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花岗岩热破裂裂隙动态演化特性数值模拟研究

岩土力学 2024年第S1期45卷 694-704页

作者：周长冰闫俊豪李小双绍兴文理学院土木工程学院绍兴文理学院岩石力学与地质灾害浙江省重点实验室

为揭示不同压力条件下花岗岩热破裂裂隙演化规律，采用数值计算方法，结合细观损伤理论，建立了岩石热-弹性本构模型，提出了适用于Comsol Multiphysics数值计算软件的矿物颗粒形态提取技术。开展了静水压力及单轴压力下花岗岩热破裂数... 详细信息

为揭示不同压力条件下花岗岩热破裂裂隙演化规律，采用数值计算方法，结合细观损伤理论，建立了岩石热-弹性本构模型，提出了适用于Comsol Multiphysics数值计算软件的矿物颗粒形态提取技术。开展了静水压力及单轴压力下花岗岩热破裂数值模拟研究，分析了拉伸和剪切裂隙动态发育过程。研究结果表明：花岗岩内矿物热破裂顺序依赖于各自的力学特性、强度，3种矿物的破裂顺序为云母、长石、石英，热破裂裂隙网络由拉伸裂隙和剪切裂隙组成，拉伸裂隙的发育主导了裂缝网络形成。裂隙演化可划分为3个阶段：微裂隙萌生阶段、裂隙爆发阶段、稳定增长阶段。热破裂阈值受最小主应力控制，单轴压力对阈值的影响较小，受静水压力的影响较大。静水压力下裂隙发育没有明显的方向性，单轴压力压扩展方向垂直于最小主应力，压力越大方向性越明显。

关键词：花岗岩热破裂数值计算裂隙扩展

基于Deeplab v3+的PIV误矢量修复

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工程热物理学报 2024年第6期45卷 1722-1729页

作者：陈建豪林梅西安交通大学能源与动力工程学院西安710049

在PIV图像后处理过程中,修正其误矢量对获取准确速度矢量场起到关键作用。本研究在模拟和实验矢量图数据库中人为添加误矢量,通过标注添加误矢量图像,用Deeplab v3+算法来识别分割误矢量,并同时生成用于修正的掩膜(mask),其识别分割的... 详细信息

在PIV图像后处理过程中,修正其误矢量对获取准确速度矢量场起到关键作用。本研究在模拟和实验矢量图数据库中人为添加误矢量,通过标注添加误矢量图像,用Deeplab v3+算法来识别分割误矢量,并同时生成用于修正的掩膜(mask),其识别分割的损失控制在0.001。对于修复,使用了DeepFill v2算法,用正确矢量图像训练网络,将损失稳定于0.05。将识别生成的mask和原始待修正的PIV图像,放入修正图像,靠输入指令即可实现PIV矢量图像中的误矢量自动识别与修正。结果表明,此方法,可批量处理PIV矢量图像,简单方便且自动化,具有较高的识别分割与修正精度。

关键词： PIV矢量图像深度学习误矢量识别与修复 Deeplab v3+ DeepFill v2

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基于时延和循环神经网络的声纹识别算法研究

基于时延和循环神经网络的声纹识别算法研究

作者：和椿皓河北大学

学位级别：硕士

声纹识别是一项通过声音实现身份认证的生物特征识别技术。随着信息技术的发展,隐私保护的使用场景逐渐增多,使身份认证的应用领域变得广泛而多样。声纹识别凭借其便于携带、不易伪造、不惧遮挡等优势能够满足多种场景下的身份认证需要... 详细信息

声纹识别是一项通过声音实现身份认证的生物特征识别技术。随着信息技术的发展,隐私保护的使用场景逐渐增多,使身份认证的应用领域变得广泛而多样。声纹识别凭借其便于携带、不易伪造、不惧遮挡等优势能够满足多种场景下的身份认证需要,因此受到越来越多的关注和研究。近年来,深度学习的发展使对声纹识别的研究进入了一个新的阶段。为了进一步提升声纹识别的性能,本文基于深度学习方法,针对生活中最常见的与文本无关的声纹识别问题进行研究并提出相应的改进算法,具体工作如下:(1)以时延神经网络(Time Delay Neural Networks,TDNN)为基础进行了声纹特征提取模型的设计。为了缓解多层神经网络中存在的参数量过大、难以训练、模型退化等问题,用密集连接的方式实现了TDNN层之间的连接,从而通过增加网络的深度提升特征的提取效果。同时对批量归一化的计算过程进行了分析,调整了其在网络中的位置,并结合注意力机制、膨胀卷积提出了一种多层特征聚合的密集连接TDNN(Densely connected TDNN with Multi-layer Feature Aggregation,DMFA-TDNN)模型。(2)对通过拓展网络层的宽度提升模型性能进行了研究,提出了一种并行多分支结构对DMFA-TDNN中的密集连接层进行改进。通过多个不同参数配置的分支独立的提取特征,使单层网络具备多尺度信息的学习能力。在此基础上设计了密集多分支连接块(Dense Multi-branch Block,DMBlock),并给出了改进后的多层特征聚合的密集多分支TDNN(Dense Multi-branch TDNN with Multi-layer Feature Aggregation,DMMFA-TDNN)模型。(3)为了利用语音信号的动态变化进一步改善声纹特征的提取效果,使用门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)学习语音帧间的动态特征,并与TDNN相结合设计了一种混合特征提取(Mixed Feature Extraction,MFE)方法。GRU是循环神经网络的一种变体,能够通过门控机制克服循环神经网络中的梯度计算问题。将MFE应用到提出的模型之中,分别记为DMFA-TDNN＿MFE和DMMFA-TDNN＿MFE。针对不同应用环境对模型规模和识别性能的需求差异,为所提模型设置了两种网络层数的配置。使用等错误率(Equal Error Rate,EER)和最小检测代价函数(Minimum Detection Cost Function,Min DCF)作为评价指标,在Vox Celeb系列数据集和CN-Celeb系列数据集上进行实验并与现有模型对比,结果表明所提方法能有效降低EER和Min DCF。同时分析了各改进算法之间的性能差异,证明了所做工作对提升声纹识别性能的有效性。

关键词：声纹识别时延神经网络循环神经网络深度学习

蜜煎不同给药途径治疗化疗相关性便秘的临床疗效观察

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蜜煎不同给药途径治疗化疗相关性便秘的临床疗效观察

作者：杨椿浩重庆医科大学

学位级别：硕士

不同稻虾模式对硫酸盐还原菌群落结构及多样性的影响

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中国生态农业学报（中英文） 2024年第4期32卷 559-570页

作者：黎衍亮邱秀文江玉梅倪才英肖罗长梁以豪刘鑫江西师范大学地理与环境学院/鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室南昌330022 江苏农林职业技术学院风景园林学院镇江212499 江西师范大学生命科学学院南昌330022

硫酸盐还原菌(SRB)作为一种土壤中普遍存在的微生物,在生物地球化学循环中发挥关键作用。本研究以常规水稻单作模式为对照(CK),无环沟式稻虾(水稻和克氏原螯虾)共作模式(RS_(0))、有环沟式稻虾轮作模式(RS_(1))与有环沟式稻虾共作模式(R... 详细信息

硫酸盐还原菌(SRB)作为一种土壤中普遍存在的微生物,在生物地球化学循环中发挥关键作用。本研究以常规水稻单作模式为对照(CK),无环沟式稻虾(水稻和克氏原螯虾)共作模式(RS_(0))、有环沟式稻虾轮作模式(RS_(1))与有环沟式稻虾共作模式(RS_(2))为研究对象,采用16S rDNA高通量测序技术,探究不同稻虾模式对土壤硫酸盐还原菌(SRB)群落结构及多样性的影响。结果表明:与CK相比,3种稻虾模式均显著降低了水稻成熟期土壤氧化还原电位(Eh)和硫化物、硫酸盐、全硫含量,提高了pH和有机质、速效钾、碱解氮含量,其中RS_(0)提升效果最为显著;3种稻虾模式SRB群落结构存在差异:RS1、RS2和RS0处理的δ-变形菌纲相对丰度比CK分别下降46.00%、63.61%和51.94%,而α-变形菌纲则分别提高402.52%、441.01%和584.17%。3种稻虾模式硫酸盐还原菌Observed_species指数、Shannon指数和Simpson指数与CK相比均显著提高,但不同稻虾模式间丰富度及多样性没有显著差异。RDA分析表明,速效钾、Eh、有机质、有效磷、碱解氮、硫酸盐、硫化物、全硫和pH是影响稻田土壤SRB群落结构的影响因子,其中全硫和硫化物是主要因子。综上,稻虾模式能维持或者提高稻田土壤养分状况和SRB群落丰富度及多样性,改善稻田土壤SRB群落结构,结果可为稻虾种养土壤生态健康及稻田综合种养土壤微生物研究提供参考和支撑。

关键词：稻虾种养轮作共作硫酸盐还原菌群落结构多样性

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视觉Transformer下语义融合和信息恢复的混凝土桥梁表观病害识别方法研究

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视觉Transformer下语义融合和信息恢复的混凝土桥梁表观病害识别...

作者：唐椿程重庆交通大学

学位级别：硕士

混凝土桥梁作为交通基础设施的重要组成部分,在长期服役过程中常受到如车辆超载,极端天气和结构老化等多重因素的影响,导致其出现剥落、露筋和水侵蚀等多种表观病害。病害的出现不仅影响桥梁美观和使用寿命,更可能引发塌桥等重大安全事... 详细信息

混凝土桥梁作为交通基础设施的重要组成部分,在长期服役过程中常受到如车辆超载,极端天气和结构老化等多重因素的影响,导致其出现剥落、露筋和水侵蚀等多种表观病害。病害的出现不仅影响桥梁美观和使用寿命,更可能引发塌桥等重大安全事故的发生。因此,对混凝土桥梁实施定期的检测与健康状态评估显得尤为关键,这有助于桥梁管养部门及时发现潜在的安全隐患。基于语义分割的混凝土桥梁表观病害识别方法作为混凝土桥梁检测的重要组成部分,其能够获取病害类别、位置和像素占比等信息。现有方法通过无人机等智能检测设备获取桥梁图片,并结合语义分割算法,精确地定位病害位置并计算出病害区域的像素占比,从而得到病害的位置信息和严重程度等定量参数。该方法所获取的定量参数对于评估桥梁安全状况、制定维修计划以及预测使用寿命具有重要意义。然而,现有基于语义分割的表观病害识别方法存在病害识别精度低和对多尺度病害识别效果不佳等问题。针对上述问题,本文提出了视觉Transformer下语义融合和信息恢复的混凝土桥梁表观病害识别方法,实现对桥梁病害准确识别,其主要研究内容及结论如下:(1)混凝土桥梁多类别表观病害语义分割数据集构建。鉴于当前公开领域尚未存在专用于混凝土桥梁多种类型表观病害识别的语义分割数据集,因此本文按照《公路桥涵养护规范》(JTG 5120—2021)标准严格筛选出图像分辨率高且病害区域清晰的桥梁表观病害图片1348张。本文根据剥落、水侵蚀和露筋等常见混凝土桥梁表观病害的视觉特征制定其相应标注策略,并利用语义分割图像标注工具对桥梁图像中的病害区域及其所属类别进行精细标注。此外,为了丰富数据集的多样性,本文使用旋转、翻转和裁剪等数据增强操作,模拟真实场景中可能出现的各种视觉角度变化,最终构建了一个含有2712张图片的混凝土桥梁多类别表观病害语义分割数据集。(2)基于语义融合SegFormer的混凝土桥梁表观病害识别方法。针对现有识别方法容易受到图像中植物和光线等因素的干扰导致病害识别精度低的问题,本文提出基于语义融合SegFormer的混凝土桥梁表观病害识别方法——SegFormerSP。该算法在SegFormer B0的基础上引入语义融合模块和极化自注意力机制。其中,语义融合模块将高级特征中的语义信息融入进低级特征中,使得低级特征中含有较多的高级语义信息,在解码阶段低级特征拥有足够的语义信息则能与高级特征中的语义信息进行对齐,从而减少背景干扰对病害识别任务的影响。同时,极化自注意力机制能够精准捕获桥梁图片的空间相关性和通道相关性,确保特征信息能被充分利用。实验数据表明,相较于SegFormer B0,SegFormer-SP的平均交并比和平均F1分数分别实现了2.41%和1.91%的提升。此外,SegFormer-SP在识别精度上表现优异,优于大部分主流语义分割算法。(3)基于上下文信息恢复的混凝土桥梁表观病害识别方法。由于当前方法在分割过程中无法为病害识别提供足够的全局上下文信息,导致算法对多尺度病害识别效果不佳。因此,针对上述问题,本文提出基于上下文信息恢复的混凝土桥梁表观病害识别方法——TSCB-Net。TSCB-Net采用U型编码器-解码器结构,该结构使得算法能够保留更多的病害形状、边界等细节信息,从而提高对多尺度病害定位和识别的准确性。同时,TSCB-Net利用PVT v2中的自注意力机制实现长距离建模,进而提升病害识别精度。此外,TSCB-Net在解码器部分引入了上下文信息恢复模块,该模块通过并联不同数量卷积核,有效地恢复上下文信息并扩大算法感受野,从而提升算法对多尺度病害的识别精度。实验结果表明,TSCB-Net能够对多尺度病害进行准确识别,且评价指标和参数量均领先于当前主流语义分割算法。

关键词：桥梁工程桥梁病害识别视觉Transformer 语义融合信息恢复

运用问题链提升高中生英语深度阅读能力的行动研究

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运用问题链提升高中生英语深度阅读能力的行动研究

作者：林椿丽海南师范大学

学位级别：硕士

基于深度学习的眼底图像糖网病变分割方法研究

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基于深度学习的眼底图像糖网病变分割方法研究

作者：黄椿程重庆理工大学

学位级别：硕士

糖尿病性视网膜病变是糖尿病最为常见的微血管并发症之一简称糖网病变,初期症状隐匿而严重时可能导致永久性视力损伤或致盲的风险。因此,对于该病变的早期筛查与干预至关重要。然而,由于眼底摄片设备匮乏、患者增多、专业摄片人员稀缺... 详细信息

糖尿病性视网膜病变是糖尿病最为常见的微血管并发症之一简称糖网病变,初期症状隐匿而严重时可能导致永久性视力损伤或致盲的风险。因此,对于该病变的早期筛查与干预至关重要。然而,由于眼底摄片设备匮乏、患者增多、专业摄片人员稀缺、患者筛查依从性差等因素,该病变的筛查普及率低。为此,现有的眼底图像糖网病变分割任务中存在可训练数据集较小、人工标注难度大、样本分布不均、计算资源成本高等问题,且目前使用深度学习算法对已标注的眼底图像的资源利用率不足,像素级分割的精度仍然有待提高。因此,本文针对眼底图像的糖网病变分割的分割任务为研究对象,在U-Net和多任务学习的基础上展开研究并针对上述问题提出解决方案,为眼底图像分割临床使用奠定基础。本文主要工作包括:(1)提出了一种高质量伪标签生成方法,目的在于最大化利用现有数据集,提供数据集多标签,获得图像更多信息。通过集成学习的方法训练初始伪标签生成的模型,而后将初始伪标签联合Grad-CAM方法的热力图对标签进行修正,使标签准确率在一定的置信度区间范围内,从而得到最终的高质量伪标签。(2)设计了一个标签更新网络,主要为缓解多任务学习过程中任务间梯度不平衡的问题。同时改进多任务U-Net模型,在模型的编码器部分增加设计的标签更新网络模块。在学习过程中不断调整任务间的权重比例,以学习更为通用的特征表示,并在多个开源眼底图像数据集上验证该方法的有效性和普适性。此外,眼底图像数据集所拥有的两个标签分别是像素级标注的分割掩码图像,另一个则是有无病变的二分类标签。(3)提出了一种基于像素级分割的两阶段算法,为进一步提升糖网病变分割的准确度,同时增加高分辨图像训练模型的计算资源利用率。引入糖网病变分级的辅助任务,辅助任务的伪标签由(1)所提出的方法获得,且作为该算法的第一阶段,在第二阶段中主要基于多任务U-Net模型,使用了(2)中设计的标签更新网络进行多标签的特征学习,并调整任务间权重。最后通过模型的对比实验、消融实验和分割结果可视化验证了分割效果至少1.89%以上的有效提升。

关键词：糖网病变分割伪标签生成热力图多任务学习

明中后期至清前中期“上省”“下澳”贸易形态变化研究

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明中后期至清前中期“上省”“下澳”贸易形态变化研究

作者：郑椿琪广州大学

学位级别：硕士

澳门开埠后,形成“上省”“下澳”贸易,闽广商人、揽头因商利下澳与葡商进行贸易,而葡商则上省参加交易会。为了规范葡商人上省进行贸易,明清政府都制定了相应的规定,设置专门的机构及官员进行监管。明中后期,明廷即在澳门设立关卡,在... 详细信息

澳门开埠后,形成“上省”“下澳”贸易,闽广商人、揽头因商利下澳与葡商进行贸易,而葡商则上省参加交易会。为了规范葡商人上省进行贸易,明清政府都制定了相应的规定,设置专门的机构及官员进行监管。明中后期,明廷即在澳门设立关卡,在广州设置“交易会”供商人们“上省”交易商品,作为葡商“上省”贸易的载体;大批闽广商人作为居澳葡商的中介商人,下澳贸易谋取利益,基于“上省”“下澳”贸易发展出规模较大的海洋贸易。明清交替时期,由于政局动荡,明廷海洋政策的收缩以及国际环境的风起云涌,省澳间的贸易备受打击。1640年,崇祯帝禁止葡商上省进行贸易,澳门的贸易也陷入困境。在清政府的怀柔政策下,澳葡获得了贸易的机会。由于清初期藩王势力强劲,下澳贸易被藩王控制下的王商所垄断,而王商即成为下澳贸易的主体。康熙开海后,清政府于沿海地区设立四海关,并且试图将私人海上贸易转变为以国家为基础的海洋贸易。雍正年间,澳门进入额船贸易时代,澳门的海上贸易重新恢复。清乾隆二十四年(1759年),清政府实行住冬政策,其规定外商上省下澳需由广州十三行行商承办,西洋商人需在规定的时间下澳居住,在贸易旺季上省贸易,洋商于省城的业务交由广州十三行商人代理,“上省下澳”贸易制度形成,“上省下澳”形成了一体贸易形态。广州十三行商人及澳商在外商的“上省”贸易中充当中介作用,促进“上省下澳”贸易的发展。明中后期至清前中期,“上省”及“下澳”贸易的主体因政策的变化、朝代的更迭以及大航海时代国际格局的演变而发生变化。

关键词：上省下澳居澳葡商省城广州澳门