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基于滤波技术和GAN的脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升

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光学学报 2024年第11期44卷 315-323页

作者：徐付涛白雁力钟思宋明诚桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541004

为改善硬件提升的局限,将滤波技术和生成对抗网络(GAN)应用于脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升,并采用图像梯度和成像调制度量化提升效果。研究结果显示,高斯-拉普拉斯算子、同态滤波和GAN均能不同程度提升脉冲展宽分幅相机的空间分辨... 详细信息

为改善硬件提升的局限,将滤波技术和生成对抗网络(GAN)应用于脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升,并采用图像梯度和成像调制度量化提升效果。研究结果显示,高斯-拉普拉斯算子、同态滤波和GAN均能不同程度提升脉冲展宽分幅相机的空间分辨性能,而将同态滤波的图像增强和GAN的去模糊相结合,能更显著地提升分辨效果,并将图像整体平均梯度由初始的1.456提高到3.399;近轴5 lp/mm区域的局部平均梯度由7.638提高至23.901,平均调制度由7.84%提高至24.32%;远轴5 lp/mm区域的局部平均梯度由3.869提高至11.349,平均调制度由6.07%提高至19.60%。研究结论不仅为脉冲展宽分幅相机空间分辨性能的提升提供了参考方法,而且为滤波和去模糊技术融入超快诊断领域提供了新思路。

关键词：超快光学诊断技术脉冲展宽分幅相机生成对抗网络滤波技术空间分辨率性能

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效用优化的差分隐私推荐系统的研究与应用

效用优化的差分隐私推荐系统的研究与应用

作者：徐佳诚上海师范大学

学位级别：硕士

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高原铁路站房地板辐射系统的分区供暖效果

西南交通大学学报 2024年第1期59卷 62-69页

作者：郑嘉诚余涛雷波陈辰吕瑞欣西南交通大学机械工程学院四川成都610031 成都市建筑设计研究院有限公司四川成都610041

为了解决高原铁路站房部分区域在强太阳辐射的影响下出现过热、地板辐射供暖系统能耗浪费的问题,以某高原铁路车站为研究对象,根据站房内太阳照射情况对地板辐射系统提出了分区供暖方案;利用建筑能耗模拟软件Energyplus对该铁路站房进... 详细信息

为了解决高原铁路站房部分区域在强太阳辐射的影响下出现过热、地板辐射供暖系统能耗浪费的问题,以某高原铁路车站为研究对象,根据站房内太阳照射情况对地板辐射系统提出了分区供暖方案;利用建筑能耗模拟软件Energyplus对该铁路站房进行模拟分析,对比了地板辐射系统分区前后站房内的热环境和系统供暖量.结果表明:地板辐射系统采用统一的设计及运行控制方案供暖时,站房内太阳直射影响区的平均操作温度在日间最高可达27℃,与非直射影响区之间的温差超过5℃;在地板辐射系统分区供暖时,直射影响区的平均操作温度最高为26℃,室内温度分布更为均匀,局部过热现象得到缓解;在保证站房热舒适性的前提下,地板辐射系统的分区供暖方案能够使直射影响区整个供暖季的供暖量降低38.2%.

关键词：铁路站房太阳辐射地板辐射供暖室内热环境系统供暖量

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人口年龄结构与教育财政支出的关系研究

人口年龄结构与教育财政支出的关系研究

作者：郑礼诚中国财政科学研究院

学位级别：硕士

在我国人口特征少子化、老龄化、区域人口增减分化的新趋势下,我国已连续11年教育财政支出占GDP比例达到4%以上,但距离经济发达国家仍有一定差距。在我国人口高质量发展的新阶段,保障教育财政支出,优先发展教育,对我国从人口红利向人才... 详细信息

在我国人口特征少子化、老龄化、区域人口增减分化的新趋势下,我国已连续11年教育财政支出占GDP比例达到4%以上,但距离经济发达国家仍有一定差距。在我国人口高质量发展的新阶段,保障教育财政支出,优先发展教育,对我国从人口红利向人才红利的转变具有决定性意义。当前我国的人口形势不仅对教育财政支出水平产生了负面影响,也伴随着人口红利的日渐式微,因此急需我们充分释放人才红利进行弥补。本文将研究对象设定为教育财政支出,拟在现有成果的基础上,从人口年龄结构变动的视角出发,系统研究人口年龄结构变化与教育财政支出间的关系,以及人才红利对人口红利的替代作用。首先,本文在界定了基础概念后,基于代际竞争理论、生命周期理论、公共产品理论以及人力资本理论,借鉴已有成果分析了人口年龄结构变动对于教育财政支出的影响机制并构建了理论模型,提出了不同人口年龄结构对教育财政支出影响的假说。同时基于人口红利与人才红利的经济增长效应,探索了人才红利对人口红利的替代作用;其次,本文从多角度分析了我国当前人口年龄结构以及教育财政支出的现状,同时分析发现我国当前人力资本的增长中年龄结构因素的贡献已由正转负,主要系教育投资增加等因素带来的贡献;再次,本文通过各国历史数据研究发现人口年龄结构变动对教育财政支出存在非线性影响;同时,本文也利用我国历史数据具体分析了人才红利对人口红利的替代作用;最后,本文基于研究的结论,对我国保障并优化教育财政支出,通过释放人才红利实现经济社会高质量发展提出了建议。本文的研究结论主要包括:(1)少儿人口占比对教育财政支出占比存在着正向的非线性影响,老年人口占比对教育财政支出占比存在着“倒U形”的非线性影响;(2)人口年龄结构转变对于教育财政支出影响存在门槛效应,其中指标少儿人口占比的门槛值为27.4798,指标老年人口占比的门槛值为12.7521。结合我国老龄化结构趋势,一定程度上解释了近年来国家对于教育高度重视下教育财政支出水平难以大幅提升;(3)2010年开始我国的人才红利已逐步替代人口红利,成为了我国经济增长的主导力量。基于以上研究结论。本文就当前人口形势对教育财政支出的影响,以及发挥人才红利对人口红利的替代效应出发,提出了相应的政策建议:(1)在人口红利消退的新人口形势下,应从发挥人才红利的角度保障并优化教育财政支出;(2)推动人才资源在区域间的合理配置,实现全国范围人才红利的普惠式发展;(3)注重对于继续教育以及终身教育的建设,更好的实现我国的人才强国战略。

关键词：人口年龄结构教育财政支出人口红利人才红利教育资源配置

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阿里巴巴助推农业发展的投资路径及效果研究

阿里巴巴助推农业发展的投资路径及效果研究

作者：别诚安徽财经大学

学位级别：硕士

基于BERT的文本情感分析技术研究与在心理测评上的实现

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基于BERT的文本情感分析技术研究与在心理测评上的实现

作者：蓝浩诚电子科技大学

学位级别：硕士

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两类泛函方程的稳定性

两类泛函方程的稳定性

作者：王恬诚曲阜师范大学

学位级别：硕士

泛函方程的稳定性研究源于Ulam在1940年提出的关于群同态的稳定性问题:若(G1,*)是一个群,并且(G2,(?),d)是一个具有距离d(·,·)的度量群,给定ε>0,是否存在δ(ε)>0,使得对任意的映射h:G1→G2,其中x,y∈G1,满足不等式d(h(x*y),h(x)(?)h... 详细信息

泛函方程的稳定性研究源于Ulam在1940年提出的关于群同态的稳定性问题:若(G1,*)是一个群,并且(G2,(?),d)是一个具有距离d(·,·)的度量群,给定ε>0,是否存在δ(ε)>0,使得对任意的映射h:G1→G2,其中x,y∈G1,满足不等式d(h(x*y),h(x)(?)h(y))<δ,是否存在一个同态映射H:G1→G2,使得对任意的x∈G1,都有d(h(x),H(x))<ε?若上述问题的回答是肯定的,则称方程h(x*y)=h(x)(?)h(y)是稳定的.这种稳定性通常被称为泛函方程的Ulam稳定性.本文研究两类泛函方程的稳定性.我们首先研究了三十次泛函方程在矩阵β赋范空间、矩阵赋范空间、非阿基米德(n,β)空间、矩阵非阿基米德模糊度量空间上的稳定性,其次研究了倒二十次泛函方程在非阿基米德域上的稳定性.本文共分为以下三章:第一章主要介绍了泛函方程的研究背景和研究现状,给出了矩阵β赋范空间、矩阵赋范空间、非阿基米德(n,β)空间、矩阵非阿基米德模糊赋范空间和非阿基米德域的预备知识.第二章中我们首先利用直接法研究了三十次泛函方程在矩阵β赋范空间和非阿基米德(n,β)空间上的稳定性,其次利用了不动点法研究了三十次泛函方程在矩阵赋范空间和矩阵非阿基米德模糊度量空间上的稳定性.第三章研究了倒二十次泛函方程在非阿基米德域上的稳定性.

关键词：三十次泛函方程矩阵β赋范空间矩阵赋范空间非阿基米德(n,β)空间矩阵非阿基米德模糊赋范空间倒二十次泛函方程非阿基米德域稳定性

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T公司X网软件产品研发流程优化研究

T公司X网软件产品研发流程优化研究

作者：聂诚电子科技大学

学位级别：硕士

基于多智能体强化学习的无人水下航行器决策方法研究

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基于多智能体强化学习的无人水下航行器决策方法研究

作者：王光诚吉林大学

学位级别：硕士

无人水下航行器在近年来的海洋科研与工程中日益显示出其重要性。特别是其中的自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV),它们结合了先进的传感器技术和自主决策系统,能够独立在复杂水域执行任务。虽然单个AUV在任务执行上表... 详细信息

无人水下航行器在近年来的海洋科研与工程中日益显示出其重要性。特别是其中的自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV),它们结合了先进的传感器技术和自主决策系统,能够独立在复杂水域执行任务。虽然单个AUV在任务执行上表现出色,但多AUV在协同搜索任务时,仍面临协同决策复杂性、通信限制以及动态环境适应性等挑战,尤其是在未知或动态变化的海洋环境中。多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning,MARL)能够有效处理多智能体间的交互,并学习合作与竞争策略,特别是在多AUV系统中,它能够促进智能体间的有效信息共享与决策协同。这对于提升系统在复杂和动态海洋环境中的整体效率和准确性至关重要。然而,现有的复杂动力学环境无法满足多智能体强化学习对大量数据的需求,也难以直接应用于多智能体强化学习中。此外,该技术也面临着很多挑战,包括缺少良好的航行器环境,需要提升算法的性能、改善算法与环境交互的接口设计和优化环境数据生成方法等。因此,本研究旨在探讨MARL在多AUV协同目标搜索中的应用,并对算法进行深入研究和优化。本文构建了一个无人水下航行器目标搜索环境。在此环境中,提出了两种改进的MARL算法:一种改善算法与环境交互的接口,另一种提高环境数据生成的效率和质量。这些改进有助于提高算法在真实世界条件下的适应性和鲁棒性有着重要意义。首先,本文构建了一个多AUV的强化学习环境。该环境对多AUV目标搜索任务进行了详细设计和优化,可以同时控制多个航行器协同搜索动态目标。该环境能够根据现实世界动力学方程准确模拟航行器在水下的实际运动。通过精准的动力学模拟,强化学习智能体学到的策略可以更好的映射到现实世界中,使得算法在实际应用中也能发挥关键作用。此外,还专门设计了状态空间、动作空间和奖励函数,智能体在环境中可以观测航行器的运动和周围环境,并指导航行器如何行动,以及通过环境反馈来进行学习训练。其次,提出了一种基于时空信息增强的多智能体决策方法。该方法将每个航行器的历史探索信息整合成时空地图,考虑到目标的动态特性,对探索情况进行时间衰减设计,然后对搜索区域进行合理的自动分配,以及优化时空信息的表示。通过这些对时空信息的综合处理,智能体能够更好地记忆过去搜索区域以及更好地预测未来潜在搜索区域。实验结果表明,与传统搜索方法相比,该方法的搜索成功率提高了20%左右,搜索时间缩短了70步坐标。此外,收敛速度比改进前的强化学习方法快。说明该方法可以有效提高了搜索效率和效果,使智能体能更好地理解环境并做出有效决策。最后,提出了一种基于状态加载的多智能体决策方法。该方法通过创建环境状态缓冲区来保存历史环境状态。在环境重置时对缓冲区中的环境状态进行不确定性评估,选择性的加载这些状态。使得系统可以从不确定高的环境状态开始运行,而不必每次都从初始状态开始生成数据。实验结果表明,与改进前的强化学习算法相比,搜索成功率提高了6%,搜索时间减少了50个时间步。说明该方法有效提高了传统算法在复杂环境下的适应性和性能,使得智能体可以从更高质量的数据中学习,增强搜索效率和效果。

关键词：自主水下航行器多智能体强化学习目标搜索时空信息状态加载