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关键词： 上党地区   伯方村仙翁庙   唐玄宗封禅图   在地化  

摘要： 由于唐玄宗与上党地区的真实互动,唐玄宗及其封禅成为上党地区区别于其他地区的特殊记忆;又因唐玄宗是张果老身份认同的关键性证据,历史上有仙翁信仰的民众对唐玄宗封禅这一历史事件作了符合自身需求的在地化处理。该文从思想史、图像学的角度出发,通过分析唐玄宗封禅的原初意义与地方群体对唐玄宗封禅的在地化重构,并结合伯方村仙翁庙壁画的图像分析,探讨“唐玄宗封禅图”及其功能。

关键词： 水城河   岸线规划   岸线管控   可持续利用  

摘要： 以水城河为研究对象,从水城河岸线利用现状出发,结合区域水资源分区、水功能区划、湿地公园建设规划、城乡规划等中长期战略,充分考虑河流的自然属性、岸线的生态功能与服务功能,系统分析水城河各河段防洪安全、河势稳定、经济效益和生态安全,科学划分岸线保护区、保留区、控制利用区和开发利用区,明确了具体管控要求,提出了依法强化岸线开发利用管理、建立有偿使用及影响补偿制度、提升信息化监管水平、夯实现代化管控基础等管控措施,为实现水城河水域岸线空间管控提供了依据。

关键词： 目标检测   增强地图   目视航空图   小目标要素   表达方法  

摘要： 增强地图是增强现实与地图学结合的新产物,由于跟踪注册算法不易识别小目标特征,已有研究多集中在全局的面状要素增强表达上。针对小目标点状符号的识别和增强设计两个问题,基于YOLOv3目标检测模型利用航空图数字影像数据实现以检索、阅读和多元化符号表达为主的目视航空图要素增强。通过深度卷积神经网络解决航空要素的符号识别问题;基于检测结果设计3类增强功能。经实验验证,该方法可以实时准确地增强航空要素,检测模型有较好的准确率和召回率,能满足目视航空图要素的小目标增强需求。

关键词： 锂离子电池   剩余使用寿命预测   Transformer网络   双向长短期记忆网络   完全集合经验模态分解  

摘要： 锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)是使用者十分关心的问题,其涉及电池的更换时间和安全。针对锂离子电池的电容量非线性变化趋势,提出了一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解与双向长短期记忆网络-Transformer的锂离子电池剩余使用寿命预测方法。首先,利用自适应噪声完全集合经验模态分解方法对锂离子电池电容量数据进行分解。其次,使用串联的双向长短期记忆神经网络和Transformer网络对分解后得到的残差序列和本征模态分量序列进行建模预测。最后,将预测的若干本征模态分量序列和残差序列进行求和,并对求和之后的最终预测数据与原始数据进行RUL预测。采用NASA公开的电池数据集对所提方法进行验证,结果表明,所提方法的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和绝对误差控制分别控制在0.0173、0.0231、1.2084%和3个循环周期以内,能够有效地提高锂离子电池RUL的预测精度。

关键词： 农村乱占耕地建房   深度学习   卫星遥感影像   常态化调查  

摘要： 传统的土地调查摸排类工作通常是基层调查人员采用区域巡查或基于卫星遥感影像人工提取变化图斑下发的方式开展,周期长且成本高。为缩短工期、降低成本,采用深度学习的方法训练房屋建筑样本,自动提取耕地范围内房屋建筑,并以人工检核的方式进行补充,建立以月度为周期的农村乱占耕地建房调查体系。试验结果表明,深度提取耕地范围内房屋建筑物的正确率为76.2%,召回率为82.4%,可极大地提高工作效率,为后续土地摸排类工作提供借鉴。

关键词： 线性微分方程   整函数   Baker游荡域   超越方向  

摘要： 利用Nevanlinna理论和复方程中的比较定理研究了线性微分方程。当方程系数和非齐次项具有公共的非超越方向时,无穷下级的整函数解及其任意阶导数、原函数均没有Baker游荡域。此外,当方程系数有公共的非超越方向且非齐次项的级有穷时,结论依然成立。

摘要： 小学英语阅读教学为小学期间英语教学的重点内容,思维导图属于重要的学习工具和思维工具,将其应用到语篇教学当中,对于学生理解与掌握文章内容具有促进作用.在小学英语语篇教学过程当中,教师要运用思维导图,帮助学生在新旧词汇之间建立联系,强化学生对词汇的记忆和理解能力,运用思维导图寻找文章主题,梳理文章结构框架,理清语篇脉络结构.

关键词： CHD   心电图   ST-T改变  

摘要： 冠状动脉粥样硬化性心脏病(CHD)是常见的心血管疾病,患者多以胸痛、胸闷为主要症状就诊。心电图是诊断CHD最常用的检查方法,冠状动脉造影术是诊断CHD的“金标准”,能直观体现心脏血管狭窄情况。但临床上最便捷的首选检查是12导联心电图,通过心电图可初步评估病情[1]。

关键词： 多重圆标号   多重圆标号数   距离图  

摘要： 通过研究距离图的多重圆标号问题,确定了几类距离图的多重圆标号数的上界和下界.

关键词： 刮板输送机   设备健康监测   健康状态识别   健康指标构建   多种图结构   图注意力网络  

摘要： 刮板输送机是一种煤矿井下用的煤炭输送设备,在煤矿生产中具有重要作用。恶劣工作环境及长期使用磨损导致刮板输送机性能逐渐退化,故及时掌握刮板输送机健康状态极为关键。为克服传统方法在刮板输送机整机健康状态识别过程中存在的部件强耦合性关系难以提取融合及健康指标构建人工参与过多、易受异常值影响的问题,提出一种基于多种图结构信息融合的刮板输送机健康状态识别方法。利用自注意力机制(SA)与标准化流(NF)共同优化的变分自编码器(VAE)无监督地自动构建刮板输送机健康指标,降低了刮板输送机健康指标构建中对人工经验的依赖,同时有效拟合了健康指标的隐式分布,克服了监测数据中存在的异常值影响健康指标构建的问题;提出了一种多种图结构信息提取方法,提取刮板输送机先验图结构及相似性度量图结构,全方位显式地表达了多部件之间的耦合关系;提出了一种多种图结构信息融合方法,利用多个图注意力网络(GAT)有效提取并融合刮板输送机的多种图结构信息。在采集的刮板输送机真实状态数据中进行试验,结果表明,模型识别准确率可达98.60%,宏平均F_(1)(Macro-F_(1))值可达96.81%,该方法为刮板输送机的健康状态识别提供了一种新的可行途径。