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晋西黄土小流域土壤有机碳空间分布特征及其影响因素

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生态学杂志 2024年第5期43卷 1373-1380页

作者：左启林于洋查同刚北京林业大学水土保持学院北京100083 北京林业大学山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站北京100083

植被恢复影响土壤有机碳(SOC)空间分布。为阐明黄土丘陵沟壑小流域SOC的空间变异特征及其影响因素,以晋西蔡家川流域内的4个典型子流域(南北窑农地流域、北坡人工林流域、柳沟封禁流域、人祖山天然次生林流域)为研究对象,通过野外调查... 详细信息

植被恢复影响土壤有机碳(SOC)空间分布。为阐明黄土丘陵沟壑小流域SOC的空间变异特征及其影响因素,以晋西蔡家川流域内的4个典型子流域(南北窑农地流域、北坡人工林流域、柳沟封禁流域、人祖山天然次生林流域)为研究对象,通过野外调查与室内测定SOC含量,采用经典统计学和地统计学方法,分析流域尺度0~100 cm SOC的分布规律及其与环境因子的关系。结果表明:不同子流域SOC含量不同,柳沟封禁流域>天然次生林流域>北坡人工林流域>南北窑农地流域;相对于人工恢复,自然恢复能累积和储存更多的SOC;空间上,SOC呈自西向东逐渐降低的趋势,随深度增加,SOC的分布格局更具均一性;植被类型、土地利用方式、地形特征等因素影响小流域尺度SOC空间分布格局;灌草地SOC含量最高(14.43±8.91 g·kg^(-1)),其次是林地(13.11±6.98 g·kg^(-1)),农地SOC含量最低(8.48±2.98 g·kg^(-1));较之农地,灌草地和林地SOC含量分别提高70.2%和54.6%;在0~20 cm土层,坡度为15°~25°时SOC含量出现最大值;在0~20 cm土层,不同坡向对SOC含量大小排序为阴坡(15.82±7.63 g·kg^(-1))>半阴坡(12.94±7.53 g·kg^(-1))>半阳坡(11.48±6.28 g·kg^(-1))>阳坡(11.1±6.19 g·kg^(-1))。研究结果为评价黄土流域植被恢复的土壤生态效应提供依据。在植被恢复和重建过程中,要注意人工林天然化、对应的天然林进行封禁管理。

关键词：黄土高原小流域土壤有机碳空间分布地统计学

皮肤影像技术辅助确定基底细胞癌手术切缘的应用进展

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中华皮肤科杂志 2024年第9期57卷 850-852页

作者：左墨刘国艳山东第一医科大学附属皮肤病医院山东省皮肤病医院山东省皮肤病性病防治研究所济南250022 潍坊医学院临床医学系潍坊261000

莫氏显微外科手术(MMS)能实现术中肿瘤边界完整的组织学检查,尽可能多地保留正常组织,降低复发率,是基底细胞癌(BCC)的一线治疗方案。皮肤影像技术可用于术前描绘BCC肿瘤边缘,实现术前应用无创技术进行手术切缘的标记,提高MMS的一次成功... 详细信息

莫氏显微外科手术(MMS)能实现术中肿瘤边界完整的组织学检查,尽可能多地保留正常组织,降低复发率,是基底细胞癌(BCC)的一线治疗方案。皮肤影像技术可用于术前描绘BCC肿瘤边缘,实现术前应用无创技术进行手术切缘的标记,提高MMS的一次成功率,减少多期MMS手术成本,并降低复发率。本文综述皮肤影像技术辅助确定BCC手术切缘的应用进展。

关键词：肿瘤,基底细胞 Mohs外科手术皮肤镜检查显微镜检查,共焦体层摄影术,光学相干高频超声多光谱光声断层成像手术切缘

基于轻量级YOLOv5算法的运动物体位姿预测及抓取系统研究

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基于轻量级YOLOv5算法的运动物体位姿预测及抓取系统研究

作者：左洪博黑龙江大学

学位级别：硕士

随着机械手抓取技术的不断发展,其与日常生活、工业生产、医疗手术等多种领域的关联越加密切,机械手抓取系统也在自动化、智能化的道路上不断提高,抓取目标也由静态向动态转变,且类别不再单一,变得多样化。检测、识别目标物体是机械手... 详细信息

随着机械手抓取技术的不断发展,其与日常生活、工业生产、医疗手术等多种领域的关联越加密切,机械手抓取系统也在自动化、智能化的道路上不断提高,抓取目标也由静态向动态转变,且类别不再单一,变得多样化。检测、识别目标物体是机械手抓取系统的基本任务,通过检测和识别获取目标物体信息的完善程度对机械手抓取任务有着不可忽视的影响。目标物体信息包含姿态、尺寸、位置以及类别等,抓取任务中姿态信息通常指目标物体的倾斜角度。常用的目标检测算法一般使用水平检测框,在姿态信息的检测中表现并不理想,为了更好地获得目标物体的姿态信息越来越多的图像分割算法被用于抓取任务。对于动态物体抓取,通常需要对目标物体的信息进行预测,而这些预测算法往往是建立在图像信息的基础上。无论是图像分割算法还是基于图像信息的预测算法都需要较多的计算资源,大多数用于抓取任务的控制系统并不具有足够的计算资源。因此,本研究针对目标检测算法进行改进,将基于图像信息的预测算法替换为时间序列预测算法,提出一种占用计算资源较少的运动物体自主识别及位姿预测机械手抓取系统。研究从参数量(Param)和计算量(FLOPs)两方面进行抉择,采用YOLOv5-nano模型作为目标检测的基础模型。为了使目标检测算法具有检测姿态信息的能力,本研究提出两种可行方案:第一种方案用两个水平检测框确定整体与关键特征的对应关系;第二种方案对目标检测算法进行基于CSL方法的旋转检测框改进。针对使用图像信息预测目标物体的位姿会占据较多计算资源的问题,本研究提出基于注意力机制改进的GRU模型和LSTM模型,为了提高模型的预测能力。最后,本研究建立目标检测算法以及预测算法的数据集,在ROS系统中进行仿真实验,并对目标检测算法、位姿预测算法以及机械手抓取系统进行验证和测试。组合不同目标检测模型和位姿预测模型后,得到多种目标检测及位姿预测模型。用这些模型对四个类别的物体进行目标检测和位姿预测测试,得到误差最小的三种组合模型,再使用这三种组合模型控制机械手进行抓取实验。最小预测误差为4.528 mm,三种组合模型的抓取实验结果分别为93.14%,94.12%,92.16%。实验数据表明,本研究的机械手抓取系统采用占用计算资源较少的算法,仍能够较好地完成运动物体抓取作业。该系统能够适应大多数控制系统的硬件设备,在多种环境下广泛应用。

关键词：运动物体抓取 YOLOv5 门控循环单元长短期记忆

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南北朝墓志同素异序词研究

南北朝墓志同素异序词研究

作者：左朝仪陕西理工大学

学位级别：硕士

同素异序词是汉语词汇发展过程中出现的一种语言现象。按其判定标准,通过对王连龙《南北朝墓志集成》尽可能地作全面筛选与统计,首次描绘出南北朝墓志同素异序词的分布概貌和使用频率:199组AB-BA式同素异序词和157个BA式同素异序词。而... 详细信息

同素异序词是汉语词汇发展过程中出现的一种语言现象。按其判定标准,通过对王连龙《南北朝墓志集成》尽可能地作全面筛选与统计,首次描绘出南北朝墓志同素异序词的分布概貌和使用频率:199组AB-BA式同素异序词和157个BA式同素异序词。而后以宏观角度对其进行分析与归类,发现:南北朝墓志中AB-BA式同素异序词,从意义上看,包括人物类语词、事物类语词、兼用于人与事物类语词和虚词类语词四大类,其中人物类语词数量最大;从结构上看,包括同素异序同构词和同素异序异构词,其中同构词占比较大,约占55.72%,且内部构成以联合型和偏正型为主;从词性上看,同素异序同性词数量较多,主要为名词。而对于157个BA式同素异序词,将其与现代汉语所对应的AB式进行对比分析,归纳出与现代汉语完全相同、有异有同、完全不同三种类型,总体上来看,南北朝墓志中多数BA式同素异序词与现代汉语中对应的AB式的意义用法是完全相同的。需要注意的是,同素异序词在漫长的使用过程中,或多或少都会发生不同程度的分化,据统计,南北朝墓志中的同素异序词发展到现代汉语时期,一存一亡的约占一半,两序皆亡的次之,两序并存的最少。从微观角度看,选取南北朝墓志中具有代表性的八组同素异序词进行历时与共时研究,逐一从词的产生、发展等方面比较分析AB式和BA式的演变轨迹与差异。以点带面,进而总结归纳南北朝墓志同素异序词形成的动因,主要包括五个方面的探索:一是语音方面,墓志的铭文部分一般为韵文体,有时为了韵律要求,会把两个构词语素的顺序颠倒,这样就形成了同素异序词;二是词汇方面,从汉语词汇发展的规律出发,起初部分复音词结构是自由组配的,两个成分能合能分,且先后顺序不固定,具有较强的灵活性,这为同素异序词的形成提供了条件;三是语法方面,词序是调节构词语素之间语法关系的主要手段,通过调整其顺序来表示迥然有别的语法关系,具体体现在词性和词的内部结构上;四是认知方面,主要受人们认知习惯、心理组块、隐喻或转喻等思维方式的影响;五是文化方面,中华民族推崇“天人合一”“对立和谐”等辩证思维,对部分同素异序词的形成也有一定的作用。此外,从共时研究的角度,将南北朝墓志中的同素异序词与同时期具有代表性的传世文献《宋书》《世说新语》进行印证比较,揭示其异同,并运用词汇学、训诂学等理论,对《汉语大词典》漏收、义项不全、书证滞后的同素异序词提出补充或修正的参考意见。

关键词：同素异序词南北朝墓志《宋书》《世说新语》

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利用卫星微光遥感数据的船舶检测研究与应用

利用卫星微光遥感数据的船舶检测研究与应用

作者：左高电子科技大学

学位级别：硕士

供应链金融下中小企业信用风险评估 ——以装备制造业为例

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供应链金融下中小企业信用风险评估 ——以装备制造业为例

作者：左东林山东财经大学

学位级别：硕士

随着经济全球化发展,出现了一种新型的供应链金融模式,使得各类企业与金融机构能够和谐共处、相互制约、合作共赢。供应链金融把核心企业这种信用好、资金充足、社会地位强的大型企业和中小企业连接在一起,中小企业作为核心企业的供应... 详细信息

随着经济全球化发展,出现了一种新型的供应链金融模式,使得各类企业与金融机构能够和谐共处、相互制约、合作共赢。供应链金融把核心企业这种信用好、资金充足、社会地位强的大型企业和中小企业连接在一起,中小企业作为核心企业的供应商或产品销售商,扮演着上下游企业的角色,极大地降低了其信用风险。但是,鉴于中小企业资金不足、社会地位弱、信息不对称等特点,有相当一些中小企业存在违约现象,其信用问题成为人们关注的焦点,给供应链相关利益者带来严重损害。因此,在供应链金融大背景下,探讨中小企业的信用评估问题就变得格外重要。鉴于此,本文在相关文献评述基础上,研究供应链金融下中小企业信用风险评估问题。首先,在梳理界定了供应链金融及中小企业信用风险相关理论和概念基础上,从中小企业、核心企业、融资资产风险及供应链相关方面等四个维度,分析了影响中小企业信用风险的主要因素,以新三板中装备制造业中小企业为例收集相关数据,运用相关分析法、RF和Lasso回归方法,建立了一套供应链金融下的、契合装备制造业中小企业信用风险评估的指标体系。其次,基于逻辑回归(Logistic)、卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)等方法,构建了供应链金融下中小企业信用风险评估模型,对各模型参数进行优化选择、估计检验及效果对比。论文的研究内容、结论与创新主要表现在:(1)供应链金融下中小企业信用风险评估指标的初步选择。通过大量的文献分析,对供应链金融下的核心企业影响因素、中小企业特征因素、供应链运作下的企业外部影响因素以及融资项下资产风险影响因素进行理论分析,初步选择了企业概况、盈利能力、账款特征、质物特征、合作年限、供应链集中度、合作频率等15个二级指标、57个三级指标。(2)供应链金融下中小企业信用风险评估指标体系的确立。首先选取了2018-2022年期间新三板中的包括汽车、金属、专用设备和通用设备制造业等行业中的中小企业,以及与中小企业有实际往来的主板核心企业数据,共1718个原始样本数据。其次利用相关分析法和频数统计相结合的方法进行指标初筛,共选取了35个指标;最后利用RF和Lasso回归方法对上述指标进行第二次筛选,形成了一个包括15个指标的、供应链金融下的契合装备制造业中小企业信用风险评估的指标体系,为后续相关研究奠定了理论基础。(3)构建供应链金融下中小企业信用风险评估模型。鉴于原始样本数据中违约企业仅占了16.9%,数据呈现较强的不平衡性,首先利用SMOTE过采样方法进行了不平衡数据处理,生成了2591个样本数据用于后续模型的构建。其次利用Logistic、CNN、SVM、LS-SVM方法分别构建了4个中小企业信用风险评估模型,并进行了模型估计效果及预测应用的对比分析。从准确率、精确率、召回率、误分率和AUC值等评估指标上看,Logistic模型为61.4%、72.6%、63.3%、36.6%和59.4%,SVM模型为55.08%、60.0%、55.14%、44.92%和51.02%,CNN模型为93.57%、89.84%、100%、6.43%和91.11%,LS-SVM模型为90.36%、94.9%、88.8%、9.64%和88.85%,不难发现,CNN、LS-SVM模型效果比Logistic、SVM模型具有较强的优势。样本外预测检验发现,CNN、LS-SVM模型预测正确分类实例的比率分别为92.54%和90.46%,CNN模型最终预测正确分类实例的比率比LS-SVM更高。(4)根据研究发现与结论,分别从商业银行、监管部门和企业视角,提出了积极调整传统的企业信用风险评估方式,逐步优化企业信用风险评估系统,努力提升企业信用风险评估工作人员的综合能力;拓宽行业规范及法律法规,优化银行和核心企业间的合作关系,推动银行和三方物流的联合监管,尽快建立完善中小企业信用数据库;完善装备制造业中小企业财务管理制度,加强中小企业内控管理,正确运用企业生产经营策略等防范企业信用风险的政策建议。总之,本文利用CNN和LS-SVM方法,构建的供应链金融下中小企业信用风险评估模型,具有较好的应用效果,对辅助商业银行或其他金融机构,提升其中小企业信用风险评估效能,具有重要的支持作用。

关键词：中小企业供应链金融信用风险 CNN模型 LS-SVM模型

未抗凝非瓣膜性房颤左心房血栓风险预测模型的构建

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未抗凝非瓣膜性房颤左心房血栓风险预测模型的构建

作者：左诚吉林大学

学位级别：硕士

目的:探讨未抗凝非瓣膜性房颤(nonvalvular atrial fibrillation,NVAF)患者发生左心房血栓(left atrial thrombus,LAT)或自发超声显影(spontaneous echo contrast,SEC)的临床特征,寻找与其发生相关的危险因素,构建预测模型并绘制列线图,为预防和合理治疗提供基于证据的依据。方法:连续性收集2022年1月1日-2023年12月31日就诊于吉林大学第一医院心血管内科并行经食道超声心动图(transesophageal echocardiography,TEE)检查的未抗凝NVAF患者,排除同时合并有急性心肌梗死、急性肺栓塞、急性主动脉综合征、下肢静脉血栓形成急性/亚急性期、血液/免疫系统疾病、恶性肿瘤、结构性心脏病外科术后、伴发热不除外感染、左心耳封堵术后以及数据不全的患者,最终有1316例患者纳入研究,其中,经TEE检查确诊LAT/SEC的患者147例作为病例组,其余无LAT/SEC的患者为对照组。以7:3将这些患者随机分配到训练集(941例)和验证集(375例)。在训练集中,病例组患者有107例(11.4%),对照组患者有834例;在验证集中,病例组患者有40例(10.7%),对照组患者有335例。在训练集采用单因素分析寻找两组间差异性因素,多因素logistic回归分析纳入单因素分析中结果显著的变量,以向前似然比法确定LAT/SEC形成的独立预测因素,同时剔除共线性因素,通过ROC曲线分析各独立预测因素的预测价值,根据最佳临界值对其中的连续型数值变量进行二分类后构建最终预测模型并绘制列线图,在验证集中进行验证。模型验证内容包括区分度(ROC曲线下面积)、校准度(Hosmer-Lemeshow检验P值及校准度曲线)和临床实用度(临床决策曲线)。结果:1、本研究共纳入1316例患者,其中训练集有941例,验证集有375例;在训练集中,病例组患者有107例(11.4%),对照组患者有834例;在验证集中,病例组患者有40例(10.7%),对照组患者有335例。2、训练集单因素分析显示两组患者在房颤类型、高血压、脑卒中/短暂性脑缺血发作(transient ischemic attack,TIA)/血栓栓塞病史、充血性心力衰竭/左心室功能障碍、肥厚型心肌病、红细胞分布宽度、纤维蛋白原、D-二聚体、B-型钠尿肽(B-type natriuretic peptide,BNP)、尿素、肌酐、谷草转氨酶、谷丙转氨酶、γ-谷氨酰转肽酶、总胆红素、空腹血糖、左房前后径、左室舒张末期内径(left ventricularend diastolic dimension,LVDD)、左室射血分数(left ventricular ejection fractions,LVEF)、三尖瓣环收缩期位移(tricuspid annular plane systolic excursion,TAPSE)、二尖瓣反流这些变量上的差异有统计学意义(P左房前后径增大(OR=1.079,95%CI 1.032-1.127,P左房前后径预测LAT/SEC的最佳临界值为39.5mm,LVEF预测LAT/SEC的最佳临界值为57.5%。6、将训练集患者的纤维蛋白原、空腹血糖、左房前后径、LVEF根据最佳临界值进行二分类后联合房颤类型、脑卒中/TIA/血栓栓塞病史和BNP构建的最终预测模型,其ROC曲线下面积在训练集和验证集分别为0.880和0.861;HosmerLemeshow检验显著性在训练集和验证集分别为0.517和0.659;训练

关键词：非瓣膜性房颤左心房血栓自发超声显影预测模型列线图

基于热力学模拟的碱激发材料物相演变与耐久性能研究进展

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硅酸盐学报 2024年第2期52卷 725-736页

作者：左义兵廖宜顺杨英姿叶光华中科技大学土木与水利工程学院武汉430074 国家环境保护矿冶资源利用与污染控制重点实验室武汉科技大学武汉430081 武汉科技大学城市建设学院武汉430065 哈尔滨工业大学土木工程学院哈尔滨150090 代尔夫特理工大学土木与地球科学学院荷兰代尔夫特2628CN

热力学模拟是研究碱激发材料化学反应的有效方法,对于深入研究和探明碱激发材料物相演变规律与耐久性能具有重要意义。本文从热力学模拟的基本原理出发,介绍了碱激发材料的热力学数据库以及热力学模拟方法,分析和总结了热力学模拟在碱... 详细信息

热力学模拟是研究碱激发材料化学反应的有效方法,对于深入研究和探明碱激发材料物相演变规律与耐久性能具有重要意义。本文从热力学模拟的基本原理出发,介绍了碱激发材料的热力学数据库以及热力学模拟方法,分析和总结了热力学模拟在碱激发材料反应机理、侵蚀性介质作用下物相演变规律、耐久性能和原材料组成设计等研究中的应用进展,指出了现阶段碱激发材料领域热力学模拟研究存在的不足并提出了展望,为基于热力学模拟的碱激发材料研究提供理论指导。

关键词：碱激发材料物相演变耐久性能热力学数据库热力学模拟

基于注意力机制与多尺度特征融合的车辆重识别方法研究

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基于注意力机制与多尺度特征融合的车辆重识别方法研究

作者：左隆南昌大学

学位级别：硕士

车辆重识别技术主要是指在不同的摄像头或监控视频中寻找目标车辆。通过车辆重识别技术,可以实现在大规模的监控系统中,对车辆进行准确的跟踪,从而满足交通管理、安全监控和智能交通等领域对车辆识别和跟踪的需求,提供更精确和全面的车... 详细信息

车辆重识别技术主要是指在不同的摄像头或监控视频中寻找目标车辆。通过车辆重识别技术,可以实现在大规模的监控系统中,对车辆进行准确的跟踪,从而满足交通管理、安全监控和智能交通等领域对车辆识别和跟踪的需求,提供更精确和全面的车辆信息分析和管理。然而,由于实际的交通场景存在多样性,不同的摄像头可以具有不同的视角和拍摄距离,导致车辆在不同的场景中的尺度和外观会有所变化;光照和天气条件的变化也会影响车辆的外观的表现;以及车辆在运动的过程中可能会被其他车辆、建筑物或者树木等遮挡部分外观,从而导致车辆特征无法获取等情况,这些都会严重影响车辆重识别的有效性。针对上述问题,本文提出了基于双分支网络模型和基于多尺度注意力机制的车辆重识别方法。本文研究内容主要如下:(1)为了解决车型类间差异较小,难以区分的问题,本文提出基于多尺度特征融合的车辆重识别方法。通过双分支网络模型,分别对车辆图片进行局部特征提取和全局特征提取,在局部特征提取中,使用残差网络作为主干网络,并且加入特征金字塔模型,从而增强不同尺度物体的检测和识别能力;在全局特征提取中,使用改进的残差网络作为主干网络,并且对特征图进行水平分割和垂直分割,从而实现更细粒度的特征提取,增强目标的鲁棒性。(2)为了解决车辆图片复杂背景、不同光照强度以及视角和尺度的变化,本文提出基于多尺度注意力机制的车辆重识别方法。该方法主干网络使用的Res Net50,在此基础上加入IBN模块,提高主干网络不同领域的适应性;并且构建多尺度注意力模块,对不同的注意力模块分配不同的特征权重,从而调整对于不同特征的关注程度,提高模型的性能和泛化能力,最后,通过结合三元组损失函数和交叉熵函数来指导模型的训练。本文提出的模型方法在两个公开的车辆重识别数据集Vehiclel D和Ve Ri-776上分别进行了对比实验以及消融实验,实验结果证明了本文提出的模型方法的有效性。

关键词：车辆重识别残差网络多尺度特征融合注意力机制