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关键词： 唐墓   乐舞图   胡部   乐器   考古图像  

摘要： 唐墓乐舞图所绘“三联式”“左右式”结构、丝竹乐器组合及软舞形态与史籍所载“胡部”乐舞高度契合，是“胡部”乐舞在墓葬中的真实投射，其原型或为《凉州》等流行乐舞。“胡部”是汉民族传统乐舞与外来乐舞充分交融吸纳后的新型乐舞艺术，以汉族传统音乐文化和审美体验为主，反映了胡汉融合后的汉化调适。“胡部”乐以“新俗乐”形态成为盛唐私家宴乐主流，反映了唐代乐舞从大型仪式性雅乐到小型世俗化私家宴乐的转型。

关键词： 人物重识别   主动学习   样本代价   子模函数  

摘要： 基于深度神经网络的批量主动学习方法可以在很多任务中提升模型的性能，因此其在计算机视觉领域引起了广泛关注。然而，现有的主动学习方法在人物重识别（Re-ID）任务中表现不佳，尤其是在行人受到遮挡的情况下。这是因为遮挡会影响样本选择的有效性，从而导致选择的样本质量不佳。针对上述挑战，提出了一种用于人物重识别的新型主动学习方法，其通过重新评估学习过程中的样本代价，针对性解决其中存在的遮挡问题。所提出的方法旨在优化一个目标函数，使其最大化泛化函数与线性代价函数之间的差值。同时使用子模函数有效地量化样本效用，从而更具策略地选择数据点，以最大化信息增益并减少冗余。在基准数据集上进行的大量实验表明，该方法显著提高了人物重识别任务的性能。研究结果表明，基于子模优化重新思考主动学习中的样本代价，能够在人物重识别任务中设计更有效的主动学习查询策略。

关键词： 极小 k-可扩二部图   极小 k-强连通图   次模性   最小度   Minimally k-Extendable Bipartite Graphs   Minimally Strongly k-Connected Graphs   Submodularity   Minimum Degree  

摘要： 本文运用邻域函数的次模性，结合关键集、紧集等概念，构建了一种分析极小图类最小度的统一 方法，并运用该方法证明了极小 k -可扩二部图中必然存在度数为 k+1 的顶点，以及极小强 k- 连通图中必然存在出度数/入度数为 k 的顶点。本研究提出的方法为极小图结构的分析提供了新的 组合论视角，为极小临界图最小度的猜想提供了理论支撑。

摘要： 随着社会的进步和时代的发展,素质教育的重要性愈发凸显。在小学数学教学中,科学应用数学绘本能有效培养学生的核心素养和综合能力。绘本独特的魅力在于能够化抽象为具体,将数学知识以生动、形象的方式呈现给学生,从而激发学生的学习兴趣,提升教学效果。基于此,本文针对数学绘本在小学数学教学中的作用及应用策略进行深入探析,旨在为小学数学教学提供有益参考。

关键词： 多传感器融合定位   因子图优化   里程计   惯性导航系统  

摘要： 针对复杂城市路段全球导航卫星系统（GNSS）信号容易失效的问题，提出了一种基于因子图的GNSS/惯性测量单元（IMU）/里程计（OD）的融合定位算法。首先，构建了OD速度误差、IMU安装角误差以及杆臂误差的模型，并结合IMU因子的特性推导了惯导预积分模型。其次，提出了GNSS信号有效情况下19维因子图融合定位模型，并在GNSS信号无效的情况下隔离GNSS信号，保留部分向量构建了16维IMU/OD模型。最后，设计并开展了道路测试实验。车载实验结果表明，在卫星信号无效120s的极端条件下，最大定位误差为2.03m，最大航向角误差为0.328°，相较传统因子图方法误差分别减小49.5%和38.0%，可以实现在卫星信号无效情况下的较高精度的自主定位。

关键词： 偏微分方程   Nevanlinna理论   整函数解   多复变量   Partial Differential Equation   Nevanlinna Theory   Entire Solution   Several Complex Variables  

摘要： 本文旨在应用多变量Nevanlinna值分布理论，进一步研究一类乘积型一阶非线性复偏微分方程组 { ( a μ z 1 +b v z 2 ) p 1 ( c μ z 2 +d v z 1 ) p 2 = e g ( a μ z 2 +b v z 1 ) p 3 ( c μ z 1 +d v z 2 ) p 4 = e g 的超越整函数解的存在性条件与形式，其中 a,b,c,d∈ℂ−{ 0 } ， p 1 , p 2 , p 3 , p 4 为非零实常数， g为 ℂ 2 中的非常数多项式。所得结论是对徐洪焱、徐宜会等人先前结论的进一步推广和改进，同时给出例子说明求得结果是精确的。

关键词： 可靠性   分位数函数   概率加权矩   极大熵  

摘要： 受到结构尺寸、材料及载荷等多种不确定因素的影响，液体火箭发动机结构的性能特征量也具有随机性，为了准确估计结构性能特征量的分位数函数，掌握结构性能的随机分布情况，衡量其可靠性水平，发展了一种改进的分位数函数估计方法。所提方法对极大熵结合概率加权矩的分位数函数估计方法作出改进，将分数概率加权矩作为极大熵模型的约束条件，并利用Kullback-Lerble交叉熵方法将嵌套优化模型转换为单层优化模型，再通过分部积分和下标迭代方法进一步降低优化模型的求解参数个数，以提高其计算的稳健性，所提方法继承了概率加权矩结合极大熵方法需要的样本量较小、对异常样本不敏感的特点，并提高了原方法对分位数函数尾部区域的估计精度，最后通过数值算例和液体火箭发动机管路结构的工程案例充分验证了所提方法的优越性和应用价值。

关键词： 超声心动图   心脏重塑   经皮冠状动脉介入治疗   急性肾功能损伤   相关性分析   术后并发症   心血管疾病   肾功能评估  

摘要： 目的 探讨超声心动图评估的心脏重塑与发生造影剂相关性急性肾损伤（CA-AKI）的关联性。方法 回顾性分析2021年3月—2024年3月接受冠状动脉造影（CAG）和经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的100例冠状动脉疾病（CAD）患者的临床数据。按是否发生CA-AKI将患者分成CA-AKI组和非CA-AKI组，收集并比较2组基线资料及超声心动图参数，包括左心室舒张末期内径指数（LVIDDI）、左心室收缩末期内径指数（LVIDSI）和左心室质量指数（LVMI）等。通过Logistic回归分析筛选CA-AKI发生的独立影响因素。结果 CA-AKI组患者N末端B型利钠肽原（NT-proBNP）水平高于非CA-AKI组，差异有统计学意义（P<0.001）。与非CA-AKI组相比，CA-AKI组C反应蛋白、糖化血红蛋白（HbA1c）水平以及糖尿病和贫血患者占比较高，差异有统计学意义（P<0.05）。超声心动图数据显示，CA-AKI组LVMI、LVIDDI和LVIDSI均高于非CA-AKI组，差异均有统计学意义（t=2.057、3.429、2.975;P<0.05）。CA-AKI组左心室射血分数（LVEF）水平低于非CA-AKI组，差异有统计学意义（t=3.005,P=0.003）。单因素Logistic回归分析显示，糖尿病、贫血、炎症、NT-proBNP、HbA1c、LVMI、LVIDDI、LVIDSI、LVEF、心室肥厚、心室扩张与CA-AKI的发生显著相关（P<0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示，LVMI(OR=3.81; 95%CI:1.04～8.50;P=0.045)、LVIDDI(OR=4.21; 95%CI:2.02～6.08;P<0.001)、LVIDSI(OR=1.61; 95%CI:1.27～2.03;P=0.024)、心室肥厚（OR=3.42; 95%CI:1.83～4.44;P=0.001）和心室扩张（OR=2.93; 95%CI:1.43～3.74;P=0.033）是发生CAAKI的独立影响因素。结论 心脏重塑与CAD患者发生CA-AKI的风险显著相关。临床医师应及时对存在心脏结构异常的患者采取保护性措施，以预防CA-AKI的发生。

关键词： 深度学习   图像分割   儿科超声心动图   注意力机制   状态空间模型  

摘要： 不同年龄段的儿童心脏尺寸差异大且儿童心率过快会导致心脏边界相较成人更加模糊，影响超声心动图的分割效果。针对上述问题，对H2Former分割模型进行改进，提出了一种融合注意力和状态空间的模型TPA-H2VSS对儿科超声心动图左心室进行分割。首先替换Transformer模块为视觉状态空间模块，改进医学图像分割的长期依赖性建模关系;其次在模型的编码器与解码器之间搭建时间注意力模块，把超声心动视频左心室的语义信息在时间维度上进行补充和交互;最后，在输出部分加入位置注意力模块，进一步提高网络的分割性能。在儿科超声心动视频数据集EchoNet-Pediatric的PSAX数据集和A4C数据集上分别进行训练、验证和测试。与基线模型H2Former相比，在PSAX数据集上的Dice、IoU、Accuracy分别提升了0.86%、1.41%、0.15%，HD降低了0.2195;在A4C数据集上的Dice、IoU、Accuracy分别提升了0.93%、1.53%、0.2%，HD降低了0.167。通过与其他模型进行比较，证明了该模型能有效分割儿科超声心动图左心室，可以为先天性心脏病辅助诊断提供新的解决方案。

关键词： 森林城镇交界域   建筑密度优先方法   燃料等级优先方法   建筑植被缓冲区重合方法   野火风险管理  

摘要： 森林城镇交界域指房屋与森林等自然植被相遇或相混合的区域。森林城镇交界域划分对火灾风险管理、森林资源开发利用、气候变化应对、社会经济可持续发展等都具有重要价值。目前森林城镇交界域划分方法多基于《美国联邦公报》的定义进行发展和细化,以建筑密度、植被覆盖度、建筑与植被的距离等指标为参量,可分为建筑密度优先、燃料等级优先、建筑植被缓冲区重合3类方法。该研究先对3类WUI区域划分方法相关研究文献进行总结和对比,然后选择了多年来野火频发的加拿大艾伯塔省伍德布法罗市为试验区,利用微软加拿大建筑足迹数据、GLC＿FCS30—2020土地覆盖数据和当地历史火点和火迹地数据,完成了3类方法结果对比。结果表明建筑密度优先方法划分结果与历史野火记录重合比例最高,但忽略了同样具有野火风险的低密度建筑;燃料等级优先方法面积偏大,与历史野火记录重合比例较低,过于关注建筑周围的植被而忽略了建筑本身;建筑植被缓冲区重合方法与历史野火记录重合比例最低,划分结果面积偏小,主要原因在于缓冲区距离设置较小。该研究揭示了现有方法的优势和局限性,有助于未来更科学合理地划分森林城镇交界域区域,为火灾风险应对和应急管理决策提供决策参考。