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基于改进能值生态足迹的西安市水资源安全综合评价

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长江科学院院报 2024年

作者：李治军向扬黑龙江大学寒区地下水研究所黑龙江大学水利电力学院

区域水资源安全评价对指导水资源科学管理，促进经济社会与水资源绿色发展具有重要意义。针对传统水资源生态足迹法中缺少水资源生态与经济社会发展之间的联系，引入水资源生态效益比，通过改进的水资源能值生态足迹法，对西安市的水资... 详细信息

区域水资源安全评价对指导水资源科学管理，促进经济社会与水资源绿色发展具有重要意义。针对传统水资源生态足迹法中缺少水资源生态与经济社会发展之间的联系，引入水资源生态效益比，通过改进的水资源能值生态足迹法，对西安市的水资源安全和可持续发展状况进行了分析。结果表明，2011-2019年西安市水资源承载力随降雨量波动较大，水资源生态承载力年均值为0.160hm2/人，水资源生态足迹年均值为1.521hm2/人，整体处于呈减小趋势的水资源生态赤字状态；区域万元GDP水生态足迹从2011年的0.057 hm2/人下降到2019年的0.019 hm2/人，说明水资源利用效率得到提升；2011-2019年，西安市水资源生态压力指数相对较高，但从5.79下降到4.39，达到相对安全状态，且水资源压力指数和生态效益率的协调发展分布较集中，水资源生态效益随区域水资源压力的缓解而增大。总体而言，西安市水资源安全形式仍然紧张，未来可以通过经济发展方式与水资源配置的优化以促进区域高质量可持续性发展。

关键词：水资源安全改进能值生态足迹水资源生态承载力水资源生态效益率西安市

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数字化转型对涉农企业创新绩效的影响研究

数字化转型对涉农企业创新绩效的影响研究

作者：封扬山东农业大学

学位级别：硕士

基于嵌入式GPU的离轴数字全息方法研究及实现

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基于嵌入式GPU的离轴数字全息方法研究及实现

作者：李立扬黑龙江大学

学位级别：硕士

离轴数字全息技术由于具有非接触、简单和快速等特点,已被广泛应用于显微成像等领域。目前离轴数字全息技术主要存在以下两方面问题。一方面,实时重建所需的高性能计算设备功耗大、成本高。另一方面,在提取不规则的实像频谱时,传统滤波... 详细信息

离轴数字全息技术由于具有非接触、简单和快速等特点,已被广泛应用于显微成像等领域。目前离轴数字全息技术主要存在以下两方面问题。一方面,实时重建所需的高性能计算设备功耗大、成本高。另一方面,在提取不规则的实像频谱时,传统滤波器易造成信息丢失。因此,如何在低成本系统中实现准确、快速的相位重建已经成为离轴数字全息领域的关键问题。本文的主要研究内容如下:首先,提出一种基于嵌入式GPU的离轴数字全息系统。通过基于改进迈克尔逊结构的光学4f系统产生干涉,利用数字相机采集干涉图像,选用嵌入式GPU设备用于数据处理,设计图形用户界面显示处理结果,同时兼顾数字相机、显示设备和嵌入式GPU设备的通信协议,实现一种具有干涉成像、图像采集、数据处理和结果显示等功能的离轴数字全息系统。由于该设计使用共光路和双窗口输入的干涉结构以及嵌入式GPU设备,因此系统具有稳定、调节灵活、功耗小和成本低等优点。利用GPU并行加速技术提升相位重建速度,通过相位重建和GPU并行加速实验验证本文所提方法的有效性和快速性。而后,提出一种基于Chan-Vese模型的频域自适应滤波方法,用于提高相位重建质量。该方法根据+1级项频谱中心与0级项频谱中心之间的关系,确定+1级项频谱的大概区域。通过迭代能量函数优化分割曲线,使其内部和外部的灰度平均强度差最大化,从而自动、准确地提取+1级项频谱。推导该方法的数学模型,并利用仿真与多种样品实验,将所提出的方法与传统滤波方法、常见的自适应滤波方法进行定量比较,验证本文方法的有效性和准确性。最后,对GPU并行加速方法进行优化,提出一种基于嵌入式CPU+GPU异构的相位重建并行加速方法,进一步提升相位重建速度。该方法的具体优化策略如下:使用CUDA功能库提升代码的计算效率,利用共享内存技术减少解包裹阶段的线程访问,应用虚拟内存技术增加在处理大量数据时GPU的可用计算内存。通过比较GPU并行加速方法在优化前后的重建时间,验证所使用的优化策略能够有效提升相位重建速度。通过动态相位重建实验,验证该方法的实时性。

关键词：离轴数字全息 CUDA 嵌入式平台自适应滤波 Chan-Vese模型

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中国当代现实题材陶瓷雕塑的创作实践研究

中国当代现实题材陶瓷雕塑的创作实践研究

作者：左浩扬景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

现实题材是艺术创作中重要的创作题材,艺术家通过对生活的体验和感悟,将生活中的人或物通过各种艺术形式呈现。当代现实题材陶瓷雕塑作品不仅表现了生动的造型语言,还呈现出对于材料地不断探索和实践,传递着艺术家对精神品质的内在追求... 详细信息

现实题材是艺术创作中重要的创作题材,艺术家通过对生活的体验和感悟,将生活中的人或物通过各种艺术形式呈现。当代现实题材陶瓷雕塑作品不仅表现了生动的造型语言,还呈现出对于材料地不断探索和实践,传递着艺术家对精神品质的内在追求。本文以现实题材陶瓷雕塑为研究对象,运用案例分析和文献研究等方法梳理古今经典的现实题材陶瓷雕塑作品,通过分析当代现实题材陶瓷雕塑的艺术特点,研究其在多个方面的进步性和创新性,总结出中国当代现实题材陶瓷雕塑创作中跨学科、多形式等各种多元的表达方式,从而为当代现实题材理论研究和创作实践起到参考价值。笔者通过“矿山工人系列”创作实践,深刻理解现实题材创作的内涵与意义,注重表现对象的真实性和生动性。在此基础上,探索陶瓷材料语言的多种表现形式,形成对现实题材陶瓷雕塑创作的全新认知,为当代陶瓷雕塑艺术的发展注入新的活力。

关键词：现实题材陶瓷雕塑当代艺术跨学科材料语言

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生物医学知识图谱推理研究

生物医学知识图谱推理研究

作者：周旭扬吉林大学

学位级别：硕士

生物医学知识图谱是一种整合了生物医学领域内各种知识的复杂的关系图,其中含有生物医学相关实体和关系。研究人员可以通过对这种图结构的推理分析获取丰富的信息,从而更好地理解复杂的生物医学现象并为相关领域提供支持。但目前很多生... 详细信息

生物医学知识图谱是一种整合了生物医学领域内各种知识的复杂的关系图,其中含有生物医学相关实体和关系。研究人员可以通过对这种图结构的推理分析获取丰富的信息,从而更好地理解复杂的生物医学现象并为相关领域提供支持。但目前很多生物医学知识图谱还不够完善,存在数据不完整、数据不一致、知识更新滞后等问题。通过知识图谱推理技术,可以利用已有的信息和关联规则,对上述问题进行分析、推断和补全,以提高生物医学知识图谱的完整性、一致性和时效性。这将有助于更好地支持生物医学领域的研究和应用。知识图谱补全是知识图谱推理的主要实现方法之一,其目标是预测和补充知识图谱中三元组缺失的部分,提高知识图谱的质量和应用价值。知识图谱补全由三元组分类、链接预测和关系预测三个子任务构成,本文对于生物医学知识图谱的补全主要是对缺失实体的预测,不涉及三元组分类和关系预测,因此本文对于生物医学知识图谱的补全也可以视为在生物医学知识图谱上的链接预测任务。生物知识图谱补全任务中最关键的环节就是知识图谱表示。对于知识图谱表示,对于知识图谱表示,目前最流行的方法是嵌入表示,主要包括传统的Trans E、Dist Mult、Conv E和最近的基于预训练语言模型的KG-BERT等模型获取实体和关系的嵌入,然后通过相似度计算来确定目标实体作为补全结果。但这些模型对于生物医学知识图谱的补全还存在各种局限性:Trans E、Dist Mult、Conv E等模型只考虑了图谱的结构信息,而生物医学知识图谱更加复杂,其中的实体难以分辨,且蕴含着大量的领域知识;KG-BERT只考虑了图谱中实体文本上的信息,在一定程度上丢失了图谱的结构信息和实体的领域知识,此外还存在时间成本过高的问题。为了解决上述方法对于生物医学知识图谱补全的不足,本文提出了一种基于语言模型的生物医学知识图谱补全方法(Biomedical Knowledge Graph Completion Based on Language Model,BKGC-LM)。考虑到生物医学知识图谱中实体难以分辨,且蕴含着大量的领域知识,BKGC-LM将实体与其领域知识或解释性文本相结合作为输入,并送入预训练语言模型BERT中获取嵌入表示。由于先前的模型面对大规模数据集存在时间成本过高的问题,BKGC-LM通过两路BERT对实体进行编码,即把关系连接在实体序列后送入一个BERT中获取头实体的嵌入表示,同时把不连接关系的实体序列作送入另一个BERT中获取尾实体的嵌入表示。为了把原始图谱中的知识融入其中,对于从BERT中获取的嵌入表示,BKGC-LM选择使用图谱中的知识并进行对比学习来进行嵌入的调整。此外,由于从语言模型中获取到的嵌入表示会损失原始图谱的结构信息,而生物医学知识图谱又往往表现出空间局部性,即距离近的实体之间存在关系的可能性更大,BKGC-LM使用图谱中实体之间的距离信息对于最终的侯选实体的得分进行调整。最后,基于相似度的得分计算会引入一些在规则上不可能成立的预测三元组,BKGC-LM使用规则约束来避免这种情况的发生。本文构建的模型在大规模生物医学知识图谱上进行了实验,实验结果证明BKGC-LM对于复杂的大规模生物医学知识图谱补全效果优于先前模型。此外,本文还针对三个关键的参数进行了消融实验,验证了规则约束、距离信息等的有效性。

关键词：生物医学知识图谱知识图谱补全预训练语言模型对比学习提示学习

SAR图像舰船目标检测的轻量化和特征增强研究

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西安电子科技大学学报 2024年第2期51卷 96-106页

作者：龚峻扬付卫红方厚章西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071 西安电子科技大学计算机科学技术学院陕西西安710071

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检... 详细信息

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船目标的准确率易受近岸杂波的影响,且现有检测算法复杂度高,在嵌入式设备上的部署难度大的问题,提出一种适用于嵌入式设备的轻量化高精度SAR图像舰船目标检测算法CA-Shuffle-YOLO。基于YOLO v5目标检测算法,对骨干网络进行轻量化及特征精细化提取两个方面的改进,引入轻量化模块以降低网络的计算复杂度,提高推理速度,并引入协同注意力机制模块增强算法对近岸船舶目标的细节信息的提取能力。在特征融合网络中采用加权特征融合以及跨模块融合,增强模型对SAR舰船目标的细节信息的融合能力,同时,利用深度卷积模块降低计算复杂度,提高实时性。通过在SSDD舰船目标检测数据集上的测试及对比实验的结果,表明CA-Shuffle-YOLO的检测准确率约为97.4%,检测帧率为206 FPS,所需运算复杂度为6.1 GFlops,相比原始的YOLO v5,所提方法的检测帧率提升了60 FPS,所需运算复杂度降低为原来的12%。

关键词：合成孔径雷达目标检测卷积神经网络特征提取