检索结果-南通市图书馆

基于U-Net神经网络的微地震有效事件自动拾取方法

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地质科技通报 2024年

作者：田佳李萌罗浩西安石油大学地球科学与工程学院西安石油大学油气成藏地质学重点实验室中石化石油物探技术研究院有限公司

【目的】有效事件自动拾取是微地震监测的重要环节，拾取的准确性直接影响后续震源定位和震源机制反演的精度与可靠性。【方法】本文构建了10层U-Net神经网络模型框架，将三维有限差分模拟的原始微地震数据与实测储气库微地震原始数据... 详细信息

【目的】有效事件自动拾取是微地震监测的重要环节，拾取的准确性直接影响后续震源定位和震源机制反演的精度与可靠性。【方法】本文构建了10层U-Net神经网络模型框架，将三维有限差分模拟的原始微地震数据与实测储气库微地震原始数据制作为标签图像，将其切割为128*128大小切片并输入U-Net神经网络学习，输出预测后的切片并将其合并，在对预测后的图像进行二值化，最后提取微地震有效事件的P波初至。使得背景噪声与有效信号图像的边缘分割更加精细，提高了微地震有效事件的自动拾取效率与准确性。【结果】定量分析与对比了U-Net方法与STA/LTA法的拾取率、错拾率和拾取误差，测试结果表明，U-Net的拾取效果优于STA/LTA法，而且U-Net也具有较强的抗干扰能力与泛化能力；评价不同标签宽度对初至拾取结果的影响，结果表明依据事件的主周期制作的标签拾取效果最佳。【结论】本文建立的U-Net神经网络初至自动拾取算法是高效、高精度储气库完整性微地震智能监测系统的重要组成部分，对提高我国微地震监测技术水平具有重要意义。

关键词：储气库微地震监测有效事件自动拾取 U-Net神经网络

接受美学视野下徐冰当代艺术作品的价值构建研究

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东南大学学报(哲学社会科学版) 2024年第S1期 157-160页

作者：田佳琪南京艺术学院文化产业学院

德国康士坦茨学派所提出的接受美学理论体系，高度重视读者的本体地位与能动作用，亦为研究当代艺术作品提供了新视角。文章以中国艺术家徐冰的《凤凰》《地书》等当代艺术作品为研究对象，引入接受美学理论并强调期待视野与召唤结构的... 详细信息

德国康士坦茨学派所提出的接受美学理论体系，高度重视读者的本体地位与能动作用，亦为研究当代艺术作品提供了新视角。文章以中国艺术家徐冰的《凤凰》《地书》等当代艺术作品为研究对象，引入接受美学理论并强调期待视野与召唤结构的核心地位，从“作者”与“读者”的视角出发探讨徐冰作品中所蕴含的文化内涵与社会价值，认为观众与艺术家在艺术活动中共同实现当代作品价值构建，继而阐释创作贴合中国现实的艺术作品的关键性。

关键词：徐冰中国当代艺术接受美学期待视野召唤结构

困境书写与命运忧思——近年来韩国女性电影创作观察

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电影文学 2024年第12期 86-91页

作者：田佳悦北京师范大学艺术与传媒学院北京100091

近年来,韩国电影界的一个突出特点是女性导演作品的集中出现,她们凭借独有的情感体验和对性别问题的持续关注,创作了一系列女性电影,呈现和揭示了韩国社会女性所遭遇的现实困境。其中疾病、人物关系以及情境作为三个重要的叙事要素频繁... 详细信息

近年来,韩国电影界的一个突出特点是女性导演作品的集中出现,她们凭借独有的情感体验和对性别问题的持续关注,创作了一系列女性电影,呈现和揭示了韩国社会女性所遭遇的现实困境。其中疾病、人物关系以及情境作为三个重要的叙事要素频繁出现在这批电影中。影片以疾病的发生揭示女性面临的艰难处境,通过对女性情谊、两性关系的刻画为困境提供一种想象性的解决方案并将问题根源指向结构性压迫,贯穿全片痛苦、绝望的情境设置表达出对女性命运的忧思。

关键词：女性电影疾病人物关系情境

集成视觉显著性和群决策的航空零件孔特征检测

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光学精密工程 2024年第1期32卷 125-136页

作者：田佳淳王亮梅标朱伟东浙江大学工程师学院浙江杭州310015 中航西安飞机工业集团股份有限公司陕西西安710089 中国科学院福建物质结构研究所泉州装备制造研究中心福建泉州362100 浙江大学机械工程学院浙江杭州310058

为了实现复杂环境下航空零件孔特征的高效高精度检测,提出了一种集成视觉显著性和群决策的检测方法。在经典FT显著性检测算法中引入图像增强步骤,并为每个像素赋予以最大显著区域中心为参考的权重,使用改进后的方法对图像进行孔区域分... 详细信息

为了实现复杂环境下航空零件孔特征的高效高精度检测,提出了一种集成视觉显著性和群决策的检测方法。在经典FT显著性检测算法中引入图像增强步骤,并为每个像素赋予以最大显著区域中心为参考的权重,使用改进后的方法对图像进行孔区域分割。设计具有多尺度多结构元素的新型数学形态学边缘检测算法,结合轮廓细化算法对孔区域进行轮廓提取。最后,利用Meanshift算法寻找轮廓点的圆心位置,建立新的基于群决策的圆半径计算模型,获得孔特征的关键几何参数。结果表明:改进的视觉显著性特征检测算法能够生成更加突显孔特征的全分辨率显著图;新型数学形态学边缘检测算法能获得简化且可靠的轮廓点;该方法在不均匀光照、各类孔缺陷和孔内壁干扰等条件下均显示出较好的稳定性;即使在噪声密度高达30%时仍能成功完成孔检测,且圆心坐标和半径的误差均小于0.012 mm;平均检测时间仅为0.236 s。该方法能够在复杂环境下对航空零件孔特征进行准确、稳定的检测。

关键词：航空零件孔特征检测显著性检测数学形态学群决策

面向高质量开行的中欧班列开行方案动态优化方法研究

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铁道科学与工程学报 2024年第1期21卷 70-81页

作者：罗君培王莹胡梦影北京交通大学交通运输学院北京100091

为满足中欧班列高质量发展的目标要求,将运力优先释放给高质量货物,基于分类货物对班列开行质量的贡献程度对中欧班列开行方案的优化方法进行研究。首先,将货物按照货物价值、来源班列运营平台、时效性不同进行分类,并设置货物运输效益... 详细信息

为满足中欧班列高质量发展的目标要求,将运力优先释放给高质量货物,基于分类货物对班列开行质量的贡献程度对中欧班列开行方案的优化方法进行研究。首先,将货物按照货物价值、来源班列运营平台、时效性不同进行分类,并设置货物运输效益系数,计算出包含经济效益及社会效益在内的不同品类货物的综合货物运输效益,用于反映货物运输特性对班列开行质量的影响。其次,根据线路现状选择备选城市作为集结中心,设计出“混合轴辐式”中欧班列开行模式,并加入时间因素构建出时空网络。然后,以货流平衡、班列接续、编组限制、集结中转作业及口岸作业限制等能力为约束条件,建立了以班列开行综合运输效益最优为目标的开行方案优化模型。结合模型特点,进一步设计列生成算法对优化模型进行求解,并利用Gurobi软件对限制主问题和原整数规划问题进行了求解。算例表明,基于“混合轴辐式”网络的“直达+中转”模式,使得运输需求满足率提升了3.56%,优化后的中欧班列开行方案实现了在口岸能力有限的情况下对运营质量较好班列公司的货物以及高价值时间敏感货物进行优先运输,并使其均衡到达口岸以缓解口岸拥堵,顺应中欧班列高质量运输的发展需求。研究可以为中欧班列日常运输计划的制定提供支撑。

关键词：中欧班列时空网络时间成本高质量运输

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共同富裕理论与实践研究新进展

政治经济学评论 2024年第2期15卷 101-114页

作者：田佳禾王婷浙江大学马克思主义学院浙江大学马克思主义理论创新与传播研究中心吉林大学经济学院

共同富裕是中国特色社会主义的本质要求,是中国式现代化的重要特征。党的十八大以来,习近平总书记提出了一系列新理念新思想新战略,极大丰富了我们党对实现共同富裕的规律性认识,为推进全体人民共同富裕提供了根本遵循和行动指南。

关键词：中国式现代化规律性认识共同富裕理论党的十八大以来根本遵循实现共同富裕社会主义的本质行动指南

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自动驾驶场景类间相似特征自适应分类网络

计算机科学与探索 2024年

作者：姜彦吉冯宇宙董浩田佳琳辽宁工程技术大学软件学院优策(江苏)安全科技有限公司OpenSafe实验室优策(江苏)安全科技有限公司Open Safe实验室清华大学苏州汽车研究院(相城)

解决类间相似度问题是自动驾驶场景分类研究中一项充满挑战的任务，主要研究在相似度较高的真实复杂交通场景中，利用网络学习目标特征的差异性，并构建特征之间整体关联性进行场景分类。为此，提出一种多尺度自适应特征筛选的自动驾驶... 详细信息

解决类间相似度问题是自动驾驶场景分类研究中一项充满挑战的任务，主要研究在相似度较高的真实复杂交通场景中，利用网络学习目标特征的差异性，并构建特征之间整体关联性进行场景分类。为此，提出一种多尺度自适应特征筛选的自动驾驶场景分类网络。首先，采用双重多尺度特征提取模块预处理，初步提取不同尺度下的类间相似特征；其次，设计了特征分化筛选模块完成场景相似特征筛选，使网络更关注不同场景类别的典型易区分特征；然后，和多尺度特征图共同传递至特征融合分类模块进行场景分类，捕捉场景特征之间的关联性；最后，由自适应学习算法通过输出结果动态调整训练参数，加快网络收敛速度并提升精度。所提方法在三种数据集BDD100k、BDD100k+和自制数据集上与现有网络方法进行比较，相较Top2网络在精度上分别领先了3.29%、5.59%、12.65%（相对），实验结果表明了所提方法的有效性，并展现了很好的泛化能力。本文提出的场景分类方法旨在学习不同复杂场景类别下的典型易区分的特征及其关联性，降低多目标类间相似的影响，使得在真实交通场景数据集中场景分类结果更加准确。

关键词：自动驾驶场景分类类间相似多尺度结构特征筛选自适应训练

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基于标记适应的人脸年龄识别优化算法

计算机工程 2024年

作者：张会影圣文顺南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院东南大学计算机科学与工程学院

缺乏完整和足够的人脸年龄标记数据集是当前人脸年龄识别问题中最突出的挑战之一。由于相近年龄的面部具有相似性，在年龄识别中，可以学习并利用相邻年龄的面部信息，将每张人脸图像看作相关年龄的标记分布（label distribution，LD）... 详细信息

缺乏完整和足够的人脸年龄标记数据集是当前人脸年龄识别问题中最突出的挑战之一。由于相近年龄的面部具有相似性，在年龄识别中，可以学习并利用相邻年龄的面部信息，将每张人脸图像看作相关年龄的标记分布（label distribution，LD），从而有效缓解了训练和测试数据集不足的问题。但不同年龄阶段，人的面部衰老变化速度显著不同，如儿童和老年时期面部变化较快，而中年时期面部变化较平缓，当前常用的标记分布方法存在模式单一的缺点，难以适应不同年龄阶段人脸特征的变化规律。为提高人脸年龄识别算法的通用性，提出一种深度学习框架下基于标记适应的人脸年龄识别优化算法（improved facial age recognition based on label adaptation，IFAR-LA）。算法引入了标记适应机制，能够更好地学习特征表示，挖掘人脸图像数据中丰富的语义信息，从而有效提取不同年龄阶段面部变化的特征，大幅提升表示学习能力和泛化能力。改进后的算法既解决了数据集不足问题，同时，提升了算法普适性，能够适应不同年龄段人的面部衰老变化速度。在公开的人脸数据集MORPH和FG-NET上对改进后的算法进行训练和测试，实验结果表明，IFAR-LA算法相比改进前的人脸年龄识别方法平均绝对误差分别降低了6.5%和11.5%。

关键词：标记分布学习深度学习卷积神经网络人脸年龄识别平均绝对误差

系统论视域下高校思政教育“三全育人”体系构建研究

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系统科学学报 2024年 1-6页

作者：舒曼曾影华东交通大学马克思主义学院华东交通大学心理素质教育研究院

“三全育人”是高校落实立德树人根本任务的必然要求,是高校思想政治教育机制完善和发展的应有之义。在系统论视域下,当前高校思政教育“三全育人”体系的构建面临着育人主体单一化、育人过程“孤岛化”、育人资源断层化等现实困境。为... 详细信息

“三全育人”是高校落实立德树人根本任务的必然要求,是高校思想政治教育机制完善和发展的应有之义。在系统论视域下,当前高校思政教育“三全育人”体系的构建面临着育人主体单一化、育人过程“孤岛化”、育人资源断层化等现实困境。为此,在高校思政教育“三全育人”体系构建的具体路径上应主动将系统思维、系统方法运用到育人过程中,形成主体导向、要素耦合、过程联动的“三全育人”体系,为开创高校思想政治教育新局面提供理论参考和实际价值。

关键词：系统论三全育人思政教育高校