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库区滑坡是国家水电工程安全和地质灾害防治关注的重点问题，在蓄水周期中库区水位变化明显，水位波动对库区滑坡有强烈的触发作用。本文以白鹤滩水电站库区作为研究区，利用Small-Baseline Subset InSAR技术，联合升降轨Sentinel-1A数据对研究区蓄水前期、中期、后期进行形变监测，研究库区水位变化对滑坡形变的影响。结果表明：（1）通过InSAR技术对研究区进行形变监测，探测出11处不稳定斜坡，最大的形变量达到0.14m，其中有4处是已知滑坡，对典型滑坡进行形变监测，研究库区水位变化对形变的影响；（2）以跨山滑坡和巧家县滑坡为例研究水位波动与滑坡形变的相关性，通过皮尔逊相关系数研究发现水位大幅变化与滑坡形变速率具有较强的相关性，在蓄水中期两者相关性最高，库区水位上升时候对滑坡形变的影响大于水位下降的时候；（3）以典型滑坡为例，通过小波分析对库区水位和滑坡形变进行滞后性研究，发现库区滑坡形变与水位波动之间存在三到四个月的滞后期。

关键词： SBAS-InSAR 水位波动滑坡相关性分析白鹤滩库区

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基于映射的跨域推荐算法研究

基于映射的跨域推荐算法研究

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作者：郭佳长春工业大学

学位级别：硕士

跨域推荐作为近几年兴起的一个领域,受到研究人员的广泛关注,成为了推荐系统中热门的研究方向。跨域推荐的原理是基于迁移学习的思想,利用多个领域中比单个领域更丰富的数据信息,有效地在不同领域之间迁移知识,提高推荐算法性能。现有... 详细信息

跨域推荐作为近几年兴起的一个领域,受到研究人员的广泛关注,成为了推荐系统中热门的研究方向。跨域推荐的原理是基于迁移学习的思想,利用多个领域中比单个领域更丰富的数据信息,有效地在不同领域之间迁移知识,提高推荐算法性能。现有的大多数跨域推荐算法没有多方面考虑领域内的交互信息,导致了用户特征获取单一的问题。为了更好地解决以上问题,从多维度挖掘用户特征,提高推荐算法的准确率,本文提出了两种基于映射的跨域推荐算法模型,主要研究工作如下:(1)为了多维度挖掘用户的潜在特征,更好地缓解冷启动问题,本文提出了融合元学习和注意力机制的跨域推荐算法模型(Integrating Meta learning and Attention mechanisms Cross Domain Recommendation algorithm Model,MACDR),首先,在特征提取模块中,将改进后的卷积神经网络和前馈神经网络相结合,并将注意力机制融入其中,可以从多个维度全面准确地提取源域的用户特征。其次,为了更好地缓解冷启动问题,在多层元网络模块中,创新性地重构了元网络的内部结构,加入了多层前馈神经网络模块和注意力机制模块,使元网络可以更好地学习用户嵌入,生成更具个性化的连接桥,完成源域到目标域的映射。最后,在不同的冷启动场景下,与其他基线模型进行对比实验,实验结果表明,本文所提出的MACDR模型与PTUPCDR模型相比可以更好地缓解了冷启动问题,提高了推荐算法的准确率。(2)为了避免用户特征获取单一的问题,更好地缓解信息茧房现象,在上述模型的基础上提出了基于多路映射的跨域推荐算法改进模型(Based on Multi Channel Mapping Cross Domain Recommendation Algorithm Improve Model,MCMCDR),首先,为了适应目标域用户项目交互较少的现象,对目标域的元网络结构进行修改,加入了先验正则化迭代模块和最大化联合似然函数,帮助模型避免过拟合现象,提高泛化能力。其次,为了捕获用户兴趣的多个方面,避免特征获取单一问题,在特征提取模块中引入了多头注意力机制,从源域用户的交互序列中提取用户的可迁移特征。接着,提出了多路映射结构,通过整合来自源域和目标域的不同参数,生成更具个性化的连接桥,提高推荐算法的准确率。最后,在公开数据集上与基线模型进行对比实验,实验结果表明,MCMCDR模型与MACDR模型相比可以更加全面地挖掘用户的潜在兴趣,缓解信息茧房现象的同时提高推荐算法的准确率。

关键词：跨域推荐冷启动问题元网络个性化推荐多头注意力机制

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灵魂的歌哭:论李锐“天母河传说”二部

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中国当代文学研究 2024年第3期 209-214页

作者：郭佳音浙江理工大学史量才新闻与传播学院

暌违十年,山西作家李锐于2021年在《收获》杂志发表长篇小说《囚徒》,引发学界关注。令人惊讶的是,这部小说是对2011年出版的《张马丁的第八天》的续写,李锐重新回到他笔下的文学地理“天母河”,写下了又一曲壮丽的生命歌哭。

关键词：李锐《囚徒》《张马丁的第八天》神话观传说性

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区块链中支付通道网络的吞吐量优化机制研究

区块链中支付通道网络的吞吐量优化机制研究

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作者：郭佳男曲阜师范大学

学位级别：硕士

区块链在金融、供应链和医疗等领域广泛应用,但其性能问题成为发展的瓶颈,尤其在应对不断增加的交易量和复杂性时,可扩展性问题日益凸显。可扩展性最具体的指标就是链的吞吐量,即链每秒能承载的交易笔数。为提升交易吞吐量有效解决可扩... 详细信息

区块链在金融、供应链和医疗等领域广泛应用,但其性能问题成为发展的瓶颈,尤其在应对不断增加的交易量和复杂性时,可扩展性问题日益凸显。可扩展性最具体的指标就是链的吞吐量,即链每秒能承载的交易笔数。为提升交易吞吐量有效解决可扩展性问题,支付通道网络(Payment Channel Network,PCN)作为一种区块链的链下扩展性技术应运而生,它通过允许在链下交易来降低交易手续费和提高交易速度。然而,随着交易需求的不断增加,PCN的交易吞吐量受到多方面限制:在支付初始阶段,受到网络拓扑弱连通性的限制;在路由寻路阶段,面临网络不平衡导致的通道容量耗竭风险;而在支付执行阶段,则面临无法预知通道容量瓶颈导致的交易失败挑战。针对上述挑战,本文提出增强拓扑连通性的吞吐量优化方案CB-Landmark、维持支付通道网络平衡的吞吐量优化方案Auncel和提高支付执行效率的吞吐量优化方案幂次支付执行协议以解决PCN在不同支付阶段面临的支付效率挑战,从多因素着手全面提升PCN的交易吞吐量。本文的主要工作内容如下:(1)针对局部网络稀疏性导致的交易吞吐量低下问题,提出增强拓扑连通性的优化方案CB-Landmark,以提升支付吞吐量。具体地,本研究首先考虑实际交易用户对网络形态的影响,使用Gephi对PCN的实际应用网络Ripple进行拓扑形态分析,阐明PCN的网络特征;其次基于PoS共识协议提出社区基站(Community Base Station,CBS)构建方案,该方案使用智能合约为CBS构造零信任、可追溯的虚拟信标节点;接下来利用哈希时间锁合约与可撤销序列合约构建CBS内的安全交易通道;然后根据节点特性定义边缘节点、离群节点与离群簇,并对此进行弱连通性节点分析,最终分别为不同类型的节点实施信贷救助以增强网络拓扑连通性;最后,实验证明,相较于传统Landmark路由方案,CB-Landmark有效提高了网络的支付连通性和支付吞吐量。(2)针对PCN不平衡引发的支付效率低下问题,提出维持支付通道网络平衡的优化方案Auncel,以提升支付吞吐量。具体地,本研究首先对现有再平衡方案进行分析,阐明现有再平衡方案所需的再平衡成本过高,为此以维持网络平衡作为提升PCN支付效率的主要目的;其次根据通道支付特性定义网络平衡性指标以实时反映网络状态;接下来基于深度Q网络,将PCN建模为强化学习环境,实时感知当前PCN的网络平衡状态,并考虑多重支付因素(包括降低交易手续费、缩短交易时间和维持网络平衡状态等)进行路径激励,从而在保证用户低成本交易的前提下使网络长期稳定在平衡状态;最后实验结果表明,该方案可以有效改善PCN的网络平衡状况,从而提高交易吞吐量。(3)针对PCN中的容量限制导致的支付失败风险,提出提高支付执行效率的优化方案幂次支付执行协议,以提升支付吞吐量。具体地,本研究首先对传统原子多路支付(Atomic Multi-Path Payments,AMP)协议进行分析,发现导致子交易失败的原因来自于洋葱路由的限制;为此对AMP协议进行改进,使用幂次划分的方式对子路径进行计算,提出Power-AMP(PAMP)划分策略以提高子路径执行成功率;接下来针对无法预知通道容量的问题提出幂次支付执行协议,在路由安全性的前提下获取每条路径的容量瓶颈,从而避免子路径交易失败的问题;最后实验结果表明,该协议的提出有效提升了 PCN的交易吞吐量。

关键词：区块链支付通道网络 Landmark路由原子多路支付协议强化学习

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蓝莓花色苷生理活性、提取纯化及稳态化研究进展

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中国食品学报 2024年第2期24卷 407-417页

作者：李梓旋郭佳婧苏东林单杨湖南大学生物学院隆平分院长沙410125 湖南省农业科学院农产品加工研究所、果蔬贮藏加工与质量安全湖南省重点实验室长沙410125

花色苷是蓝莓中的主要酚类活性成分,因其良好的抗氧化、抗炎、抗肿瘤、护眼等活性而备受关注,然而花色苷容易受到光照、氧气、pH值、金属离子等因素的影响,且人体吸收利用率低,限制了其应用。本文综述了蓝莓花色苷的功能活性、提取纯化... 详细信息

花色苷是蓝莓中的主要酚类活性成分,因其良好的抗氧化、抗炎、抗肿瘤、护眼等活性而备受关注,然而花色苷容易受到光照、氧气、pH值、金属离子等因素的影响,且人体吸收利用率低,限制了其应用。本文综述了蓝莓花色苷的功能活性、提取纯化方法及稳态化技术,为蓝莓花色苷在食品领域的应用提供参考。

关键词：蓝莓花色苷功能活性提取纯化稳态化

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图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述

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计算机科学与探索 2024年

作者：郭佳霖智敏殷雁君葛湘巍内蒙古师范大学计算机科学技术学院

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐... 详细信息

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型，两者经过多年来不断的研究与进步，已在该领域取得了非凡的成就。近些年来，CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起，广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项，高效地发挥出各自的亮点，在图像处理任务中表现出了优异的效果。本文基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。首先，总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点，并总结混合模型的概念及优势。其次，全面梳理了混合模型的分类及主要代表模型，并从多角度叙述了其在特定图像处理任务中的应用。最后，深入分析混合模型未来研究方向，并提出前瞻性展望。

关键词： CNN 视觉Transformer 混合模型图像处理深度学习

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烟草NtPMT1启动子G-box元件对烟草烟碱合成、生长及质量的影响

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作者：郭佳毅河南农业大学

学位级别：硕士

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