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2024年6月大气环流和天气分析

气象 2024年第9期50卷 1153-1160页

作者：霍达马杰马殿博国家气象中心北京100081 内蒙古自治区通辽市气象局通辽028000

2024年6月北半球极涡总体呈多极型,中高纬西风带环流为“四槽四脊”型分布,锋区位置总体偏北,低纬度地区西太平洋副热带高压强度明显偏强、位置偏西。6月全国平均气温较常年同期(20.4℃)偏高0.6℃,出现4次大范围高温天气,主要发生在西... 详细信息

2024年6月北半球极涡总体呈多极型,中高纬西风带环流为“四槽四脊”型分布,锋区位置总体偏北,低纬度地区西太平洋副热带高压强度明显偏强、位置偏西。6月全国平均气温较常年同期(20.4℃)偏高0.6℃,出现4次大范围高温天气,主要发生在西北、华北、黄淮等地。随着印度季风爆发以及6月17日长江中下游地区入梅,全国平均降水量较常年同期(102.8 mm)偏多11.9%,南方大部地区共发生5次强降水过程。累计降水量显著偏多地区主要位于江淮及其以南地区,部分地区降水量突破历史同期极值。

关键词：大气环流暴雨高温

基于分区检测的燃料电池缺氢过程动态特性分析与建模研究

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基于分区检测的燃料电池缺氢过程动态特性分析与建模研究

作者：马敖电子科技大学

学位级别：硕士

基于超图神经网络与因果推断的中老年人抑郁症形成因素研究

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基于超图神经网络与因果推断的中老年人抑郁症形成因素研究

作者：马自来西北师范大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的人物意图预测研究

基于深度学习的人物意图预测研究

作者：马宗楠延安大学

学位级别：硕士

数字金融对高端制造业绿色全要素生产率的影响研究

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数字金融对高端制造业绿色全要素生产率的影响研究

作者：马有财河南工业大学

学位级别：硕士

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面板区间值支持向量机模型

面板区间值支持向量机模型

作者：马依依河北大学

学位级别：硕士

随着信息技术的飞速进步,我们已不可逆转地步入了以数据为核心的社会.传统的数据分析方法难以从快速增长的数据海洋中有效提取有价值的信息.因此,人们急需发展出一种能处理非标准形式数据的能力.其中,面板区间值数据以其简单且独特的特... 详细信息

随着信息技术的飞速进步,我们已不可逆转地步入了以数据为核心的社会.传统的数据分析方法难以从快速增长的数据海洋中有效提取有价值的信息.因此,人们急需发展出一种能处理非标准形式数据的能力.其中,面板区间值数据以其简单且独特的特性尤为引人注目.通过查阅相关文献发现,目前对面板区间值数据进行回归建模的研究主要采用普通最小二乘方法对参数进行统计推断,与其他建模方法相结合的研究成果较少.因此,本文利用支持向量机模型（SVM）在解决小样本,非线性及高维模式识别中的特有优势,构建面板区间值数据的线性和非线性回归及分类模型,并提出了它们的最大间隔算法.首先,为了克服最小二乘方法在拟合非线性数据和容易受到极端异常点影响等方面的缺点,在前人研究的基础上,提出基于中心半径法的面板区间值支持向量回归方法(PCRMSVR),并给出详细的算法.其次,提出一种基于范数的面板区间支持向量分类模型（PISVM）.该模型等价于一个区间二次优化问题,通过引入范数概念将问题转化为两个独立且标准的二次规划问题.通过解决这两个二次规划问题,我们得到原始问题的目标值对应的上界和下界,从而构造目标值解的范围.最后,将所提出的方法应用在Monte Carlo仿真实验和实际例子中.利用合成的面板区间值数据集验证所提出来的两种面板区间值SVM模型的有效性.收集多支股票某段时间的数据集对提出的PCRMSVR进行应用研究,以及通过利用不同性别患者的心脏数据集对提出的PISVM模型进行分析.本文的创新点可以概括为以下几个方面:（1）首次将SVM算法与面板区间值数据结合,分别构建基于支持向量机的面板区间值回归和分类模型.（2）所提出的模型不仅可以估计面板区间值数据的线性模型,还可以估计非线性模型.（3）所提出的模型对异常值的存在表现出更强的鲁棒性.（4）利用KKT条件将所提出的模型转化为可求解的对偶模型求解.（5）将所构建的面板区间值支持向量机模型分别应用到Monte Carlo仿真实验和真实案例中,验证模型的有效性和可行性.

关键词：面板区间值数据支持向量回归机支持向量分类机预测

视频追加反馈对体育专业学生体操普修课双杠技术掌握的影响研究

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视频追加反馈对体育专业学生体操普修课双杠技术掌握的影响研究

作者：马仲曲阜师范大学

学位级别：硕士

在体育教学活动过程中,反馈已经与学习和教学过程密不可分。在体育教学活动中如何合理地利用反馈来更高效地实现教学目标已经成为了许多研究的焦点。体育教学中反馈的特殊性在于其对运动技能的学习和表现的后续影响,其中错误检测和纠正... 详细信息

在体育教学活动过程中,反馈已经与学习和教学过程密不可分。在体育教学活动中如何合理地利用反馈来更高效地实现教学目标已经成为了许多研究的焦点。体育教学中反馈的特殊性在于其对运动技能的学习和表现的后续影响,其中错误检测和纠正对运动学习至关重要。目前,在大部分高等院校体操术科课堂中,教师多采用语言反馈的方式对学生的技术动作进行评价以及纠正,语言反馈的同时会涉及体操动作的术语,由于大部分同学都是刚刚接触体操,本体感觉的建立也比较缓慢,就造成学生无法充分理解老师语言反馈包含的关键信息。本研究根据不同组别给予被试不同频率与时机的技术动作视频的回访,回访过程教师的语言反馈结合动作的暂停和慢放,学生可以更直观地观察和理解语言反馈包含的关键信息,形成清晰的表象。本文的研究目的是,架构于体操普修课双杠成套技术动作,探究不同频率和时机组合的视频追加反馈对体育专业的体操初学者双杠成套技术动作学习效果的影响,旨在探寻最佳反馈频率与时机的组合。本研究采用文献资料法对相关文献进行查阅和梳理,找到该研究的理论支撑;运用专家访谈法,对本实验的双杠成套技术动作的选取、评分标准以及实验的设计的合理性进行访谈咨询,并得到专家的一致肯定;通过教学实验法进行验证,本实验从曲阜师范大学一年级体育教育专业体操普修班中选取5个班级,在前三周第6次课的传统模式教学结束后进行实验前测,选取体操技评得分在65-70分且大学阶段前无体操学习经历的同学作为实验对象,五个班级每班抽取10人,分为四个实验组和一个对照组,对五个小组获得的前、中、后测三个阶段测得数据运用SPSS27.0进行处理分析。研究结果:1.在技能习得阶段(前测),五个组的被试基础绩效无显著性差异,前测成绩单因素ANOVA检验结果F=2.536,P＞0.05。五个组的被试对双杠技术动作掌握水平较为一致。2.在技能掌握阶段(中测),通过多因素方差分析发现追加反馈频率对被试双杠技能掌握产生显著影响F=73.023,P＜0.001。100%频率组双杠成套动作技评成绩提升幅度(22.77)显著性的高于33%频率组的(19.89),在技能学习阶段的初期,高频率的视频追加反馈更有利于被试掌握双杠技术成套动作。3.在技能掌握阶段(中测),通过多因素方差分析可知视频追加反馈时机对被试的双杠动作掌握产生显著影响F=4.869,P＜0.05。即刻组双杠成套动作技评成绩提升幅度(21.71)要明显高于末端组的(20.96)。在技能学习初期,反馈时机采用即刻反馈的形式对于提升被试双杠技术动作掌握水平的效果更佳。4.在保持测试阶段(后测),通过多因素方差分析发现追加反馈频率对被试双杠技能掌握产生显著影响F=44.550,P＜0.001。低频率的视频追加反馈更有利于练习者双杠技术成套动作长期地保持。33%频率组在后测—前测阶段,双杠成套动作技评成绩提升幅度(24.29)要明显高于100%频率组的(22.33)。5.在保持测试阶段(后测),反馈频率*反馈时机交互作用对实验对象双杠技能掌握起主效应影响,组2低频率即刻组v组4低频率末端组组间多重比较双杠成套动作技评成绩存在显著差异(P0.05,绩效反而呈下降趋势。低频率组的中测阶段双杠成套动作技评得分均值±标准差由87.68±1.65上升到后测阶段的92.08±0.86;高频率组的中测阶段双杠成套动作技评得分均值±标准差由91.04±2.17下降到后测阶段的90.60±1.71。7.在后测—中测阶段,不同的反馈时机不论是即刻反馈还是末端反馈,对于提升被试双杠技术动作掌握两者都具有良好的促进作用。即刻组T=3.43,P<0.01,双杠成套动作技评得分均值±标准差由中测阶段的90.01±2.54上升到后测阶段的91.75±0.97;末端组T=3.04,P<0.01,末端组的中测阶段双杠成套动作技评得分均值±标准差由88.71±2.45上升到后测阶段的 90.93±1.88。研究结论:1.视频追加反馈对于体育教育专业学生双杠成套技术动作掌握有促进作用,视频追加反馈的两个因素——频率和时机在不同阶段会产生不同程度影响。2.在技能掌握阶段,高频率的视频追加反馈对于促进体操初学者双杠技术动作掌握效果更好;低频率视频追加反馈更适用于熟练程度较高的练习者。3.在保持测试阶段,低频率的视频追加反馈对体操初学者双杠技术动作掌握效果更好,且当视频追加反馈频率为低频时,反馈时机选取末端反馈的效果要明显优于即刻反馈。4.随着技术动作练习的熟练,所提供追加反馈的频率应该系统性地减少,为

关键词：反馈频率反馈时机视频追加反馈双杠技术掌握

外源褪黑素对火炬树幼苗Ni2+胁迫的缓解效应

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外源褪黑素对火炬树幼苗Ni2+胁迫的缓解效应

作者：马印玺吉林农业大学

学位级别：硕士

基于目标感知及场景特征交互的孪生跟踪方法研究

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基于目标感知及场景特征交互的孪生跟踪方法研究

作者：马宗浩郑州轻工业大学

学位级别：硕士

目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究课题之一,被广泛应用于视频监控、无人驾驶和导弹制导等场景。得益于深度学习技术的迅速发展,目标跟踪算法取得了长足的进步,这其中,孪生跟踪算法因能解决早期基于深度学习的跟踪算法难以同时平衡跟... 详细信息

目标跟踪是计算机视觉领域的重要研究课题之一,被广泛应用于视频监控、无人驾驶和导弹制导等场景。得益于深度学习技术的迅速发展,目标跟踪算法取得了长足的进步,这其中,孪生跟踪算法因能解决早期基于深度学习的跟踪算法难以同时平衡跟踪精度与速度的难题,成为目标跟踪领域研究的热门方向。然而,孪生跟踪算法仅使用第一帧作为模板与搜索区域进行相似度量的方式虽然简单高效,但由于很少考虑对目标信息的进一步挖掘且没有合理利用具有判别性的背景信息,容易导致跟踪失败。针对上述问题,本文旨在研究如何在孪生跟踪框架下充分挖掘目标信息并利用背景信息。同时探索目标与搜索区域在特征提取过程中建立特征信息交互关系的方法,以减轻特征提取过程中目标对搜索区域不可见导致的误差累积效应。本文的主要研究内容和创新如下:(1)改进了一种基于损失引导增强目标感知的孪生跟踪方法。首先,设计了一个收缩增强损失函数,用于选择对目标更敏感的通道特征,它减小了回归学习训练中简单背景负样本的影响,增强了困难背景负样本对目标的贡献,实现了样本数据的平衡。其次,构造了一种多视图置信度感知方法用于提高置信度图的可靠性。利用多个视图的置信度值整合模板、前景和背景的响应图,在突出目标特征的同时抑制背景干扰,从而获得更具判别性的目标响应图。最后,设计了一个跟踪结果的状态评估标准,并自适应更新模板,以更好地适应多变的跟踪场景。(2)改进了一种基于目标-场景交互感知的孪生跟踪方法。首先,构建了层间目标感知增强模型,在模板和搜索区域之间建立特征交互关系,缓解了特征提取过程中目标对搜索区域的盲目性带来的累积误差,增强了目标感知。其次,设计了一种时间干扰评估策略,通过帧间候选传播模块在当前帧和其前一帧中的多个目标候选对象之间建立关联。然后,利用目标推理约束消除当前帧相似目标干扰影响,从而获得更准确的目标位置。最后,将层间目标感知增强模型和时间干扰评估策略集成到孪生框架中,以获得更鲁棒的跟踪结果。为了验证所提方法的有效性,在OTB100、TC-128、UAV-123、DTB、VOT2016、VOT-2018、VOT-2019和GOT-10k等多个具有代表性的数据集上进行性能测试,实验结果表明,相比于其他算法,本文改进的算法具有更好的跟踪性能。

关键词：目标跟踪孪生框架收缩增强损失层间目标感知时间干扰评估