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运用机器学习方法提取Sentinel-2影像烃微渗漏异常——以Marsel探区为例

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地球物理学报 2024年第4期67卷 1330-1341页

作者：伍仪霖周子勇中国石油大学(北京)地球科学学院油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司国际勘探事业部河北涿州072700

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文... 详细信息

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文以哈萨克斯坦Marsel探区为研究对象,提出了一种基于机器学习的遥感影像烃微渗漏异常提取方法.首先以研究区地表微生物检测结果为基础制作训练样本,为了对比不同样本学习结果,分别制作了斑块样本(patch sample)数据集和像元样本(pixel sample)数据集,在此基础上采用逻辑回归、支持向量机、随机森林、LeNet、AlexNet、GoogLeNet、ResNet算法构建两类数据集的学习模型.结果表明,对于经典机器学习算法,斑块样本最高准确率达0.833,像元样本最高达0.771;对于深度学习算法,斑块样本最高达0.782,像元样本最高达0.914.最后把这准确率最高的四种算法模型应用于哈萨克斯坦Marsel探区,并与地质地震资料进行对比,发现ResNet-18-1D对像元样本的预测结果与地震地质分析资料的对应性最佳,且准确率达0.914,Kappa系数达0.892.

关键词：烃微渗漏图像分类机器学习卷积神经网络

血管周围脂肪组织在血管衰老中的作用及干预药物研究进展

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中国现代应用药学 2024年第10期41卷 1428-1437页

作者：冯俊霖徐明中国药科大学基础医学与临床药学学院

心血管疾病是全球死亡主要原因，而血管衰老与心血管疾病的发生发展密不可分，脉管系统老化过程中伴随的血管形态学和功能变化如动脉硬化、内皮功能障碍及血管重塑是多种心血管疾病的重要驱动因素。目前的研究已经揭示了包含氧化应激、... 详细信息

心血管疾病是全球死亡主要原因，而血管衰老与心血管疾病的发生发展密不可分，脉管系统老化过程中伴随的血管形态学和功能变化如动脉硬化、内皮功能障碍及血管重塑是多种心血管疾病的重要驱动因素。目前的研究已经揭示了包含氧化应激、线粒体功能障碍、慢性低度炎症、基因组不稳定和蛋白质失衡等在内的多种机制对血管衰老的影响，但近期研究结果突出了血管周围脂肪组织(perivascular adipose tissue,PVAT)对血管生物学的独特作用。PVAT作为脉管系统的重要组成部分，在发挥支撑血管作用的同时，其衍生脂肪因子如脂联素、瘦素、抵抗素和促/抗炎细胞因子等以内分泌和旁分泌方式对血管氧化应激、炎症、血管重塑以及细胞衰老发挥调节作用。因此，本文就不同病理生理条件下PVAT分泌组变化情况及其对血管衰老的影响进行综述，并总结了通过减轻炎症及氧化应激、诱导褐变以及调节分泌组等途径来调节PVAT功能，进而缓解血管衰老的药物，以期为预防血管早衰及相关心血管疾病提供新的思路。

关键词：血管衰老血管周围脂肪组织脂肪因子促炎细胞因子

融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 398-408页

作者：周宁张嵩霖张晨兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(H... 详细信息

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。

关键词：麻雀搜索算法离散化算法粗糙集理论全局优化近似算法数据关联混合流水车间调度

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磁畴壁拓扑结构研究进展

物理学报 2024年第1期73卷 57-68页

作者：张颖李卓霖沈保根中国科学院物理研究所磁学国家重点实验室北京100190

拓扑磁性斯格明子作为信息载体单元具备高可靠性、高集成度、低能耗等优势,有望提高数据读写精度、降低功耗,从而研发新型拓扑自旋电子学材料与原理型器件,为信息技术、5G通信和大数据等的高速发展提供材料与技术支持.但磁性斯格明子同... 详细信息

拓扑磁性斯格明子作为信息载体单元具备高可靠性、高集成度、低能耗等优势,有望提高数据读写精度、降低功耗,从而研发新型拓扑自旋电子学材料与原理型器件,为信息技术、5G通信和大数据等的高速发展提供材料与技术支持.但磁性斯格明子同时存在需要磁场稳定以及电流驱动下斯格明子霍尔效应引起偏转等缺点,严重阻碍了其在实际器件中的应用,因此探索新型拓扑磁畴结构和适宜应用的材料体系成为研究的关键.本文将重点介绍自2013年理论预言磁畴壁斯格明子以来,利用高分辨率洛伦兹透射电子显微镜原位实空间发现并研究磁畴壁拓扑麦纫和磁畴壁斯格明子的实验工作.首次在范德瓦耳斯Fe_(5–x)GeTe_(2)二维磁性材料中发现温度诱发的180°磁畴壁转变为拓扑麦韧链,研究了磁畴壁麦纫态在外界电场、磁场作用下的集体运动行为,揭示了基于自旋重取向、磁畴壁限域效应以及弱相互作用下生成磁畴壁拓扑态的机制.在该机制指导下,设计制备了具有自旋重取向的GdFeCo非晶亚铁磁薄膜,不仅获得了磁畴壁麦纫,验证了生成机制的普适性,还成功实现了畴壁麦韧对到畴壁斯格明子的可逆拓扑转变,开辟了基于磁畴壁等内禀限域效应开展拓扑磁性物态探索和研究的新方向.

关键词：磁畴壁麦纫磁畴壁斯格明子自旋重取向洛伦兹透射电子显微镜二维磁性材料

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我国拔尖人才培养的组织变迁及制度选择

中南民族大学学报(人文社会科学版) 2024年

作者：符琼霖湖北大学教育学院

新制度经济学强调组织与绩效的关系,关注在现有组织结构约束下如何通过减少成本,从而实现更高的组织绩效。运用新制度经济学的相关理论分析我国拔尖人才培养组织的发展变迁主要阶段,可见追求社会本位导向的组织效率目标和制度合法化是... 详细信息

新制度经济学强调组织与绩效的关系,关注在现有组织结构约束下如何通过减少成本,从而实现更高的组织绩效。运用新制度经济学的相关理论分析我国拔尖人才培养组织的发展变迁主要阶段,可见追求社会本位导向的组织效率目标和制度合法化是拔尖人才培养组织生存发展的内外部动因,政府、高校和专家是组织发展共同的推动主体,依赖政府意志是组织变迁的路径依赖。为了推进我国拔尖项目及其组织的有效建设,实现拔尖人才培养的预期目标,应当转变政府职能定位,重塑高校组织的学术本位逻辑,畅通并完善拔尖人才培养利益相关方的表达机制及制度建设,重视对拔尖人才培养的反思研究,以促进组织制度建设决策更加理性化。

关键词：拔尖人才培养组织变迁新制度经济学

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基于三维关键点投票的物体位姿估计方法

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2024年第3期57卷 291-300页

作者：王太勇于恩霖天津大学机械工程学院天津300350 天津仁爱学院天津301636

针对单帧RGB-D图像进行物体六自由度位姿估计时,在物体遮挡、光线情况不良、低纹理情况下性能不佳的问题,本文设计了一种基于多网络特征融合(颜色特征提取网络和点云特征提取网络)的深度学习网络.首先,使用颜色特征提取网络提取RGB图像... 详细信息

针对单帧RGB-D图像进行物体六自由度位姿估计时,在物体遮挡、光线情况不良、低纹理情况下性能不佳的问题,本文设计了一种基于多网络特征融合(颜色特征提取网络和点云特征提取网络)的深度学习网络.首先,使用颜色特征提取网络提取RGB图像中的纹理特征,使用点云特征提取网络计算深度图中的点云特征,进行几何特征与纹理特征计算后,回归计算点云的关键点投票及实例语义信息.然后,通过投票聚类方式计算每个实例的所属类别和关键点位置.将RGB-D图像中的颜色信息与几何信息分别计算,由于后续操作需要充分考虑像素及点云的局部信息与全局信息,分别使用改进后的残差神经网络和RIPoint(residuals inverted point)网络提取数据特征.采用神经网络中的特征融合方法将颜色信息与几何信息充分提取,为后续模块提供更有效的点云特征.使用深度霍夫投票算法与均值偏移聚类算法计算实例的三维关键点坐标.最后,利用最小二乘拟合方法计算预测三维关键点的物体位姿参数.在LineMOD数据集和YCB-Video数据集上进行测试,实验结果表明:与六自由度物体位姿估计方法相比,本文模型预测的物体位姿准确率高于其他方法,平均准确率分别达到99.5%和96.9%.网络同时基本满足实时性要求,完成一帧RGB-D图像的多实例物体位姿估计时间需0.06 s.

关键词：物体位姿估计深度学习机器视觉点云

应用时空滤波模型的亚洲内部国际人口迁移流影响因素分析及短期预测

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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1374-1389页

作者：叶绮霖蒲英霞叶翠南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外,迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据,采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型(时空同期和时空... 详细信息

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外,迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据,采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型(时空同期和时空滞后),分析亚洲内部国际人口迁移的影响因素,并对2020—2025年人口迁移流进行预测。结果初步表明:①亚洲国际人口迁移流存在显著的时空自相关,且同期邻近迁移流比过去邻近迁移流影响更大,加入表征时空依赖的特征向量能够有效提高模型拟合能力;②人口规模、经济水平、战乱情况以及邻近性是影响亚洲国际人口迁移流的主要因素,在1990—2020年,人口规模效应先减后增,经济差异驱动力则先强后弱,因战乱死亡人数仍具有较强的推力,地理距离的阻碍作用在减小,语言邻近和经济合作依然对人口迁移具有显著的促进作用;③综合时空同期和时空滞后2种模型的预测结果,2020—2025年巴基斯坦和印度之间、印度→沙特、巴基斯坦→阿富汗和叙利亚→约旦的迁移趋势明显;④根据2种时空滤波模型的结果,2020—2025年亚洲国际人口迁移流总量约为1.8×10^(7)人。揭示亚洲内部国际人口迁移的时空依赖特性和其他规律有助于准确预测未来人口迁移趋势,同时为国家经济社会发展的宏观政策制定等提供科学决策参考。

关键词：国际人口迁移流零膨胀负二项回归模型时空依赖特征向量时空滤波模型时空同期结构时空滞后结构人口迁移预测模型亚洲

大学生运动身份认同对运动行为的影响:有调节的中介模型

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中国临床心理学杂志 2024年第2期32卷 463-468,415页

作者：任怡霖李宛霖朱风书扬州大学体育学院扬州225127

目的:探讨大学生运动身份认同与运动行为的关系,重点关注内部动机的中介作用,以及体重认知偏差的调节作用。方法:采用体育运动等级量表、运动依赖量表、运动身份认同量表、内部动机量表以及体重认知偏差问卷,对江苏省某高校950名在校大... 详细信息

目的:探讨大学生运动身份认同与运动行为的关系,重点关注内部动机的中介作用,以及体重认知偏差的调节作用。方法:采用体育运动等级量表、运动依赖量表、运动身份认同量表、内部动机量表以及体重认知偏差问卷,对江苏省某高校950名在校大学生进行调查,剔除59份无效问卷,最终获得有效问卷891份。结果:(1)大学生运动身份认同与适应性及适应不良运动行为呈正相关;(2)内部动机在大学生运动身份认同与适应性及适应不良运动行为之间起部分中介作用。体重认知偏差在运动身份认同和内部动机与运动行为(适应性及适应不良运动行为)关系间起调节作用。结论:运动身份认同不仅直接影响大学生运动行为,还可以通过内部动机间接地影响其运动行为。体重认知偏差调节大学生运动身份认同和内部动机与运动行为的关系。

关键词：运动身份认同体重认知偏差内部动机运动行为

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基于生理信号的危险作业人员心理负荷识别研究

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第4期45卷 600-608页

作者：郝锐郑欣李怡霖东北大学资源与土木工程学院辽宁沈阳110819

为识别危险作业岗位作业人员的心理负荷,提高人机系统可靠性,以含能材料起爆作业诱导被试人员心理负荷,采集30名被试人员在静息状态和心理负荷下的心率、脑电图和眼动信号进行心理负荷识别研究.首先,采用配对t检验与秩和检验对采集的心... 详细信息

为识别危险作业岗位作业人员的心理负荷,提高人机系统可靠性,以含能材料起爆作业诱导被试人员心理负荷,采集30名被试人员在静息状态和心理负荷下的心率、脑电图和眼动信号进行心理负荷识别研究.首先,采用配对t检验与秩和检验对采集的心率、脑电图和眼动信号进行统计分析,8种脑电、3种眼动及9种心率特征在静息状态和心理负荷下具有显著变化;其次,对初选获得的生理指标分别采用Pearson相关分析、最大相关最小冗余(MRMR)算法和主成分分析(PCA)进行特征降维;最后,基于上述3种方法降维处理后得到生理指标采用Logistic Regression,KNN,SVM,XG-Boost,Decision Tree和Random Forest机器学习方法进行心理负荷识别.结果表明,基于MRMR的心理负荷特征选择结果,采用Random Forest机器学习方法具有更好的识别性能(ACC=0.917,SN=1.0,SP=0.857,F1=0.909,AUC=0.971).本研究为有效识别危险作业人员心理负荷提供了理论依据.

关键词：危险作业心理负荷识别生理信号机器学习

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