螯螯虾氨挥发氮素积累

激光熔覆原位Ti-C-B-Al复合涂层的结构特征与力学性能

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材料导报 2024年第2期38卷 173-177页

作者：舒林森张粲东于鹤龙张朝铭陕西理工大学机械工程学院陕西汉中723001 陕西省工业自动化重点实验室陕西汉中723001 绵阳城市学院现代技术学院四川绵阳621000 陆军装甲兵学院装备再制造技术国防科技重点实验室北京100072

以钛粉、铝粉和碳化硼粉末为原料,采用同步同轴激光熔覆系统在Ti6Al4V钛合金表面制备含原位自生TiC、TiB以及TiAl金属间化合物增强钛基的Ti-C-B-Al复合涂层,研究了复合涂层的显微组织、物相构成、显微硬度和微纳米力学性能。结果表明,... 详细信息

以钛粉、铝粉和碳化硼粉末为原料,采用同步同轴激光熔覆系统在Ti6Al4V钛合金表面制备含原位自生TiC、TiB以及TiAl金属间化合物增强钛基的Ti-C-B-Al复合涂层,研究了复合涂层的显微组织、物相构成、显微硬度和微纳米力学性能。结果表明,三种粉末在高能激光束的作用下充分反应并生成了TiC、TiB以及TiAl金属间化合物增强相。复合涂层表面光滑,涂层内部无气孔及裂纹,与基体间形成了良好的冶金结合,增强相在涂层内分布均匀,相比于基体,熔覆涂层具有较优的力学性能。涂层硬度在460HV_(0.3)~510HV_(0.3)之间,同时涂层的纳米力学性能与显微硬度具有较好的对应关系,其中当m(Ti)∶m(Al)∶m(B_(4)C)=84∶12∶4时,制得的涂层具有较优的力学性能。

关键词：支撑膜原位合成钛基复合涂层激光熔覆力学性能

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面向轨道交通智能故障检测的边云计算方法

计算机科学 2024年第9期51卷 331-337页

作者：李志林森张强北京交通大学自动化与智能学院北京100044 中国电子科技集团公司第十五研究所北京100083 中国人民解放军61741部队北京100070

轨道交通系统是当今社会中交通运力的主要承载系统,对安全性有极高的要求。轨道交通系统的多个组件由于直接暴露在环境中,受多种外界因素影响,易出现故障。这些故障可能会导致列车延误、乘客滞留、服务暂停,甚至是灾难性的生命或资产损... 详细信息

轨道交通系统是当今社会中交通运力的主要承载系统,对安全性有极高的要求。轨道交通系统的多个组件由于直接暴露在环境中,受多种外界因素影响,易出现故障。这些故障可能会导致列车延误、乘客滞留、服务暂停,甚至是灾难性的生命或资产损失。因此,需要设计针对轨道交通系统的实时故障检测方案,进而才能采取有效的维护措施。不同于基于传统的机器学习(Machine Learning,ML)的故障检测工作,本研究采用中文双向编码器表示转换器(Bidirectional Encoder Representation from Transformer,BERT)深度学习(Deep Learing,DL)模型进行实时的智能故障检测。该模型能够在处理故障检测任务时获取双向上下文的理解,从而更准确地捕捉句子中的语义关系,使得其对故障描述的理解更为精准。BERT的训练需要大量的数据支持,而轨道交通领域中存在多个运营商,它们各自持有独立的故障检测数据。由于数据的保密性,这些数据无法进行共享,从而限制了模型的训练,故采用了联邦边云计算方法,允许多个运营商在保持数据隐私的前提下共同训练BERT模型。联邦学习结合边云计算方法,在本地对轨道交通各运营商的数据进行初步处理,然后将汇总后的梯度上传至云端进行模型训练,最终将训练得到的模型参数发送回各边缘设备,实现模型的更新。研究结果表明,采用联邦边云计算方法进行BERT模型训练,在轨道交通领域的故障检测任务中优于目前已有的先进方案。这一方法在解决数据保密性问题的同时,有效提升了轨道交通故障检测的准确性与可靠性。

关键词：轨道交通故障检测边云计算联邦学习 BERT

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陕西汉江流域水产养殖发展现状分析

中国水产 2024年第9期 81-82页

作者：卜林刚江波李宇王璞陕西省水产研究与技术推广总站

陕西省地跨黄河、长江两大流域，以汉江流域为主，是水产养殖的核心区，也是珍稀水生生物生存的宜居地。近几年，陕西省坚持在发展中保护、在保护中发展，探索了绿色健康水产养殖新模式，对水生生物保护也不断增加投入，成效明显。本文...

陕西省地跨黄河、长江两大流域，以汉江流域为主，是水产养殖的核心区，也是珍稀水生生物生存的宜居地。近几年，陕西省坚持在发展中保护、在保护中发展，探索了绿色健康水产养殖新模式，对水生生物保护也不断增加投入，成效明显。本文就陕西省汉江流域水产养殖发展现状及存在问题进行了分析，并提出对策建议，以期进一步推动产业高质量发展。

关键词：

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基于多特征交互和密集残差的图像去雨

南京信息工程大学学报 2024年第4期16卷 472-481页

作者：林森邱庆澳沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

针对雨天环境下获取图像质量差,导致后续机器视觉任务效率低下的问题,提出一种基于多特征交互和密集残差的图像去雨算法.首先,提出多重特征交互卷积模块提取不同空间下雨线的语义特征,增强信息利用程度;其次,构建多维空间权重注意模块,... 详细信息

针对雨天环境下获取图像质量差,导致后续机器视觉任务效率低下的问题,提出一种基于多特征交互和密集残差的图像去雨算法.首先,提出多重特征交互卷积模块提取不同空间下雨线的语义特征,增强信息利用程度;其次,构建多维空间权重注意模块,将不同空间信息权重初步融合并增强雨线特征;然后,结合密集连接和残差网络的优点,设计一种密集残差融合模块,在提高网络学习能力的同时实现对信息的重复利用,进一步校正雨纹信息;最后,通过将多种损失函数线性组合,并结合雨天成像模型提高输出图像质量.在多个公开数据集上的实验结果表明,本文所提算法的主客观评价指标均优于所对比的经典及新颖算法,在去除雨纹的同时能更有效地保留图像背景细节信息.

关键词：图像去雨机器视觉密集残差深度学习

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双Gabor滤波器手掌静脉识别网络

中国图象图形学报 2024年第9期 2753-2763页

作者：吴微张源林森陈希爱李云鹏沈阳大学信息工程学院沈阳理工大学自动化与电气工程学院中国科学院沈阳自动化研究所

目的基于手掌静脉的身份识别需要在近红外光下采集手掌血管图像，安全性高。开放环境下的非接触式采集，相对于传统的将手掌放到采集箱体内固定栓上的采集方式更受用户欢迎。但开放环境带来的可见光干扰和非接触拍摄带来的图像旋转、... 详细信息

目的基于手掌静脉的身份识别需要在近红外光下采集手掌血管图像，安全性高。开放环境下的非接触式采集，相对于传统的将手掌放到采集箱体内固定栓上的采集方式更受用户欢迎。但开放环境带来的可见光干扰和非接触拍摄带来的图像旋转、平移、比例缩放、光照改变使得识别具有挑战性。针对以上两个难点，研究了一种基于非监督卷积神经网络的方法。方法在卷积层中结合主成分分析(principal component analysis,PCA)滤波器提取主元信息，减少由于可见光引起的噪声影响；以固定尺寸Gabor滤波器为多尺度自适应Gabor滤波器提供先验知识，克服图像因几何与光照改变对识别产生的干扰，用以增强掌脉稳定特征，提升识别性能，再以二值化方式降低数据量，最后使用自适应K近邻(K-nearest neighbors,KNN)的变体分类器进行分类识别。结果采用自建图库、同济图库和PolyU-NIR图库进行实验分析，在3个图库中的等误率分别为0.289 9%、0.211 3%和0.158 6%，误拒率和误识率分别为0.002 7和2.318 8、0.002 3和1.282 1、0.000 0和1.596 2。结论与传统方法以及经典网络方法相比，该方法能有效提高识别准确率，适用于对安全性要求较高的场合进行身份识别，具有实用价值。

关键词：生物特征识别手掌静脉识别非接触近红外光图像卷积神经网络(CNN)

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多源数据驱动的台风动态风险评估

热带地理 2024年第6期44卷 1102-1112页

作者：刘蓓蓓赵飞王曦闫雪林森应急管理部国家减灾中心北京100124

灾害动态风险评估是灾前风险管理的重要依据。文章基于2009—2022影响中国东南5省的108个台风案例近4000个县级灾情,融合30类多源风险要素指标,建立台风动态风险评估样本库,并利用随机森林算法建立了6个台风灾害风险评估模型,用于灾害... 详细信息

灾害动态风险评估是灾前风险管理的重要依据。文章基于2009—2022影响中国东南5省的108个台风案例近4000个县级灾情,融合30类多源风险要素指标,建立台风动态风险评估样本库,并利用随机森林算法建立了6个台风灾害风险评估模型,用于灾害事件发生前对受灾人口、紧急转移安置人口、农作物受灾面积、倒塌和严重损坏房屋、直接经济损失等风险等级以及综合风险等级进行评估。通过实际灾情与模型结果进行验证,灾害风险评估结果准确率整体达到80%以上,表明该模型具有较好的泛化能力,可用于实际灾害评估工作。实验对比发现,训练样本量提高1~2个数量级能使模型评估准确率提升3%~14%,表明灾害风险大数据的积累对灾害风险评估研究具有重要意义。

关键词：台风灾害风险评估灾害大数据数据融合评估指标随机森林台风“暹芭”

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轻量化M-CNN的太阳电池表面缺陷识别

太阳能学报 2024年第6期45卷 341-348页

作者：陶志勇易廷军林森杜福廷辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105 沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

针对太阳电池EL图像,提出一种高识别率的轻量化M-CNN网络模型。首先,该网络模型将拼接的多特征图融合通道注意力机制;然后,引入Ghost卷积层降低模型参数;最后,利用普通卷积层取代最大池化层进行特征空间降维。实验结果表明:在自建裂痕... 详细信息

针对太阳电池EL图像,提出一种高识别率的轻量化M-CNN网络模型。首先,该网络模型将拼接的多特征图融合通道注意力机制;然后,引入Ghost卷积层降低模型参数;最后,利用普通卷积层取代最大池化层进行特征空间降维。实验结果表明:在自建裂痕、阴影、微小瑕疵、无缺陷图像数据库共15767片上,M-CNN对粗糙分类检测准确率和瑕疵分类检测准确率分别是99.83%和93.38%,模型参数量是1.29 MB。相较先进的MobileNetV3、DeepVit和MobileVit等网络,M-CNN有缺陷识别率高和模型参数量低的优势。

关键词：太阳电池深度学习卷积神经网络图像处理缺陷识别

基于混合模型的TC4涂层激光熔覆工艺多目标优化

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应用激光 2024年

作者：秦景鹏舒林森巩江涛陕西理工大学机械工程学院陕西省工业自动化重点实验室

为有效改善TC4钛合金熔覆涂层的质量缺陷,提出一种基于RSM-NSGA-Ⅱ的混合多目标优化模型。选用激光功率、送粉速度和扫描速度为因素,稀释率、宽高比和显微硬度为响应,构建基于RSM的输入与响应关系的回归模型,并采用方差分析模型的可靠性... 详细信息

为有效改善TC4钛合金熔覆涂层的质量缺陷,提出一种基于RSM-NSGA-Ⅱ的混合多目标优化模型。选用激光功率、送粉速度和扫描速度为因素,稀释率、宽高比和显微硬度为响应,构建基于RSM的输入与响应关系的回归模型,并采用方差分析模型的可靠性,然后再运用NSGA-Ⅱ算法实现工艺多目标优化,最后分析最优涂层的微观组织。结果表明,优化后最优工艺参数组合为:激光功率2 250 W,扫描速度19 mm/s,送粉速率1.3 r/min。优化后的3个响应均有明显改善,稀释率降低了13.2%,宽高比增加了7.1%,显微硬度增大了6.4%。

关键词： TC4钛合金激光熔覆响应曲面法 NSGA-Ⅱ算法多目标优化