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基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建

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吉林大学学报:地球科学版 2023年第5期53卷 1582-1592页

作者：杨帆王长鹏张春霞张讲社熊登长安大学理学院西安710064 西安交通大学数学与统计学院西安710049 东方地球物理公司物探技术研究中心河北涿州072751

由于地表障碍或经济限制,采样的地震数据通常是不完整的,因此地震数据重建是地震研究中的一个重要课题。本文提出一种基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建方法。首先通过纹理块算子对原始地震数据进行低秩预处理... 详细信息

由于地表障碍或经济限制,采样的地震数据通常是不完整的,因此地震数据重建是地震研究中的一个重要课题。本文提出一种基于联合加速近端梯度和对数加权核范数最小化的地震数据重建方法。首先通过纹理块算子对原始地震数据进行低秩预处理,然后使用加速近端梯度算法对低秩地震数据进行初步重建,最后提出对数加权核范数算法,用该算法解决优化问题并重建缺失数据。合成地震数据和真实地震数据对比实验结果表明,相比于奇异值阈值、加权核范数以及基于最大化最小化框架的非凸对数和函数算法,本文算法的重建结果在定量和定性分析上均有提升:在40%缺失率合成数据集上的信噪比为26.1357 dB,重建误差为6.7894;在30%缺失率Mobil Avo Viking Graben Line 12数据集上的信噪比为17.2478 dB,重建误差为4.7625;在60%缺失率Netherlands F3数据集上的信噪比为26.0581 dB,重建误差为7.4641。

关键词：地震数据重建加速近端梯度对数加权核范数纹理块预处理

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景迈山民居的干栏式建筑与村寨生态空间

文物天地 2024年第4期 109-113页

作者：熊登奎阮富春云南省普洱市澜沧县博物馆中国文物报社

2023年被列入《世界遗产名录》的“普洱景迈山古茶林文化景观”中的村落,呈现出了茶园居山腰、森林居山顶、农田居山脚的立体生态空间,其结构是森林-古茶林-传统村落的圈层。村寨因所在山势地形不同略有差异,但整体呈现的空间景观基本... 详细信息

2023年被列入《世界遗产名录》的“普洱景迈山古茶林文化景观”中的村落,呈现出了茶园居山腰、森林居山顶、农田居山脚的立体生态空间,其结构是森林-古茶林-传统村落的圈层。村寨因所在山势地形不同略有差异,但整体呈现的空间景观基本一致。景迈山村落中的干栏式建筑,集生活、生产功能于一体,体现了景迈山先民朴素的生态智慧。民居围绕寨心布局,每个寨子都有守护神,形成了独特的村寨文化。

关键词：景迈山古茶林文化景观干栏式建筑生态空间

通过钨对镍活性位点的电子改性实现苯甲胺选择性氧化耦合制氢

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Chinese Journal of Catalysis 2024年第3期58卷 146-156页

作者：屠振涛何晓洋刘璇熊登科左娟吴德礼汪建营陈作锋同济大学化学科学与工程学院上海200092 厦门理工学院材料科学与工程学院福建省功能材料与应用重点实验室福建厦门361005 同济大学环境科学与工程学院污染控制与资源化研究国家重点实验室上海200092

苯甲腈(BN)作为精细化学品、农用化学品和药品生产的重要中间体,其制备受到研究人员的广泛关注.传统的BN化学合成涉及有机物与氰化物之间的亲核取代反应.然而,由于氰化物等剧毒化学试剂的使用,这一反应在实际应用中受到了一定的限制.最... 详细信息

苯甲腈(BN)作为精细化学品、农用化学品和药品生产的重要中间体,其制备受到研究人员的广泛关注.传统的BN化学合成涉及有机物与氰化物之间的亲核取代反应.然而,由于氰化物等剧毒化学试剂的使用,这一反应在实际应用中受到了一定的限制.最近研究发现,苯甲胺(BA)电化学氧化可为BN的生产提供一种清洁、高效、高选择性的方法.此外,与析氧反应(OER)相比,苯甲胺氧化反应(BAOR)具有明显的热力学优势;将BAOR与阴极析氢反应(HER)耦合,可提高整体电解体系的能效和经济效益.因此,开发高效双功能电催化剂用于苯甲胺氧化及耦合析氢反应具有重要的基础研究意义和实际应用价值.本文通过直接水热和高温磷化的方法,在泡沫镍基底上负载了一种W-Ni_(2)P纳米片(W-Ni_(2)P/NF),并探索了其作为双功能电催化剂在BAOR和HER的应用.实验结果显示,催化剂的纳米片结构不仅提供了充足的活性位点,还有助于离子传输.钨的掺杂显著增强了电化学传导性,改善了水吸附性,并优化了氢吸附能,进而提升了催化剂的HER性能.此外,钨的引入促进了电子从镍向钨的转移,形成了缺电子的镍区域;在W-Ni_(2)P催化的BAOR过程中,缺电子的镍活性位点与供电子的氨基(-NH2)相互作用,有效促进了氨基的吸附和活化,进一步推动了脱氢反应和C≡N键的形成.电化学测试结果表明,在1 mol L^(‒1)KOH溶液中,W-Ni_(2)P催化剂发生HER的过电位为80 mV(10 mA cm^(-2)),其性能可与商业Pt/C电极相媲美.在含有25 mmol L^(‒1)BA的1 mol L^(‒1)KOH溶液中,仅需施加1.42 V电位,W-Ni_(2)P催化剂即可达到100 mA cm^(-2)的氧化电流密度,这比OER所需电位低350 mV.此外,当组装W-Ni_(2)P/NF||W-Ni_(2)P/NF电解槽时,在1 mol L^(‒1)KOH和25 mmol L^(‒1)BA的电解液中,仅需1.41 V的电解电压即可达到10 mA cm^(-2)的电流密度,实现了阴极制氢和阳极增值BN的同时生产,且反应的法拉第效率达到95%.采用电化学原位拉曼光谱和红外光谱研究了反应的活性位点和关键中间产物.结合密度泛函理论计算,阐明了BAOR的催化机理以及反应路径,深入分析了W掺杂在优化吸附能和提高W-Ni2P电催化剂催化活性方面的优化作用.综上所述,本文成功制备了高活性、高稳定性的钨掺杂磷化镍纳米片双功能催化剂,并将其应用于两电极电解体系中,实现了阴、阳极高附加值产物(苯甲腈和氢气)的同时生成.本研究为电化学合成高价值腈化合物和制氢先进催化剂的设计、制备提供了一定的参考和借鉴.

关键词：双功能电催化剂选择性氧化苯甲腈电合成脱氢作用析氢反应

打破语境隔膜,渗透革命文化——以《吃水不忘挖井人》教学为例

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语文教学通讯 2024年第11期 15-16页

作者：马骏骙熊登秀南京师范大学课程与教学研究所江苏南京210097 芜湖市延安小学安徽芜湖241002

由社会文化差异所引起的语境隔膜常让学生在理解革命文化的过程中出现困难。常见的语境隔膜表现为:学生主体经验和书本知识之间的外部语境冲突,陌生词汇所带来的上下文语境理解隔膜,以及古今汉字差异所生发的时代语境隔膜。基于此,研究... 详细信息

由社会文化差异所引起的语境隔膜常让学生在理解革命文化的过程中出现困难。常见的语境隔膜表现为:学生主体经验和书本知识之间的外部语境冲突,陌生词汇所带来的上下文语境理解隔膜,以及古今汉字差异所生发的时代语境隔膜。基于此,研究通过对《吃水不忘挖井人》一文中的三组词语:“吃”水和“喝”水、“革命”和“解放”、“时”刻和“時”刻为例,分析革命文化进语文课程的语境隔膜问题,并提出纾解语境隔膜的相应策略。

关键词：革命文化语文课程语境隔膜

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表驱动的二维非规则采样快速傅里叶变换

地球物理学报 2008年第6期51卷 1860-1867页

作者：熊登张剑锋中国科学院地质与地球物理研究所北京100029

非规则采样快速傅里叶变换(NFFT)主要用于快速计算非规则采样数据的频谱及重建.该方法为非规则采样数据频谱重建技术的核心算法.在实现NFFT算法时,高速度和高精度计算是其应用的前提和关键.本文针对二维NFFT计算效率,应用表驱动思路进... 详细信息

非规则采样快速傅里叶变换(NFFT)主要用于快速计算非规则采样数据的频谱及重建.该方法为非规则采样数据频谱重建技术的核心算法.在实现NFFT算法时,高速度和高精度计算是其应用的前提和关键.本文针对二维NFFT计算效率,应用表驱动思路进行改进,将Gauss褶积算子由矩形改进为椭圆以减少计算量,将e指数计算改进为乘法以加快计算速度,并建表解决NFFT算法在地震资料处理中的应用问题.本文同时给出了非规则采样地震数据NFFT谱重建方法.最后本文给出算例验证提出方法的计算速度和精度,和非规则采样地震资料重建结果.

关键词：非规则采样非规则采样快速傅里叶变换快速傅里叶变换

预条件共轭梯度法在地震数据重建方法中的应用

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地球物理学报 2013年第4期56卷 1321-1330页

作者：霍志周熊登张剑锋中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 中国科学院大学北京100049 中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心河北涿州072751

基于最小平方的Fourier地震数据重建方法最终转化为求解一个线性方程组,其系数矩阵是Toeplitz矩阵,可以用共轭梯度法求解该线性方程组.共轭梯度法的迭代次数受系数矩阵病态程度的影响,地震数据的非规则采样程度越高,所形成的系数矩阵病... 详细信息

基于最小平方的Fourier地震数据重建方法最终转化为求解一个线性方程组,其系数矩阵是Toeplitz矩阵,可以用共轭梯度法求解该线性方程组.共轭梯度法的迭代次数受系数矩阵病态程度的影响,地震数据的非规则采样程度越高,所形成的系数矩阵病态程度越高,就越难收敛和得到合理的计算结果.本文研究了基于Toeplitz矩阵的不同预条件的构造方法,以及对共轭梯度法收敛性的影响.通过预条件的使用,加快了共轭梯度法的迭代速度,改进了共轭梯度算法的收敛性,提高了计算的效率.数值算例和实际地震数据重建试验证明了预条件共轭梯度法对计算效率有很大的提高.

关键词：预条件共轭梯度法地震数据重建 Fourier方法

舒胃降逆颗粒对胃食管反流肝胃不和证的药效学考察

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中国医院药学杂志 2024年第8期44卷 905-910页

作者：王昕张寅静熊登科金莹熊莉杨凯歌黄志军武汉理工大学化学化工与生命科学学院湖北武汉430070 湖北省预防医学科学院食品药品安全评价中心湖北武汉430070 健民药业集团股份有限公司湖北武汉430070

目的:研究舒胃降逆颗粒对胃食管反流肝胃不和证的疗效。方法:采用手术法建立胃食管反流大鼠模型,记录大鼠体质量变化、血清指标和病理组织学检测结果,观察舒胃降逆颗粒对胃食管反流的缓解作用;采用饥饱失常复合夹尾刺激法建立肝胃不和... 详细信息

目的:研究舒胃降逆颗粒对胃食管反流肝胃不和证的疗效。方法:采用手术法建立胃食管反流大鼠模型,记录大鼠体质量变化、血清指标和病理组织学检测结果,观察舒胃降逆颗粒对胃食管反流的缓解作用;采用饥饱失常复合夹尾刺激法建立肝胃不和证大鼠模型,记录大鼠的一般状态、血清指标、胃蛋白酶活力和病理组织学检测结果,观察舒胃降逆颗粒对肝胃不和症状的缓解作用。结果:在胃食管反流型大鼠中,与假手术组比较,模型对照组大鼠的体质量以及胃动素(motilin,MTL)、胃泌素(gastrin,GAS)水平明显降低,TNF-α、IL-4以及NO水平均上升,且具有显著性差异;与模型对照组比较,舒胃降逆颗粒各剂量组大鼠的体质量以及MTL、GAS的水平均呈现上升趋势,TNF-α、IL-4以及NO水平均有下降趋势,食管下段病理组织黏膜层有一定程度的改善。在肝胃不和型大鼠中,与正常对照组比较,模型对照组大鼠的体质量、摄食量,以及MTL、GAS水平降低且具有显著性差异,5-HT、VIP以及胃蛋白酶的水平升高;与模型对照组比较,舒胃降逆颗粒各剂量组大鼠的体质量和摄食量,以及MTL、GAS水平均明显上升,5-HT、VIP以及胃蛋白酶水平均下降,存在显著性差异(P<0.05),胃部病理组织黏膜层有不同程度的改善。结论:舒胃降逆颗粒有缓解胃食管反流以及肝胃不和的作用,可以调节动物的免疫反应,对动物的情绪有一定的调节作用。

关键词：胃食管反流病肝胃不和证动物模型舒胃降逆颗粒药效学

混合域高分辨率抛物Radon变换及在衰减多次波中的应用

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地球物理学报 2009年第4期52卷 1068-1077页

作者：熊登赵伟张剑锋中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 中国海洋石油研究中心技术研究部北京100027

高分辨率Radon变换存在计算效率和分辨率不能兼得的困境.时间域算法可以获得很高的分辨率,但计算效率非常低;频率域算法具有良好计算效率,但分辨率不理想.为此发展了混合域高分辨率抛物Radon变换,即对频率域抛物Radon变换引入时变的稀疏... 详细信息

高分辨率Radon变换存在计算效率和分辨率不能兼得的困境.时间域算法可以获得很高的分辨率,但计算效率非常低;频率域算法具有良好计算效率,但分辨率不理想.为此发展了混合域高分辨率抛物Radon变换,即对频率域抛物Radon变换引入时变的稀疏权.本文给出了一种新的混合域高分辨率抛物Radon变换实现方法,并将该算法应用于叠前数据衰减多次波.文中给出了Radon变换和衰减多次波的流程.理论和实际数据算例表明本文方法既有较高的分辨率又有很高的计算效率.

关键词：高分辨率Radon变换稀疏反演循环矩阵衰减多次波

基于全卷积神经网络的图像语义分割模型结构及其损失函数的研究

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基于全卷积神经网络的图像语义分割模型结构及其损失函数的研究

作者：熊登厦门大学

学位级别：硕士

图像语义分割是计算机视觉任务中一个经典的研究方向,其目的是对图像中的每一个像素点进行分类,使得图像语义信息相同的像素点具有相同的语义类标,从而实现对图像的语义内容分割。得益于深度学习技术的不断发展,图像语义分割任务取得了... 详细信息

图像语义分割是计算机视觉任务中一个经典的研究方向,其目的是对图像中的每一个像素点进行分类,使得图像语义信息相同的像素点具有相同的语义类标,从而实现对图像的语义内容分割。得益于深度学习技术的不断发展,图像语义分割任务取得了一系列巨大的突破,运用卷积神经网络技术解决图像语义分割难题已经成为主流方法。基于深度全卷积神经网络(FCN)的图像语义分割模型的训练过程可以被归纳为三个阶段:(1)主干层级特征提取阶段,(2)特征分辨率恢复上采样阶段和(3)有效的损失反向传播阶段。因此,本文重点探讨研究了上述三个过程对分割效果的影响。针对目前图像分割方法的不足之处,我们分别提出了层级特征分组级联上采样分割模型(Hierarchical Features Grouping Cascade Upsampling,HFGCU)和基于条件交叉熵损失(Conditional Cross Entropy Loss,CCEL)的二阶段分割模型。实验证明本文提出的层级特征分组级联上采样方法和条件交叉熵损失函数能够使模型在多个数据集上实现较好的分割精度。本文的主要贡献归纳为以下三点:1)我们详细地归纳总结了基于传统方法和深度学习方法的图像语义分割技术。2)我们从特征感受野,资源消耗等角度详细分析了空洞全卷积神经主干网络(DilatedFCN)的不足之处。针对其不足,我们提出了层级特征分组级联上采样方法。使用该方法的分割模型消耗较少硬件资源,但能实现与其他模型相当的分割精度。特别地,我们提出的HFGCU模型在Pascal Context数据集上的分割模型(精度为53.1%)超过了目前所有分割模型在该数据集上的精度。3)我们发现了图像语义分割任务中存在像素级类标不均衡问题。针对该问题,我们分解图像语义分割为二阶段任务,并提出了条件交叉熵损失函数来解决该问题。我们将条件叉熵损失函数嵌入到已有的模型中,实验结果表明基于基于条件交叉熵损失(CCEL)的二阶段分割模型能够有效提高模型分割精度。其中,使用了条件交叉熵损失的层级特征分组级联上采样模型(HFGCU+CCEL)在Pascal Context数据集上的分割精度为53.7%,比HFGCU模型增加了将近0.6百分点;此外,针对PASCAL VOC 2012数据集,在没有COCO预训练的情况下,HFGCU+CCEL也实现了最高分割精度,其mIoU精度为83.16%。

关键词：语义分割深度学习分组级联上采样感受野条件交叉熵