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关键词： 土建工程   预算   施工图   预算编制  

摘要： 概预算编制是目前土建工程施工的关键,会对于工程造价管理能力以及企业成本花费产生直观影响.因此,相关人员必须要做好施工预算及施工图预算编制,在保障建筑物质量的同时将成本控制在一定范围内,为后续各项工作的顺利开展提供参考.

关键词： 虚假数据注入攻击   电力信息物理系统   图注意力   并行卷积   特征融合  

摘要： 虚假数据注入攻击严重威胁电力信息物理系统的安全，而传统攻击检测方法由于没有考虑量测数据间的拓扑并且特征提取能力差，无法精确识别攻击并定位受攻击节点。因此，本文提出一种基于图注意力与多尺度并行融合卷积模型的虚假数据注入攻击定位检测方法。该方法通过图注意力网络动态捕捉量测数据间的拓扑关系以提升检测方法的定位检测性能；采用结合注意力特征融合模块增强的并行卷积神经网络提取数据的多尺度特征进一步提高检测方法的学习能力和泛化能力，以实现高精度的定位检测。通过在IEEE-14节点测试系统和IEEE-57节点测试系统中进行评估研究，与现有的定位检测方法相比，本文所提出的方法具有更优的F1值，分别高达98.40%、95.29%。因此，该方法能够更好地对虚假数据注入攻击进行定位检测。

关键词： 杂波图   时域CFAR   OTSU   CCA  

摘要： 对于常规的雷达目标杂波图检测技术来说，每一个方位-距离单元的背景功率水平估计是通过该分辨单元内连续扫描周期样本的递归更新来得到的，然而当该分辨单元的连续扫描周期样本中存在大量干扰目标样本时，这种估计方法失效。对此，本文将空域恒虚警中的样本筛选技术借鉴到时域恒虚警中，提出了一种基于OTSU-CCA的杂波图检测器，通过剔除连续扫描周期样本中可能存在的干扰目标样本，来提高背景功率水平估计的准确性，进而提升杂波图的检测性能。

摘要： 《一个人的哈达图》是阿连发表的第一部长篇小说,并据此获得2019-2021年度赵树理文学奖.这是阿连的收获,也是山西文学的收获. 《一个人的哈达图》(下称《哈达图》)是一部自传意味的小说,共十四个片段或者组织,以上世纪70年代到80年代初内蒙古草原一个叫哈达图的移民小村庄为叙事地点展开故事,叙述者的"她"随母亲来到这里而后独自离开.

关键词： 长江下游   滩涂湿地   功能性状   土壤因子   适应策略  

摘要： 植物功能性状是植物响应外界环境变化的外在表达，反映了植物对生长环境的生态适应策略。探究长江下游滩涂湿地植物功能性状及其与环境之间的关系，有助于理解区域尺度上滩涂湿地植物的生态适应性和资源利用策略，对于长江流域湿地植被的恢复与重建具有重要意义。以长江安庆段流域为研究区域，选取了滩涂湿地17种代表性植物的14个功能性状指标，旨在探究滩涂湿地植物功能性状特征及其对环境因子的响应。结果表明：（1）滩涂湿地植物功能性状变异程度不同，变异系数最大为叶片组织密度（CV=361.39%），最小为相对叶绿素含量（CV=21.75%），平均变异幅度为106.55%。（2）叶性状间、茎性状间以及茎-叶性状间具不同程度的相关性。其中，叶性状间相关性较大，叶长与叶宽、叶干重、相对叶绿素含量、叶周长间均为极显著正相关（P<0.01）。茎干物质含量与叶长、叶厚度、叶面积和叶组织密度为显著负相关相关（P<0.05），而与叶周长显著正相关；小枝组织密度与叶干物质含量、叶长、叶厚度为显著负相关（P<0.05）。（3）RDA分析表明，铵态氮、速效磷、土壤容重、有机质、全磷、pH和速效钾是影响滩涂湿地植物适应策略的关键土壤因子。综上，长江下游滩涂湿地典型植物功能性状变异丰富及差异显著，但可通过形成一定的性状组合的策略以及与环境因子间的相互作用以提高对环境变化的适应性。

关键词： 文档级关系抽取   图推理   动态自注意力网络   自注意力机制   门限词选择机制   文档图   图注意力网络   关键词  

摘要： 文档级关系抽取是指从文档中抽取所有具有语义关系的实体对并判断其关系类别，与句子级关系抽取不同，这里实体关系的确定需要根据文档中多个句子推理得到。现有方法主要采用自注意力进行文档级关系抽取，但是运用自注意力进行文档级关系抽取需要面临两个技术挑战：即长文本语义编码存在的高计算复杂度和关系预测需要的复杂推理建模，故提出一种图推理嵌入动态自注意力网络（graph reasoning embedded dynamic self-attention network， GSAN）模型。该模型借助门限词选择机制动态选择重要词计算自注意力实现对长文本语义依赖的高效建模，同时考虑以选择词为全局语义背景与实体候选、文档节点一起构建文档图，将文档图的图推理聚合信息嵌入到动态自注意力模块中，实现模型对复杂推理建模的能力。在公开的文档级关系数据集CDR和DocRED上的实验结果表明：文中提出的模型较其他基线模型有显著提升。

关键词： 长尾问题   图变分自编码器   图潜向量   生成对抗网络  

摘要： 现实世界中许多图数据存在类别分布不平衡的问题，其通常表现在节点、边和图三个级别。常用的基于过采样的图级不平衡处理方法，因样本缺乏多样性，会导致模型过拟合。针对该问题，本文提出一种图潜向量分布学习的图过采样方法GLRD-GAN。首先，提出一种图潜向量分布学习方法，利用预训练的图变分自编码器（VGAE）和全连接神经网络学习少数类图样本在低维空间内的潜向量分布，在该分布上随机采样潜向量信息并与原少数类潜向量融合，保证了少数类潜向量的多样性。其次，设计了一种基于双解码器的图样本生成器，经预训练的内积解码器和图卷积解码器充分利用采样的潜向量来分别生成图数据的拓扑结构和节点特征。最后，通过GAN判别器检测生成样本的真伪和类别，监督生成样本的有效性，实现多样性的少数类图样本生成。在5个具有代表性的长尾图数据集上进行了对比实验和可视化观察，结果表明本文提出的基于图潜向量分布学习的图过采样方法在Acc和F1值上较其他方法平均高出1%-4%，且能够生成有效的少数类图样本。

关键词： 无人自主水下航行器   协同定位   因子图   扩展卡尔曼滤波   数据链  

摘要： 针对无人自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle， AUV）集群高精度导航定位需求，提出一种基于因子图的主从式协同定位算法。针对主从式AUV协同定位系统构建其系统状态方程与量测方程，并在此基础上构建相应因子图（Factor Graph， FG）模型。根据和积算法（Sum-product Algorithm， SPA）推导因子图中各节点间消息传递，从而通过因子图协同定位算法获得从艇位置变量节点概率密度函数（Probability Density Function， PDF）。利用陆上小车、GPS、惯性设备以及数据链设备构建一主一从式协同定位试验平台开展实际试验验证。试验结果表明，所提出的因子图协同定位算法相对于常规扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter， EKF）协同定位算法，定位精度可以提高18.60%。同时，试验结果也表明测距误差对协同定位精度有较大影响。

关键词： 序列推荐   图对比学习   注意力机制  

摘要： 针对现有基于图对比学习和Transformer架构的序列推荐模型中所存在的序列融合以及单峰激活问题，提出解决方案。对于并行架构下的序列融合问题，该文设计了一个个性化图特征融合单元，将图特征个性化的融入序列推荐模型中。此外，由于注意力机制中的softmax激活函数要求所有项目得分之和等于一，造成了单峰激活问题，阻碍了多个高度相关项目的同时激活。为此该文提出了一个多峰激活模块，对每个项目的重要性重新加权，使得模型可以同时捕获多个高相关度项目，以提升推荐性能。该模型在两个公开数据集上与多个基线模型进行了比较，实验结果显示该文所提模型在不同的评估指标上较基线模型都有所提升，验证了模型的有效性。

关键词： 规范化拉普拉斯谱   规范化无符号拉普拉斯谱   度基尔霍夫指数   生成树  

摘要： 在本文中，对于正则图G,H1和H2，根据图G的（H1,H2）-合并剖分图的定义及性质，运用矩阵的计算方法及交换矩阵的性质，得到了一些图类的合并剖分图的Randic谱、规范化拉普拉斯谱及规范化无符号拉普拉斯谱。最后，作为应用，基于上述图的Randic谱，给出了图G的（H1,H2）-合并剖分图的生成树的数目及度基尔霍夫指数。