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贵定县茶山村布依族婚姻习惯法的当代变迁研究

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贵定县茶山村布依族婚姻习惯法的当代变迁研究

作者：彭启莉贵州民族大学

学位级别：硕士

贵州是一个多民族聚居的省份,每个民族都具有其本民族的特色。黔南布依族在漫长的历史发展过程中,在自然环境以及本民族自身特点等因素的影响下,形成了极具特色的灿烂文化,布依族的婚姻习惯法就为其中的一种。对于布依族的婚姻关系方面... 详细信息

贵州是一个多民族聚居的省份,每个民族都具有其本民族的特色。黔南布依族在漫长的历史发展过程中,在自然环境以及本民族自身特点等因素的影响下,形成了极具特色的灿烂文化,布依族的婚姻习惯法就为其中的一种。对于布依族的婚姻关系方面,不论是已经颁布的《民法典》,还是少数民族地方自治条例的特别规定,都不能对其全方面进行调整,因此在布依族聚居地形成的布依族婚姻习惯法对于调整布依族内部的婚姻关系,以及促进布依族地区的社会稳定和民族团结都发挥了积极作用。但随着社会与经济的快速发展,国家法的深入以及各民族文化的交融,特别是进入21世纪以后,布依族传统的婚姻习惯法发生了不可逆转的变迁。在变迁的过程当中,布依族婚姻习惯不断适应社会的发展,与国家法的衔接日益成熟,其作为调整布依族婚姻关系的基本制度以及承接国家法的制度基础,在今后的时期内仍会继续发挥一定的作用。为了进一步了解布依族婚姻习惯法的现状,笔者将黔南贵定县茶山村作为研究对象,结合地方的文献资料和田野调查资料,对贵定县茶山村布依族传统的婚姻习惯法,以及其在当今社会发展中发生的变化进行探究。本文的文章结构主要包括绪论、正文和结语三个部分。第一部分是绪论,主要对研究背景、研究意义以及研究现状进行了阐述,同时对婚姻习惯法的概念界定及研究方法予以介绍。第二部分的第一章介绍了调研地点的基本概括以及调研经过。第二章介绍了茶山村布依族传统婚姻习惯法的内容,主要介绍了赶表制度、同宗不婚制度、娃娃亲制度、婚姻的缔结程序、离婚制度以及其他的婚姻制度。第三章写的是茶山村布依族婚姻习惯法当代变迁的体现,变迁表现为结婚对象选择方式的转变、结婚程序的不断简化、传统婚姻与登记婚姻并存、不坐家制度的消失和离婚方式的转变。第四章写的是茶山村布依族婚姻习惯法当代变迁的相关分析,从两个视角阐述了导致布依族婚姻习惯法变迁的原因,从社会发展的角度主要有市场经济的发展、教育因素、交通因素以及传媒的发展;从国家法实施的视角主要阐述了国家法的颁布与实施、国家权力的冲击以及国家法的大力宣传对布依族婚姻习惯法变迁的影响。最后一部分是结语。

关键词：布依族婚姻习惯法变迁

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环境保护税、数字化转型与企业ESG表现

环境保护税、数字化转型与企业ESG表现

作者：俞启玟扬州大学

学位级别：硕士

基于GA-PSO-BP智能优化算法的三自由度磁定位技术研究

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基于GA-PSO-BP智能优化算法的三自由度磁定位技术研究

作者：董启棹石家庄铁道大学

学位级别：硕士

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马克思自由人联合体思想研究

马克思自由人联合体思想研究

作者：隋启贤曲阜师范大学

学位级别：硕士

马克思自由人联合体思想是马克思主义理论的重要组成部分,充分彰显了马克思追求人类进步与解放的崇高理想。时至今日,人类再一次站在历史发展的十字路口,人类的生存与发展仍是世界性难题,新环境与新背景对人类、社会、国家、世界的发展... 详细信息

马克思自由人联合体思想是马克思主义理论的重要组成部分,充分彰显了马克思追求人类进步与解放的崇高理想。时至今日,人类再一次站在历史发展的十字路口,人类的生存与发展仍是世界性难题,新环境与新背景对人类、社会、国家、世界的发展提出了新的要求。在新时代条件下,自觉汲取马克思自由人联合体思想的智慧,是促进人的全面发展和社会全面进步的应然之举。马克思自由人联合体思想的生成有其特定的背景,包括客观的理论基础、社会背景以及自我的思维转变。十八到十九世纪的欧洲大陆出现了转折性的国家崛起与技术变革,给社会发展、人类历史、革命运动带来颠覆性影响。与此同时,青年马克思完成了思想的两个转变,初步探索和形成了科学的方法论,并批判继承以往哲学家关于共同体与未来社会建设的论述。通过科学批判、社会批判与资本批判,马克思展开对人、共同体、无产阶级的分析,直指实现自由人联合体的必要条件和可行路向,实现了思想的发展与完善。从马克思的批判思维出发,进一步厘清思想的发展脉络,有助于深入把握思想的主要内容与本质特征。马克思自由人联合体思想的主要内容涵盖个人、社会、国家三个层面。从个人层面看,马克思基于对人的发展状况和自由个性的辩证审思,将自主活动与生产劳动联系在一起,强调个人精神生活的自由发展,以阐明人自由而全面发展的理想状态。从社会层面看,马克思解析了高度发达的社会生产力,具体分析了资源的共有形式,着重强调人同社会、自然的和解。从国家层面看,马克思深入论析了共产主义过渡阶段存在的必然性与可能性,系统揭示了国家消亡的必然趋势,预见了国家权力归还于民的趋向。思想的内容反映出思想的相应特征,凸显了思想的个体性和共同性、现实性和理想性、民族性和人类性。马克思自由人联合体思想既重视个人的个性自由,又坚持社会的共同联合;既做到落脚社会事实,更注重远观未来社会;既确保民族的团结发展,也强调全人类的彻底解放。在新时代背景下,马克思自由人联合体思想仍有不可替代的现实意义。在新的发展境遇中,促进人的全面发展和社会的全面进步,推动中国的国家建设与发展,构建命运与共的和平世界,都离不开马克思自由人联合体思想的指导。在人与社会发展层面,马克思自由人联合体思想指明了物质积累与精神建设的发展路向,明确了构建地球生命共同体的紧迫性。在国家建设层面,为正确认识当代虚假共同体提供了科学原则,推动社会公共服务职能高质量发展,明确了铸牢中华民族共同体意识的重要性。在世界发展层面,融合中国的和合文化,形成了贴合时代的发展理念,明确了构建人类命运共同体的必要性。

关键词：马克思自由人联合体自由人共产主义

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基于深度学习的肝脏转移瘤图像分割方法研究

基于深度学习的肝脏转移瘤图像分割方法研究

作者：樊启富南昌大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的轻量化立体匹配算法研究

基于深度学习的轻量化立体匹配算法研究

作者：魏启龙广州大学

学位级别：硕士

双目立体匹配作为一种重要的视差(深度)估计方法,在自动驾驶、机器人导航等领域得到了广泛应用,有效满足了这些设备对周围环境信息的感知需求。与主动感知周围信息的传感器相比,双目立体匹配算法仅需一组摄像头,不仅成本更低,而且提供... 详细信息

双目立体匹配作为一种重要的视差(深度)估计方法,在自动驾驶、机器人导航等领域得到了广泛应用,有效满足了这些设备对周围环境信息的感知需求。与主动感知周围信息的传感器相比,双目立体匹配算法仅需一组摄像头,不仅成本更低,而且提供的信息更为丰富和稠密。随着深度学习技术的广泛应用,特别是以卷积神经网络为代表的技术,其强大的特征信息提取能力使得基于深度学习的立体匹配算法在精度上远超传统算法,充分证明了基于深度学习的立体匹配算法的可行性和显著优势。然而,目前高精度模型面临着算力消耗过大,推理速度远不能满足实际应用需求的问题。虽然基于深度学习的轻量化双目立体匹配算法在速度上实现了实时性,但其模型精度通常较为一般,且算法的泛化性表现不好,对于未见过的数据集迁移性能较差。这极大地限制了轻量化立体匹配算法在实际场景中的应用。本文针对当前轻量化立体匹配算法精度表现不佳和泛化性差的这二个问题,开展了以下三个方面的工作:(1)针对自注意力机制在有效建模长距离信息关系却带来高复杂度计算的问题,本文创新性地提出了轴注意力机制。在利用长轴卷积实现远距离信息联系的同时,大大减少了计算复杂度。并且,本文还引入了大核膨胀卷积分支,建模局域信息联系。接着本文通过提出的交叉洗牌融合,实现了对长距离信息关系与局域信息关系高效的融合。这些组件共同构成了注意力卷积融合模块,不仅实现了特征信息的鲁棒提取,还能显著降低计算成本。针对多阶段轻量化网络的初始预测值限制了网络整体表现的问题,本文基于注意力卷积融合模块,构建了一个高效的可学习的上采样模块,有效的提高了网络的第一阶段的视差精度。此外针对细化阶段的代价体积聚合,本文利用注意力卷积融合模块构建了非局部聚合结构,使得代价体积在聚合阶段获得了更多的几何和上下文信息,有效的增强了细化阶段的视差预测性能。(2)针对现有的轻量化立体匹配算法跨数据域泛化表现不佳的问题,本文在代价聚合阶段提出了一种简洁、有效的多信息融合的聚合网络。首先,本文提出了双向流动聚合融合,通过双向信息流动路径和巧妙地融合模块堆叠在获得多尺度代价体积带来的多重感受野和上下文信息的同时,更为简单,高效的实现多尺度代价体积的有效融合。接着提出相关几何融合模块,将多尺度特征图的几何信息融入到代价聚合阶段。利用相关性计算原理和注意力机制,增强了代价体积对场景特征信息的理解。同时引入的特征提取分支,通过反向传播,使得网络的特征提取阶段获得对场景更为深层的理解能力。通过这二部分构建的聚合网络有效的实现了多尺度的代价体积和特征图所包含的几何信息和上下文信息之间的高效融合,使网络获得了更加广泛的场景匹配能力,增强了网络的泛化能力。(3)基于以上几种简单且高效的模块,本文提出了两种轻量化算法:基于注意力卷积融合的轻量化立体匹配算法和基于多尺度信息融合的轻量化立体匹配算法。基于注意力卷积融合的轻量化立体匹配算法在KITTI测试数据集上的实验表明,提出的模型能够在GPU设备上进行实时推理,并且实现领先的精度表现。通过Tensor RT优化,该模型可以在NVIDIA Jetson TX2设备上以更快的速度处理输入图像,同时实现领先的性能表现。基于多尺度信息融合的轻量化立体匹配算法在KITTI数据集上的实验表明提出的模型能够在GPU设备上进行实时推理,并且在KITTI 2012上实现领先的泛化表现。

关键词：立体匹配轻量神经网络注意力卷积融合模块可学习上采样代价体积聚合融合

籽粒苋可溶性碳水化合物含量变动因素及其混贮性能的研究

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籽粒苋可溶性碳水化合物含量变动因素及其混贮性能的研究

作者：易启轩吉林大学

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基于面部特征和低头检测的驾驶员疲劳判断方法研究

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基于面部特征和低头检测的驾驶员疲劳判断方法研究

作者：蒋启超重庆理工大学

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近几年来,随着国内汽车数量的增多,每年所发生的交通事故也在不断增多,并且造成了大量的人员伤亡和财产损失。交通事故的发生通常是受驾驶员、行驶车辆以及行驶环境这三个方面的影响,其中,驾驶员这一方面对于道路交通安全影响最大,同时... 详细信息

近几年来,随着国内汽车数量的增多,每年所发生的交通事故也在不断增多,并且造成了大量的人员伤亡和财产损失。交通事故的发生通常是受驾驶员、行驶车辆以及行驶环境这三个方面的影响,其中,驾驶员这一方面对于道路交通安全影响最大,同时也最容易受到外界干扰。根据各种事故案例可知,驾驶员的疲劳驾驶行为是造成交通事故发生的重要方面之一。因此,可以利用现有的各种科技手段来对驾驶员疲劳状态进行检测,并在驾驶员出现疲劳时及时干预,降低交通事故的发生率。当前的驾驶员疲劳检测方法主要分为基于车辆、基于生理信号和基于视觉这三种检测方法,这些方法也存在各自的缺点,基于车辆的方法存在实时性不足这一缺点;基于生理信号的方法在进行信号采集时会对驾驶员造成影响,干扰到驾驶员的正常驾驶;基于视觉的方法在采用模板匹配或级联分类器等传统方法时,其检测精度往往较低,而在使用神经网络等深度学习方法时,由于网络结构复杂、参数量庞大,难以在嵌入式设备上进行有效部署。针对以上问题,本文对YOLOv5网络进行修改,提出了一种通过面部特征和低头检测来对驾驶员疲劳状态进行判断的驾驶员疲劳检测算法。具体的工作如下。(1)对驾驶员的疲劳图像进行采集,将采集到的图像进行预处理。使用Labelimg软件对图像进行标签分类,将其分为“睁眼”、“张嘴”、“闭眼”、“闭嘴”以及“低头”这五类标签,按照7:1:2的比例划分为训练集、验证集以及测试集。将划分好的图片整理在一起作为训练网络模型的驾驶员疲劳驾驶数据集。(2)对YOLOv5网络结构进行修改。在YOLOv5网络上提出使用Mobile Net V3以及Efficient ViT这两种轻量级网络来进行网络轻量化,降低网络的参数量以及计算量。由于丢失了大量参数,轻量化后的网络会出现明显的检测精度上的损失,通过修改颈部网络结构,加入上下文转换模块(Contextual Transformer,Co T)来提升网络的特征提取能力,同时改进网络的损失函数,使用归一化沃瑟斯坦距离(Normalized Wasserstein Distance,NWD)作为新的损失函数对网络模型进行训练,降低其对小尺度目标的敏感性,提升网络模型的检测精度。经实验对比,选用以Mobile Net V3进行轻量化的改进模型作为最终的驾驶员疲劳检测算法模型。该模型的参数量大小仅为基准模型的20%,计算量仅为基准模型的15%,并且改进模型的检测精度达到了96.7%。(3)对驾驶员的疲劳判断条件进行了设定。通过闭眼程度(Percentage of eye Closure,PERCLOS)、张嘴程度(Percentage of Mouth Opening,POM)和低头持续时间这三种条件来对驾驶员的疲劳状态进行判断。根据设定,当驾驶员的PERCLOS值超过0.32、POM值超过0.37,或者低头持续时间超过1秒时,便可判断其处于疲劳状态。(4)使用嵌入式设备进行驾驶员疲劳检测系统的设计。本文使用Jetson Nano B01型号的嵌入式开发板作为驾驶员疲劳检测的系统平台,在嵌入式设备中配置好驾驶员疲劳检测算法模型所需要的部署环境,同时对驾驶员疲劳检测算法模型进行Tensor RT加速,并使用不同的驾驶员疲劳视频来对驾驶员疲劳检测系统进行测试实验。最终完成了算法模型的部署以及驾驶员疲劳检测系统的设计。

关键词：疲劳检测 YOLOv5 网络轻量化上下文转换模块归一化沃瑟斯坦距离

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用于交通流量预测的多图扩散注意力网络

计算机应用 2024年

作者：王泉陆啟想施珮南京信息工程大学电子与信息工程学院无锡学院物联网工程学院

当前基于时空特征提取的交通流量预测方法中存在挖掘全局空间相关性与长期的动态时间依赖关系能力不足的问题，其中空间相关性的挖掘很大程度上取决于图结构的质量，为此提出一种多图扩散注意力网络(MGDAN)，主要包括多图扩散注意力模... 详细信息

当前基于时空特征提取的交通流量预测方法中存在挖掘全局空间相关性与长期的动态时间依赖关系能力不足的问题，其中空间相关性的挖掘很大程度上取决于图结构的质量，为此提出一种多图扩散注意力网络(MGDAN)，主要包括多图扩散注意力模块和时间注意力模块。首先，使用自适应时空嵌入生成器构建动态的时空信息；其次，多图扩散注意力模块采用最大互信息系数矩阵与自适应矩阵挖掘细粒度的空间信息，并利用全局空间注意力机制挖掘动态的空间相关性；最后，使用时间注意力模块提取非线性的时间相关性，通过三个模块的结合实现时空相关性的有效提取。实验结果表明，MGDAN 1h内平均绝对误差(MAE)相较于ST＿AE(Spatio-Temporal AutoEncoder)、STID(Spatial-Temporal IDentity)模型分别降低了19.34%和5.74%，整体预测性能均优于其他9个基线模型，能够精准地进行中长期交通流预测，为城市交通疏导提供理论依据。

关键词：交通流预测时空模型自适应时空嵌入图卷积网络注意力网络