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城乡关系现代化转型的过程与逻辑

华南农业大学学报（社会科学版） 2024年第1期23卷 129-140页

作者：曾凡军王鹏广西大学公共管理学院广西南宁530004

基于实现全体人民共同富裕的现代化目标,探寻城乡关系现代化转型具有重大意义。城乡关系现代化转型是多重因素作用的结果,其蕴含的“融合共生”特质推动了城乡“经济-社会”的一体化,构建了双中心意义的城乡关系。通过解构城乡发展中政... 详细信息

基于实现全体人民共同富裕的现代化目标,探寻城乡关系现代化转型具有重大意义。城乡关系现代化转型是多重因素作用的结果,其蕴含的“融合共生”特质推动了城乡“经济-社会”的一体化,构建了双中心意义的城乡关系。通过解构城乡发展中政策赋值、组织赋权、技术赋智的实践过程,发现城乡关系现代化转型表现为城乡结构一体化、要素均衡流动和功能差异化互补,并呈现了价值理性、结果理性与工具理性的再生产过程。在逆差序理念、双中心发展与数字红利扩散的逻辑取向下,城乡关系转型的价值观从差序向逆差序转变,成效观从极化发展向合作生产转型,方法观从效率增利向效益共享转换,既建构了稳定有序的城乡关系秩序,亦充实了中国式现代化的理论内涵,更为促进全体人民共同富裕提供了智识。

关键词：城乡融合现代化转型共同富裕中国式现代化

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频率可调谐太赫兹回旋管后腔互作用研究

频率可调谐太赫兹回旋管后腔互作用研究

作者：曾凡奇电子科技大学

学位级别：硕士

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集成光波导相控阵列中心偏检测方法

吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 1099-1104页

作者：严朝军吴迪三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡大学电子与通信研究所宜昌443002

针对光波导在成像过程中阵列中心易发生偏移现象,其相控阵列的中心偏检测精度较低的问题,提出一种集成光波导相控阵列中心偏检测方法。利用光束传输法对集成光波导的光波场展开模型,根据光栅衍射理论分析集成光波导的扫描特性。当相控... 详细信息

针对光波导在成像过程中阵列中心易发生偏移现象,其相控阵列的中心偏检测精度较低的问题,提出一种集成光波导相控阵列中心偏检测方法。利用光束传输法对集成光波导的光波场展开模型,根据光栅衍射理论分析集成光波导的扫描特性。当相控阵列中心处于偏离状态时,相控阵列面之间在集成光波导中处于不平行状态,在光学自准直法的基础上结合集成光波导的扫描特性,计算相控阵列在集成光波导中的平行度,获得相控阵列面在x方向和y方向中的平行度,以此为依据检测集成光波导相控阵列中心的偏离程度。实验结果表明:本文方法在x方向和y方向中的检测误差为0.001 mm和0.002 mm,检测结果与实际结果相符,证明所提方法具有较高的检测精度。

关键词：集成光波导相控阵列光栅衍射理论光束传输法光学自准直法阵列中心偏检测

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跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 103-111页

作者：曾凡智吴楚涛周燕佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

现有跨域人脸活体检测算法,其特征提取过程容易发生过拟合和缺乏特征聚合所导致的泛化性不足问题。针对该问题,提出了跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法,将分组卷积与改进的倒残差结构融合替换普通卷积,降低网络参数同时加强人脸细粒... 详细信息

现有跨域人脸活体检测算法,其特征提取过程容易发生过拟合和缺乏特征聚合所导致的泛化性不足问题。针对该问题,提出了跨域人脸活体检测的单边对抗网络算法,将分组卷积与改进的倒残差结构融合替换普通卷积,降低网络参数同时加强人脸细粒度特征的表达能力,并引入自适应特征归一化模块,强调图像中人脸活体信息区域淡化无关背景区域,有效避免人脸活体信息的过拟合并加强来自不同源域的人脸活体检测能力。基于NetVLAD引入通道注意力机制模块,通道注意力机制模块作为特征聚合网络的分支,学习不同源域中人脸局部特征的语义信息,有效增强对不同源域的人脸活体信息分类的泛化能力。设计两模块融合网络以提高未知场景下跨域人脸活体检测精度。在OULU-NPU、CASIA-FASD、MSU-MFSD和Idiap Replay-Attack数据集上的实验结果表明,该算法在跨数据集测试O&C&M to I、O&C&I to M、I&C&M to O、O&M&I to C均有不错的表现,其中,在O&C&I to M及O&M&I to C性能评估指标分别提升了0.99个百分点和0.5个百分点的精度。

关键词：域泛化生成对抗网络人脸活体检测自适应归一化注意力机制

基于交通速度预测的PHEV参考SOC规划研究

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基于交通速度预测的PHEV参考SOC规划研究

作者：曾凡龙浙江大学

学位级别：硕士

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电影强国视域下中国电影的对外传播研究

电影文学 2024年第6期 110-113页

作者：严红曾凡忠重庆城市管理职业学院重庆沙坪坝401331 黔南民族师范学院文学与传媒学院贵州都匀558099

电影强国是实现国家强盛的重要组成部分,而当前中国电影的对外传播仍面临很多问题。从跨文化传播的角度来看,导致中国电影走出去的“文化差异”问题包括物质差异下的中西文明差异、“高文化语境”到“低文化语境”的差异和意向差异与文... 详细信息

电影强国是实现国家强盛的重要组成部分,而当前中国电影的对外传播仍面临很多问题。从跨文化传播的角度来看,导致中国电影走出去的“文化差异”问题包括物质差异下的中西文明差异、“高文化语境”到“低文化语境”的差异和意向差异与文化选择差异。从“文化相似性”的原则出发,中国电影对外传播的路径包括:基于“心理相似性”机制设定普遍性主题和“英雄”,基于“文化想象”转化“文化想象力”,基于“进化相似性”原则创作未来的科幻故事和后人类发展图景。

关键词：电影强国中国电影文化差异对外传播

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融合显隐式反馈的协同过滤推荐模型

控制与决策 2024年第3期39卷 1048-1056页

作者：欧朝荣胡军重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针... 详细信息

融合显式和隐式反馈已被应用于提升推荐模型的性能,但是,现有的此类推荐模型未能保留显式反馈中反映用户偏好程度的信息,且现有研究认为拥有显式反馈的数据和仅拥有隐式反馈的数据对于模型具有同等影响,未能充分发挥显式反馈的优势.针对这些问题,提出一种新的融合显式和隐式反馈的协同过滤推荐模型(CEICF).首先,所提出模型提取显式反馈中的特征得到用户/物品的全局偏好向量;然后,从隐式反馈中提取用户/物品的潜在向量,进而将两种向量进行融合得到用户/物品的偏好向量;最后,使用神经网络预测用户与物品交互的可能性.在训练模型时,定义一种加权的二进制交叉熵损失函数,加强显式反馈对模型的影响来增强模型捕获用户偏好的能力.为了验证所提出模型的有效性,在覆盖不同领域的现实数据集上进行实验,实验结果表明,CEICF可有效地融合显式和隐式反馈,且推荐效果相对于基线模型有显著提升.

关键词：信息过载个性化推荐协同过滤显式反馈隐式反馈神经网络

融合物理约束的压裂水平井产能智能预测框架构建与应用

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天然气工业 2024年第9期44卷 99-107页

作者：卢聪罗扬郭建春曾凡辉油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学 610500 振华石油控股有限公司 610051

水平井分段压裂是实现非常规油气藏有效开发的关键技术,准确预测压裂水平井产能对于井位优选和压裂参数优化至关重要。随着历史开发数据的不断积累和人工智能技术的迅速发展,数据驱动的人工智能方法为压裂水平井产能预测提供了新的渠道... 详细信息

水平井分段压裂是实现非常规油气藏有效开发的关键技术,准确预测压裂水平井产能对于井位优选和压裂参数优化至关重要。随着历史开发数据的不断积累和人工智能技术的迅速发展,数据驱动的人工智能方法为压裂水平井产能预测提供了新的渠道。为此,从压裂水平井生产物理过程出发,分析了产能智能预测的物理约束,提出了与物理过程相匹配的产能智能预测框架,并结合四川盆地南部(以下简称川南)地区页岩气开发生产数据开展了实例验证。研究结果表明:(1)压裂水平井产能智能预测需要以压裂段为单位进行特征融合处理,单井产能是由初始压裂段到末尾压裂段依次累计作用的结果,各压裂段之间存在顺序关系,各单井的因素输入维度存在差异;(2)采用循环神经网络能够完全匹配压裂段之间的顺序关系和汇聚作用,而Mask屏蔽机制则能够解决各单井压裂段数量不统一的矛盾。结论认为:(1)该智能预测模型能够学习各单井输入序列与产能之间的复杂映射关系,训练集相对误差为0.098、测试集相对误差为0.117,较循环神经网络(RNN)模型误差的下降幅度分别为37.6%和37.0%,较多层感知机(MLP)模型误差的下降幅度分别为77.3%和77.4%,展现出优异的预测性能;(2)该研究成果能够为非常规油气藏压裂水平井产能预测的技术进步和快速发展提供新的思路与借鉴。

关键词：四川盆地南部页岩气水平井分段压裂特征融合产能预测人工智能循环神经网络物理约束

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深度学习的自然场景文本识别方法综述

计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1160-1181页

作者：曾凡智冯文婕周燕佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

自然场景文本识别在学术研究和实际应用中具有重要价值,已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。然而,识别过程存在文本风格多样、背景环境复杂等挑战,导致识别效率和准确率不佳。传统的基于手工设计特征文本识别方法由于其有限的表示能... 详细信息

自然场景文本识别在学术研究和实际应用中具有重要价值,已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。然而,识别过程存在文本风格多样、背景环境复杂等挑战,导致识别效率和准确率不佳。传统的基于手工设计特征文本识别方法由于其有限的表示能力,不足以有效地应对复杂的自然场景文本识别任务。近年来,采用深度学习方法在自然场景文本识别中取得了重大进展,系统地梳理了近年来相关研究工作。首先,根据是否需要对单字符进行分割,将自然场景文本识别方法分为基于分割与无需分割的方法,再根据其技术实现特点将无需分割的方法进行细分,并对各类最具有代表性的方法工作原理进行了阐述。然后,介绍了当前常用数据集以及评价指标,并在数据集上对各类方法进行了性能对比,从多个方面讨论了各类方法的优势与局限性。最后,指出基于深度学习的自然场景文本识别研究存在的不足和难点,对其未来的发展趋势进行了展望。

关键词：文本识别深度学习自然场景