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摩尔纹图案自动去除技术综述

计算机研究与发展 2024年第3期61卷 728-747页

作者：亓文法刘宇鑫郭宗明北京大学王选计算机研究所北京100080

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的... 详细信息

如今,数码相机和智能手机在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,已经成为人们感知世界、记录信息和沟通交流的主要工具.当使用这些设备拍摄电子屏幕时,显示设备和摄像头传感器网格之间往往会发生混叠,通常导致图片中存在不规则分布的摩尔纹干扰图案,从而严重影响了拍摄图像的视觉质量效果.因此,摩尔纹图案去除方法研究对于拍摄图像的后期处理具有重要意义.为此,详细梳理了摩尔纹去除研究的发展脉络,并根据不同的适用场景和技术实现将现有方法分为2类:基于先验知识的摩尔纹去除方法和基于深度学习的摩尔纹去除方法.鉴于深度学习网络中训练数据集的收集和对齐方式不同,该类方法又分为基于卷积神经网络(CNN)的摩尔纹去除方法和基于生成式对抗网络(GAN)的摩尔纹去除方法.在此基础上,选择相同的公开数据集,对主流的深度学习方法进行算法实现和性能对比分析,并分别总结了各类方法的优缺点.最后,对未来的研究方向进行展望.

关键词：摩尔纹图案图像恢复多尺度深度学习卷积神经网络生成式对抗网络

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微腔效应影响有机发光器件调制带宽特性研究

发光学报 2024年第3期45卷 468-475页

作者：李镔刘士浩张乐天谢文法吉林大学电子科学与工程学院集成光电子学国家重点联合实验室吉林大学实验区吉林长春130012

可见光通信(VLC)技术巧妙地融合了通信和照明或显示功能,为通信提供了高效便捷的方案。有机电致发光器件(OLED)作为最接近自然阳光的人造光源,在可见光通信系统的发射端展现出巨大的应用潜力。然而,受制于有机发光染料激子辐射复合速率... 详细信息

可见光通信(VLC)技术巧妙地融合了通信和照明或显示功能,为通信提供了高效便捷的方案。有机电致发光器件(OLED)作为最接近自然阳光的人造光源,在可见光通信系统的发射端展现出巨大的应用潜力。然而,受制于有机发光染料激子辐射复合速率较慢的限制,OLED在高频信号激励时响应速度较慢。为了克服这一限制,我们提出利用微腔结构,旨在通过微腔效应增强有机发光分子的自发辐射速率,从而改善器件的频率响应。研究结果表明,特定腔长的光学微腔引发的Purcell效应能够提升特定波长的光子态密度,从而加速其自发辐射速率。这种增强效应成功地将调制带宽从4 kHz提高到7 kHz,拓展了近75%的响应频率范围。

关键词：有机电致发光器件微腔结构自发辐射速率可见光通信调制带宽

《刑法修正案(十二)》视角下贿赂犯罪的罪刑关系及其司法适用

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中国刑事法杂志 2024年第1期 128-143页

作者：彭文华上海政法学院刑事司法学院

贿赂犯罪罪刑关系充分贯彻了“坚持受贿行贿一起查”的反腐败方略,呈现出体系化、协调化、个别化特征,同时在司法适用上也存在不均衡、不契合、差异化的困惑。贿赂犯罪中的财产性利益较有价之物的范围要窄,性贿赂等能否认定为财产性利... 详细信息

贿赂犯罪罪刑关系充分贯彻了“坚持受贿行贿一起查”的反腐败方略,呈现出体系化、协调化、个别化特征,同时在司法适用上也存在不均衡、不契合、差异化的困惑。贿赂犯罪中的财产性利益较有价之物的范围要窄,性贿赂等能否认定为财产性利益需要分别而论。无论受贿犯罪与行贿犯罪对应幅度内的法定刑是否相同,在具体适用时均须根据社会危害性轻重决定它们之间的量刑差异。只有充分考虑法定情节与酌定情节,才能真正实现贿赂犯罪定罪量刑的实质正义。作为贿赂犯罪罪刑适用的保障,在认定罪刑情节时需要贯彻价值判断。行贿罪的定罪情节与从重处罚情节存在重合,适用时不得进行重复评价。认定“感情投资型”受贿中的“可能影响职权行使”,不以国家工作人员“明知有具体请托事项”为必要,要根据受贿者与行贿者之间有无特殊关系、受贿者的状况、行贿者的事后表现等加以综合判断。终身监禁适用条件中的“犯罪情节等情况”,具体包括适用死刑立即执行和死刑缓期执行的所有犯罪情节等情况,只有判处死刑立即执行偏重且判处死刑缓期执行偏轻,才能适用终身监禁。“为他人谋取利益”“为请托人谋取利益”以及“可能影响职权行使”的证明责任,可以转移给受贿人。

关键词：行贿罪受贿罪实质解释终身监禁证明责任

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倾斜三维模型的农村建筑物精细化提取

测绘通报 2024年第S2期 234-238页

作者：彭文周鲜明重庆市测绘科学技术研究院自然资源部智能城市时空信息与装备工程技术创新中心

针对农村地区建筑精细化制图问题，本文利用无人机倾斜三维模型数据，基于深度学习语义分割技术实现农村建筑矢量的自动化提取。在本文方法中，首先融合正射影像DOM和对应的数字地表模型DSM数据，然后输入到神经网络PP-LiteSeg,得到建... 详细信息

针对农村地区建筑精细化制图问题，本文利用无人机倾斜三维模型数据，基于深度学习语义分割技术实现农村建筑矢量的自动化提取。在本文方法中，首先融合正射影像DOM和对应的数字地表模型DSM数据，然后输入到神经网络PP-LiteSeg,得到建筑物和横墙提取结果，并初步获得建筑物矢量。对于分属不同户但粘连的建筑物矢量，采用横墙提取结果打断和正则化，获得最终的建筑物矢量图斑。试验证明，本文方法可以高质量地提取出建筑物图斑，有效提升农村建筑物制图的自动化。

关键词：农村建筑深度学习制图

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化学学科实践的本质意蕴与实施路径

化学教学 2024年第7期 3-7页

作者：张庆严文法陕西师范大学教师发展学院陕西西安710062 陕西师范大学化学化工学院陕西西安710119 西藏民族大学附属中学陕西咸阳712082

学科实践是核心素养时代育人方式的新范式。经历知识创生过程,变革教学方式;强化实验探究,凸显学科育人价值是化学学科实践的价值。基于化学的学科特质,化学学科实践教学实施路径包括基于学生经验,激发认知冲突;学科问题驱动,实现思维进... 详细信息

学科实践是核心素养时代育人方式的新范式。经历知识创生过程,变革教学方式;强化实验探究,凸显学科育人价值是化学学科实践的价值。基于化学的学科特质,化学学科实践教学实施路径包括基于学生经验,激发认知冲突;学科问题驱动,实现思维进阶;基于真实情境,迁移解决问题。作为学习方式的新方向,学科实践对教师提出了转变育人观念、提升学科理解能力和开展形成性评价的新要求。

关键词：学科实践高中化学学习方式

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自动驾驶汽车犯罪的归责与归因

东方法学 2024年第1期 108-117页

作者：彭文华上海政法学院刑事司法学院

自动驾驶汽车犯罪的归责与归因,是维护社会秩序和助力驾驶自动化技术开发与运用的重要保障。对自动驾驶汽车犯罪进行刑事归责的理论依据,主要有风险分配理论、共享理论和道德理性论。自动驾驶汽车犯罪的刑事责任可分为工具责任、辅助驾... 详细信息

自动驾驶汽车犯罪的归责与归因,是维护社会秩序和助力驾驶自动化技术开发与运用的重要保障。对自动驾驶汽车犯罪进行刑事归责的理论依据,主要有风险分配理论、共享理论和道德理性论。自动驾驶汽车犯罪的刑事责任可分为工具责任、辅助驾驶责任和代理责任,其归责模式主要包括严格责任模式和过失责任模式。自动驾驶汽车犯罪的特殊主体包括制造商、用户、车主、智能网络及大数据信息提供者以及辅助驾驶人等,不同责任主体的注意义务的内容和来源有所不同,因而对其归责亦有所不同。

关键词：自动驾驶汽车智能犯罪严格责任过失责任注意义务归责模式

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罪刑关系的体系化及其实现

中国社会科学 2024年第1期 142-161,207页

作者：彭文华上海政法学院刑事司法学院上海201600

罪刑关系所涉及的范畴、内容以及要素等需要立足于系统思维,通过关系网络和“群”的概念、框架来把握。罪刑关系既是罪刑相互作用、相互制约的辩证关系,也是刑法、刑事法律规范以及行政法律规范等之间有关罪刑运用的整合化、系统化关系... 详细信息

罪刑关系所涉及的范畴、内容以及要素等需要立足于系统思维,通过关系网络和“群”的概念、框架来把握。罪刑关系既是罪刑相互作用、相互制约的辩证关系,也是刑法、刑事法律规范以及行政法律规范等之间有关罪刑运用的整合化、系统化关系。法治建设的制度化、规范化、程序化为新时代我国罪刑关系的体系化指明了方向。罪刑关系在价值目标上应当实现由偏重秩序维护转向秩序维护与人权保障并重、由偏重结果正义转向结果正义与分配正义并重、由多极化转向一体化、由粗放化转向精细化。罪刑关系的体系化需要以罪刑体系与结构的体系化为基础,在确保逻辑优化与价值评价活性化的同时,通过双轨化制度的构建、罪刑体系的贯通以及罪刑关系的内外协同来实现。

关键词：罪刑关系罪刑规范犯罪体系刑罚结构和体系刑事一体化

基于知识图谱的小学科学个性化学习系统设计探究

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基于知识图谱的小学科学个性化学习系统设计探究

作者：彭文云南师范大学

学位级别：硕士

基于空间信息关注和纹理增强的短小染色体分类方法

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图学学报 2024年

作者：彭文林金炜华北电力大学控制与计算机工程学院

染色体分类是核型分析中的重要任务之一。尽管残差神经网络已经在染色体分类领域取得了显著成就，但由于部分染色体具有长度较短、分类特征难以识别以及形态相似度较高的特点，使得其分类仍然具有挑战性。针对这一问题提出了基于空间信... 详细信息

染色体分类是核型分析中的重要任务之一。尽管残差神经网络已经在染色体分类领域取得了显著成就，但由于部分染色体具有长度较短、分类特征难以识别以及形态相似度较高的特点，使得其分类仍然具有挑战性。针对这一问题提出了基于空间信息关注和纹理增强的染色体分类模型SIATE-Net(Spatial Information Attention and Texture Enhancement Network)，以Inception＿ResNetV2模型作为骨干网络提取染色体的深层特征，自注意力机制和深度可分离卷积的引入能够更好地关注和保留短小染色体的空间信息。染色体长度较短会造成显带信息容易混淆，模型融入了纹理增强机制以扩大染色体间的差异性，为分类任务增加更多的判定依据。SIATE-Net模型分别在私人数据集与公开数据集上进行验证，分类性能明显优于其他方法，尤其是短小染色体。在私人数据集上，SIATE-Net模型表现出了最佳的总体分类准确率98.05%，短小染色体分类精度高达97.42%。在公开数据集上，SIATE-Net模型的总体分类准确率为98.95%，而短小染色体也达到了98.51%。实验结果表明，具有较强针对性的自注意力模块、深度可分离卷积和纹理增强模块在不降低整体分类准确性的前提下，能够有效地解决短小染色体分类任务。

关键词：医学图像处理短小染色体分类 Inception_ResNetV2模型自注意力机制深度可分离卷积纹理增强