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断裂的“我思”及其幻象——试论近代哲学主体的断裂与弥合的双重逻辑

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社会科学研究 2025年第1期 162-168页

作者：孔明安晏露月南开大学马克思主义学院天津300350

近代哲学的主体既是一个断裂的主体,也是一个被幻象所缝合的“同一性”主体。主体的分裂首先体现于笛卡尔的“我思”主体。笛卡尔“我思故我在”的主体首次对主体作出了精神实体与广延性实体的二元划分,实体间的分裂使自我无法实现内在... 详细信息

近代哲学的主体既是一个断裂的主体,也是一个被幻象所缝合的“同一性”主体。主体的分裂首先体现于笛卡尔的“我思”主体。笛卡尔“我思故我在”的主体首次对主体作出了精神实体与广延性实体的二元划分,实体间的分裂使自我无法实现内在的统一,这迫使思维实体在笛卡尔的理论中发挥着统摄的作用。康德是第一个真正直面被笛卡尔放弃的现象与本体之间裂缝的人,他试图将其自我意识建构在断裂的地带,并以先验自我为纽带,将本体自我和现象自我整合成具有同一性的主体。然而康德重新弥合主体断裂的这一努力并未成功。对此,黑格尔虽然提出了“实体即主体”的辩证法,试图解决主体的断裂,实现主客体的统一,但绝对精神的一统性遮蔽了其辩证法的光辉。现代精神分析理论试图从微观的视野,从主体的幻象这一视角出发回答主体的断裂及其同一的问题。精神分析学家拉康将幻象置于现实的一方,认为幻象是主体规避断裂的屏障。齐泽克则将拉康的幻象概念置于意识形态的维度,并指出这一幻象在建构现实的同时,也具有遮蔽的功能。总之,主体的断裂及其弥合构成了近现代哲学的双重逻辑和主题,揭示了主体性的辩证运动及其真理,并最终通过现代精神分析理论而得以显现。

关键词：主体断裂精神分析幻象

优质矮秆水稻恢复系中种恢263的选育和应用

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杂交水稻 2025年

作者：何陈述吴华林王萍张小波陈昊晏科刘盛景朱小翌毛政周华中国种子集团有限公司生命科学技术中心

中种恢263是中国种子集团有限公司以水稻恢复系籼恢277为母本，与恢复系金农丝苗杂交，再与恢复系中种恢2877复合杂交，经过4a8代选择而成的籼型水稻恢复系。该恢复系具有配合力好、熟期早、植株矮、米质优等特性。利用该恢复系配制的... 详细信息

中种恢263是中国种子集团有限公司以水稻恢复系籼恢277为母本，与恢复系金农丝苗杂交，再与恢复系中种恢2877复合杂交，经过4a8代选择而成的籼型水稻恢复系。该恢复系具有配合力好、熟期早、植株矮、米质优等特性。利用该恢复系配制的组合中，贵优263、金龙优263、金香优263、香龙优263均已通过国家或省级品种审定。

关键词：杂交水稻恢复系中种恢263 优质矮秆选育

基于多尺度注意力机制的无人机小目标检测算法

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兵工学报 2025年第1期46卷 12-21页

作者：冯迎宾郭枭尊晏佳华沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

针对无人机航拍图像密集度大、目标尺寸小、背景复杂等难点,提出一种基于多尺度注意力机制的小目标检测(Small target detection of BPAN-EF_C2f YOLOv8s,SBE_YOLOv8s)算法,通过设计一种基于多尺度注意力机制的特征提取模块(EMA-Faster ... 详细信息

针对无人机航拍图像密集度大、目标尺寸小、背景复杂等难点,提出一种基于多尺度注意力机制的小目标检测(Small target detection of BPAN-EF_C2f YOLOv8s,SBE_YOLOv8s)算法,通过设计一种基于多尺度注意力机制的特征提取模块(EMA-Faster Block_C2f,EF_C2f),替换YOLOv8网络中的C2f模块,提高网络对小目标特征的提取能力;在特征融合网络中增加P1检测层,并设计一种跨尺度特征融合结构(Bi-Path Aggregation Network,BPAN),融合小目标特征信息;增加一个微小目标检测头,使用SIoU Loss作为边界框损失函数,提升小目标检测精度和网络收敛速度。在公开数据集VisDrone2019上进行实验验证。验证结果表明:与YOLOv8s算法相比,新算法在检测精度上提升了6.9%、mAP50提升了9.1%,模型参数量减少了44.6%,检测速度为28帧/s,新算法在小目标检测领域具有一定的实用性。

关键词：多尺度注意力机制 YOLOv8s算法特征提取跨尺度特征融合小目标检测

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基于禁忌搜索的含异形板件的板式家具码垛优化算法

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济南大学学报(自然科学版) 2025年第1期39卷 143-150页

作者：季晏庆赵诗奎济南大学机械工程学院山东济南250022

为了减少含异形板件的板式家具打包的包裹个数,提出基于禁忌搜索的该类板式家具码垛优化算法;分析该类板式家具码垛问题的约束条件,并建立目标函数;采用可以有效确定订单中所有该类板式家具码垛顺序与旋转方向的编码方式,并利用启发式... 详细信息

为了减少含异形板件的板式家具打包的包裹个数,提出基于禁忌搜索的该类板式家具码垛优化算法;分析该类板式家具码垛问题的约束条件,并建立目标函数;采用可以有效确定订单中所有该类板式家具码垛顺序与旋转方向的编码方式,并利用启发式算法生成实时监测包裹质量的较优初始解,以便利用禁忌搜索求解该类板式家具码垛问题;结合临界多边形和最低水平线法,设计将编码转换为对应码垛方案的解码方式,并给出所提出算法的适配值函数及邻域结构;利用禁忌搜索计算该类板式家具订单,确定并优化每个板件的码垛顺序、旋转方向与码垛位置,得到包裹个数较少的码垛方案;选取欧洲排样问题兴趣小组(ESICUP)提供的算例测试所提出的算法,并与已有研究中可复现的板件智能分包方法对比。结果表明,相对于对比方法,所提出算法所得该类板式家具打包的包裹个数减少38.46%,验证了所提出算法的可行性与有效性。

关键词：家具打包码垛优化禁忌搜索异形板件临界多边形最低水平线法板式家具

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基于点云时空特征的超宽带雷达轻量化人体行为识别方法

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雷达学报(中英文) 2025年第1期14卷 1-15页

作者：宋永坤晏天兴张可刘显戴永鹏金添长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114 国防科技大学电子科学学院长沙410073

低频超宽带(UWB)雷达因其良好穿透性和分辨率,在人体行为识别领域具有显著的优势。针对现有的动作识别算法运算量大、网络参数多的问题,该文提出了一种基于时空点云的高效且轻量的超宽带雷达人体行为识别方法。首先通过UWB雷达采集人体... 详细信息

低频超宽带(UWB)雷达因其良好穿透性和分辨率,在人体行为识别领域具有显著的优势。针对现有的动作识别算法运算量大、网络参数多的问题,该文提出了一种基于时空点云的高效且轻量的超宽带雷达人体行为识别方法。首先通过UWB雷达采集人体的四维运动数据,然后采用离散采样的方法将雷达图像转换为点云表示,由于人体行为识别属于时间序列上的分类问题,该文结合PointNet++网络与Transformer网络提出了一种轻量化的时空网络,通过提取并分析四维点云的时空特征,实现了对人体行为的端到端识别。在模型的训练过程中,提出了一种点云数据多阈值融合的方法,进一步提高了模型的泛化性和识别能力。该文根据公开的四维雷达成像数据集对所提方法进行验证,并与现有方法进行了比较。结果表明,所提方法在人体行为识别率达到96.75%,且消耗较少的参数量和运算量,验证了其有效性。

关键词：超宽带雷达行为识别点云 PointNet++ Transformer

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时空特征变分学习的交通流预测模型

控制理论与应用 2025年第1期42卷 158-166页

作者：欧阳毅汤文燕邵泳博黎晏伶浙江工商大学管理工程与电子商务学院浙江杭州310018

交通流量时空预测是智能交通系统的关键任务.针对城市交通流序列的非线性和多模态特性,本文提出了一种基于时空特征融合的变分学习模型(ST-FVAE),采用局部时空特征融合和全局特征融合两个阶段对具有图空间拓扑特性的交通流数据进行预测... 详细信息

交通流量时空预测是智能交通系统的关键任务.针对城市交通流序列的非线性和多模态特性,本文提出了一种基于时空特征融合的变分学习模型(ST-FVAE),采用局部时空特征融合和全局特征融合两个阶段对具有图空间拓扑特性的交通流数据进行预测.局部特征融合模块由时间卷积残差单元和图卷积神经网络(GCN)构成,提取交通节点的局部时间特征信息,并利用GCN将空间拓扑信息嵌入局部时间特征信息中.通过基于局部时空图特征融合的变分自编码器交通流预测模型,学习全局时空相关性特征.在全局时空特征融合变分自编码器的学习过程中,为使Q分布能够逼近实际数据P分布,通过最大化似然函数的变分推断证据下界(ELBO)使得两个分布之间的KL散度最小化,提出了计算分布期望的KL差异构造训练损失函数的方法,进一步提高预测准确率.通过对交通流数据集和交通速度数据集的预测实验结果表明:本文提出的方法在交通流量和速度的预测方面都具有较好的预测特性,对于30 min和60 min的预测鲁棒性更好.

关键词：交通流预测时空融合变分自编码器图卷积

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频域引导的双策略协同伪装目标检测方法

小型微型计算机系统 2025年

作者：袁健陶成豪李蓉晏瑶琴上海理工大学光电信息与计算机工程学院

伪装目标检测的目的是精确且高效地检测出隐藏在周围环境中的伪装目标.然而现在的多数伪装目标检测方法在遇到高度相似的背景干扰时，仅通过目标的局部RGB特征无法准确识别伪装目标.从动物借助频域信息识别伪装物体得到启发，本文提出... 详细信息

伪装目标检测的目的是精确且高效地检测出隐藏在周围环境中的伪装目标.然而现在的多数伪装目标检测方法在遇到高度相似的背景干扰时，仅通过目标的局部RGB特征无法准确识别伪装目标.从动物借助频域信息识别伪装物体得到启发，本文提出了一种充分利用RGB和频域两方面的优势进行伪装目标检测的频域引导网络（FGNet).该网络设计了频域感知模块，利用主干网络提取到的多层次特征自动学习高频和低频特征.接着设计了双策略协同特征提取方法，针对高层特征设计了边缘引导特征模块，通过高频特征的引导实现伪装目标的边缘特征提取，针对低层特征设计了纹理信息增强模块，通过低频特征的引导实现伪装目标纹理的增强，通过双策略协同实现了快速初定位以及细节的保留和补充.最后设计了上下文特征聚合模块，通过跨层特征融合和先验引导校正来增强伪装目标的特征表示.与最新方法相比，本文提出的方法在CHAMELEON、CAMO-Test和COD10K-Test这3种常用的基准数据集上都体现出优越性.

关键词：伪装目标检测频域感知深度学习边缘引导纹理增强上下文特征聚合

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结合移动对象发现和对比学习的无监督跟踪

计算机工程与应用 2025年第4期61卷 141-149页

作者：段苛苛郑俊蓉晏泽辽宁大学信息学院沈阳110036

常规的深度学习跟踪方法需要使用大量人工注释的视频标签来完成对目标跟踪任务的监督学习,而无监督跟踪方法可以在未标注视频中进行模型训练,这有利于部署到实际场景中。传统的无监督跟踪方法严重依赖训练样本的空间信息探索,难以持续... 详细信息

常规的深度学习跟踪方法需要使用大量人工注释的视频标签来完成对目标跟踪任务的监督学习,而无监督跟踪方法可以在未标注视频中进行模型训练,这有利于部署到实际场景中。传统的无监督跟踪方法严重依赖训练样本的空间信息探索,难以持续跟踪具有强烈运动变化的目标对象。提出一种基于循环一致性理论的无监督跟踪方法,采用无监督光流估计与动态规划发现移动目标,通过循环记忆学习方案构建内存队列来利用丰富的时间信息,并提出基于对比学习思想的方法完成对模板的更新。实验结果表明,提出的跟踪方法在VOT2016以及VOT2018数据集上的EAO分别达到了0.402和0.344,主要性能指标与一些主流监督学习方法的跟踪效果相当。

关键词：目标跟踪无监督学习循环一致性移动对象发现对比学习

miR172b/c-BnMSH7.A1模块响应甘蓝型油菜中Cu2+胁迫机制

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生物技术通报 2025年第2期41卷 139-149页

作者：刘芳杜芊芊何昊肖钢晏仲元郝小花湖南文理学院生命与环境科学学院常德市农业生物大分子研究中心湖南农业大学农学院

【目的】探究基于miRNA调控甘蓝型油菜BnMSH7.A1响应Cu2+胁迫的作用机理，为解析重金属胁迫响应机制中miRNA的调控功能提供新的研究思路。【方法】通过克隆甘蓝型油菜BnMSH7基因，利用生物信息学方法进行序列特征及潜在功能分析，预测... 详细信息

【目的】探究基于miRNA调控甘蓝型油菜BnMSH7.A1响应Cu2+胁迫的作用机理，为解析重金属胁迫响应机制中miRNA的调控功能提供新的研究思路。【方法】通过克隆甘蓝型油菜BnMSH7基因，利用生物信息学方法进行序列特征及潜在功能分析，预测筛选出调控甘蓝型油菜BnMSH7基因的候选miRNA，并使用烟草双荧光素酶报告系统对其进行体外验证，过表达pre-miR172b和pre-miR172c侵染油菜子叶，进行体内验证。经不同浓度Cu2+处理油菜幼苗，RT-qPCR检测miR172b、miR172c和BnMSH7.A1表达情况，进行相关分析，推断Cu2+胁迫下，miR172b和miR172c对BnMSH7.A1的调控情况。【结果】野生型萤火虫荧光值与海肾荧光值比值比空白对照显著下降，说明BnMSH7.A1受miR172b和miR172c调控。同时体内验证发现miR172b和miR172c与BnMSH7.A1的表达规律相反，表现为抑制调控，进一步说明miR172b和miR172c可以调控BnMSH7.A1。经生物信息学预测发现，miR172b、miR172c和BnMSH7.A1启动子上均存在铜响应元件；且Cu2+处理后，根中pre-miR172b和pre-miR172c分别可以促进miR172b和miR172c表达，进一步促进BnMSH7.A1表达。叶中miR172b和miR172c负向调控BnMSH7.A1的表达，pre-miR172b、premiR172c与miR172b、miR172c呈负相关关系，但相关性不显著。【结论】在不同组织中miR172b/c-BnMSH7.A1模块的调控方式存在差异，在根中pre-miR172b、pre-miR172c与miR172b、miR172c均为正相关关系，miR172b/c可正向调控BnMSH7.A1表达。在叶中pre-miR172b、pre-miR172c与miR172b/c相关性不显著，但miR172b/c可负向调控BnMSH7.A1的表达。

关键词： Cu2+胁迫 BnMSH7.A1 miR172b/c 双荧光素酶报告实验分析相关性分析

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