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川南地区龙马溪组复杂岩相类型页岩储层有机质差异性成孔机制

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天然气地球科学 2024年第1期35卷 133-148页

作者：林伟郭伟张吉振李明涛长江大学地球科学学院湖北武汉430100 临沂大学数字地质与能源研究院山东临沂276000 临沂大学资源环境学院(碳中和学院) 山东临沂276000 中国石油勘探开发研究院北京100083 长江大学资源与环境学院湖北武汉430100

四川盆地龙马溪组页岩气资源丰富,已实现了大规模商业开发,成藏地质理论研究也取得重大进展。然而,页岩储层岩相类型多、纵横向变化快、非均质性强,制约储层精细评价及资源量的有效评估。页岩微观孔隙发育特征刻画是储层评价及优选的关... 详细信息

四川盆地龙马溪组页岩气资源丰富,已实现了大规模商业开发,成藏地质理论研究也取得重大进展。然而,页岩储层岩相类型多、纵横向变化快、非均质性强,制约储层精细评价及资源量的有效评估。页岩微观孔隙发育特征刻画是储层评价及优选的关键,尤其作为页岩气赋存、富集的重要空间的有机质孔隙,明确不同岩相页岩有机质孔隙发育特征差异具有重要意义。以川南地区泸州区块龙马溪组页岩为研究对象,基于X射线衍射矿物分析、铸体薄片鉴定,甄别出研究区龙一1亚段1~3小层发育硅质页岩、含黏土硅质页岩、含钙硅混合页岩、混合页岩、硅质岩及钙质页岩等6种岩相类型,揭示出不同岩相类型微观储集特征存在较大差异。采用全视域拼接扫描(MAPS)技术,提取有机质及有机质孔隙并进行精细定量表征,发现不同岩相类型页岩在有机质成孔率、有机质面孔率、圆度、长宽比等发育特征方面差异显著,指出硅质页岩有机质成孔效率高、面孔率大、有机质孔隙圆度好、含气量及脆性指数高,是页岩气赋存富集的最有利岩相类型,其次为含黏土硅质页岩及硅质岩,而钙质页岩相为非优势岩相类型。研究结果可为有效储层评价及优选、页岩气富集区预测和勘探开发部署提供科学理论依据和支撑。

关键词：川南地区深层页岩气龙马溪组岩相类型有机孔

基于多方向自适应感知网络的高光谱遥感图像分类

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遥感学报 2024年第1期28卷 168-186页

作者：刘倩吴泽彬徐洋郑鹏郑尚东韦志辉南京理工大学计算机科学与工程学院南京210014

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图... 详细信息

高光谱遥感能够同步获取目标场景的光谱数据和空间图像,满足对目标物体成分组成和形貌特征的探测需求,已被广泛应用于精准农业、地质勘察、环境监测和生物医学等领域。近几年,得益于优秀的空谱信息表征能力,基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法取得了优于传统方法的分类精度。然而,基于一定规则和固定方形窗口的卷积运算无法满足不同对象、不同分布的空谱特征提取需求,当像素位于类别边缘时该模式无法避免其他类别的无关信息,导致类别间的信息扩散以及跨类别像素的误分和错分。针对上述问题,本文提出了一种基于多方向自适应感知的高光谱图像空谱联合分类方法,并通过联合不同邻域范围的空谱上下文信息来改善模型的局部空谱建模能力。具体研究过程如下:首先,将常规卷积网络的全窗口滤波器拆分为不同方向的半窗滤波器,从而设计出侧窗卷积以捕捉具有方向性的空谱特征;然后,在此基础上进一步将不同方向的侧窗滤波核整合到统一的卷积架构中构造空谱分离多方向卷积,并设计方向自适应感知模块,以密集连接构建基于高光谱图像的多方向自适应感知分类网络,赋予模型自适应学习多种空谱结构特征的能力,弥补常规卷积和侧窗卷积只能建模单一方向空谱关系的不足,提升模型对复杂空谱结构的刻画能力。在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的多方向自适应感知分类方法较常规卷积方法具有更优的分类性能,能增强边缘样本的表征准确性,改善分类中的边缘混淆现象。

关键词：遥感高光谱图像深度学习多方向自适应感知空谱结构建模空谱联合分类

基于Stacking集成学习的用户付费转化意向预测方法研究--以免费增值游戏为例

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数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 143-154页

作者：李美玉刘洋王艺璇朱庆华南京大学信息管理学院南京210023

【目的】提出基于Stacking集成学习预测用户付费转化意向的模型,精准识别潜在付费用户。【方法】基于Stacking集成学习方法构建付费意向预测模型,通过对比不同基模型组合预测效果确定基模型组合方案,借助游戏玩家行为数据集验证模型优越... 详细信息

【目的】提出基于Stacking集成学习预测用户付费转化意向的模型,精准识别潜在付费用户。【方法】基于Stacking集成学习方法构建付费意向预测模型,通过对比不同基模型组合预测效果确定基模型组合方案,借助游戏玩家行为数据集验证模型优越性,并进行可移植性验证。【结果】本文模型预测准确率达90.88%,F1值90.71%,AUC值0.9602,相对于对比模型中表现最差的Bayesian模型在三种指标上分别提升4.15个百分点、4.50个百分点和0.1062。【局限】无法预测玩家是否会产生非理性消费行为。【结论】本研究验证了游戏付费情境下Stacking集成学习方法的适用性,多模型的融合可以获得稳定、准确的付费意向预测结果,并证明了模型在预测不同领域用户付费意向上具备可移植性。

关键词： Stacking集成学习模型融合免费增值模式付费意向可移植性

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城市黑臭河流污染源类型的无人机高光谱判别

遥感学报 2024年第8期28卷 1914-1926页

作者：成鑫徐杰李云梅张玉朱雨新蔡小兰吕恒南京师范大学江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心武汉430010 武汉润江生态科技有限公司武汉430010 无锡市惠山区钱桥街道综合服务中心无锡214151

过量的溶解有机物质DOM(Dissolved Organic Matter)是城市黑臭水体形成的重要原因,而荧光光谱技术可以识别DOM的荧光特征和组成结构,从而指示黑臭水体污染来源。为了实现基于无人机高光谱影像的城市黑臭河流污染源类型识别,为黑臭水体... 详细信息

过量的溶解有机物质DOM(Dissolved Organic Matter)是城市黑臭水体形成的重要原因,而荧光光谱技术可以识别DOM的荧光特征和组成结构,从而指示黑臭水体污染来源。为了实现基于无人机高光谱影像的城市黑臭河流污染源类型识别,为黑臭水体治理和监管提供技术支持,本研究以城市黑臭水体中溶解有机质的荧光特征和光学特性为研究对象,探究它们之间的内在联系,构建可识别污染源类型的模型。结果表明:(1)荧光峰积分比I_(A)∶I_(T)(A峰和T峰的荧光强度比值)比其他荧光指数更适合作为城市河流DOM组分动态变化的追踪因子;(2)确定了I_(A)∶I_(T)的阈值,将城市重度黑臭水体污染源划分为生活污水、工业废水和混合废水;(3)构建了基于遥感反射率-a_(CDOM)(275)-I_(A)∶I_(T)的城市重度黑臭水体污染源遥感判别模型,并应用于南京市屯粮河河段无人机高光谱影像中,结果表明该河段污染源类型与实际调查一致。

关键词：城市黑臭水体荧光指数光学特征污染源类型识别无人机高光谱影像工业废水 CDOM吸收系数

提示对学习者自我生成教学过程和学习效果的作用

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心理学报 2024年第4期56卷 469-481页

作者：王福兴黄宇张洋祝婉玲冷晓雪华中师范大学心理学院暨青少年网络心理与行为教育部重点实验室武汉430079

研究主要探讨了自我生成教学中不同类型的提示对学习效果和学习感知的影响。实验1发现自我生成教学的学习效果好于重复学习。实验2对比了图片、文字、关键词三种提示和无提示的效果。结果发现图片和关键词提示具有更好的学习效果。实验... 详细信息

研究主要探讨了自我生成教学中不同类型的提示对学习效果和学习感知的影响。实验1发现自我生成教学的学习效果好于重复学习。实验2对比了图片、文字、关键词三种提示和无提示的效果。结果发现图片和关键词提示具有更好的学习效果。实验3设置了关键词提示组、生成提示组和无提示组。结果发现关键词提示和生成提示的保持成绩好于无提示,生成提示的迁移成绩好于无提示。此外,关键词提示和生成提示可以促进学习者产生更多的概念单元。结论认为:(1)在自我生成教学时获得图片提示能促进知识保持,获得关键词提示能促进知识保持和迁移。(2)相比于被动获得提示,学习者主动生成提示更能促进知识迁移。(3)概念单元数量在提示影响学习效果中起中介作用。

关键词：自我生成教学提示检索练习关键词生成性学习

心血管治疗类医疗器械非劣效性试验特点及界值设置的系统评价

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中国循证医学杂志 2024年第3期24卷 288-294页

作者：冯堃郭琼钟文涛刘悦刘宇琪冷柔菲许译涵顾先林龙囿霖杜亮李正赤黄进四川大学华西医院中国循证医学中心成都610041 四川大学华西医院医疗器械监管研究与评价中心成都610041 四川大学华西医院华西期刊社成都610041 四川大学华西公共卫生学院成都610041 四川大学华西医院医学人文教育中心成都610041 四川大学华西医院医院管理研究所成都610041

目的系统评价心血管领域以医疗器械为干预的非劣效性试验,调查其试验特征和界值设置情况。方法计算机检索PubMed、Embase、CENTRAL数据库,搜集心血管领域医疗器械类的非劣效性试验,检索时限均为建库至2023年7月26日。由2名研究者独立筛... 详细信息

目的系统评价心血管领域以医疗器械为干预的非劣效性试验,调查其试验特征和界值设置情况。方法计算机检索PubMed、Embase、CENTRAL数据库,搜集心血管领域医疗器械类的非劣效性试验,检索时限均为建库至2023年7月26日。由2名研究者独立筛选文献、提取资料后,对纳入研究的基本特征、非劣效性试验特征和界值特征进行报告。研究使用Excel 2020和R 4.2.1软件进行分析。结果共纳入214篇研究,其中167篇(78.0%)干预为冠状动脉支架,试验以双臂设计为主(92.9%),多采用非劣效性绝对界值(96.7%)作为非劣效性的判定依据。150篇(70.1%)研究基于预估的对照组效应值确定非劣效性界值,其中33篇(15.4%)研究未报告预估的对照组效应值来源。非劣效性试验终点结局指标多样且界值设置差异较大,靶病变失败率(2.1%~8.6%)、靶血管失败率(2.5%~19.6%)和主要心血管不良事件发生率(2.1%~10.0%)是研究数量最多的三项定性指标,晚期管腔丢失(0.1~0.4 mm)是研究数量最多的定量指标。所有指标的非劣效性绝对界值转化为相对界值后,范围为1.20~3.67。结论心血管领域医疗器械类的非劣效性试验对相同的结局指标设置的非劣效性界值差异较大,界值设置依据报告不足。

关键词：治疗类医疗器械心血管领域医疗器械非劣效性试验非劣效性界值系统评价

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中文学术论文全文语步识别研究

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 74-83页

作者：杜新玉李宁北京信息科技大学计算机学院北京100101

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学... 详细信息

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学术论文语步分类数据集,并提出一种融入章节标题文本的语步识别方法,在细粒度层面实现中文学术论文全文语步的识别。【结果】实验结果表明,学术论文语步的22类别分类任务中,RoBERTa-wwm-ext模型总体准确率提升0.031,达到0.909,Micro-F1值提升0.022,达到0.837。【局限】所构建的学术论文语步分类数据集尚存在少量数据不平衡问题,所提方法受限于论文质量,这些问题得到改进后,模型对语步的识别能力应能得到进一步提高。【结论】所提方法取得了较高的语步识别准确率,研究成果可用于学术论文的自动理解、论文质量评价及论文语义检索等领域,对科技文献的有效利用具有重要作用。

关键词：学术论文理解语步识别预训练模型

学术论文创新质量评价研究——以多能干细胞技术为例

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数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 127-138页

作者：汪雪锋于慧妍郑思佳雷鸣北京理工大学管理学院北京100081

【目的】通过构建学术论文创新质量评价模型,探讨基于定量与定性相结合的科技评价方法,促进科学研究的渐进性创新。【方法】兼顾创新新颖性和影响性特征,采用Doc2Vec算法将非结构化文本内容转化为向量空间模型,继而运用余弦相似度测度... 详细信息

【目的】通过构建学术论文创新质量评价模型,探讨基于定量与定性相结合的科技评价方法,促进科学研究的渐进性创新。【方法】兼顾创新新颖性和影响性特征,采用Doc2Vec算法将非结构化文本内容转化为向量空间模型,继而运用余弦相似度测度文本内容相似度,同时应用待评价论文局部引文网络构建创新影响指数计算方法,并将新颖性和影响性测度结果映射到二维散点图中,基于区域划分构建学术论文创新质量评价模型。【结果】多能干细胞技术实证结果显示:本文方法与F1000推荐结果基本一致,能够在一定程度上弥补当前学术论文创新质量评价的不足。【局限】仅讨论了学术论文新颖性、学术论文创新影响两个因素,存在一定的片面性。【结论】本文构建的评价模型能够为定性的同行评议提供定量数据支撑,是对学术论文创新质量定量评价的有益探索。

关键词：创新质量新颖性颠覆性指数 Doc2Vec算法多能干细胞

基于深度多模态关联学习的短视频多标签分类研究

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 77-88页

作者：李云卢志翔刘姝伊王粟吕梓民井佩光广西财经学院大数据与人工智能学院南宁530003 南宁学院人工智能与软件学院南宁530200 天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 广西民族大学电子信息学院南宁530006 广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

【目的】充分利用模态互补性,增强模态之间和模态与标签之间的相关性,实现高度准确的分类效果。【方法】提出一种基于多模态语义增强及图卷积网络的短视频多标签分类算法,利用短视频中的多模态信息进行多标签分类任务。【结果】算法分... 详细信息

【目的】充分利用模态互补性,增强模态之间和模态与标签之间的相关性,实现高度准确的分类效果。【方法】提出一种基于多模态语义增强及图卷积网络的短视频多标签分类算法,利用短视频中的多模态信息进行多标签分类任务。【结果】算法分类精度达87.15%,比最优的基准算法提升了6.82个百分点。【局限】模态融合增强信息存在冗余信息,这些冗余掩盖了模态之间的相关性;此外,基于多模态的多标签分类研究较为有限。【结论】本文算法能够提高模态之间的互补性,增强模态与类别之间的相关性,提高分类准确性。

关键词：多模态融合语义增强图卷积网络短视频