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横州市 “小木瓜”变“大金瓜” 农民过上甜日子

南宁日报

作者：何任朗苏寒梅黄春琪

步入横州市的乡村，一条条干净整洁的道路、一栋栋错落有致的房屋映入眼帘。产业兴旺不仅让当地群众的钱袋子鼓了，更让村容村貌日新月异。近年来，横州市发挥联农带农富农机制，深入挖掘自然资源，重点发展新型农业、农产品加工、农村... 详细信息

步入横州市的乡村，一条条干净整洁的道路、一栋栋错落有致的房屋映入眼帘。产业兴旺不仅让当地群众的钱袋子鼓了，更让村容村貌日新月异。近年来，横州市发挥联农带农富农机制，深入挖掘自然资源，重点发展新型农业、农产品加工、农村电子商务，创建高效益、高质量、高效率的?

关键词：茉莉花返乡创业电商平台

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横州市 “小木瓜”变“大金瓜” 农民过上甜日子

南宁日报

作者：何任朗黄春琪禤雄装

近日，记者在横州市百合镇同菜村看到，成片种植的木瓜长势良好，农民正在忙着给木瓜苗除草、培土。“我们种植的木瓜有加工厂的补贴，生木瓜、木瓜浆由工厂回收，为我们种植户减轻很多压力。”种植户覃世玉说。近年来，横州市大力扶持... 详细信息

近日，记者在横州市百合镇同菜村看到，成片种植的木瓜长势良好，农民正在忙着给木瓜苗除草、培土。“我们种植的木瓜有加工厂的补贴，生木瓜、木瓜浆由工厂回收，为我们种植户减轻很多压力。”种植户覃世玉说。近年来，横州市大力扶持培育木瓜特色产业，依靠科学种植、延长......

关键词：金瓜木瓜祛风湿药横州

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衡阳市传统村落选址特征研究

地理科学研究 2024年第3期13卷 610-628页

作者：毛珩琪黄春华南华大学松霖建筑与设计艺术学院湖南衡阳

近年来,学术界对于传统村落关注度提升,对传统村落保护、利用等方面的研究日渐增加。衡阳市的传统村落具有历史、艺术、科学和文化等方面的研究价值,研究衡阳市传统村落的选址特征可以更深入了解各方面因素长期对传统村落的影响。本文... 详细信息

近年来,学术界对于传统村落关注度提升,对传统村落保护、利用等方面的研究日渐增加。衡阳市的传统村落具有历史、艺术、科学和文化等方面的研究价值,研究衡阳市传统村落的选址特征可以更深入了解各方面因素长期对传统村落的影响。本文运用文献分析法、实地调研法,定性分析了衡阳市传统村落选址的特征并进行归纳分类,在运用ArcGIS地理分析软件,用最小临近系数、核密度分析以及标准差椭圆等数学模型将衡阳市传统村落的村落选址特征进行量化分析,使研究结论更具科学性。

关键词：衡阳市传统村落选址特征 ArcGIS 自然地理要素

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中尺度涡调制下全球海洋遥感特征相关性分析

遥感学报 2024年第8期28卷 2002-2013页

作者：黄春铭陈笑炎王璇陈戈中国海洋大学信息科学与工程学部青岛266100 青岛海洋科学与技术国家实验室青岛266100 潍坊学院物理与光电学院潍坊261061

本文旨在探寻反气旋性涡旋(AE)、气旋性涡旋(CE)调制下海表特征的相关性分布及其与涡旋外部(OE)区域的差异,为进一步厘清中尺度涡对海气界面的调制机制,改进海洋数值模拟提供理论依据。本文利用2010年—2019年长时序遥感观测数据以及皮... 详细信息

本文旨在探寻反气旋性涡旋(AE)、气旋性涡旋(CE)调制下海表特征的相关性分布及其与涡旋外部(OE)区域的差异,为进一步厘清中尺度涡对海气界面的调制机制,改进海洋数值模拟提供理论依据。本文利用2010年—2019年长时序遥感观测数据以及皮尔逊积距相关系数、涡旋识别等方法,系统分析了全球中尺度涡调制下海表温度异常、海面高度异常、叶绿素浓度异常、风速异常4种参数相关性的时空分布特征及其差异。结果表明各参数之间相关性分布赤道太平洋地区相关性最强,印度洋地区以及北美洲西南岸相关性较为显著,其他地区相关性偏弱,且各参数分布呈现出较强的涡旋信号。此外,各参数的相关系数在OE中相比于CE以及AE内部降低0.2左右,相关系数分布的平滑程度约为AE与CE中相关系数分布的20倍,且相关性相反两区域之间存在明显的过渡区域。可以得出结论中尺度涡调制下各参数的相关性分布表现很强的地域特征,其差异主要表现在相关程度以及整体平滑性方面。

关键词：遥感观测中尺度涡耦合分析海表温度海面高度叶绿素浓度风速

青藏高原东部若尔盖盆地全新世野火活动与气候变化的关系

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冰川冻土 2024年

作者：潘元琪查小春黄春长庞奖励周亚利张睿玺赵晓康王娜白鑫陕西师范大学地理科学与旅游学院

通过实地考察，选取青藏高原东部若尔盖盆地的一个沉积序列完整的全新世沉积剖面，提取炭屑、磁化率和总有机碳等气候代用指标，重建了该地区全新世野火和气候变化的历史，揭示了区域内全新世古环境与野火变化之间的关系。研究表明：在... 详细信息

通过实地考察，选取青藏高原东部若尔盖盆地的一个沉积序列完整的全新世沉积剖面，提取炭屑、磁化率和总有机碳等气候代用指标，重建了该地区全新世野火和气候变化的历史，揭示了区域内全新世古环境与野火变化之间的关系。研究表明：在整个全新世时期，若尔盖盆地野火活动以区域性野火为主，其中区域野火以燃烧木本植物为主，但是局地野火以燃烧草本植物为主。全新世早期（8.5 ka之前），虽然温度有所回升，但是依然干冷，沙尘暴频繁，地表堆积形成了风成沙层，有限的植物生物量限制了野火活动的发生，区域野火和局地野火发生频率均较低；全新世中期（8.5 ka至3.1 ka），在暖湿的气候背景下，古土壤层发育形成，温度和降水的增加使若尔盖盆地的植物生物量增多，与植物生物量增加有关的区域野火和局地野火事件频繁发生；气候凉干的全新世晚期（3.1 ka之后），现代草甸土堆积而成，野火活动总体减弱，全新世晚期植物生物量下降可能是区域野火活动减少的原因，但此阶段局地野火的加剧也可能是受人类活动的影响所致。该研究结果有助于深入了解若尔盖盆地野火历史和气候演变过程。

关键词：炭屑野火古环境全新世若尔盖盆地

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基于图卷积神经网络的多样化推荐算法研究

基于图卷积神经网络的多样化推荐算法研究

作者：黄春淦重庆交通大学

学位级别：硕士

推荐系统长期以准确性为唯一评价指标,但现今越来越重视多样化推荐的重要性。这意味着推荐系统除了要提供相关内容,还需考虑内容间的多样性。现有多样化推荐算法主要通过添加多样性约束重排推荐列表以提高多样性。然而,这些算法忽视了... 详细信息

推荐系统长期以准确性为唯一评价指标,但现今越来越重视多样化推荐的重要性。这意味着推荐系统除了要提供相关内容,还需考虑内容间的多样性。现有多样化推荐算法主要通过添加多样性约束重排推荐列表以提高多样性。然而,这些算法忽视了对用户-项目交互历史的深入分析,也缺乏针对用户不同的多样化需求的研究。本文利用图卷积神经网络建模用户-项目交互历史,结合多种辅助信息和增强机制,设计多样化策略以提升多样化推荐性能。主要研究内容包括:1)针对主流多样化推荐模型中存在的数据稀疏和多样性不足问题,提出一种基于动态多图协同和图卷积的多样化重排序推荐算法。首先,利用用户-项目二部图构建多图,并动态演化以挖掘潜在空间的边信息。其次,采用图卷积对用户和项目的历史交互进行建模,学习用户和项目的隐含特征。最后,在推荐列表中添加两步再平衡策略,分别增强类别多样性和类别内的多样性。在Taobao和Beauty两个公开数据集上的实验结果表明,所提算法在保证推荐精度的同时取得了最佳的多样化结果。2)针对重排序算法常导致推荐系统牺牲精度以换取多样性的次优状态和单一显式反馈建模问题,提出一种端到端的基于轻量级图卷积和隐式反馈增强的多样化推荐算法,以克服重排序的解耦设计弊端。首先,将图卷积简化为轻量级图卷积以适用于推荐,并将多样性引入图卷积的准确性匹配推荐过程中。然后,在图卷积的采样阶段,引入用户隐式反馈的多样性增强负采样来构建多样化的项目邻域。最后,采用多层特征融合策略捕获节点的完整特征嵌入,以提升推荐性能。在Taobao和Beibei两个公开数据集上的实验结果验证了所提算法有效提升了推荐效率和多样性,并缓解了准确性-多样性困境。3)针对多样化推荐中用户侧的多样化需求和高阶邻域对多样性的特殊贡献未被充分考虑的问题,提出一种端到端的基于双图卷积和多注意力增强的自适应多样化推荐算法。首先,模型分为兴趣传播通道和决策传播通道,分任务进行卷积操作,兴趣传播通道整合用户多样化需求以实现自适应多样化偏好保留和学习。其次,采用线性残差偏好预测机制以保留用户的局部偏好,并探索深度图卷积对多样化推荐的贡献。最后,引入多注意力机制到双图卷积中,有效区分邻域节点的重要性,以提升模型的学习能力。在Movie Lens 1M和Yelp两个公开数据集上的实验结果表明所提算法有效地提升了用户侧的多样性。

关键词：多样化推荐图卷积隐式反馈注意力机制准确性-多样性困境

时间副词“在、正、正在”在对外汉语教材中的编写研究

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时间副词“在、正、正在”在对外汉语教材中的编写研究

作者：黄春丹广西大学

学位级别：硕士

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基于深度学习的船舶焊缝缺陷检测研究

基于深度学习的船舶焊缝缺陷检测研究

作者：黄春森重庆交通大学

学位级别：硕士

船舶焊缝缺陷检测在船舶制造和维护中具有重要的意义,然而,传统的检测方法存在过度依赖主观性、容易造成漏检和误检、效率低下等问题。基于深度学习的缺陷检测算法可以更准确、更快速地检测船舶焊缝缺陷。尽管如此,由于焊缝缺陷样本量... 详细信息

船舶焊缝缺陷检测在船舶制造和维护中具有重要的意义,然而,传统的检测方法存在过度依赖主观性、容易造成漏检和误检、效率低下等问题。基于深度学习的缺陷检测算法可以更准确、更快速地检测船舶焊缝缺陷。尽管如此,由于焊缝缺陷样本量不足和缺陷样本数量差异大导致模型泛化能力不足、不同类型缺陷相似度高、焊缝缺陷复杂多样等原因,现有深度学习算法在船舶焊缝缺陷检测领域的应用并不成熟。因此,本文对基于深度学习的船舶焊缝缺陷检测算法展开研究。针对缺陷样本量不足和缺陷样本数量差异大导致模型泛化能力不足的问题,本文提出Mosaic数据增强和Mixup数据增强结合的方法扩充数据集样本,以提升模型的泛化能力。首先,采用多途径搜集船舶焊缝TOFD图像,并将船舶焊缝缺陷质量分为三个等级,利用标记软件Label Img进行图像标注;接着利用尺寸调整和归一化结合的数据预处理方法将TOFD图像像素统一;然后提出Mosaic数据增强和Mixup数据增强结合的方法扩充数据集样本,并减小各种类型缺陷样本数量差异。最终得到自制船舶焊缝TOFD图像数据集TOFD-SWDD(TOFD-Ship Weld Defect Detection)。针对现有深度学习算法对船舶焊缝TOFD图像中缺陷表征精度不高的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv8的船舶焊缝缺陷检测算法CG-YOLOv8(Coordinate Attention and GSConv-You Only Look Once version 8)。CG-YOLOv8以YOLOv8为基础,融入坐标注意力机制模块,结合了空间注意力和通道注意力,通过将位置的坐标信息编码到特征表示中,然后基于这些编码后的坐标信息计算每个位置的注意力权重,帮助模型更好地理解图像中各个目标的位置关系,极大提升了模型对焊缝缺陷特征的提取能力;融入GSConv混合卷积模块,改进传统卷积操作的性能和效率,在减少模型参数和计算量的同时,保持模型的检测性能。在自制船舶焊缝TOFD图像数据集TOFD-SWDD上的实验结果表明,相较其他缺陷检测算法,CG-YOLOv8算法的检测精度和推理速度更具优势。本文在改进算法CG-YOLOv8的基础上,基于Py Qt5工具包和其他开发工具,设计并开发了基于CG-YOLOv8的船舶焊缝缺陷检测系统。综上,本文提出Mosaic数据增强和Mixup数据增强结合的数据增强方法扩充数据集样本量的同时减小缺陷样本数量差异,构建了自制船舶焊缝TOFD图像数据集TOFD-SWDD,提出了一种基于改进YOLOv8的船舶焊缝缺陷检测算法CG-YOLOv8,设计并开发了基于CG-YOLOv8的船舶焊缝缺陷检测系统,实现了对船舶焊缝缺陷高精度、快速的检测,为船舶制造的质量控制提供了保障。

关键词：船舶焊缝缺陷识别深度学习数据增强注意力机制

注射用伏立康唑在中国健康受试者体内的药代动力学对比研究和生物等效性实验

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注射用伏立康唑在中国健康受试者体内的药代动力学对比研究和生物...

作者：黄春琦浙江中医药大学

学位级别：硕士