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基于多源数据的水稻病害生境适宜性评价方法

基于多源数据的水稻病害生境适宜性评价方法

作者：沈艳艳杭州电子科技大学

学位级别：硕士

水稻是重要的全球性粮食作物,水稻病害的发生和流行对水稻生产造成严重威胁。水稻病害的大范围发生和流行往往需要具备适宜的生境条件,实现区域尺度的生境适宜性评价、分级,能够为病害预测提供重要信息,为病害防控和管理提供科学指导。... 详细信息

水稻是重要的全球性粮食作物,水稻病害的发生和流行对水稻生产造成严重威胁。水稻病害的大范围发生和流行往往需要具备适宜的生境条件,实现区域尺度的生境适宜性评价、分级,能够为病害预测提供重要信息,为病害防控和管理提供科学指导。目前,病害的生境主要通过气象条件和植保调查粗略反映,通常尺度较大,缺乏精细定量的表征体系。水稻病害受水稻生长状态、环境气象和景观格局等时空异质性因素的影响,在评价病害生境适宜性时,需要充分考虑重点在于对这些因素进行有效表征。本研究结合水稻病害生境需求特点,充分利用多源数据在病害流行影响因素监测方面的能力和优势,从寄主作物分布及生长状态、环境气象、景观格局等方面实现生境因子表征,建立一套充分考虑时空异质性因素的水稻病害生境适宜性评价方法。具体研究内容如下:(1)提出一种将单时相光学影像和多时相微波影像进行融合的面向多云雨地区的水稻分布范围遥感提取策略。寄主作物的种植分布范围是进行水稻病害生境适宜性评价的重要本底信息,但是在多云雨地区由于难以保证获得关键生育期光学影像而严重阻碍了水稻分布范围遥感提取。研究首先基于不限时相的单景Sentinel-2光学晴空影像的地物粗分类结果,结合多尺度影像分割获取地块边界,在此基础上结合时序Sentinel-1微波影像提取面向对象的水稻连续物候信息,并利用机器学习算法进行寄主作物水稻的分布范围提取。结果显示,水稻分布范围提取整体精度达到94.64%,接近少数年份中基于多时相光学影像的水稻分类精度,较仅基于时间序列微波影像的水稻分类精度提升近10%。研究结果表明,在分类过程中,加入基于光学影像的地块边界信息对于提升时序微波影像水稻精准识别具有重要作用。(2)建立基于时序微波影像数据的水稻关键生育期遥感监测模型。实现与病害易感性关系紧密的水稻关键生育期监测能够为其它生境因子(如生长状态因素、气象因素等)的观测时段确定提供重要参考,从而整体上提升水稻病害生境因子的表征能力。研究针对水稻移栽期、分蘖拔节期和抽穗期三个影响水稻病害发生流行且在水稻生长发育过程中具有明显特征的关键生育期,基于不受云雨天气影响的时序Sentinel-1微波遥感数据和田间调查数据进行水稻关键生育期对极化特征的响应分析,根据各生育期在极化特征及其不同组合下存在的差异确定各生育期分类阈值,在此基础上结合决策树进行水稻关键生育期监测。结果显示,本文方法对水稻关键生育期的监测精度达到90%。研究结果表明,时序微波遥感数据在作物关键生育期监测中具有重要潜力。(3)建立充分考虑时空异质性因素的水稻病害生境适宜性评价模型。遥感、气象等多源数据是进行水稻病害生境适宜性评价建模的理想数据源,能有效反映如水稻生长状态、环境气象因素、空间景观格局等与病害在大范围发生、流行态势过程中紧密相关的生境因子。研究基于病害调查数据和多源数据,结合水稻病害发生规律及关键生育期信息进行生境遥感因子时段抽取,提高生境因子在病害时空异质性表征上的针对性,并通过Relief-F算法进行特征优选。最后运用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)、随机森林(Random Forest,RF)、K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)四种算法构建水稻病害生境适宜性评价模型,对不同尺度研究区进行水稻病害(纹枯病、白叶枯病、稻曲病)生境适宜性评价。结果显示,基于RF方法建模,宁波市研究区3种水稻病害生境适宜性评价平均精度达到78.3%,平均kappa系数0.330;长江中下游六省研究区水稻纹枯病生境适宜性评价总体精度达到73.5%,kappa系数0.386。研究结果表明,综合与病害发生流行紧密相关的生境因子有利于提升其生境适宜性评价精度。

关键词：多源数据水稻病害生境适宜性评价生育期空间景观格局

度量测度空间中非齐次能量泛函拟极小元的局部有界性

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数学学报（中文版） 2022年第3期65卷 489-498页

作者：董艳李冬艳湖北经济学院应用数学系武汉430205 西安工程大学理学院西安710048

本文在度量测度空间中对非齐次能量泛函的拟极小元进行研究.在假设度量空间满足二重性和Poincare不等式的条件下,通过建立极小元的Caccioppoli不等式,并结合De Giorgi迭代得到拟极小元的局部有界性.

关键词：度量测度空间拟极小元有界性

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虚拟PU面料柔软真实感优化研究

虚拟PU面料柔软真实感优化研究

作者：李艳艳浙江理工大学

学位级别：硕士

在图形学技术的发展和数字化应用不断深入的背景下,服装行业的发展重点任务逐渐变为数字化与智能化。虚拟数字化服装三维展示的关键问题在于面料质感的真实感的表达。皮革行业是我国重要的民生产业,近年来,在国家深化改革的背景下,我国... 详细信息

在图形学技术的发展和数字化应用不断深入的背景下,服装行业的发展重点任务逐渐变为数字化与智能化。虚拟数字化服装三维展示的关键问题在于面料质感的真实感的表达。皮革行业是我国重要的民生产业,近年来,在国家深化改革的背景下,我国皮革行业转型升级初取成效,越来越多的研究聚焦于虚拟仿真技术在皮革织物上的应用。但虚拟皮革面料模拟的真实感并不理想,尤其是在柔软感方面,虚拟皮革较真实皮革面料表现得更加板正、硬挺,柔韧性差。因此,本研究依托于Style 3D虚拟试衣软件,提出了一种皮革面料模拟柔软真实感的优化模型,为优化皮革面料或深入研究皮革面料在虚拟试衣软件中的模拟真实性提供参考。本研究的主要内容及成果如下:1.柔软度评价方法的确定及虚拟柔软度测试条件的构建。基于虚拟系统与真实环境的差异性,通过文献研究,采取水滴法对虚实面料进行柔软度测试,并根据真实试样测试条件构建了相同的虚拟试样测试条件;选取49块PU面料分别进行3个布纹方向的真实与虚拟试样柔软度测试,获得294个虚实柔软度测试图像;采用MATLAB程序读取虚实柔软度测试图像的柔软度指标数据,随后对真实柔软度指标与抗弯长度进行回归分析,构建真实柔软度指标与抗弯长度的回归模型。2.研究各物理性能参数对虚拟面料柔软度指标的贡献率。对虚拟柔软度指标与物理性能参数进行相关分析,得出弯曲纬纱、弯曲经纱、弯曲斜纱、克重、厚度这5个物理属性参数与柔软度指标线性相关;随后对虚实差值进行聚类分析,将试样分为3类,以与柔软度指标线性相关的物理性能参数为水平每类各随机选取一块面料进行正交实验,对实验结果进行回归分析得出弯曲纬纱对柔软度指标水滴面积贡献率最大,弯曲斜纱对水滴宽度、水滴高度贡献率最大。3.构建虚拟PU面料柔软真实感的物理属性优化模型并进行验证。基于物理性能参数对虚拟面料柔软度指标的贡献率,采用主观评价调整优化物理属性参数,获得虚拟PU柔软真实感较高时的物理属性参数值,再基于最小二乘法对调整优化前后的物理属性参数值进行多项式拟合,得到虚拟PU面料柔软真实感的物理属性优化模型;采用主客观评价的方式,从49块面料样本中随机选择3块面料进行模型验证,实验结果表明,该优化模型能够显著提高虚拟PU面料的柔软真实感。

关键词：虚拟面料 PU 柔软感拟合优化物理属性

“河长+”解决污水直排的运行逻辑与实现途径研究

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“河长+”解决污水直排的运行逻辑与实现途径研究

作者：郭艳艳山东工商学院

学位级别：硕士

江河命脉关乎国之大计。河长制于2003年在浙江省长兴县首次实行,在2007年作为一种短期应急对策在河湖治理中打造了示范样板,因其独特有效的治理模式,后来开始在全国推行。但是传统的河流治理模式往往是以政府为单一的河流治理主体,政府... 详细信息

江河命脉关乎国之大计。河长制于2003年在浙江省长兴县首次实行,在2007年作为一种短期应急对策在河湖治理中打造了示范样板,因其独特有效的治理模式,后来开始在全国推行。但是传统的河流治理模式往往是以政府为单一的河流治理主体,政府部门集决策者、管理者、执行者和监督者于一身。所以对河长制的评价往往也是褒贬不一。近些年来,随着治理水平不断提高,治理体系不断完善,河长制开始逐渐深化、创新,出现了“河长+”模式。通过对河长与其他治理主体协同联动的“河长+”模式进行解构分析,从而达到发挥集体优势,共同保护河湖环境的目的,进而尝试更有效的消除实践中较为突出的污水直排现象是本篇文章的研究重点。本文主要是基于河长制的基础上,系统提出“河长+”模式,并结合河长制已有的文献资料和笔者的亲身调研情况,了解认识“河长+”涉及的众多治理主体,并分别对行政河长、民间河长、河道警长、河长办、环保局相关人员、第三方环保企业以及河流周边居民等众多主体进行了深入访谈,了解不同参与主体对于“河长+”模式的态度、看法,诠释说明“河长+”模式的运行逻辑,进而探索其进一步的实现途径。运用DSIR模型与层层表层逻辑互嵌组合,梳理归纳出“河长+”模式独特的运行逻辑:第一层逻辑是通过利益驱动、科层压力驱动以及寻求发展出路的需要实现了驱动力因素与因果逻辑的嵌合,第二层逻辑是根据河流治理状况、污水直排状况和主体协同状况实现了状态因素与结构逻辑的嵌合,第三层逻辑是从整体到部分的视角观察该模式对于政治价值、生态价值和社会价值的影响,第四层逻辑则是从资金、技术、发展实力这些现实要素对“河长+”模式进行响应。通过聚焦郑州市、浙江省、苏州高新区利用“河长+”模式的地方实例,可以看出“河长+”模式的运行逻辑与实践特点,由于其具备主体多元性、区域差异性、权力动态性等特征,就需要政府、企业、社会组织、公众等主体具备相应的运行条件来实现未来“河长+”模式的全面推广。其中,政府负责构建科学框架,主要包括加强考核监督,实现人水关系和谐,激发正面影响与价值提升,注重治水领域技术型人才的培养;企业着重提升社会责任感,主要包括加强利益驱动力度,配合政府治污工作,提高社会效益的首位度,改善污水处理设备的应用体系和管理体系;社会组织积极拓宽治水渠道,主要包括构建利益粘合机制,协同政府治污,提升自身社会价值,打造专业治水队伍;公众要有治水意识,主要包括监督维护自身自然资源权益,积极参与治水护水行动,自觉维护生态与人居环境,强化水资源水权益宣传力度。本文研究主要是基于已有文献资料和模型基础上,系统梳理出“河长+”模式的运行逻辑,再根据现实案例,诠释证明该模式运行逻辑的科学合理性,试图探索出“河长+多元主体”参与治理污水直排的实现途径,以期为后续“河长+”模式的全面推广与专项领域治理提供理论借鉴与参考。

关键词：河长制 “河长+”模式污水直排

研制稀土离子液体用于炼厂干气中乙烯的资源化回收

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研制稀土离子液体用于炼厂干气中乙烯的资源化回收

作者：程艳艳中国科学技术大学

学位级别：硕士

乙烯(C2H4)作为基础化工原料,推动了世界工业的发展,其产能和规模也反映了一个国家的工业发展水平。随着石油化工行业的快速发展,炼厂干气中富含乙烯、乙烷(C2H6)及其它气体混合物的量不断增加。而目前炼厂干气利用率低、综合利用技术... 详细信息

乙烯(C2H4)作为基础化工原料,推动了世界工业的发展,其产能和规模也反映了一个国家的工业发展水平。随着石油化工行业的快速发展,炼厂干气中富含乙烯、乙烷(C2H6)及其它气体混合物的量不断增加。而目前炼厂干气利用率低、综合利用技术条件不够成熟,通常会直接排空或进行燃烧处理,造成了极大的乙烯资源浪费,同时燃烧处理释放大量有害气体污染环境。因此利用高效节能环保的方式对炼厂干气中的乙烯进行有效的资源化利用,即从炼厂干气中乙烯/乙烷混合物中分离回收高纯乙烯,对提高资源利用率和保护环境具有重要意义。近年来,新一代绿色溶剂离子液体(Ionic liquids,ILs)因其饱和蒸汽压低和气体溶解度高等优点在C2H4/C2H6分离方面应用广泛。与传统低温精馏等方法相比,利用离子液体吸收法分离回收炼厂干气中C2H4/C2H6具有能耗低、绿色环保高效等独特优势,并且可以在常温常压下实现高效分离。其中常规离子液体和功能化离子液体存在合成步骤复杂、粘度高、分离选择性低等问题,而含金属离子液体因金属与乙烯之间的络合作用可大大提高C2H4/C2H6分离选择性,被认为是C2H4/C2H6高效分离最有前景的吸收溶剂之一。但含一价金属银离子(Ag+)和亚铜离子(Cu+)的吸收剂易失活等问题也限制了其发展。稀土金属元素因其特殊的电子构型和丰富的电子能级,有潜力成为吸收分离C2H4/C2H6的有效载体之一。基于上述研究背景及现状,本论文首先研究了适合C2H4/C2H6分离的(Rare earth metal-containing ionic liquids,下文简称 REMILs)的设计、筛选和合成,并筛选合成了以[Bmim]+为阳离子和[TFO]-、[NO3]-为阴离子,Er3+为稀土金属离子的REMILs吸收剂,其具有性质稳定、不易挥发和气体溶解度高等特点。其次考察了 REMILs对C2H4/C2H6的吸收分离性能,其中含Er3+的REMILs对C2H4 吸收量为 5.72 mg C2H4/mg IL,[Bmim][Er(NO3)4]在 30℃和 0.1 MPa 条件下对C2H6几乎不吸收,对C2H4/C2H6选择性为REMILs和部分常规离子液体最高。在经过五次吸收解吸循环实验后,[Bmim][Er(NO3)4]吸收性能降低仅3%左右,具有良好的再生性能。最后,为了进一步提高C2H4/C2H6的吸收分离性能,首次利用REMILs和N,N二甲基甲酰胺(DMF)为原材料设计并合成了新型低粘度吸收剂REMILs-DMF,并通过红外光谱、拉曼光谱表征手段及量子化学计算等方法研究该吸收剂对C2H4/C2H6的吸收分离性能及吸收机理等,其中[Bmim][TFO]/Er(TFO)3+20 wt%DMF 吸收剂的选择性达到 10(303 K,0.1 MPa),明显高于传统的ILs和部分金属离子液体吸收剂,且在吸收解吸循环实验中,其吸收性能下降约2%左右,具有良好的再生性能。综上可知,本研究提出了离子液体法绿色高效吸收分离回收炼厂干气中C2H4/C2H6的新策略,所设计合成的REMILs吸收剂可为高效可逆吸收分离C2H4/C2H6提供设计参考,对扩大离子液体在气体吸收分离工业上的应用提供了新思路,对炼厂干气资源利用及环境保护具有重要意义。

关键词：炼厂干气乙烯/乙烷分离稀土金属离子液体资源化利用

口服药物治疗转换为司美格鲁肽治疗新诊断的2型糖尿病伴肥胖患者1例

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中华糖尿病杂志 2022年第11期14卷 1318-1320页

作者：范明亮阙艳艳厦门大学附属中山医院内分泌科厦门361004

报道1例在厦门大学附属中山医院内分泌科就诊口服药物治疗转换为司美格鲁肽治疗新诊断的2型糖尿病(T2DM)伴肥胖的患者。26岁女性患者,主因"月经不规律,发现血糖升高7个月"就诊。否认家族遗传性疾病史。多次查空腹静脉血浆葡萄糖>7.0 mmo... 详细信息

报道1例在厦门大学附属中山医院内分泌科就诊口服药物治疗转换为司美格鲁肽治疗新诊断的2型糖尿病(T2DM)伴肥胖的患者。26岁女性患者,主因"月经不规律,发现血糖升高7个月"就诊。否认家族遗传性疾病史。多次查空腹静脉血浆葡萄糖>7.0 mmol/L,糖化血红蛋白>6.5%,体型肥胖,体重指数31.9 kg/m^(2),无糖尿病家族史,病程中无"三多一少"症状,无糖尿病酮症酸中毒倾向,且糖尿病相关抗体均阴性,甲状腺功能、甲状旁腺功能、昼夜皮质醇节律、肾素-血管紧张素-醛固酮系统、性激素等未见明显异常,糖尿病分型诊断为T2DM。患者拒绝胰岛素强化治疗,在口服药的基础上加用司美格鲁肽,从0.25 mg(1次/周)起始,逐渐加量至1.0 mg(1次/周),停用口服药,空腹和餐后血糖均控制良好,体重下降约3.5 kg,月经正常来潮。

关键词：糖尿病,2型肥胖胰高糖素样肽-1受体激动剂

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A建筑公司青年人才培养体系改进研究

A建筑公司青年人才培养体系改进研究

作者：邹艳艳西安理工大学

学位级别：硕士

“十四五”期间,世界经济将进一步加速分化,加之疫情带来的冲击,各行各业面临着巨大的挑战,尤其对建筑行业来说也是一个很大的冲击。要想提高一个企业的综合竞争实力,综合各种因素可以发现,人才因素是最重要的一个因素,如何搭建一个良... 详细信息

“十四五”期间,世界经济将进一步加速分化,加之疫情带来的冲击,各行各业面临着巨大的挑战,尤其对建筑行业来说也是一个很大的冲击。要想提高一个企业的综合竞争实力,综合各种因素可以发现,人才因素是最重要的一个因素,如何搭建一个良好的人才培养体系对一个企业的发展至关重要。因此,本文以A建筑公司作为研究对象,探讨当前建筑公司青年人才培养体系存在问题与对策研究就有一定的研究价值,有助于建筑行业打造人才优势,为企业战略发展及战略目标实现奠定人力基础。而结合A建筑公司“十四五”战略发展目标,为了更好匹配企业的战略发展,在青年人才队伍建设上,必须要坚持高端引领、梯次配置、整体开发的指导方针,培养一支数量充足、结构合理、政治过硬、作风优良、业务精通的人才队伍。本文以A建筑公司青年人才培养体系作为主要研究对象,首先对A建筑公司的企业概况、青年人才结构、青年人才特点进行了介绍,在此基础上,引用文献研究法、座谈访谈法、问卷调查法、案例分析法等对A建筑公司青年人才培养体系进行了分析,通过分析得出有高端人才引进困难、管理人才与技术人才结构失衡、职级晋升体系不健全、培养模式过于单一、人才流失严重、职业规划不明确、管理缺乏人性化等一系列问题,并对A建筑公司青年人才培养体系存在问题进行了原因分析,归结于人才引进方式单一、人力资源培训体系不完善、青年人才激励机制不健全、青年人才发展通道不健全等几个方面的因素,并针对目前A建筑公司青年人才培养体系提出了改进方案。

关键词：青年人才培养体系建筑公司职业规划企业竞争力

日间模式下“5E”预防策略在肿瘤患者留置针堵管分级防控中的应用

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日间模式下“5E”预防策略在肿瘤患者留置针堵管分级防控中的应用

作者：陈艳艳安徽医科大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的图像内容篡改检测研究

基于深度学习的图像内容篡改检测研究

作者：熊艳艳西南大学

学位级别：硕士

随着互联网普及率越来越高,数字图像处理技术也以迅雷不及掩耳之势发展。在当今社会无论是互联网还是现实生活中,数字图像伪造事件的频繁发生,不仅会使得“眼见为实”变得并不可信,还会对社会稳定造成一定的影响。因此,为了避免被篡改... 详细信息

随着互联网普及率越来越高,数字图像处理技术也以迅雷不及掩耳之势发展。在当今社会无论是互联网还是现实生活中,数字图像伪造事件的频繁发生,不仅会使得“眼见为实”变得并不可信,还会对社会稳定造成一定的影响。因此,为了避免被篡改后的数字图像对社会造成不良影响,图像内容取证技术的发展和提升具有重要的研究意义和社会意义。图像内容篡改是人们主要进行图像编辑的方式,它主要包含三种篡改方式:复制-粘贴篡改、删除篡改和拼接篡改。图像内容篡改可以通过许多图像编辑软件轻易实现。当前图像内容取证技术的研究主要包含基于传统手工特征的方法和基于深度学习的方法,其中基于传统手工特征的检测方式泛化性差,效率低下,通常只能检测其中一种篡改方式;基于深度学习的方法随着卷积神经网络的发展而取得了较大的进展,可以实现通用的图像内容篡改检测,取得不错的检测效果。但仍然存在一些不足,主要包括以下几个方面:(1)需要通过设计和标注大量预训练数据集才能实现较好的检测效果,模型的泛化能力差;(2)作为篡改特征的图像细节结构信息没有被充分利用,缺乏对通用篡改特征的关注。本论文的主要研究内容如下:第一,进行了基于迁移学习的图像内容篡改检测研究,将经典的特征提取网络和语义分割网络结合起来实现图像篡改检测技术,从而不需要设计和标注大量图像篡改数据集。首先,确定Res Net和Mobile Net作为特征提取网络,鉴于图像篡改检测任务和语义分割任务的相似性,采用FCN、Deep Labv3+、LR-ASPP三个模型来进行检测任务,设计了相应的迁移模型和策略,在3个公开的篡改数据集进行了对比实验和分析。实验结果表明,基于迁移学习的模型在图像篡改检测任务上取得了一定的效果,其中迁移学习模型Deeplabv3+-Res Net50实验最高F1分数为71.12%,其中准确率为67.69%,召回率为78.86%。对比实验结果证实所提出的模型具有较好的图像篡改检测能力。第二,提出了类U-Net的细节增强模型。基于迁移学习的图像内容篡改检测研究表明多尺度信息提取和浅层信息融合思想对于篡改特征提取的有效性,同时现有模型没有充分利用图像细节结构特征以及网络浅层特征,导致模型的边界区域定位不准确。针对此问题,提出了类U-Net的细节增强模型,它是一个编码器-解码器结构。编码器由多尺度细节信息提取模块组成,解码器由细节特征增强模块组成。编码器利用交叉卷积模块提取图像的细节结构信息后拼接,加入SE＿block使模型关注重要通道的信息,利用空洞卷积块减少参数量并实现降维,利用残差连接和残差反馈防止信息丢失并关注重要的篡改特征。解码器采用Sigmoid门机制的方式分配浅层信息和深层信息像素级的权重,使得细节信息得到更好的增强和恢复。在无需要大量数据集训练的情况下,通过对比实验证实所提出模型的检测性能,并得到较好的评价结果,通用的检测效果的F1分数达到80.64%。

关键词：图像内容篡改深度学习卷积神经网络迁移学习类U-Net网络