检索结果-南通市图书馆

艺术百家 2017年第3期33卷 254-254页

作者：戴腾铜仁学院艺术学院

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戴腾作品

艺术百家 2015年第5期31卷 266-266页

作者：戴腾贵州省铜仁市美术家协会铜仁学院美术与设计学院

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福州地区结构性软土的压缩试验及参数研究

地下空间与工程学报 2024年

作者：张俊腾福建农业职业技术学院园艺园林学院

以实际在建工程项目为依托,对福州四县区的结构性软土进行压缩试验,从工程实践角度出发,修正了Burland提出的归一化压缩曲线模型,同时还提出了双对数模型,作为综合评价福州地区软土结构性的实用模型。结果表明:福州地区土具有较强的结构... 详细信息

以实际在建工程项目为依托,对福州四县区的结构性软土进行压缩试验,从工程实践角度出发,修正了Burland提出的归一化压缩曲线模型,同时还提出了双对数模型,作为综合评价福州地区软土结构性的实用模型。结果表明:福州地区土具有较强的结构性,工程实践上不能简单套用其他地区的经验公式;本文提出的修正的归一化压缩曲线模型能够直观反映福州地区土的压缩性状,在工程实践上应用非常方便;本文提出的双对数法能够方便确定结构性软土的屈服应力,结合屈服阶段和过渡区阶段的直线的斜率可以为工程实践上地基承载力的验算和变形计算提供参考。

关键词：结构性软土屈服应力归一化压缩曲线双对数模型

美学范畴在戏曲研究中的理论价值与实践路径——兼评安葵《戏曲美学范畴论》

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戏曲艺术 2024年第2期 158-165页

作者：李晓腾中国艺术研究院戏剧戏曲学系

美学范畴是20世纪80年代以来戏曲美学研究的热点话题,至今已产生许多重要成果,尤以安葵先生《戏曲美学范畴论》为代表。美学范畴集抽象理论、具象经验于一体,既为戏曲研究提供丰富的本土话语资源,又能够与西方乃至世界文明进行对话,具... 详细信息

美学范畴是20世纪80年代以来戏曲美学研究的热点话题,至今已产生许多重要成果,尤以安葵先生《戏曲美学范畴论》为代表。美学范畴集抽象理论、具象经验于一体,既为戏曲研究提供丰富的本土话语资源,又能够与西方乃至世界文明进行对话,具有较高的理论研究价值。当前戏曲美学范畴研究须对范畴进行更加严谨的鉴别、归纳与阐释,掌握美学范畴的运动规律,从而实现戏曲美学体系的建构。

关键词：美学范畴戏曲理论戏曲美学体系

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财政分权、城市扩张与中国碳排放强度

华东经济管理 2024年第4期38卷 72-82页

作者：田伟腾南开大学经济学院天津300071

实现“双碳”目标是党中央统筹国内国际大局作出的重大战略决策。文章基于我国288个城市面板数据,将财政分权、城市扩张和碳排放纳入同一理论分析框架,实证检验财政分权背景下城市扩张对碳排放的影响。研究发现:城市扩张对碳排放存在正... 详细信息

实现“双碳”目标是党中央统筹国内国际大局作出的重大战略决策。文章基于我国288个城市面板数据,将财政分权、城市扩张和碳排放纳入同一理论分析框架,实证检验财政分权背景下城市扩张对碳排放的影响。研究发现:城市扩张对碳排放存在正向促进效应;不同规模、区位、资源类型城市的影响呈现异质性效应;随着财政分权度的提高,城市扩张对碳排放促进效应呈现逐渐下降的趋势。研究提出:未来应贯彻可持续发展理念,严控城市无序扩张;坚持中国式财政分权体制基本框架,完善地方政府的考核体系;坚持效率优先、创新驱动,推动绿色低碳发展;对不同城市采取针对性的节能减排政策。

关键词： “双碳”目标城市扩张绿色低碳财政分权门槛效应

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基于分布共识的联邦增量迁移学习

计算机学报 2024年第4期47卷 821-841页

作者：崔腾张海军代伟中国矿业大学信息与控制工程学院哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院中国矿业大学人工智能研究院

相同生产工艺的工业过程协同建模是解决工业难测参数在线软测量的有效方法,但因生产原料、设备等因素差异,所形成的分布式数据往往呈现非独立同分布特性(Nonindependent Identically Distribution, Non-IID).同时,受生产环境变化影响,... 详细信息

相同生产工艺的工业过程协同建模是解决工业难测参数在线软测量的有效方法,但因生产原料、设备等因素差异,所形成的分布式数据往往呈现非独立同分布特性(Nonindependent Identically Distribution, Non-IID).同时,受生产环境变化影响,数据分布特性会随时间发生变化.因此,工业建模场景对模型的个性化配置和自主调整能力提出了更高的要求.为此,本文提出一种结构与参数并行优化的联邦增量迁移学习方法(Federated Incremental Transfer Learning, FITL).所提方法在增量式联邦学习框架下,建立了基于模型输出信息的联邦共识组织,并利用横向联邦进行组内增强;进而,面向联邦共识组织,通过最小化组间共识差异增量迁移不同共识组织信息;最后,结合组内横向增强和跨组织迁移学习,构造增量迁移下的联邦学习模型.在工业数据集和基准数据集上的实验结果表明,与现有方法相比,所提模型能更好地实现不同工况Non-IID情况下的协同建模.在过程工业回归任务和公开数据集的分类任务中,FITL能在多工况环境下相较基线方法提升9%和16%的模型预测精度.

关键词：协同建模分布式数据非独立同分布迁移学习联邦学习

基于Transformer的点云几何有损压缩方法

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 634-642页

作者：刘舸昕章骏腾丁丹丹杭州师范大学信息科学与技术学院杭州311121

点云被广泛地用于三维物体表达,不过真实世界采集到的点云往往数据庞大,不利于传输与储存,针对点云数据冗余性问题,引入基于注意力机制的Transformer模块,提出一种基于Transformer的端到端多尺度点云几何压缩方法。将点云进行体素化,在... 详细信息

点云被广泛地用于三维物体表达,不过真实世界采集到的点云往往数据庞大,不利于传输与储存,针对点云数据冗余性问题,引入基于注意力机制的Transformer模块,提出一种基于Transformer的端到端多尺度点云几何压缩方法。将点云进行体素化,在编码端利用稀疏卷积提取特征,进行多尺度的逐步下采样,结合Transformer模块加强点空间特征感知与提取;在解码端进行对应的多尺度上采样重建,同样采用Transformer模块对有用特征进行加强与恢复,逐步细化并重建点云。与2种点云标准编码方法对比,所提方法平均获得80%和75%的BD-Rate增益;与基于深度学习的点云压缩方法对比,平均获得16%的BD-Rate增益,在相同码率点有约0.6的PSNR提升。实验结果表明:Transformer在点云压缩领域的可行性与有效性;在主观质量方面,所提方法也有明显的主观效果提升,重建的点云更接近原始点云。

关键词：点云几何压缩 Transformer 注意力机制深度学习稀疏卷积

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一种地外天体着陆凸轨迹曲率滑模制导方法

宇航学报 2024年第4期45卷 571-579页

作者：杨贺朱圣英龙嘉腾徐瑞北京理工大学宇航学院北京100081 深空自主导航与控制工业和信息化部重点实验室北京100081

针对复杂地外天体表面安全着陆问题,提出了凸轨迹曲率滑模制导方法。该方法考虑着陆轨迹形状对着陆安全性的影响,将曲率约束引入到滑模面设计中,实现着陆器系统状态位于滑模面上时,轨迹形状为凸。首先,针对曲率约束进行等效转化和松弛,... 详细信息

针对复杂地外天体表面安全着陆问题,提出了凸轨迹曲率滑模制导方法。该方法考虑着陆轨迹形状对着陆安全性的影响,将曲率约束引入到滑模面设计中,实现着陆器系统状态位于滑模面上时,轨迹形状为凸。首先,针对曲率约束进行等效转化和松弛,提出了曲率松弛项,并利用曲率松弛项设计了曲率滑模面,满足三维凸轨迹条件。其次,推导了曲率滑模反馈制导律,滑模状态可在有限时间内收敛到零,在该制导律作用下,着陆器将以凸轨迹状态完成精准软着陆。最后,通过蒙特卡洛仿真验证了所提算法的有效性和鲁棒性。

关键词：地外天体着陆动力下降曲率滑模凸轨迹约束

基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法

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林业工程学报 2024年第2期9卷 124-132页

作者：魏子腾业宁南京林业大学信息科学技术学院南京210037

针对人工分割木材表面缺陷的烦琐性和阈值分割算法对缺陷像素信息衡量的不稳定性,提出了一种基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法。算法以简单线性迭代超像素(simple linear iterative cluster, SLIC)为基础,对缺陷图像进行预处... 详细信息

针对人工分割木材表面缺陷的烦琐性和阈值分割算法对缺陷像素信息衡量的不稳定性,提出了一种基于邻接自适应谱聚类的木材表面缺陷分割算法。算法以简单线性迭代超像素(simple linear iterative cluster, SLIC)为基础,对缺陷图像进行预处理,融合木材缺陷的纹理特性和超像素块间的距离尺度,并采用邻接自适应谱聚类进行分割;缺陷分割初步完成后,通过变异系数衡量缺陷块中像素信息的离散程度进行再次分割,克服初次分割结果的过分割问题;考虑木材表面缺陷形态学上的封闭性,将2次分割图像进行合并,继而用邻接扫描法对次分割图形进行填充,最终对木材表面缺陷进行分割界定。考虑木材表面缺陷种类的多样性,选取了虫眼、死节、活节等缺陷图像进行分割对比试验,相较于OTSU阈值分割算法,本研究算法在单个和多个木材表面缺陷分割方面,类别平均像素准确度(mean pixel accuaracy, MPA)分别提升4.69%,14.23%,平均交并比(mean intersection over union, mIoU)分别提升33.27%,33.43%。本研究算法能够更加准确地将木材表面缺陷从复杂背景中分割出来,缺陷边缘轮廓的构建更接近于理想分割情况,且运行时间较短,对木材表面缺陷的分割具备较强的精确性与可行性。

关键词：木材表面缺陷图像分割邻接自适应谱聚类超像素变异系数

基于深度强化学习DDDQN的高速列车智能调度调整方法

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铁道科学与工程学报 2024年第4期21卷 1298-1308页

作者：吴卫阴佳腾陈照森唐涛北京和利时系统工程有限公司北京100176 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDD... 详细信息

在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发事件下的应急处置能力以及运输组织效率提供了一种智能化的方法与参考。

关键词：列车智能调度调整列车晚点时间深度强化学习整数规划模型神经网络