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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

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融合交叉注意力机制的街景实时语义分割

计算机应用与软件 2024年

作者：赵宇朱德利丁杭杭重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆市数字农业服务工程技术研究中心

为了提高街景语义分割的边缘清晰度和小目标识别率,提出一种街景实时语义分割网络(CitySeNet)。该网络基于BiseNet V2,用交叉卷积块增强细节分支,用十字交叉注意力机制优化语义分支,并将两个分支的特征有效融合。在Cityscapes数据集上... 详细信息

为了提高街景语义分割的边缘清晰度和小目标识别率,提出一种街景实时语义分割网络(CitySeNet)。该网络基于BiseNet V2,用交叉卷积块增强细节分支,用十字交叉注意力机制优化语义分支,并将两个分支的特征有效融合。在Cityscapes数据集上的实验结果显示,CitySeNet网络的平均交并比(mIoU)为77%,其中行人和自行车这两类小目标的交并比分别为82%和77%。语义分割的可视化结果表明,该网络能够更清晰地分割出目标边缘,有效地解决了边缘模糊和小目标识别不准确的问题,满足实时分割的需求。

关键词：语义分割特征融合交叉卷积注意力机制

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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微积分、连续体的解构:论活力争论与莱布尼茨动力学的开端

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科学技术哲学研究 2024年第3期41卷 84-90页

作者：严杭迪复旦大学哲学学院上海200433

守恒问题是物理学的重要问题之一。莱布尼茨的相关探讨引发了科学史上著名的“活力争论”,争论围绕的是何者守恒(运动还是力)以及守恒量的测算公式。通过对运动的存在论考察,莱布尼茨将这一物理学问题推到形而上学,发展出反笛卡尔的物理... 详细信息

守恒问题是物理学的重要问题之一。莱布尼茨的相关探讨引发了科学史上著名的“活力争论”,争论围绕的是何者守恒(运动还是力)以及守恒量的测算公式。通过对运动的存在论考察,莱布尼茨将这一物理学问题推到形而上学,发展出反笛卡尔的物理学-形而上学体系。他运用独创的微积分方法,解构包括运动和时空在内的连续体,将运动还原到力,并建立了时空的相对性理论。这一考察拆除了运动的“通过自身的实在性”,使得莱氏以实体形式为核心的动力学得以可能。在这一进路中,微积分是理解莱布尼茨思想的重要环节,学界对此未有足够的阐发。文章的考察表明,其哲学体系是数学、物理学和形而上学的有机统一体。

关键词：莱布尼茨笛卡尔动力学连续体活力

松辽盆地南部岩石圈地幔变形特征及各向异性分析——来自橄榄岩包体的约束

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岩石学报 2024年第4期40卷 1285-1298页

作者：商咏梅周永胜马玺中国地震局地质研究所地震动力学国家重点实验室北京100029 吉林师范大学地理科学与旅游学院四平136000 吉林长白山火山国家野外科学观测研究站长春130000

SKS测量结果显示松辽盆地快波方向分布较为复杂,由于缺乏深部岩石变形资料约束,制约了地震波各向异性成因解释。本文通过对松辽盆地南部双辽地区橄榄岩包体进行详细的岩石学、地球化学、显微结构、各向异性研究,结果显示双辽地区橄榄岩... 详细信息

SKS测量结果显示松辽盆地快波方向分布较为复杂,由于缺乏深部岩石变形资料约束,制约了地震波各向异性成因解释。本文通过对松辽盆地南部双辽地区橄榄岩包体进行详细的岩石学、地球化学、显微结构、各向异性研究,结果显示双辽地区橄榄岩包体的平衡温度为893~1152℃,来源于岩石圈地幔。橄榄岩中橄榄石的晶格优选方位(CPO)类型主要为A型、D型和AG型,其中,AG型和D型CPO可能形成于西太平洋板块向欧亚大陆俯冲回撤导致的岩石圈变形,AG型橄榄石CPO也可能形成于熔体存在下的橄榄石变形。基于CPO计算获得的橄榄岩包体全岩VP各向异性(AVP)为4.79%~11.80%,最大剪切波各向异性(AVSmax)为3.13%~7.93%。结合地球物理测量结果,推断松辽盆地南部复杂的SKS各向异性的主要贡献可能来源于面理陡倾或直立的岩石圈地幔。

关键词：地震波各向异性橄榄岩包体晶格优选方位岩石圈变形松辽盆地

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肉桂酸衍生物的太赫兹光谱及弱相互作用分析

红外与毫米波学报 2024年第2期43卷 207-214页

作者：郑转平赵帅宇刘榆杭曾方西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121

利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)测试了对羟基肉桂酸(PCA)、反式-2-羟基肉桂酸(OCA)和4-氟肉桂酸(4-FCA)三种肉桂酸的衍生物(CADs)在0.5~3.5 THz范围内的吸收峰。基于密度泛函理论(DFT),借助振动模式自动关联判定方法(VMARD)对三种样品... 详细信息

利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)测试了对羟基肉桂酸(PCA)、反式-2-羟基肉桂酸(OCA)和4-氟肉桂酸(4-FCA)三种肉桂酸的衍生物(CADs)在0.5~3.5 THz范围内的吸收峰。基于密度泛函理论(DFT),借助振动模式自动关联判定方法(VMARD)对三种样品THz吸收峰的来源进行了指认。最后采用分子力场能量分解法(EDAFF)分析了分子体系的弱相互作用力形式,通过VMD绘制原子着色图进行了可视化分析,并研究了其原子在分子体系中对弱相互作用力的贡献类型和强弱。研究结果表明,基于THz-TDS、DFT与VMARD、EDA-FF方法结合不但能有效地辨别同分异构体及结构近似的有机分子,而且也能为其生化功能揭示提供有价值的参考数据。

关键词：太赫兹时域光谱密度泛函理论肉桂酸衍生物振动模式能量分解法

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基于注意力机制的轻量化图像压缩算法研究

基于注意力机制的轻量化图像压缩算法研究

作者：徐立杭重庆理工大学

学位级别：硕士

随着数字图像在各个领域的广泛应用,图像压缩算法的需求逐渐上升,成为当前科技发展的热点之一。深度学习图像压缩作为一种新兴技术,充分利用深度学习网络的强大拟合能力和对复杂图像特征的学习能力,在图像压缩方面取得了显著的压缩性能... 详细信息

随着数字图像在各个领域的广泛应用,图像压缩算法的需求逐渐上升,成为当前科技发展的热点之一。深度学习图像压缩作为一种新兴技术,充分利用深度学习网络的强大拟合能力和对复杂图像特征的学习能力,在图像压缩方面取得了显著的压缩性能,为图像传输和存储提供了更为高效的解决方案。现在越来越多的研究人员将目光聚焦于深度学习图像压缩。很多深度学习图像压缩算法已经在某些性能方面超过了传统图像压缩。然而,深度学习图像压缩模型仍然存在未充分考虑捕获图像局部冗余、重建图像质量损失、未能捕捉图像多尺度信息、时间成本高和计算效率低等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于注意力机制的轻量化图像压缩模型,该模型在图像压缩的编解码时间、客观评价指标以及视觉感官上都取得了一定的进步。本文的主要创新点如下:1)针对基于CNN模型未充分考虑捕获局部冗余的问题,本文引入了混洗注意力模块,该模块通过对局部特征执行混洗(shuffle)操作,即重新排列或重组局部特征,从而提高网络对非重复纹理和冗余信息的敏感性,使网络在处理复杂场景和细节时更加细致和灵活。将这个模块添加到图像变换网络和图像反变换网络中,以提高网络对局部冗余和非重复纹理的捕获能力,从而提高重建图像质量以及达到更好的压缩效果。2)针对模型的反变换网络中图像质量损失问题,本文设计了图像质量增强模块,用来增强反变换网络对于图像细节信息的捕获,同时减少重建图像质量的损失。该模块有效地改善了图像细节,提升了图像重建质量以及视觉效果。3)针对CNN模型未能捕捉多尺度信息、时间成本高和计算效率低等问题,本文提出了组合卷积模块。该模块由多个卷积操作组成,融入了分组卷积和空洞卷积等设计思想。将其替换网络中的部分卷积操作,提高了重建图像质量,同时降低了网络的计算复杂度和参数量。此外,还将网络从单高斯模型扩展到多高斯模型,使得模型能够更好地拟合复杂数据分布和更准确地概率建模,提高了此模型的表达能力和泛化能力。

关键词：深度学习图像压缩混洗注意力组合卷积

明治政府对自由民权运动的镇压——以国事警察的活动为中心

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史学月刊 2024年第1期 92-101页

作者：陈俊杭戴宇吉林大学东北亚研究中心吉林长春130012

明治政府为侦查士族叛乱阴谋而成立了从事秘密探查的国事警察,后为镇压自由民权运动而赋于了国事警察以监管言论的职能,不久将其更名为高等警察。明治政府及警视总监通过国事警察的情报活动掌握民权派的动向,并据此指示国事警察执行镇... 详细信息

明治政府为侦查士族叛乱阴谋而成立了从事秘密探查的国事警察,后为镇压自由民权运动而赋于了国事警察以监管言论的职能,不久将其更名为高等警察。明治政府及警视总监通过国事警察的情报活动掌握民权派的动向,并据此指示国事警察执行镇压对策。国事警察的活动不仅侵害民众的自由权利,而且阻碍近代日本民主运动的发展,更暴露出明治政府依靠警察对民权和民主运动的镇压来维持其统治的本质。

关键词：明治政府士族叛乱国事警察自由民权运动