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不死鸟的等待

语文月刊 2016年第11期 32-34页

作者：曾荐方广东省中山市第一中学

我是谁?我是"响"号驱逐舰,因在二战中多次遭受重创却侥幸未沉而得名"不死鸟"。自1945年8月15日,我离开祖国,有了一个新的身份。我希望逐渐逃离那段不堪回首的往事,但我的内心却从未释然,噩梦般的回忆断断续续的伴随了我30多年,或许这就... 详细信息

我是谁?我是"响"号驱逐舰,因在二战中多次遭受重创却侥幸未沉而得名"不死鸟"。自1945年8月15日,我离开祖国,有了一个新的身份。我希望逐渐逃离那段不堪回首的往事,但我的内心却从未释然,噩梦般的回忆断断续续的伴随了我30多年,或许这就是死去的魂灵对我这只不死鸟无尽的惩罚,我日益感受到疲惫不堪乃至难以承受。作为苏联已除籍的舰船,上世纪70年代海参崴的一场海上军演,是我最后的一次出航。或许是知道死亡或者新生即将来临,亦或是因为来临的千岛寒流冰封了我钢铁般的躯体,我感到异常的寒冷。当我再次听到久违了的飞机引擎声和炮火轰鸣声,我眯着眼,仿佛

关键词：不死鸟海参崴

数字能力对边境乡村旅游地居民生计的影响研究

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数字能力对边境乡村旅游地居民生计的影响研究

作者：袁荐萍广西大学

学位级别：硕士

无人机集群网络中算力路由与计算卸载的联合优化算法研究

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无人机集群网络中算力路由与计算卸载的联合优化算法研究

作者：徐荐雷北京邮电大学

学位级别：硕士

基于EMD-LSTM模型的APU排气温度预测

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航空动力学报 2024年第8期39卷 386-392页

作者：王晓燕白贤明宋辞毛子荐沈阳航空航天大学经济与管理学院沈阳110136 辽宁省飞机火爆防控及可靠性适航技术重点实验室沈阳110136 沈阳航空航天大学安全工程学院沈阳110136

为了提高排气温度(EGT)的预测精度需要减少数据的复杂性。提出一种经验模态分解(EMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)组合方法来预测EGT。将具有时间序列特征的EGT数据,利用EMD分解成含有相同特征的本征模态函数(IMF)和残差(RES);利用LSTM... 详细信息

为了提高排气温度(EGT)的预测精度需要减少数据的复杂性。提出一种经验模态分解(EMD)和长短期记忆神经网络(LSTM)组合方法来预测EGT。将具有时间序列特征的EGT数据,利用EMD分解成含有相同特征的本征模态函数(IMF)和残差(RES);利用LSTM模型对分量进行预测;将所有分量预测出来的结果进行叠加得到EGT的预测值。并对EMD-LSTM模型与单一的LSTM模型的预测结果进行对比分析。结果表明:前者比后者的方均根误差和平均相对误差分别降低了35%和42%。说明此模型在预测APU的EGT值上具有更好的预测精度。

关键词：排气温度预测精度经验模态分解长短期记忆神经网络本征模态函数

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面向边缘部署场景的轻量神经网络修复算法

计算机学报 2024年第6期47卷 1413-1430页

作者：方毓楚李文中曾曜郑阳胡崝陆桑璐南京大学计算机科学与技术系南京210023 华为技术有限公司可信理论技术与工程实验室广东深圳518129

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能... 详细信息

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能的边缘情况而性能下降.因此,针对部署中的神经网络进行高效修复成为一个关键的研究课题.传统修复方法通常涉及整个模型的重新训练,这在边缘场景中具有诸多局限性.首先,不同地理区域的设备可能面临独特的自然噪声,使得统一模型难以适应所有环境.其次,深度神经网络的大规模参数使得其训练和部署时资源消耗巨大,且更新期间的服务中断将降低系统的可用性.为解决这些问题,本文提出了一种轻量级的补丁式神经网络修复算法.该算法通过引入个性化的补丁来增强神经网络对不同边缘环境中自然噪声和边角案例的鲁棒性.具体的,在故障定位阶段,类比于程序插桩中通过注入代码以检测、改进和分析软件行为,本文提出了神经网络插桩技术.通过将模型探针插桩进神经网络,观测其内部运行情况,实现了对错误样本的故障定位.在故障修复时,通过插入无监督搜索得到的神经网络补丁来纠正原始神经网络的输出.此外,本文提出了故障预测模块以提前预测潜在的错误输出,从而仅在必要时激活补丁.在基于2个数据集、15种噪声以及4个神经网络模型的实验中,与现有修复算法相比,本文方法在修复性能上取得了 6.64%至20.00%的提升.同时,本文方法所需的训练样本量减少了超过90%,而所需更新的参数量最高减少了 91.94%.这种有效且轻量的特性为解决边缘计算环境中神经网络的可靠性问题提供了有效途径.

关键词：神经网络修复深度边缘计算故障定位故障预测神经网络补丁

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基于流固耦合的加筋膨胀土边坡稳定性分析

公路 2024年第9期69卷 8-15页

作者：韦秉旭曾警程聪陈楚方王起长沙理工大学交通运输工程学院长沙市410114 中国公路工程咨询集团有限公司路桥设计研究院分公司武汉市430023 广西路建工程集团有限公司南宁市530029

土工格栅加筋膨胀土边坡受降雨影响产生膨胀变形,乃至失稳破坏,是典型的流固耦合问题。为探究降雨条件下加筋膨胀土边坡稳定性,基于流固耦合、饱和-非饱和渗流理论和Biot固结理论,利用FLAC3D二次开发平台和内置FISH语言,构建了一种综合... 详细信息

土工格栅加筋膨胀土边坡受降雨影响产生膨胀变形,乃至失稳破坏,是典型的流固耦合问题。为探究降雨条件下加筋膨胀土边坡稳定性,基于流固耦合、饱和-非饱和渗流理论和Biot固结理论,利用FLAC3D二次开发平台和内置FISH语言,构建了一种综合考虑膨胀土渗流-变形-应力的流固耦合分析方法。然后,结合实际工程,基于FLAC3D软件探究了降雨条件格栅界面参数、加筋长度和加筋间距对于边坡稳定性的影响。结果表明:格栅加筋可有效提高边坡稳定性;随着格栅界面参数、加筋长度的增大,以及加筋间距的减小,边坡稳定性逐渐提高;“下密上疏”的格栅布设方案比均匀布设方案更为合理。

关键词：边坡稳定性流固耦合膨胀土土工格栅

血氧水平依赖磁共振成像对早期糖尿病肾病评估价值的Meta分析

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临床放射学杂志 2024年第8期43卷 1378-1383页

作者：张欣悦陆方徐亦曾王琛上海中医药大学附属曙光医院肾内科 201203 上海中医药大学附属曙光医院放射科 201203

目的通过Meta分析系统评价血氧水平依赖(BOLD)磁共振成像对早期糖尿病肾病(EDN)的评估价值。方法检索PubMed、Cochrane library、CNKI、万方、维普和中国生物医学文献数据库,搜集BOLD对EDN评估的研究文献,检索时间为2013年1月至2023年1... 详细信息

目的通过Meta分析系统评价血氧水平依赖(BOLD)磁共振成像对早期糖尿病肾病(EDN)的评估价值。方法检索PubMed、Cochrane library、CNKI、万方、维普和中国生物医学文献数据库,搜集BOLD对EDN评估的研究文献,检索时间为2013年1月至2023年11月。采用Revman5.4、Stata16.0软件进行汇总分析。结果最终纳入8篇文献,共476例EDN患者。汇总后EDN组肾皮质R^(2∗)值(CR^(2∗)值)显著高于对照组,加权均数差(WMD)=0.35[95%CI(0.18,0.51),P<0.001;I^(2)=70.3%,P<0.05];肾髓质R^(2∗)值(MR^(2∗)值)显著高于对照组,WMD=2.02[95%CI(1.67,2.38),P<0.001;I^(2)=87.2%,P<0.05]。EDN组内,阴性尿蛋白亚组CR^(2∗)值与对照组比较差异无统计学意义,WMD=0.15[95%CI(-0.08,0.38),P=0.64;I^(2)=0.0%,P=0.19];MR^(2∗)值显著高于对照组,WMD=1.89[95%CI(1.441,2.345),P<0.001;I^(2)=85.4%,P<0.05]。阴性尿蛋白亚组CR^(2∗)值与对照组比较差异无统计学意义,WMD=-0.03[95%CI(-0.29,0.24),P=0.85;I^(2)=74.3%,P<0.05];MR^(2∗)值显著高于对照组,WMD=1.22[95%CI(0.69,1.74),P<0.001;I^(2)=35.8%,P=0.18]。结论BOLD是一种准确、无创的成像技术,定量监测MR^(2∗)值有可能在EDN诊断及决策中发挥作用。

关键词：早期糖尿病肾病血氧水平依赖核磁共振 Meta分析

在质子交换膜体系中实现长效高选择性电催化CO_(2)甲酸转化

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科学通报 2024年第14期69卷 1818-1820页

作者：姚颖方南京大学环境材料与再生能源研究中心南京210093

化石能源的过度消耗向大气中排放了大量CO_(2),引发严重的全球气候变暖等环境问题^([1]).随着国际上对这一全球性问题的日益关注,碳捕集和利用是实现碳中和目标的巨大挑战和机遇.随着全球范围内大规模太阳电池和风能发电设施的普及,利... 详细信息

化石能源的过度消耗向大气中排放了大量CO_(2),引发严重的全球气候变暖等环境问题^([1]).随着国际上对这一全球性问题的日益关注,碳捕集和利用是实现碳中和目标的巨大挑战和机遇.随着全球范围内大规模太阳电池和风能发电设施的普及,利用可再生能源电力将CO_(2)电化学转化为有机化学品受到广泛关注,CO_(2)电解技术为推进“双碳”(碳达峰、碳中和)战略的实施以及人类社会的可持续发展提供了一种可靠的途径。

关键词：有机化学品风能发电碳中和电解技术全球性问题质子交换膜高选择性可再生能源电力

基于LASSO回归和QRLSTM的来水预测方法研究

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人民长江 2024年

作者：何常新彭旭方福东杜灿阳曾庚运胡千帝合肥工业大学广东省水利电力勘测设计研究院有限公司广东粤海珠三角供水有限公司

精准的河流断面来水流量预测对于水资源配置管理、洪水预警和防灾减灾、生态保护和水力发电工程规划具有着重要意义。为了提高单一来水流量预测模型的预测精度，本文采用LASSO回归结合分位数回归长短期记忆神经网络（QRLSTM）以及核密... 详细信息

精准的河流断面来水流量预测对于水资源配置管理、洪水预警和防灾减灾、生态保护和水力发电工程规划具有着重要意义。为了提高单一来水流量预测模型的预测精度，本文采用LASSO回归结合分位数回归长短期记忆神经网络（QRLSTM）以及核密度估计（KDE）算法，提出了一种来水流量概率预测方法（LASSO-QRLSTM）。首先采用LASSO回归从高维来水特征向量中提取关键的解释变量，以降低了解释变量与被解释变量之间非线性关系的复杂程度；接着，建立QRLSTM来水流量预测模型，以获得不同分位点下的分位数预测值；进而利用KDE拟合概率密度函数，获得未来的来水流量可能值以及相应的概率，得出最终预测结果。提出的模型应用于广东省西江关键断面和高要来水流量预测，并与LASSO-QRNN、LASSO-GBDT、QRLSTM、QRNN、GBDT模型进行对比。结果表明：结合LASSO回归的混合预测模型预测效果均好于单一的QRLSTM、QRNN、GBDT模型。本文提出的LASSO-QRLSTM模型在对思贤滘断面流量预测中的RMSE为1804.270，NSE值更是高达0.973；在概率性指标方面，CRPS和PL值分别为842.618和465.964，各项评价指标均为最佳，在对比模型中表现出最好的预测效果。特别是极值处更好的拟合效果和更窄的概率预测区间，表现出该模型在河流来水流量预测中的独特优势。在后续对高要水文站的预测中，其预测性能得到进一步验证，展现出良好的适应性和稳定性，可为水文预测及相关预测研究提供参考。

关键词：来水流量预测 LASSO回归分位数回归长短期记忆神经网络核密度估计