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运用窗函数提高运动模糊图像PSF参数精度的方法

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激光与光电子学进展 2024年第4期61卷 541-548页

作者：琚三元高树辉中国人民公安大学侦查学院北京100038

运动模糊图像点扩散函数(PSF)的精确估算是模糊图像复原的关键。为了提高PSF参数估计的准确性,消除频谱图中央亮线对模糊角度估计的干扰,提出一种运用窗函数来提高PSF参数估计精度的方法。对运动模糊图像进行二维离散傅里叶变换和对数运... 详细信息

运动模糊图像点扩散函数(PSF)的精确估算是模糊图像复原的关键。为了提高PSF参数估计的准确性,消除频谱图中央亮线对模糊角度估计的干扰,提出一种运用窗函数来提高PSF参数估计精度的方法。对运动模糊图像进行二维离散傅里叶变换和对数运算,计算图像的功率频谱图,对频谱图像添加窗函数Hanning,对处理后的图像进行中值滤波平滑处理和二值变换处理,再结合形态学算法和Canny算子边缘检测对频谱图进行优化,最后通过Radon变换,得到模糊方向。根据模糊方向结果,在模糊角度方向上对运动模糊图像的频谱图进行Radon变换,分析负峰值之间的距离,得到暗条纹间距,根据暗条纹间距与模糊长度之间的关系,求出模糊长度,从而完成两个点扩散函数参数的估算。结果显示,与现有算法相比,所提算法提高了参数估计的精度,复原时产生的振铃和伪影现象减少,充分利用图像信息的同时操作简便。

关键词：窗函数运动模糊图像图像复原点扩散函数参数估计

生物炭添加对土壤理化特性、烤烟生长及产量和质量的影响

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生物炭添加对土壤理化特性、烤烟生长及产量和质量的影响

作者：琚晨仪西北农林科技大学

学位级别：硕士

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徽商银行A分行高净值客户维护优化研究

徽商银行A分行高净值客户维护优化研究

作者：琚泽臣安徽财经大学

学位级别：硕士

随着我国经济的不断进步,人们对于投资理财的关注度也日益增加。在这一背景下,富有的高净值客户们逐渐成为金融市场上不可忽视的重要力量,并且他们的数量正在持续增长。与此同时,高净值客户们的居住地分布、所在行业结构以及所处的社会... 详细信息

随着我国经济的不断进步,人们对于投资理财的关注度也日益增加。在这一背景下,富有的高净值客户们逐渐成为金融市场上不可忽视的重要力量,并且他们的数量正在持续增长。与此同时,高净值客户们的居住地分布、所在行业结构以及所处的社会环境等方面也发生了巨大的变革。考虑到拥有大量财富的富裕客户在金融领域持续发挥着重要的作用,各银行都纷纷将大量资源投入到高端客户市场中。随着众多富裕的高净值客户涌入商业银行的高净值金融服务市场,银行面临着巨大的发展机遇,并且也推动了国内高净值业务的蓬勃发展。因此,在商业银行探讨财富管理业务发展的同时,与高净值客户保持良好的客户关系就显得异常重要。本研究旨在探究徽商银行A分行与客户之间的关系管理问题,并重点调查高净值业务的关系维护状况。首先,对相关的国内外文献资料进行整理和梳理,提取了与高净值客户关系维护有关的实证研究成果,以支持本课题研究的理论基础。接着,深入研究了徽商银行A分行的客户关系管理现状,并对该银行的高净值客户群体结构以及目前的管理情况进行了详细分析。通过对徽商银行A分行高净值客户以及客户经理问卷调查,结合徽商银行A分行高净值客户维护现状,发现徽商银行A分行高净值客户维护存在客户维护体系缺乏细化、产品种类少无利差优势、客户维护渠道建设不足、科技支撑理论较他行薄弱、缺乏专业服务人才等问题。通过借鉴招商银行、平安银行以及UBS私人银行等国内外典型银行高净值客户维护经验,综合考虑徽商银行A分行存在的高净值客户维护的难点,针对性提出徽商银行A分行高净值客户维护优化策略。第一,依据客户需求进行差异化营销,树立私人银行品牌优势,结合客户级别进行差异化服务,建立客户层次化服务体系;第二,加强产品创新服务建设,提升产品差异化,创新金融服务内容;第三,拓宽高净值客户维护渠道,搭建互联网综合服务平台,加强徽商银行品牌建设;第四,管理信息化系统的完善与应用,完善客户数据信息收集,加强对CRM系统的利用,加大信息科技投入力度;第五,加强高净值客户维护的人才培育,提升理财经理素质,建立专业的维护团队,完善激励机制等。该研究对徽商银行A分行的实际业务进行了深入研究和分析。从有效管理客户关系的角度出发,提出了一系列方法来优化银行的客户关系管理水平,并确保充分利用高净值客户资源。这些研究成果对于推动该银行的财富管理业务发展至关重要,并且为同行业高净值客户的财富管理业务建设提供了积极的参考和借鉴价值。

关键词：商业银行高净值客户客户关系管理

基于多模态机器学习的实验课程学生认知诊断研究

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基于多模态机器学习的实验课程学生认知诊断研究

作者：金建行山东师范大学

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多模态机器学习近年来成为了深度学习领域中一个热门的研究方向,在智慧医疗、智慧教育、智能客服和社交媒体分析等应用中发挥着至关重要的作用。但在实验教学领域,用于实验课堂教学的专有数据集研究目前处于空白阶段,本文深入研究了多... 详细信息

多模态机器学习近年来成为了深度学习领域中一个热门的研究方向,在智慧医疗、智慧教育、智能客服和社交媒体分析等应用中发挥着至关重要的作用。但在实验教学领域,用于实验课堂教学的专有数据集研究目前处于空白阶段,本文深入研究了多模态情感计算对实验课堂教学的积极作用,制作了一个专用于实验教学的多模态情感计算数据集MMBSA,并提出了一种基于局部和全局表示的层次图对比学习模型HGCL-LG。实验结果证明,MMBSA已达到国际平均水平,可用于多模态情感计算识别、学生认知诊断研究。HGCL-LG在与其他基线模型的对比结果表明,该模型的分类效果更佳。研究首先聚焦于构建一个高质量的多模态实验课堂教学数据集,该数据集涵盖了视频、音频和文本等多种模态信息,并经过精细的数据预处理和情感标签标注,以确保数据的准确性和一致性。该数据集为学生实验课程中的情感分析提供了丰富的多模态数据资源。在模型设计方面,本文提出了一种创新的图神经网络结构,该结构能够有效地融合局部与全局特征,并实现多模态信息之间的交互。通过层次化的结构设计,模型能够逐步学习到从低级特征到高级抽象表示的层次化信息,从而更准确地捕捉多模态数据中的情感信息。这种设计不仅提高了模型的表达能力,还增强了其在多模态情感分析任务上的性能。为了验证所提出模型的有效性,本文进行了全面的算法验证工作。通过对比实验和多种评估指标的衡量,本文详细分析了模型在情感分析任务上的性能表现,并与其他基线模型进行了对比。实验结果表明,所提出的多模态情感分析模型在准确率、召回率和F1值等评估指标上均取得了显著的提升,证明了其在多模态情感分析任务上的高效性和可靠性。此外,本文还探讨了模型的鲁棒性和泛化能力。通过对不同实验条件下的测试和鲁棒性分析,验证了模型在各种复杂场景下的稳定性和适应性。这些结果进一步证明了所提出模型在实际应用中的潜力和价值。综上所述,本文构建一个高质量的多模态实验课堂教学数据集,并为多模态情感分析领域提供了一种有效的模型框架,并在数据集构建、模型设计和算法验证等方面取得了显著的成果。这些成果不仅丰富了多模态情感分析的理论基础,也为实际应用中的情感识别和分析提供了有力的技术支持。

关键词：多模态机器学习数据集认知诊断实验课堂教学图对比学习

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基于深度学习的声呐图像目标检测方法研究

基于深度学习的声呐图像目标检测方法研究

作者：阮金建吉林大学

学位级别：硕士

水下目标检测对于海洋资源开发、海军防御等领域具有举足轻重的作用。声波在水中的传播损失相对较低,能够覆盖更广阔的海洋区域,因此声呐技术成为水下观测的主要手段。传统的声呐目标检测方法依赖于人工特征提取,存在计算量大、鲁棒性... 详细信息

水下目标检测对于海洋资源开发、海军防御等领域具有举足轻重的作用。声波在水中的传播损失相对较低,能够覆盖更广阔的海洋区域,因此声呐技术成为水下观测的主要手段。传统的声呐目标检测方法依赖于人工特征提取,存在计算量大、鲁棒性差等问题。随着深度学习技术的迅速发展,深度卷积神经网络在光学图像目标检测方面展现出了优异的性能。研究人员受此启发,开始将卷积神经网络技术应用于声呐图像的目标检测。尽管深度学习技术在声呐图像目标检测中取得了成功应用,仍然存在一些需要进一步研究的问题和挑战。首先,在应用深度学习网络于水下目标检测的过程中,大多数现有研究并未对特定类型目标(例如人体)进行充分的优化,也较少有研究关注网络中感受野尺度变化对声呐图像特征提取带来的影响。其次,深度学习网络的复杂性意味着对硬件资源有较高的要求,这在资源有限的水下环境中构成了挑战。为了满足水下设备的实时性需求,研究者必须探索更为高效的网络架构或优化算法,以减少对硬件资源的依赖。本文旨在研究声呐图像的目标检测方法,具体研究包含以下几个方面:(1)本文在YOLOX网络的基础上进行了两种不同方法的改进,提出了YOLOX-spp7和YOLOX-ept网络。本文在深入分析感受野变化对声呐图像带来的影响后,通过调整网络中SPP模块的结构加强了对特定尺度目标的敏感度,使YOLOX-spp7对图像中的人体模型有了更好的检测能力,在少量降低网络参数的情况下小幅提升了平均正确率和精确率。此外,本文使用一个高效率模块选择性地替换特征提取网络中的部分结构。该模块利用空洞卷积的特性,在不增加计算量的条件下扩大了网络的感受野,使网络学习到更丰富的上下文信息,并降低了噪声对网络的影响,使YOLOX-ept在检测人体模型时有了更好的跨数据集检测性能,平均准确率提升了4.85%,而精确率提升了2.31%。(2)本文在YOLOX网络的基础上实行融合剪枝的轻量化改进方案并提出了YOLOX-small网络。在声呐图像特征提取的过程中,权衡噪声与纹理信息带来的影响,对网络中进行特征加强的部分进行取舍。通过剪枝的方式移除网络中不重要的部分优化网络结构,在不牺牲过多性能的条件下,大幅降低参数量并提高了推理速度。具体来说,YOLOX-small的权重文件大小降低了70.87%,模型加载的速度降低了超过一半,并使图像推理的帧率提高了至少3帧,而平均准确率仅仅降低了最多2.32%,精确度则是降低幅度小于2%。(3)本文设计了一个具有图形界面的目标检测系统,旨在更方便对本文研究成果的检验和应用。该系统提供了目标检测和图像标注两方面的主要功能,集成了本文提出的相关模型,有助于目标检测技术的推广和应用。

关键词：声呐图像目标检测深度学习 YOLOX 轻量化

二维苯并咪唑醋酸锌MOF功能化聚丙烯腈复合隔膜用于实现无枝晶锂金属电池

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复合材料学报 2024年第5期41卷 2585-2598页

作者：翟云云琚莹刘海清李蕾嘉兴学院分析测试中心嘉兴314001 嘉兴学院生物与化学工程学院嘉兴314001

锂沉积/剥离过程中的枝晶形成生长和库仑效率降低导致电池循环寿命缩短,限制了锂金属电池(LMBs)的商业应用。通过静电纺丝结合真空过滤技术成功制备了具有调节Li+通量和提高Li^(+)迁移数(tLi^(+))的二维苯并咪唑醋酸锌MOF功能化聚丙烯腈... 详细信息

锂沉积/剥离过程中的枝晶形成生长和库仑效率降低导致电池循环寿命缩短,限制了锂金属电池(LMBs)的商业应用。通过静电纺丝结合真空过滤技术成功制备了具有调节Li+通量和提高Li^(+)迁移数(tLi^(+))的二维苯并咪唑醋酸锌MOF功能化聚丙烯腈(Zn(Bim)OAc-PAN)复合隔膜,Zn(Bim)OAc纳米片的引入固定了阴离子,提高了离子电导率(2.13 mS/cm)和Li^(+)迁移数(0.67)。同时,Zn(Bim)OAc纳米片上的孔隙和纳米片之间堆叠形成的纳米流体通道协同构筑了微纳孔道结构,降低了复合隔膜的孔径,使通过隔膜的Li+流分布均一,促进Li^(+)在锂金属表面均匀沉积。因此,Zn(Bim)OAc-PAN隔膜组装的Li|LiFePO_(4)电池表现出了更高的初始容量(146.6 mA·h/g)和更好的循环稳定性(300次循环后容量保留率为96.3%)。此外,Zn(Bim)OAc-PAN复合隔膜组装的Li|Li电池实现了在1 mA/cm^(2)下长达1000 h的稳定循环,循环后的锂金属表面没有明显的锂枝晶生长。本文为通过隔膜调节Li+通量来提高锂金属电池性能提供了一种可行的策略。

关键词：锂金属电池 2D Zn(Bim)OAc纳米片静电纺丝复合纤维膜调节Li+通量锂枝晶抑制

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城轨非计划中断下运行公交车实时调度模型

工业工程与管理 2024年第5期 159-165页

作者：王笑含金建钢上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院

公交桥接是应对城市轨道交通非计划中断的常用方法，它需要管理者在短时间内调度足够数量的公交车至中断站，以减轻滞留旅客延误。针对这一应急公交实时调度问题，提出一个灵活的调度策略，同时调度备用车和开行中的公交车作为应急公交... 详细信息

公交桥接是应对城市轨道交通非计划中断的常用方法，它需要管理者在短时间内调度足够数量的公交车至中断站，以减轻滞留旅客延误。针对这一应急公交实时调度问题，提出一个灵活的调度策略，同时调度备用车和开行中的公交车作为应急公交，以共同承担公交桥接任务。考虑到对原公交用户的影响，本文基于网络流理论，以地铁和公交乘客总延误最小为目标，建立了一个可精确求解的线性规划模型，以上海市中断实例验证模型的可行性。结果表明，模型可在短时间内精确求解，满足应急响应需求。与仅从驻车点调取备用车作为接驳公交的传统调度策略对比，在最优的情况下，本文提出的调度方法可使滞留旅客平均等待时间减少约81%，显著提高了公交桥接输运效率。

关键词：城市交通公交车调度网络流理论应急响应

马尔康6.0级震群地震藏族民居震害调查与分析

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土木工程学报 2024年第3期57卷 1-15页

作者：潘毅陈齐曹勇龙立琚诚可周祎西南交通大学土木工程学院四川成都610031 西南交通大学抗震工程技术四川省重点实验室四川成都610031 西南交通大学建筑学院四川成都610031 成都大学四川成都610106

为掌握马尔康6.0级震群地震中藏族民居的震害情况,对地震灾区进行广泛的调查,总结藏族民居的建筑特点与结构特点,分析石木结构、木结构和生土结构的主要震害特征和破坏原因,并对不同结构类型的建筑震害数量和地质灾害隐患点数量进行统... 详细信息

为掌握马尔康6.0级震群地震中藏族民居的震害情况,对地震灾区进行广泛的调查,总结藏族民居的建筑特点与结构特点,分析石木结构、木结构和生土结构的主要震害特征和破坏原因,并对不同结构类型的建筑震害数量和地质灾害隐患点数量进行统计和分析。研究结果表明:此次地震中,石木结构震害较严重,主要破坏特征为整体倒塌、局部倒塌、墙体破坏、梁柱破坏和屋盖破坏。木结构震害较轻,主要破坏特征为围护墙倒塌、开裂以及屋面溜瓦。由于距离震中较远,生土结构的震害最轻,主要破坏特征为墙体开裂。石木结构和木结构倒塌破坏占比分别为0.9%和0.0%,严重损坏占比分别为19.0%和17.2%。木结构多为非结构构件损坏,抗震能力强于石木结构。同时,地震诱发山体落石、山体滑坡,导致建筑被掩埋、道路中断、水利和通讯设施受损,地质灾害隐患点数量为663处。针对不同藏族民居的震害特征和破坏统计,建议在保留藏族民居建筑特色的前提下,发展受力机理清晰的结构体系,加强藏族民居的抗震措施,并重视该地区的震群型地震效应。根据次生灾害的破坏情况和统计,建议灾后重建中,藏族民居应合理选址,加强地质灾害的监测和预警,并完善防治次生灾害设施。

关键词：马尔康地震震害调查藏族民居石木结构木结构生土结构

基于离群修正CTGAN的船舶横摇阻尼智能预测模型

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中国造船 2024年第4期65卷 66-76页

作者：刘悦李敏徐娜丁军金建海中国船舶科学研究中心无锡214082 深海技术科学太湖实验室无锡214082

为了避免船舶在复杂的海洋环境中大幅横摇,提出了基于离群修正的条件表格生成对抗网络(conditional tabular generative adversarial networks,CTGAN)的船舶横摇阻尼智能预测模型。基于实际海洋观测和模拟收集的几何模型数据和船舶运动... 详细信息

为了避免船舶在复杂的海洋环境中大幅横摇,提出了基于离群修正的条件表格生成对抗网络(conditional tabular generative adversarial networks,CTGAN)的船舶横摇阻尼智能预测模型。基于实际海洋观测和模拟收集的几何模型数据和船舶运动数据构建横摇阻尼数据集;用CTGAN学习数据分布,并改进数据分布的均衡性。提出了基于密度聚类的离群检测和修正算法,在低密度聚类簇区域利用样本点的互信息生成新样本点,降低生成数据中离群点对模型预测性能的影响。最后利用集成学习算法搭建横摇阻尼智能预测模型。消融试验结果表明,该模型的均方误差、平均绝对误差和决定系数分别为0.239,0.449和0.982,预测精度显著优于其他对比的模型,能为船舶横摇运动预报提供有用的信息。

关键词：船舶横摇阻尼智能预测生成对抗网络离群修正集成学习