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木质素分离及主要物理和力学性能的研究进展

材料工程 2024年第2期52卷 122-134页

作者：周博鑫沈姿伶江京辉漆楚生戴璐北京林业大学木质材料科学与应用教育部重点实验室北京100083 中国林业科学研究院木材工业研究所北京100091

木质素是木材细胞壁的重要组成成分,其吸湿特性、热特性、力学特性等在木材的微宏观尺度相互影响,并对其高值化应用起决定性作用。本文从分子结构、分离方法、吸湿特性、热特性、力学特性五个方面综述了木材木质素的研究进展。木材木质... 详细信息

木质素是木材细胞壁的重要组成成分,其吸湿特性、热特性、力学特性等在木材的微宏观尺度相互影响,并对其高值化应用起决定性作用。本文从分子结构、分离方法、吸湿特性、热特性、力学特性五个方面综述了木材木质素的研究进展。木材木质素是高异质、不规则的三维网状高分子结构,相比原位木质素,不同分离方法的分离木质素有不同程度的解聚缩合,导致分离木质素分子结构、吸湿性、热特性、力学特性存在差异性。木材木质素具有近似S型等温吸附曲线且存在吸湿滞后现象,平衡含水率在20%(质量分数)以下,可用BET,GAB理论定性描述和定量分析单层水分子吸附量。木材木质素在低温时具有高分子塑性特征,玻璃化转变温度为90~160℃,高温度时具有热固性特性并发生热分解,先后发生α-O-4、β-O-4、脂肪烃碳碳键、5-5、4-O-5键断裂,类原位木质素活化能为82~150 kJ/mol。木质素在力学特性上各向同性,弹性模量总体随含水率的增大而减小,弹性模量为2.8~9.0 GPa,剪切模量为1.1~2.3 GPa,但研究范围局限在弹性阶段。在原位木质素绿色高效分离方法、木质素分子结构序列和木质素弹塑性力学性能等方面有待进一步深入研究。

关键词：木材木质素分子结构热特性吸湿特性力学特性

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M公司S品牌魔芋健康食品营销策略研究

M公司S品牌魔芋健康食品营销策略研究

作者：陈姿颖电子科技大学

学位级别：硕士

基于ConvNeXt的北京地区红外相机野生动物图像识别改进模型构建

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林业科学 2024年第8期60卷 33-45页

作者：齐建东郑尚姿陈子仪马鐘添北京林业大学信息学院国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心唐山学院人工智能学院

【目的】针对红外相机拍摄的野生动物图像数据量大、无效图像占比多、图像背景复杂等问题，提出一种可对图像进行自动、高准确率识别的模型，为生物多样性研究和野生动物保护工作提供更高效的支持。【方法】收集整理近4年来北京园林绿... 详细信息

【目的】针对红外相机拍摄的野生动物图像数据量大、无效图像占比多、图像背景复杂等问题，提出一种可对图像进行自动、高准确率识别的模型，为生物多样性研究和野生动物保护工作提供更高效的支持。【方法】收集整理近4年来北京园林绿化生态系统监测网络各站点红外相机拍摄的约5 TB图像数据，对其手工标注并进行数据增强后自建10类共4 234张图像数据集。基于ConvNeXt卷积神经网络，结合北京地区野生动物图像数据集特点，设计BSGG-ConvNeXt模型，使用BlurPool、SENet、全局响应归一化层（GRN）、GCNet提升模型识别能力，并在自建数据集上探究训练策略对ConvNeXt网络识别准确率的影响，通过与其他经典模型比较，明确BSGG-ConvNeXt模型的优势。利用公开的红外野生动物Snapshot Serengeti(SS)数据集和Caltech Camera Traps(CCT)数据集，验证模型的泛化能力。【结果】以ConvNeXt的ConvNeXt-T网络尺寸模型为例，其在自建数据集中的准确率为74.13%，乘加累积操作数（MACs）为4.47×109。应用不同改进方案发现，使用BlurPool后准确率提升2.2%,MACs降至1.07×109；使用SENet后准确率提升3.2%；使用GRN并删掉缩放层后准确率升至87.18%，参数数量增至27.88×106；使用GCNet后在不增大计算量的情况下准确率升至75.44%，但参数数量增至28.25×106。将上述改进方案结合得到的BSGGConvNeXt应用于ConvNeXt-T模型获得BSGG-ConvNeXt-T模型，参数数量虽有少量增多，但MACs降为1.07×109，模型准确率升至83.63%，高于原模型。使用预训练权重后的BSGG-ConvNeXt-T模型准确率可达94.07%，高于ResNet-50(76.39%)、 ResNeXt-50(87.60%)、 MobileViT(90.00%)、 DenseNet(87.66%)、 RegNet(69.90%)、 ConvNeXtv2(91.93%)、SwinTransformer的（86.23%）和MobileOne(71.53%)，将BSGG-ConvNeXt模型应用于4种不同网络尺寸的ConvNeXt模型后，在自建数据集中的表现均优于未改进模型。BSGG-ConvNeXt模型在SS数据集中的识别准确率达50.28%，在CCT数据集中的识别准确率达56.15%，均高于原模型的准确率。【结论】BSGG-ConvNeXt模型识别红外相机拍摄的野生动物图像准确率更高，在自建、公开的野生动物红外图像数据集上均有较好表现，且具有一定泛化能力。

关键词：野生动物图像识别深度学习卷积神经网络 ConvNeXt

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基于双模态融合的人脸识别技术研究

基于双模态融合的人脸识别技术研究

作者：朱姿翰中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

近年来,人脸识别受到了广泛的关注,在安防、身份验证、医疗领域、教育领域等都受到了青睐。虽然可见光设备能够捕获丰富的细节特征信息且价格便宜,但是在进行人脸识别过程中存在需要辅助光源、有照片攻击的可能性、不可穿透伪装等一系... 详细信息

近年来,人脸识别受到了广泛的关注,在安防、身份验证、医疗领域、教育领域等都受到了青睐。虽然可见光设备能够捕获丰富的细节特征信息且价格便宜,但是在进行人脸识别过程中存在需要辅助光源、有照片攻击的可能性、不可穿透伪装等一系列问题。相较于可见光设备,很多热红外设备表现出了可用性,其在弱光或者黑暗的极端环境条件下仍然可以稳定成像,但由于其分辨率低导致不能捕获丰富的人脸特征信息,所以在人脸识别方面还不够成熟。若双模态人脸识别可以有效整合两种单一模态信息,就可以弥补单一特征的不足之处,具有重要的研究价值。本文在研究可见光和热红外人脸图像的基础上,构建了双模态人脸识别网络模型;针对现有的双模态人脸数据不足的问题,设计、采集、构建了可见光人脸识别数据集、热红外人脸数据集、双模态人脸数据集,为后续的实验奠定了数据基础;对双模态人脸识别算法进行探索与实验,通搭建双分支跨模态融合模型,最终使得模型可以实现双模态人脸识别。首先,针对双模态数据集问题,利用现有的双光谱视觉模组对自愿者进行人脸信息采集,同时利用算法采集人脸温度信息,后续通过伪彩图编码函数,对温度数据进行转换,将所有采集的人脸数据通过数据预处理操作,实现数据的标准化和规范化,利用Yolov7对人脸进行检测,根据检测到的位置信息进行裁剪人脸,构建双模态人脸数据集。其次,针对可见光和热红外人脸识别问题,利用CNN和Transformer混合网络搭建双模态人脸识别网络模型,设计了双分支跨模态融合网络模型,将两种模态数据的进行融合。实验结果表明,与特征相加、特征平均、特征拼接三种特征融合策略相比,此种融合策略可以达到最优的效果,准确率可以达到97.08%,且优于两种单模态人脸识别网络模型。最后,通过利用Qt Creator设计双模态人脸识别界面,通过信号与槽机制,将不同模态人脸识别算法嵌入,实现脸识别。在进行系统界面设计时,利用Py Qt5工具编写算法来实现两种单一模态的人脸识别和双模态人脸识别,以此来检验本文提出的双模态人脸识别算法的可行性。

关键词：人脸识别双模态特征融合 CNN Transformer

基于ELM模型的外部线索对跨境电商商品销量的影响研究

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基于ELM模型的外部线索对跨境电商商品销量的影响研究

作者：邓姿伶浙江科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着人民收入水平的提高,我国消费者对进口商品的需求逐渐增加。进口跨境电商的快速发展满足了消费者对多样化商品的需求,不仅提升了居民消费水平,也使跨境购物成为我国消费升级的重要部分。然而商品的虚拟性和网购的不确定性,... 详细信息

近年来,随着人民收入水平的提高,我国消费者对进口商品的需求逐渐增加。进口跨境电商的快速发展满足了消费者对多样化商品的需求,不仅提升了居民消费水平,也使跨境购物成为我国消费升级的重要部分。然而商品的虚拟性和网购的不确定性,导致消费者难以直接判断商品的真伪和质量,故商品的外部线索逐渐成为消费者判断商品质量的关键。因此探究商品外部线索对消费者购买决策行为的影响具有重要意义。基于以上背景,本研究以线索利用理论、消费者购买决策理论、在线商品分类理论作为理论基础,以详尽可能性模型(Elaboration Likelihood Model)作为主要模型构建研究框架,着眼于我国消费者在使用进口跨境电商时关注的商品外部线索,以及这些线索如何影响消费者的在线购买行为。本研究利用先进的网络在线爬虫工具—Octopus8.0,收集了天猫国际中部分进口商品的在线月度数据,整理为2141条商品样本,并利用统计软件STATA15.0进行实证分析。通过多元线性回归探讨了不同外部线索如何通过中央路径和边缘路径对消费者在线购买行为造成差异性的影响作用,并对回归结果进行稳健性检验和商品品牌国籍的异质性检验。进一步的,本研究还深入探讨了商品类型的调节作用,并通过加入平方项和Utest检验揭示了外部线索与商品销量之间的非线性关系,同时发现了商品类型对该关系的调节作用。此外,本研究还利用ROST-CM6软件对商品标题内容进行词频分析,深层次地考察了商品标题中文本内容对消费者最终决策行为的影响效果。结果发现:第一,中央路径中图片评论数量和边缘路径中信源可信度、商品收藏量和促销活动都会对商品销量产生积极影响;第二,欧美国家品牌的商品更易受到图片评论数量和信源可信度的影响,而收藏量和促销活动在亚洲国家品牌的商品中影响更显著;第三,商品类型起到了调节作用,尤其是在体验型商品中评论数量和收藏量对商品销量的影响更大。此外,本文还发现了商品标题和商品销量之间的倒U型关系。当商品标题过长时,消费者的购买欲望会降低,而产品类型会有效地调节这种关系,使体验型商品的倒U型更陡峭,而搜索型商品的倒U型更平滑。此发现为未来电子商务领域的非线性消费者行为研究奠定了基础。第四,在词频分析中本文进一步发现了商品标题中的高频词对销量的影响差异显著。在体验型商品中当标题出现较多同质化的高频词时会降低商品销量,而在搜索型商品中出现与商品功能直接相关的高频词则有助于增加销量。本研究结论对于深入认识我国消费者的进口消费需求,明晰进口跨境电商平台中商品的外部线索如何作用于消费者购买决策过程具有重要的启发作用。此外,本研究也为跨境电商平台和商家优化商品信息呈现方式,改进营销策略提供了重要的实践启示。

关键词： ELM模型进口跨境电商商品销量外部线索消费者决策

基于YOLOv7的红外相机野生动物图像筛选

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北京林业大学学报 2024年第2期46卷 143-154页

作者：齐建东马鐘添郑尚姿北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

【目的】野外环境通常植被繁茂、树木杂乱,且受环境、天气、光照等因素影响,红外相机易误触发拍摄,从而捕获大量废片,需要耗费大量人力进行筛选。为解决此类问题,本研究以YOLOv7模型为基础,对其进行轻量化改进,以实现对废片的自动筛选... 详细信息

【目的】野外环境通常植被繁茂、树木杂乱,且受环境、天气、光照等因素影响,红外相机易误触发拍摄,从而捕获大量废片,需要耗费大量人力进行筛选。为解决此类问题,本研究以YOLOv7模型为基础,对其进行轻量化改进,以实现对废片的自动筛选。【方法】本研究构建了北京密云雾灵山自然保护区2014—2015年期间采集到的2172张野生动物图像数据集,并对图像中出现的动物进行位置标记。对YOLOv7网络使用不同方式进行改进:引入MicroBlock替换YOLOv7的主干网络,使用轻量化SPPCSPC结构降低模型参数量。采用SIoU损失、LNDown下采样、BiFPN提升模型检测动物的能力。使用YOLOv5-m、YOLOv5-l、Ghost-YOLOv5-l、YOLOv6、YOLOX-M、YOLOR-CSP模型,在含有1万张图像的Snapshot Serengeti相机陷阱图像子数据集上进行训练和验证,对比本文模型对野生动物图像的筛选效果。利用迁移学习训练自建野生动物数据集,测试冻结不同层数的训练效果。【结果】基于YOLOv7的改进模型推理时间降低了14.3%,每秒浮点运算次数FLOPS降低了33.5%,参数量减少了17.8%,误检测方面也优于YOLOv7模型。与其他模型进行对比,改进后的YOLOv7虽未在所有指标中均达到最优,但在检测时间与精度上达到了更好的平衡。在自建数据集中使用未冻结权重方式微调效果最优,平均精度比未使用迁移学习模型提高了12.6%。【结论】本研究为密云地区野生动物监测网络提供了更快速、准确的筛选方案。

关键词：野生动物图像图像筛选深度学习目标检测

Si基GaN HEMT纵向耐压机理及其提升技术研究

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Si基GaN HEMT纵向耐压机理及其提升技术研究

作者：衡姿余电子科技大学

学位级别：硕士

康师尧绘画艺术与实拍影像结合的二维动画创作研究

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康师尧绘画艺术与实拍影像结合的二维动画创作研究

作者：苏姿元西安理工大学

学位级别：硕士

随着融媒体技术的飞速发展,虚拟与现实相融合,动画与实拍影像相结合为美学新变带来了契机。二维动画作为一种深受大众喜爱的艺术形式,创作过程中不仅大量借鉴传统美术风格,还不断探索新的特殊技巧,使得以传统美术风格为主的动画形式与... 详细信息

随着融媒体技术的飞速发展,虚拟与现实相融合,动画与实拍影像相结合为美学新变带来了契机。二维动画作为一种深受大众喜爱的艺术形式,创作过程中不仅大量借鉴传统美术风格,还不断探索新的特殊技巧,使得以传统美术风格为主的动画形式与实拍影像的结合日益成为当前的焦点。然而在当下二维动画与实拍影像结合的影视作品中,对于传统美术风格的具体运用确实存在一些问题,很多作品仅仅停留在对传统美术元素的简单提取和复刻,而未能深入挖掘其深刻内涵,如内容题材、风格特征、表现技法等。本课题研究从“长安画派”花鸟艺术家康师尧先生的中国画艺术语言出发,对其独特绘画艺术理念、笔墨技法和艺术风格进行深入分析研究,并将这些独特的艺术语言转化为二维水墨动画中的视觉元素,使得传统绘画的韵味得以在动画中得以生动展现。同时,本文还积极探索了如何将康师尧先生的绘画艺术与实拍影像相结合,充分利用了康师尧先生绘画艺术语言的特点,将其融入到二维水墨动画短片《寻·梦》的创作中。通过巧妙的画面设计、叙事方法以及镜头语言成功地将康师尧先生的艺术风格与实拍影像相结合,创造出一种既具有传统韵味又充满现代感的动画风格。二维水墨动画短片《寻·梦》的成功制作,不仅验证了康师尧中国画艺术语言与实拍影像结合的二维动画创作的可行性,也是中国传统绘画艺术在新时代传播方式上进行的一次创新探索。

关键词：长安画派康师尧绘画艺术二维水墨动画实拍影像

基于语料库的《了不起的盖茨比》主题建构的批评隐喻分析

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基于语料库的《了不起的盖茨比》主题建构的批评隐喻分析

作者：苟彦姿贵州师范大学

学位级别：硕士

批评隐喻分析是一种基于概念隐喻理论、批评话语分析和语料库语言学的跨学科研究方法。以该研究方法为基础,大多数的研究集中在政治、经济、教育等领域的话语分析上,对文学话语的研究有待进一步拓展。《了不起的盖茨比》是美国作家弗朗... 详细信息

批评隐喻分析是一种基于概念隐喻理论、批评话语分析和语料库语言学的跨学科研究方法。以该研究方法为基础,大多数的研究集中在政治、经济、教育等领域的话语分析上,对文学话语的研究有待进一步拓展。《了不起的盖茨比》是美国作家弗朗西斯·斯科特·基·菲茨杰拉德创作的享誉世界的经典小说,它既是美国历史上“喧嚣的二十年代”的缩影,又是“爵士时代”的具象化表征。菲茨杰拉德以鲜明且强烈的批判现实主义风格,不仅记叙了底层青年杰伊·盖茨比在精神堕落和金钱至上的时代,追逐梦想的悲情历程,同时对美国梦的破灭、人性和道德的堕落、以及当时盛行的物质主义和享乐主义进行了深刻的反思。本文以概念隐喻理论和批评隐喻分析为总体理论框架,选取文学语篇《了不起的盖茨比》作为研究语料,采取定量研究和定性研究相结合的方法,借助在线语料库分析工具Wmatrix以及隐喻识别程序(MIP),旨在研究以下问题:(1)小说中的隐喻有哪些类型?(2)这些隐喻如何构建小说的主题?(3)构成小说主题的隐喻产生因素是什么?本文的研究过程遵循了Charteris-Black的批评隐喻分析理论:第一步为隐喻识别,将小说纯文本格式上传至Wmatrix,自动完成词频赋码和语义赋码。在突出的语义域中,仅选取与主题建构相关的关键语义域。通过MIP与词典,对关键语义域中的隐喻词进行识别和分类,以此确定源域和隐喻的类型;第二步为隐喻阐释,分析不同类型的隐喻与主题建构的关系;最后一步为隐喻解释,探究隐喻产生的文化,意识形态与经验因素。研究结果表明:(1)《了不起的盖茨比》包含了四种类型的隐喻,即颜色隐喻,光隐喻,交通工具隐喻和地理隐喻。其中颜色隐喻主要涉及七种颜色,即白色、蓝色、灰色、黄色、绿色、金色和苍白;光隐喻由三种类型构成,即码头灯光、日光和月光;交通工具隐喻包括汽车和出租车的隐喻;地理隐喻则涉及小说中鲜明的地理术语,例如东部、西部、纽约、灰烬谷。(2)在四种类型的隐喻中,颜色隐喻和光隐喻用来构建美国梦幻灭的主题。颜色隐喻传达出爵士时代的精神空虚和物质主义。光隐喻中的码头灯光象征理想与现实的鲜明对比,日光代表不可逾越的阶级鸿沟,月光暗示人性的冷漠和自私,表明美国梦是难以捉摸和不可实现的。交通工具隐喻和地理隐喻,指出当时美国社会的一系列问题,例如道德堕落,阶级矛盾和工业污染,更倾向于表达出批判现实主义的主题。(3)文化、意识形态、以及作者的自身经历,影响了主题建构的隐喻的选择。文化层面的探究,主要从传统观念的转变、禁酒令、爵士乐等文化符号的分析入手,发现这些文化符号影响了颜色隐喻和交通工具隐喻的选择;意识形态层面表明,资本主义意识形态是一种用以掩盖社会矛盾的虚假信条,在颜色隐喻和光隐喻的选择中起到重要作用;菲茨杰拉德在爵士时代的实践经历,语言能力和个人观点也深刻影响了隐喻的选择。本文基于语料库工具Wmatrix,对《了不起的盖茨比》进行批评隐喻分析,不仅揭示了隐喻在构建小说主题方面的作用,而且丰富了批评隐喻分析对文学作品的相关研究,对读者理解文学作品中的隐喻有着一定启发。

关键词：批评隐喻分析概念隐喻 Wmatrix 《了不起的盖茨比》