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四川省凉山州会理县松坪传统村落--国家历史文化名城研究中心历史街区调研

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城市规划 2024年第2期48卷 I0003-I0004页

作者：曹迎(文/图) 亢萧涵(文/图) 陈雨(文/图) 四川农业大学水利水电学院四川农业大学建筑与城乡规划学院日本北九州市立大学

1.村落概况.松坪村隶属四川省凉山州会理县绿水镇,位于四川最南边的川滇交界处,距国家历史文化名城——会理古城约90 km,海拔1803 m,村域面积24 km^(2),常住人口1000余人。松坪村曾是会理县境内的重要关隘,出川入滇的最后一个必经驿站... 详细信息

1.村落概况.松坪村隶属四川省凉山州会理县绿水镇,位于四川最南边的川滇交界处,距国家历史文化名城——会理古城约90 km,海拔1803 m,村域面积24 km^(2),常住人口1000余人。松坪村曾是会理县境内的重要关隘,出川入滇的最后一个必经驿站和马帮重要的歇脚地,坐落于百亩平坦的良田之上,其与周围的山脉共同形成“五龙夺宝”的格局。

关键词：国家历史文化名城传统村落常住人口凉山州会理县

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基于多示例学习图卷积网络的隐写者检测

自动化学报 2024年第4期50卷 771-789页

作者：钟圣华张智深圳大学计算机与软件学院深圳518060 香港理工大学电子计算学系中国香港999077

隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional network,MILGCN)的隐写... 详细信息

隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional network,MILGCN)的隐写者检测算法,将隐写者检测形式化为多示例学习(Multiple-instance learning, MIL)任务.本文中设计的共性增强图卷积网络(Graph convolutional network, GCN)和注意力图读出模块能够自适应地突出示例包中正示例的模式特征,构建有区分度的示例包表征并进行隐写者检测.实验表明,本文设计的模型能够对抗多种批量隐写术和与之对应的策略.

关键词：图像隐写者检测图卷积网络多示例学习示例包表征

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基于边界特征约束的室内三维点云平面分割

激光杂志 2024年

作者：罗启雄张春亢罗俊贵州大学矿业学院

三维点云室内平面要素的准确分割是室内模型自动化重建的基础。针对现有区域生长算法分割室内平面时边界区域点云易被错误分割的问题，提出一种边界特征约束平面分割方法。该方法首先利用欧氏聚类方法融合RGB信息对室内桌椅等不参与平... 详细信息

三维点云室内平面要素的准确分割是室内模型自动化重建的基础。针对现有区域生长算法分割室内平面时边界区域点云易被错误分割的问题，提出一种边界特征约束平面分割方法。该方法首先利用欧氏聚类方法融合RGB信息对室内桌椅等不参与平面分割的部件进行聚类提取，然后对剩余点云进行平面分割，首先利用区域生长算法分割平面内部点，然后对种子点的生长过程进行监测，对处于边界区域的种子点精确识别其邻域内的边界点，以边界点为生长约束界限对平面点进行分割。采用两组不同场景的点云数据进行试验分析，试验结果表明，该分割算法能够准确的对边界区域点云进行归类，避免了点云过分割和欠分割的问题，平面分割的准确率和完整度相比于区域生长算法分别提升了3%和4%左右。本文算法能够有效提升室内场景平面分割精度。

关键词：室内点云场景部件提取平面分割特征约束区域生长

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一维双方势垒单势阱模型的共振隧穿条件研究

大学物理 2024年第3期43卷 5-10页

作者：曾嘉钟曾孝奇华南理工大学电力学院广东广州510641 南方科技大学理学院广东深圳518055

对于双势垒或多势垒系统,当入射粒子能量符合共振能级时将产生共振隧穿,使穿透率为一极大值,这样一个重要的性质在很多量子或半经典器件中都有广阔的应用前景.本文主要研究一维双方势垒模型及具有高度对称性的ABABA型双方势垒系统.从薛... 详细信息

对于双势垒或多势垒系统,当入射粒子能量符合共振能级时将产生共振隧穿,使穿透率为一极大值,这样一个重要的性质在很多量子或半经典器件中都有广阔的应用前景.本文主要研究一维双方势垒模型及具有高度对称性的ABABA型双方势垒系统.从薛定谔方程出发,通过推导获得了一般的一维双方势垒系统的透射率计算方法,为数值计算提供了参考公式,并证明了透射率解析解的存在.对于具有高度对称性的ABABA型双方势垒系统模型,本文推导了透射率的解析表达式,并且给出了共振遂穿条件的解析解,探讨了共振隧穿所需条件及影响因素.

关键词：双方型势垒共振隧穿解析解.

降水驱动下大港河硝酸盐迁移转化过程及来源解析

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中国环境科学 2024年第1期44卷 288-299页

作者：王俊亢晓琪吴亚丽牛远余辉中国环境科学研究院湖泊生态环境研究所北京100012 河南农业大学资源与环境学院河南郑州450002 天津大学地球系统科学学院表层地球系统科学研究院天津300072

为定量识别大港河流域硝酸盐来源的贡献,在降水条件下,对秋季(2020年11月)和春季(2021年3月)典型月份在大港河流从上游山林农业区到下游湖滨区共布设8个河水及沉积物监测点,其中包含地下水、生活污水及畜禽粪便、山林农业区和流域土壤... 详细信息

为定量识别大港河流域硝酸盐来源的贡献,在降水条件下,对秋季(2020年11月)和春季(2021年3月)典型月份在大港河流从上游山林农业区到下游湖滨区共布设8个河水及沉积物监测点,其中包含地下水、生活污水及畜禽粪便、山林农业区和流域土壤等20个硝酸盐氮源监测点,通过大港河水体水化学分析、结合硝酸盐氮氧双同位素示踪技术和贝叶斯混合模型,探究了大港河流域水体硝酸盐来源及迁移转化过程,确定了各硝酸盐源的贡献.结果表明:(1)秋季和春季大港河流域水体中TN浓度均值分别为3.20和3.23mg/L,劣于地表水环境质量Ⅴ类标准,NO_(3)^(-)-N是影响水体水质氮素超标的主要赋存形式;(2)降水的驱动作用影响大港河流域硝酸盐浓度的季节变化,流域氮循环过程以硝化作用为主,多种氮转化过程共同发生;(3)生活污水或畜禽粪便对流域水体的硝酸盐为主要贡献,其贡献率在秋季和春季分别为40.8%±32.8%和55.8%±27.3%,其次是地下水和流域土壤,降水对流域硝酸盐的贡献作用始终最小.

关键词：降水大港河流域氮氧双同位素硝酸盐来源贝叶斯混合模型来源解析

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高校实验教学的组织创新模式

实验教学与仪器 2024年第7期41卷 121-124页

作者：曾嘉钟邓典雅曾孝奇华南理工大学电力学院广东广州510640 华南理工大学人事处广东广州510640 南方科技大学物理系广东深圳518055

高校实验教学存在实验与理论教学脱节、实验教学与科研和工程应用脱节、教学质量评估困难以及学科交叉融合和创新能力不足等问题。为解决当前高校实验教学存在的问题,基于组织创新概念,提出了一种高校实验教学总体改革的模式。通过对实... 详细信息

高校实验教学存在实验与理论教学脱节、实验教学与科研和工程应用脱节、教学质量评估困难以及学科交叉融合和创新能力不足等问题。为解决当前高校实验教学存在的问题,基于组织创新概念,提出了一种高校实验教学总体改革的模式。通过对实验教学的流程优化、组织结构创新以及新技术应用等几个方面的探讨,阐述了较为完整的高校实验教学组织创新模式的基本框架。通过这一创新模式,有望进一步发挥高校实验教学组织在实验课程创新、提高实验教学效率、提升实验教学质量以及培养创新人才等方面的作用。

关键词：组织创新实验教学流程优化组织结构

面向lncRNA亚细胞定位预测的注意力BiLSTM与原型网络

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计算机工程 2024年

作者：孙荣能刘琳亢元召云南师范大学信息学院云南省教育厅计算机视觉与智能控制技术工程研究中心

长链非编码RNA(long non-coding RNAs， lncRNA)在细胞的许多生命过程中发挥着重要作用，而lncRNA亚细胞定位可为其功能识别带来关键信息，针对通过传统生物生化实验方法鉴定lncRNA亚细胞定位存在着程序复杂、难以复制、成本高等缺点，... 详细信息

长链非编码RNA(long non-coding RNAs， lncRNA)在细胞的许多生命过程中发挥着重要作用，而lncRNA亚细胞定位可为其功能识别带来关键信息，针对通过传统生物生化实验方法鉴定lncRNA亚细胞定位存在着程序复杂、难以复制、成本高等缺点，提出了一种面向lncRNA亚细胞定位预测的注意力双向长短时记忆（BiLSTM）与原型网络方法——BP-lncLoc。首先，基于原始序列数据中获取K-mer初始特征，并对其做平衡处理；其次结合注意力BiLSTM有效提取lncRNA序列深层隐含特征，并优化神经网络在处理高维数据时可能出现的梯度消失问题；再次，针对lncRNA亚细胞定位数据的小样本特性，构建了不依赖大规模训练样本的原型网络预测框架；最后，目前现有计算模型缺乏可解释性，即不知道模型如何基于输入数据做出决策的，随着人工智能和机器学习的快速发展，可解释性变得越来越重要。本文从量化输入特征对输出决策的重要性角度出发，实现了预测模型的可解释性。与最新方法相比，该方法在公开数据集上的准确率达到了98.89%的最佳结果，为lncRNA亚细胞定位预测应用提供了一种新思路。

关键词： lncRNA亚细胞定位不平衡学习双向长短时记忆网络原型网络可解释

融合关系路径与实体邻域信息的知识图谱补全方法

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计算机工程与应用 2024年第13期60卷 136-142页

作者：翟社平亢鑫年李方怡杨锐西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

知识图谱为许多人工智能应用提供了底层的技术支持,包括电子商务、智能导航、医疗保健、社交媒体等领域。但现有的知识图谱通常是不完整的,大量的知识隐含在其中,因此如何将知识图谱补全完整成为亟需解决的问题。现有方法大多是独立处... 详细信息

知识图谱为许多人工智能应用提供了底层的技术支持,包括电子商务、智能导航、医疗保健、社交媒体等领域。但现有的知识图谱通常是不完整的,大量的知识隐含在其中,因此如何将知识图谱补全完整成为亟需解决的问题。现有方法大多是独立处理实体邻域信息或关系路径,忽略了实体邻域信息对关系路径探索过程的重要性。为此,提出了一种融合关系路径与实体邻域信息的知识图谱补全方法(RPEN-KGC)。RPEN-KGC由采样器和推理器构成,采样器通过在实体对之间随机游走,为推理器提供可靠的推理策略。同时采样器利用实体邻域相似性对比机制约束随机游走的方向,有效提高采样的效率,并且使推理策略更加丰富。推理器通过提取关系路径的语义特征,在语义空间中推理出更加多样化的关系路径。在公开的NELL-995和FB15K-237数据集中通过链接预测任务进行实验验证,结果表明,RPEN-KGC在多数指标上相较于基准方法均有一定的提升,说明RPEN-KGC能够有效预测知识图谱中缺失的知识。

关键词：知识图谱知识图谱补全生成对抗网络多跳推理

基于Transformer的深度条件视频压缩

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北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 442-448页

作者：鲁国钟天雄耿晶北京理工大学计算机学院北京100081

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压... 详细信息

近年来,基于深度学习的视频压缩技术主要基于卷积神经网络(CNN)且采用运动补偿-残差编码的架构,由于常见的CNN只能利用局部的相关性,以及预测残差本身的稀疏特性,难以取得最优压缩性能。因此,提出一种基于Transformer架构的条件视频压缩算法,以实现更优的压缩效果。所提算法基于前后帧之间的运动信息,利用可形变卷积得到对应的预测帧特征;将预测帧特征作为条件信息,对原始输入帧特征进行条件编码,避免了直接编码稀疏的残差信号;利用特征间的非局部相关性,提出一个基于Transformer的深度条件视频压缩编码算法,用来实现运动信息编码和条件编码,进一步提升压缩编码的性能。实验结果表明:所提算法在HEVC、UVG数据集上均超越了当前主流的基于深度学习的视频压缩算法。

关键词：视频压缩 Transformer 深度学习神经网络压缩算法