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我的名字

课堂内外（创新作文）（小学版） 2023年第7期 74-74页

作者：廖桉多福建省南平市顺昌县双溪中心小学

我姓廖,名桉多。爷爷在给我起名时,在“安”字前面添了个木字旁。有了木,也就不容易和别人重名了——也许有人会叫“廖安多”,但叫“廖桉多”的概率就很小了.

关键词：安多概率重名

基于Sentinel-2和3D多源域自注意力模型的湿地分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 266-279页

作者：楼桉君贺智肖曼李心媛中山大学地理科学与规划学院广州510275 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海) 珠海519082

准确的湿地分类可掌握湿地时空分异特征,在湿地研究中占据重要地位。针对现有基于小样本学习的湿地分类方法仅局限于利用目标域或单源域数据的问题,本文提出一种3D多源域自注意力小样本学习模型3DMDAFSL(3D Multi-source Domain self-At... 详细信息

准确的湿地分类可掌握湿地时空分异特征,在湿地研究中占据重要地位。针对现有基于小样本学习的湿地分类方法仅局限于利用目标域或单源域数据的问题,本文提出一种3D多源域自注意力小样本学习模型3DMDAFSL(3D Multi-source Domain self-Attention Few-Shot Learning)。首先,结合卷积和注意力机制的优势,设计基于自注意力机制和深度残差卷积的3D特征提取器;然后,采用对抗域自适应策略实现多源域特征对齐,在每个域分别进行小样本学习;最后,利用训练好的模型提取特征,并将特征输入至K近邻(K-nearest Neighbor)分类器以获取分类结果。结果表明,3D特征提取器相比无特征提取框架的湿地总体分类精度提升约6.79%;当使用多源域数据集时,3D-MDAFSL模型对中山市Sentinel-2湿地数据集的总体分类精度能达到93.52%,相比于现有算法有明显提升。本文所提出的3D-MDAFSL模型在湿地地物高精度提取和分类中有较好的应用价值。

关键词：遥感小样本湿地分类多源域自注意力

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卷积神经网络STAP低空风切变风速估计

电子与信息学报 2024年第8期46卷 3193-3201页

作者：李海张强周桉宇熊玉中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津300300

由于机载气象雷达前视阵下存在非均匀性地杂波,导致难以获得足够的独立同分布样本,影响杂波协方差矩阵准确估计,进而影响风速估计。对此,该文提出一种基于卷积神经网络STAP的低空风切变风速估计方法,通过少量样本就能够实现高分辨杂波... 详细信息

由于机载气象雷达前视阵下存在非均匀性地杂波,导致难以获得足够的独立同分布样本,影响杂波协方差矩阵准确估计,进而影响风速估计。对此,该文提出一种基于卷积神经网络STAP的低空风切变风速估计方法,通过少量样本就能够实现高分辨杂波空时谱估计。首先,基于卷积神经网络模型训练好高分辨杂波空时谱卷积神经网络,接着计算杂波协方差矩阵,进而计算卷积神经网络STAP最优权矢量进行杂波抑制,达到对低空风切变风速精确估计。该文在小样本情况下,将稀疏恢复问题通过卷积神经网络实现,完成对高分辨杂波空时谱有效估计,仿真实验结果表明该方法可以有效估计空时谱,并完成风速估计。

关键词：机载气象雷达卷积神经网络低空风切变风速估计

中国农业绿色低碳发展的时空特征、区域差异及影响因素

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农业资源与环境学报 2024年

作者：刘桉志杨树果黑龙江八一农垦大学经济管理学院

本研究通过分析我国农业绿色低碳发展的时空变化，旨在为制定地区发展策略和推动农业绿色低碳转型提供依据。基于农业绿色低碳发展内涵，从“降碳、减污、扩绿、增长”四个维度构建指标体系，运用CRITIC-熵权组合赋权法、莫兰指数、核... 详细信息

本研究通过分析我国农业绿色低碳发展的时空变化，旨在为制定地区发展策略和推动农业绿色低碳转型提供依据。基于农业绿色低碳发展内涵，从“降碳、减污、扩绿、增长”四个维度构建指标体系，运用CRITIC-熵权组合赋权法、莫兰指数、核密度估计和Dagum基尼系数分析2011—2020年我国农业绿色低碳发展水平、时空特征及区域差异，并运用地理探测器模型分析影响因素。结果表明：我国农业绿色低碳发展水平逐年提高，平均增长率为2.31%，但区域差异明显，东北整体水平最高。分维度看，农业减污发展水平最高，农业增长速度最快；农业绿色低碳发展空间上呈显著正相关，区域差距不断扩大，超变密度和区域间差异为主要差异来源；农业绿色低碳发展受财政支农、农业生产效率和种植结构调整等多因素共同影响。研究表明，当前全国多数省份农业绿色低碳发展处于较低水平，区域差异较大，各地区应采取因地制宜的政策措施，推动农业绿色低碳转型。

关键词：绿色低碳发展时空特征区域差异空间自相关地理探测器

区域一体化背景下长三角数字政府建设政策文本量化研究

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区域一体化背景下长三角数字政府建设政策文本量化研究

作者：唐桉安徽建筑大学

学位级别：硕士

作为中国经济发达的重要地区之一,长三角地区近年来数字技术的快速发展为地方政府治理和服务水平提升提供了重要途径。2019年中共中央、国务院发布的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》更是进一步明确了长三角地区数字政府建设的关... 详细信息

作为中国经济发达的重要地区之一,长三角地区近年来数字技术的快速发展为地方政府治理和服务水平提升提供了重要途径。2019年中共中央、国务院发布的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》更是进一步明确了长三角地区数字政府建设的关键地位。然而,现有研究多侧重于长三角数字经济的整体态势和趋势分析,对数字政府建设的政策量化研究相对较少。因此,本文旨在通过对长三角地区数字政府建设政策的量化研究,深入分析政策制定合理性,为政府决策提供科学依据。本研究聚焦于长三角地区27个城市的数字政府建设政策。首先,收集并筛选了2017年至2023年间的208份数字政府建设相关政策文本。其次,通过文本计量分析了这些政策的外部属性特征,包括发文时间、发文主体和文本类型等,以全面理解数字政府政策。同时,利用NVivo12质性分析软件和PMC指数模型对政策内容进行了定量评价分析。最后,根据分析结果,研究了不同城市政府在数字政府政策制定中的倾向和特征,并发现了长三角地区数字政府政策体系存在的主要不足之处和可优化之处。研究旨在为长三角地区数字政府建设的政策制定和实施提供参考,促进区域一体化背景下的可持续发展。研究发现:三个层级城市在发文时间和主体上均呼应国家顶层设计,政策引领力各有不同;政策发文形式上“约束力”较弱,可操作性强并具有强制推动力的法规性政策文件较少;供给型政策工具使用过溢,需求型、环境型政策工具使用不足;职能数字化建设上侧重于政府运行数字化与公共服务数字化,职能数字化建设不均衡;基于PMC指数模型对长三角区域内十项数字政府政策进行实证评价,发现P8、P10政策的评价等级为完美水平,P6、P2、P1、P4、P9、P7、P5七项政策的评价等级为优秀水平,P3政策水平为可接受水平。研究结果提出了以下四点政策建议:一是因地制宜优化数字政府建设发展规划,缩小区域间建设差距;二是完善数字政府建设法规,增强政策效力;三是优化政策工具配置,关注政策内部结构;四是合理布局政府职能数字化建设,创新政府管理模式。图[19]表[17]参[85]

关键词：数字政府数字政府政策长三角城市群 PMC指数模型文本分析

长春市六所医院“西学中”培训现状研究及对策分析

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长春市六所医院“西学中”培训现状研究及对策分析

作者：章健桉长春中医药大学

学位级别：硕士

目的:本研究基于《关于印发第一批国家重点监控合理用药药品目录(化药及生物制品)的通知》等政策及文献背景,从供方的中医药院校、中医药管理部门、医疗机构和需方的接受中医培训的非中医类别医师两方面着手,通过对长春市某六所医院医... 详细信息

目的:本研究基于《关于印发第一批国家重点监控合理用药药品目录(化药及生物制品)的通知》等政策及文献背景,从供方的中医药院校、中医药管理部门、医疗机构和需方的接受中医培训的非中医类别医师两方面着手,通过对长春市某六所医院医师的培训情况进行问卷调查,明确非中医类别医师对学习中医的需求,分析对培训方式的评价,探索适合的培训模式,为完善培训、建立统一的培训标准提供参考依据,为本地区培训工作创造条件,培养一大批能够掌握中医基本理论、基本知识和基本技能,遵循中医药规律,熟练运用中医、西医两种诊疗方法的中西医结合人才,更好地满足人民群众对中医药健康服务的需求。方法:1、问卷调查法:基于研究目的,在前期掌握资料的基础上,通过借鉴以往国内中西医结合人才培养、中医药发展的相关问卷,自行设计《长春地区医师“西学中”培训现状调查问卷》,在问卷中设置有关中成药处方以及“西学中”培训相关问题,对符合纳入标准的调查对象采用简单随机抽样调查。2、数据分析法:通过对符合纳入标准的调查对象发放调查问卷后,并利用Excel表格、SPSS等工具软件进行数据的录入、整理、分析,了解调查对象对中成药处方权的需求度和对培训各方面的评价,为完善培训、建立统一的培训标准提供参考。结果:1、大部分非中医类别医师都参与过中医相关知识培训,但并没有统一标准,均为医院自行组织的院内培训或网络学习。2、通过频数分析可以看出:这六所医院非中医类别医师对开具中成药处方及中医基本知识需求度较高。3、通过多元有序logistic分析可以看出,培训频率、方式、地点、师资与医师对培训的评价之间具有显著关系(P0.05)。4、不同医师对培训形式存在不同要求,在培训时长和费用上大部分人则保持一致,以短学时、低费用为主。5、缺乏时间为培训主要矛盾。结论:通过研究得出结论:医院自行组织的培训受限于院内资源有限、中医理论体系复杂等问题使得培训效果参差不齐,无统一的培训标准则使得培训成果得不到充分的认可。非中医类别医师对中成药处方权的高需求度表明需要一个合适的培训途径,来确保非中医类别医师能够继续开具中成药处方。为政策能更好的实施,需要对培训形式、内容、师资等方面进行进一步优化,制定完善的适合长春地区的培训模式。

关键词：西学中中成药处方权培训对策

MOF衍生材料的制备及其降解抗生素废水的性能研究

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MOF衍生材料的制备及其降解抗生素废水的性能研究

作者：刘桉如南昌大学

学位级别：硕士

四环素是全球第二大使用量的抗生素,几乎占抗生素总产量和消费总量的三分之一,但是人类和动物无法完全吸收四环素类抗生素。因此,大量抗生素在使用后重新排放到环境中。四环素类抗生素在环境中长期存在易导致抗生素耐药性细菌（ARB）和... 详细信息

四环素是全球第二大使用量的抗生素,几乎占抗生素总产量和消费总量的三分之一,但是人类和动物无法完全吸收四环素类抗生素。因此,大量抗生素在使用后重新排放到环境中。四环素类抗生素在环境中长期存在易导致抗生素耐药性细菌（ARB）和抗生素耐药性基因（ARGs）传播。金属有机骨架材料因其高比表面积、高孔隙率、可调节的孔结构和易于功能化等优点被视为前景广泛的水体有机污染物降解材料。本课题为提高材料的催化和抗背景干扰等性能,选择MIL-125和ZIF-8两种常见金属有机骨架材料作为前驱体进行改性,合成了两种以非自由基作为反应活性物种的催化剂材料,实现了对四环素的快速降解。以MIL-125为前驱体,制备了一种以介孔为主导的多级孔材料,得到目标催化剂OV-MIL-125。采用X射线衍射（XRD）,扫描电子显微镜（SEM）,透射电子显微镜（TEM）,X射线光电子能谱（XPS）和傅里叶变换红外光谱（FT-IR）等技术表征催化剂材料。与MIL-125相比,合成的OV-MIL-125材料具有优异的光催化性能。在模拟太阳光下30 min内对四环素的去除率达90%,且拥有较好的抗干扰性和稳定性。淬灭实验和电子顺磁共振（EPR）表明1O2是降解四环素的主要活性氧物种。热解将与Ti相邻的氧原子去除从而引入氧空位,充当了光生e-/h+对的捕获位点形成单线态激子后转化为三线态。从三线态激子到O2的能量转移导致了1O2的形成。此外,选用ZIF-8为载体,成功制备负载金属单原子的氮化碳材料Fe0.5-SAC/NC,催化活化PMS用于降解四环素类抗生素。采用XRD,SEM,BET,XPS,FT-IR等技术表征催化剂材料。分散良好的单原子增加了活性位点协同高比表面积导致材料表面的限域效应提高了对四环素类抗生素的降解效率。采用淬灭实验和EPR证明降解反应中的主要活性物种为高价铁氧物种。反应体系初始p H与无机共存离子对降解效率几乎没有影响,意味着材料拥有较强的抗干扰性。在室温下5 min内对四环素的去除率可达92.5%。此外,也探究了催化剂投加量和PMS投加量对反应的影响。

关键词：金属有机骨架材料非自由基四环素机理

基于深度强化学习的低碳垃圾清运车路径优化研究

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基于深度强化学习的低碳垃圾清运车路径优化研究

作者：孙焓桉重庆交通大学

学位级别：硕士

在现代众多的物流活动中,货物的运输与配送过程产生的碳排放占物流碳排放总量的最大比例。在货运车辆运行调度的过程中,常会遇到旅行商问题,此为一个频繁出现的NP-hard难题。因约束条件的存在,大部分时候难以找到旅行商问题的精确最优... 详细信息

在现代众多的物流活动中,货物的运输与配送过程产生的碳排放占物流碳排放总量的最大比例。在货运车辆运行调度的过程中,常会遇到旅行商问题,此为一个频繁出现的NP-hard难题。因约束条件的存在,大部分时候难以找到旅行商问题的精确最优解。然而,随着人工智能与机器学习技术的飞速发展和计算机算力的持续增强,深度强化学习算法解决问题的能力不断增强,可灵活应对复杂的旅行商问题。本研究应用深度强化学习算法求解旅行商背景下车辆路径优化问题,首先将车辆遍历每个节点的过程视为DQN算法的智能体与环境的交互过程,将各节点视为强化学习的环境空间,车辆选择节点的过程作为动作空间。设每经过一个节点的成本为奖励函数,通过车辆不断学习训练实例,寻找旅行商问题的理想解决方案。针对两种不同的旅行商问题的车辆路径研究模型分别求解。针对低碳垃圾清运车辆路径优化模型。首先设计车辆的优化目标,由此得到低碳车辆路径优化模型,其优化目标为综合低碳成本和车辆成本的成本函数。再使用深度强化学习方法结合车辆路径优化模型,定义车辆的状态空间和环境空间,依据综合成本函数设计新的奖励函数,然后重新定义DQN网络,使车辆不断学习并更新网络参数,最后得到综合考虑低碳和车辆成本的最优解。与多个传统启发式算法的比较验证了模型的有效性,证明了模型对实际问题求解的高效率。针对拥堵区域车辆的低碳路径优化问题,本研究引入车流量限制区域概念,通过计算流量限制区域的车流量并重新设定奖励函数,使模型在两种不同数据集上实现优化目标:尽可能少地通过流量限制区域且车辆总路径最短。然后让车辆学习更新参数,最终达成优化目标。为证明深度强化学习模型的高灵活性,仍选取三种不同的启发式算法来完成优化目标。实验效果图显示,即使对环境有诸多限制,深度强化学习模型仍可良好完成任务,求得较优的解。相对而言,传统启发式算法虽在解决经典旅行商问题时效果尚可,但面对变迁的问题,却缺少足够的应变能力。另外,在处理大批量数据时,深度强化学习模型表现稳定,而传统算法则易陷入局部最优或无法收敛。因此,深度强化学习模型能处理不同场景下的旅行商问题。

关键词：低碳物流车辆路径优化深度强化学习旅行商问题

基于正则化算法的地基和星载雷达降水数据融合研究

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基于正则化算法的地基和星载雷达降水数据融合研究

作者：黄桉凡南京信息工程大学

学位级别：硕士