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地理政治学与当代现实主义理论

太平洋学报 2024年第8期32卷 1-12页

作者：吴征宇杨于森中国人民大学北京100081

本文主要探讨地理政治学与当代现实主义理论的内在联系。本文认为,造成地理政治学与当代现实主义理论间相互脱节的原因有二,一是地理政治学往往被认为是纳粹德国扩张政策背后的思想渊源,二是战后国际关系理论(尤其是现实主义理论)的科... 详细信息

本文主要探讨地理政治学与当代现实主义理论的内在联系。本文认为,造成地理政治学与当代现实主义理论间相互脱节的原因有二,一是地理政治学往往被认为是纳粹德国扩张政策背后的思想渊源,二是战后国际关系理论(尤其是现实主义理论)的科学化转型。地理政治学的现实主义内核是由当代学者用以界定现实主义思想或理论的三个核心标准决定的,即对无政府状态、国际政治主要行为体及国际政治本质的认识。本文指出,地理政治学与当代现实主义理论的内核都是以均势为核心的国际政治理论,但两种均势论之间却存在本质区别,而这正是地理政治学的独具特色之处。地理政治学是一种介于当代现实主义理论两大分支(均势现实主义和霸权现实主义)之间的现实主义思想体系,它有着与结构现实主义理论截然不同的两个分析特征,即整体性和动态性,这两个特征同样也昭示着地理政治学持久的生命力。

关键词：地理政治学现实主义均势霸权国际政治

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出芽短梗霉LHS-m022黑色素葡聚糖的发酵影响因素和生物活性

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第5期60卷 799-806页

作者：栾兴社栾欣阳张长铠山东建筑大学市政与环境工程学院济南250101 山东财金投资集团济南250002 山东大学生命科学学院青岛266237

为探索出芽短梗霉LHS-m022黑色素多糖的发酵影响因素和生物活性,采用菌种发酵、分离提取及生物检测方法,对发酵液性质、产物收率、生物转化率及生物活性进行测定分析。结果表明,LHS-m022黑色素多糖发酵的最佳碳、氮源分别是蔗糖和胰酪... 详细信息

为探索出芽短梗霉LHS-m022黑色素多糖的发酵影响因素和生物活性,采用菌种发酵、分离提取及生物检测方法,对发酵液性质、产物收率、生物转化率及生物活性进行测定分析。结果表明,LHS-m022黑色素多糖发酵的最佳碳、氮源分别是蔗糖和胰酪蛋白胨,蔗糖最佳浓度为60 g/L;发酵培养基中诱导剂L-多巴的最适添加量为2.0 g/L,发酵液黑变活性和生物转化率分别是2.481和71.93%;细胞通透剂鼠李糖脂的最适添加量是0.021μL/L,发酵液黑变活性和生物转化率分别高达2.794和73.9%。全波长扫描、FTIR与HPLC分析表明,WAI为黑色素,PsB为黑色素葡聚糖结构。研究结果揭示,粗黑色素葡聚糖样品经121℃以上高温处理,仍然得到95.37%的絮凝率。采用1.50和2.00 g/L的样品浓度进行检测,分别得到99.55%的羟自由基清除活性和99.00%的抗氧化活性。

关键词：出芽短梗霉LHS-m022 黑色素葡聚糖黑变活性生物转化率抗氧化活性羟自由基清除活性

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丘陵山地农作物太阳能自动灌溉系统的设计和研究

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丘陵山地农作物太阳能自动灌溉系统的设计和研究

作者：廖洪铠浙江农林大学

学位级别：硕士

针对国内丘陵山地农业灌溉中存在的低效和过度灌溉以及部分地区农业供电和通信困难等问题,本文设计了一种基于丘陵山地农作物的光伏供电自动灌溉系统。通过独立光伏供电装置提供电能,结合远距离无线电(Lora)技术,实现云端实时监控环境... 详细信息

针对国内丘陵山地农业灌溉中存在的低效和过度灌溉以及部分地区农业供电和通信困难等问题,本文设计了一种基于丘陵山地农作物的光伏供电自动灌溉系统。通过独立光伏供电装置提供电能,结合远距离无线电(Lora)技术,实现云端实时监控环境数据。本文主要工作内容如下:(1)提出一种基于太阳能的自动灌溉系统的可行方案,通过对丘陵山地地理位置和系统功能需求分析,来确定系统的总体组成框架,并对适用于丘陵山地的滴灌头进行设计研究,再通过对目前常见的几种无线通信方式进行对比分析,确定本系统选用Lora通信技术进行长距离数据传输,选用Wi Fi通信技术将系统接入物联网中。(2)通过对气象参数和系统用电情况的分析,确定独立供电装置的结构和容量,且为了提高光伏电池输出效率,使用Simulink等仿真软件对光伏电池常见的几种最大功率点跟踪(MPPT)算法进行研究,通过对比恒定电压法、扰动观察法和电导增量法的控制效果,确定最适合本供电系统的MPPT算法,再对其进行深入的优化研究。(3)设计一套基于模糊控制和PID控制的丘陵山地农作物自动灌溉控制系统,将PID控制的稳定性和模糊控制的适应性相结合来控制灌溉时长。通过Simulink分别搭建常规PID和模糊PID控制下的灌溉系统,得出模糊PID控制下的系统相比于常规PID控制,超调量和调节时间都明显降低,具有更高的稳定性、适应性和调节性能。(4)进行丘陵山地灌溉系统的硬件选型,软件设计和功能测试,其中硬件选型包括主控芯片、数据采集模块、无线通信模块和灌溉执行模块等;软件设计包括系统下位机、通信模块和上位机的软件等;系统的测试包括独立供电装置的充放电测试、Lora通信模块的稳定通信距离测试、环境采集模块的准确性和稳定性测试和系统的整体运行测试。结果表明,供电装置在阴影遮挡50%内都满足系统用电需求,Lora通信模块在1100m范围内通信质量基本不受影响,环境采集模块准确性和稳定性都符合要求,系统能长时间保持正常运行并实时接入物联网。

关键词：丘陵山地自动灌溉最大功率点跟踪模糊PID控制云平台

结合长时序遥感监测和机器学习算法预测藻类增殖风险时空变化

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湖泊科学 2024年第3期36卷 670-684页

作者：时晨燚刘凤祝铠张媛刘海湖北大学资源环境学院武汉430062 湖北省生态环境监测中心站武汉430071

饮用水源地藻类增殖监测和预测对于改善水生态系统环境和保护人类健康具有重要意义。利用多源遥感数据能够获取高时空分辨率的藻类动态信息,结合长时序遥感监测与机器学习算法能够适应藻类生长复杂的影响机制和非线性特征,实现藻类增殖... 详细信息

饮用水源地藻类增殖监测和预测对于改善水生态系统环境和保护人类健康具有重要意义。利用多源遥感数据能够获取高时空分辨率的藻类动态信息,结合长时序遥感监测与机器学习算法能够适应藻类生长复杂的影响机制和非线性特征,实现藻类增殖风险时空变化的预测。本文利用Landsat与MODIS长时间序列卫星遥感数据,采用FAI与NDVI两种方法提取20002020年丹江口水库藻类浓度的时空变化信息,在此基础上分析藻类增殖对气象因子(气温、气压、相对湿度、风速和累计日照时间)的时间滞后效应。利用支持向量机、朴素贝叶斯与随机森林3种机器学习算法预测藻类增殖风险,并对3种算法的预测性能进行评价和对比。结果表明:丹江口水库藻类浓度年际变化呈现出先增后降的趋势,呈现出明显的季节性周期变化,春末夏初是藻类快速增殖时期。空间上入库支流和库湾等局部地区藻类浓度相对较高,为藻类增殖高风险区,丹江口水库藻类增殖风险预测模型能够较为准确地确定藻类增殖高风险区位置并反映短期内的空间变化情况,3种算法的预测结果呈现出整体上的一致性,其中支持向量机与朴素贝叶斯算法表现出更高的精度,提前4~5天是最佳预测时间。

关键词：遥感监测空间分布预测藻类增殖风险丹江口水库

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稻草纤维增强泡沫混凝土物理力学性能试验研究

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土木与环境工程学报（中英文） 2024年第3期46卷 189-197页

作者：王秀丽潘旭宾吴征兰州理工大学土木工程学院、西部土木工程防灾减灾教育部工程研究中心兰州730050

为了研究稻草纤维增强泡沫混凝土的性能,以普通硅酸盐水泥为主要胶凝材料,硅灰、偏高岭土和粉煤灰为辅助胶凝材料,稻草纤维为增强材料,采用物理发泡法制备纤维增强泡沫混凝土;通过全因子试验,研究在不同水胶比和发泡剂掺量下,稻草纤维... 详细信息

为了研究稻草纤维增强泡沫混凝土的性能,以普通硅酸盐水泥为主要胶凝材料,硅灰、偏高岭土和粉煤灰为辅助胶凝材料,稻草纤维为增强材料,采用物理发泡法制备纤维增强泡沫混凝土;通过全因子试验,研究在不同水胶比和发泡剂掺量下,稻草纤维掺量对泡沫混凝土的密度、吸水率、抗压强度、抗折强度、劈裂抗拉强度和抗冻性能的影响。结果表明:对于不同水胶比和发泡剂掺量,泡沫混凝土的密度、抗压强度和劈裂抗拉强度均随纤维掺量的增加呈现出先增加后降低的变化规律;抗压强度随密度增加呈幂函数增加关系;劈裂抗拉强度随抗压强度的增加呈指数函数增加关系;当水胶比为0.45时,抗折强度随纤维掺量的增加先增加后降低,当水胶比为0.50时,抗折强度随纤维掺量的增加而增加;纤维的掺入增大了泡沫混凝土的泡孔尺寸和吸水率,降低了其抗冻性能。

关键词：稻草纤维泡沫混凝土泡孔尺寸力学性能抗冻性能

金融科技与企业风险承担 ——基于企业信贷融资视角

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金融科技与企业风险承担 ——基于企业信贷融资视角

作者：杨铠屹广西大学

学位级别：硕士

以个人创作实践探索中国画材料语言与当代表达

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以个人创作实践探索中国画材料语言与当代表达

作者：夏铠熙广州大学

学位级别：硕士

本文以个人创作实践探索中国画材料语言与当代表达,展示了笔者如何通过对传统材料的理解和创新应用,尝试将传统中国画材料与现当代艺术观念相结合,赋予了中国画新的现代表达力。同时,重点聚焦于传统中国画材料语言在当代艺术表达中的呈... 详细信息

本文以个人创作实践探索中国画材料语言与当代表达,展示了笔者如何通过对传统材料的理解和创新应用,尝试将传统中国画材料与现当代艺术观念相结合,赋予了中国画新的现代表达力。同时,重点聚焦于传统中国画材料语言在当代艺术表达中的呈现,从多个角度阐明中国画材料语言中所承载的中国画内在精神和传统中国画哲学思想是可以跨越时代的界限,继续在当代语境下迸发出的强大创新潜力和生命力。并由此体现笔者对传统中国画材料语言的尊重以及对传统中国画内在精神的继承和创新。

关键词：中国画材料材料语言当代表达

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常微分方程反演的机器学习方法研究

常微分方程反演的机器学习方法研究

作者：付长铠长春工业大学

学位级别：硕士

本文针对常微分方程的反演问题,设计并构建了一种基于深度神经网络的常微分方程反演算法,开展了算法设计、算法性质证明和相关数值实验等方面的研究,主要包括:(1)设计并改进了一种基于多步神经网络的非自治常微分方程的反演算法把用于... 详细信息

本文针对常微分方程的反演问题,设计并构建了一种基于深度神经网络的常微分方程反演算法,开展了算法设计、算法性质证明和相关数值实验等方面的研究,主要包括:(1)设计并改进了一种基于多步神经网络的非自治常微分方程的反演算法把用于自治常微分方程反演的基于线性多步法的多步神经网络进行改进,优化了多步神经网络的损失函数和训练数据形式,将非自治常微分方程转变为自治常微分方程的形式,利用神经网络对原方程中的函数进行拟合,以实现从数据中提取内含的非自治常微分方程,并介绍了改进算法的误差界。(2)将改进的算法拓展应用于自治常微分方程将改进的非自治常微分方程的反演算法拓展应用于自治常微分方程,使用改进算法的损失函数和训练数据形式,利用神经网络对原方程中的函数进行拟合,实现从数据中提取内含的自治常微分方程。(3)数值实验将数据加上不同强度的噪声,使用本文的改进算法与多步神经网络对几类非自治和自治常微分方程进行反演。对训练得到的方程求解得到数值解,计算数值解和真实解之间的均方误差和平均绝对误差;将数值解代入训练得到的方程得到的导数的近似值,将代入给定的常微分方程中的得到导数的真实值,计算近似值与真实值之间的均方误差和平均绝对误差。结果表明本文的改进算法对原方程中函数的泛化误差小于多步神经网络,从而验证了改进算法的泛化能力和鲁棒性。

关键词：常微分方程反演深度神经网络非自治常微分方程自治常微分方程多步神经网络

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基于域自适应的SAR目标检测

基于域自适应的SAR目标检测

作者：胡铠欧北京化工大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种有源地球观测系统,具有全天候、全天时、高分辨率和强穿透力等特点,在目标检测领域发挥着重要的作用。随着深度学习的快速发展,基于深度学习的目标检测方法已经广泛应用于SAR目标检测... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是一种有源地球观测系统,具有全天候、全天时、高分辨率和强穿透力等特点,在目标检测领域发挥着重要的作用。随着深度学习的快速发展,基于深度学习的目标检测方法已经广泛应用于SAR目标检测的任务中。然而在实际应用中,SAR数据分布会随着雷达参数和应用场景的不同而发生变化,这种变化使得在训练SAR数据(源域)中表现良好的模型在实际SAR数据(目标域)中的检测性能下降。为解决上述跨域检测导致的性能下降问题,提出了域自适应的方法,这类方法使用无标签的目标域图像进行自适应训练,减小源域和目标域之间的数据分布差异,从而提高目标域的检测性能。然而SAR图像背景复杂且目标尺度多样,实例级的域自适应训练过程中易受到背景干扰,影响域自适应效果。此外,现有的域自适应方法大多难以适用于多目标域的情况。本文针对上述问题,对跨域SAR目标检测方法进行研究,具体研究内容及创新点如下:(1)现有SAR目标检测中的域自适应方案大多是基于特征对齐实现的,实例级特征对齐的效果易受复杂背景的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于显著目标特征对齐的跨域SAR目标检测方法。在现有的域自适应检测方法基础上,提出显著目标特征对齐模块。该模块使用显著性检测,获得可疑目标的位置,并将显著图作为权重矩阵对检测网络提取的特征进行筛选,然后使用特征对齐模块对筛选后的特征进行对齐。显著图的加入使得检测网络在实例级特征对齐过程中更聚焦于目标特征,避免复杂背景干扰域自适应结果。其后进行了两组跨域SAR目标检测实验,在与基准方法以及其他域自适应方法的对比中检测精度均有显著的提升,证实了该方法的有效性。(2)现有域自适应方法大多只适用于单一目标域的跨域检测任务,而分割一切模型(Segment Anything Model,SAM)具有参数量大、泛化能力强的特点,具有跨域检测的潜力,但是常规的训练方式存在训练时间过长、计算资源占用大的问题。本文针对上述问题,提出了基于微调SAM的跨域SAR目标检测方法,引入Adapter模块改进SAM图像编码器,并提出一种微调策略,微调后的模型可用于跨域检测任务。为了证明方法的有效性,在真实的SAR数据上进行了跨域检测实验,使用SSDD数据作为源域微调模型,微调后的模型直接在目标域HRSID数据上进行检测。实验结果证明SAM保留了很多通用的光学图像知识,通过实验微调使模型学习到SAR舰船的知识,实现了跨域检测。(3)微调SAM虽然具备跨域检测能力,但对于空间上排列密集的目标易混淆,针对这一问题,本文提出了SAM联合全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)的跨域SAR目标检测方法,将SAM与FCN联合提出一种端到端的跨域检测方法。SAM图像编码器作为主干网络进行特征提取,多尺度FCN检测头替换SAM掩码解码器,使用源域SAR数据训练后可直接用于目标域的跨域检测。除此之外,引入残差块以及简洁特征金字塔增加模型局部特征的提取能力以及多尺度目标的检测能力。为了验证方法的有效性,进行了跨域检测实验,实验中仅使用SSDD作为源域训练检测模型,训练好的模型直接在HRSID数据上进行测试,实验结果证明了SAM与FCN的联合能够提升模型的跨域检测能力。

关键词：合成孔径雷达跨域目标检测特征对齐显著性检测 SAM