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Methodology,progress and challenges of geoscience knowledge graph in International Big Science Program of Deep-Time Digital Earth 被引量:2
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作者 ZHU Yunqiang WANG Qiang +9 位作者 WANG Shu SUN Kai WANG Xinbing LV Hairong HU Xiumian ZHANG Jie WANG Bin QIU Qinjun YANG Jie ZHOU Chenghu 《Journal of Geographical Sciences》 2025年第5期1132-1156,共25页
Deep-time Earth research plays a pivotal role in deciphering the rates,patterns,and mechanisms of Earth's evolutionary processes throughout geological history,providing essential scientific foundations for climate... Deep-time Earth research plays a pivotal role in deciphering the rates,patterns,and mechanisms of Earth's evolutionary processes throughout geological history,providing essential scientific foundations for climate prediction,natural resource exploration,and sustainable planetary stewardship.To advance Deep-time Earth research in the era of big data and artificial intelligence,the International Union of Geological Sciences initiated the“Deeptime Digital Earth International Big Science Program”(DDE)in 2019.At the core of this ambitious program lies the development of geoscience knowledge graphs,serving as a transformative knowledge infrastructure that enables the integration,sharing,mining,and analysis of heterogeneous geoscience big data.The DDE knowledge graph initiative has made significant strides in three critical dimensions:(1)establishing a unified knowledge structure across geoscience disciplines that ensures consistent representation of geological entities and their interrelationships through standardized ontologies and semantic frameworks;(2)developing a robust and scalable software infrastructure capable of supporting both expert-driven and machine-assisted knowledge engineering for large-scale graph construction and management;(3)implementing a comprehensive three-tiered architecture encompassing basic,discipline-specific,and application-oriented knowledge graphs,spanning approximately 20 geoscience disciplines.Through its open knowledge framework and international collaborative network,this initiative has fostered multinational research collaborations,establishing a robust foundation for next-generation geoscience research while propelling the discipline toward FAIR(Findable,Accessible,Interoperable,Reusable)data practices in deep-time Earth systems research. 展开更多
关键词 deep-time Earth geoscience knowledge graph deep-time Digital Earth International Big Science Program
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Co-Evolution of Magmatic and Sedimentary Fluxes Coupling with Supercontinents:Insight from Singularity Analysis of Deep-Time Geological Records
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作者 Molei Zhao Guoxiong Chen +2 位作者 Jie Yang Yuanzhi Zhou Qiuming Cheng 《Journal of Earth Science》 2025年第5期2308-2316,共9页
Continental crust is the long-term achievements of Earth's evolution across billions of years.The continental rocks could have been modified by various types of geological processes,such as metamorphism,weathering... Continental crust is the long-term achievements of Earth's evolution across billions of years.The continental rocks could have been modified by various types of geological processes,such as metamorphism,weathering,and reworking.Therefore,physical or chemical properties of rocks through time record the composite effects of geological,biological,hydrological,and climatological processes.Temporal variations in these time series datasets could provide important clues for understanding the co-evolution of different layers on Earth.However,deciphering Earth's evolution in deep time is challenged by incompleteness,singularity,and intermittence of geological records associated with extreme geological events,hindering a rigorous assessment of the underlying coupling mechanisms.Here,we applied the recently developed local singularity analysis and wavelet analysis method to deep-time U-Pb age spectra and sedimentary abundance record across the past 3.5 Gyrs.Standard cross-correlation analysis suggests that the singularity records of marine sediment accumulations and magmatism intensity at continental margin are correlated negatively(R^(2)=0.8),with a delay of~100 Myr.Specifically,wavelet coherence analysis suggests a~500-800 Myr cycle of correlation between two records,implying a coupling between the major downward processes(subduction and recycling sediments)and upward processes(magmatic events)related to the aggregation and segregation of supercontinents.The results clearly reveal the long-term cyclic feedback mechanism between sediment accumulation and magmatism intensity through aggregation of supercontinents. 展开更多
关键词 singularity theory deep-time data magmatic and sedimentary fluxes CO-EVOLUTION big data tectonics
原文传递
Decodification of Earth Evolution in Deep-Time 被引量:5
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作者 WANG Chengshan SHEN Shuzhong +4 位作者 ZHOU Chenghu HOU Zengqian CHENG Qiuming OBERHANSLI Roland STEPHENSON Michael 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2019年第S01期1-2,共2页
In the new era of earth system science in conjunction with the digital revolution,new platforms and programs are required for facilitating the utilization of geoscience data,especially to improve the integration of st... In the new era of earth system science in conjunction with the digital revolution,new platforms and programs are required for facilitating the utilization of geoscience data,especially to improve the integration of structured data with unstructured data for solving complex problems.Big data is not just matter of size but most importantly how easily and effectively it can be used.A major goal is to facilitate a move from traditional scientific approaches to a more modern approach that involves big data analytics. 展开更多
关键词 Decodification deep-time EARTH
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“Deep-time Digital Basin” Based on Big Data and Artificial Intelligence 被引量:2
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作者 FENG Zhiqing LIAN Peiqing 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2019年第S01期14-16,共3页
1 Introduction Information technology has been playing an ever-increasing role in geoscience.Sphisicated database platforms are essential for geological data storage,analysis and exchange of Big Data(Feblowitz,2013;Zh... 1 Introduction Information technology has been playing an ever-increasing role in geoscience.Sphisicated database platforms are essential for geological data storage,analysis and exchange of Big Data(Feblowitz,2013;Zhang et al.,2016;Teng et al.,2016;Tian and Li,2018).The United States has built an information-sharing platform for state-owned scientific data as a national strategy. 展开更多
关键词 deep-time DIGITAL earth(DDE) deep-time DIGITAL basin(DDB) BIG data artificial intelligent knowledge base
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Sedimentological/Palaeogeographic Data as Fundamental Building Blocks of the DDE Project:Critical Underpinning of Reconstructing Deep-time Earth Systems 被引量:2
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作者 Isabel P.MONTANEZ HU Xiumian +3 位作者 HOU Mingcai WANG Chengshan CHEN Jitao 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2019年第S01期52-54,共3页
1 Introduction Sedimentary rocks archive important information for understanding how the earth system operates and how life and environments have evolved through earth history.Properly identifying characteristics of s... 1 Introduction Sedimentary rocks archive important information for understanding how the earth system operates and how life and environments have evolved through earth history.Properly identifying characteristics of sedimentary rocks,along with the subsequent interpretation of depositional processes and sedimentary environments in a basin or locality. 展开更多
关键词 SEDIMENTOLOGY PALAEOGEOGRAPHY EARTH system deep-time Digital EARTH data science
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Review on status of groundwater database and application prospect in deep-time digital earth plan 被引量:3
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作者 Wenkai Qiu Teng Ma +3 位作者 Yanxin Wang Jianmei Cheng Chunli Su Junxia Li 《Geoscience Frontiers》 SCIE CAS CSCD 2022年第4期114-128,共15页
Groundwater is an important water resource.The total amount of active groundwater in a hydrological cycle is about 3.5 times that of the total amount of surface water.The information in the deep groundwater records th... Groundwater is an important water resource.The total amount of active groundwater in a hydrological cycle is about 3.5 times that of the total amount of surface water.The information in the deep groundwater records the material exchange and dynamics in the earth’s evolution,which is an important aspect of the Deep-Time Digital Earth(DDE)plan.In recent years,scientists have discussed the distribution of transboundary aquifers and the environmental significance of groundwater resources through groundwater databases established by international organizations,such as the Global Groundwater Information System and the chronicles consortium,and national institutes,such as national geological surveys.The application of the groundwater database in the DDE plan,however,has been limited by the management,interactivity,and monitoring method of the groundwater data.The ability to further integrate data that are private and scattered across research institutions and individuals,while establishing an open,unified,and shared groundwater data platform,is essential to enhance our understanding of groundwater,ranging from shallow to deep water,which is a goal of the DDE plan.In this study,we introduced the current situation of groundwater database operations in domestic and international research and provided frontier research with groundwater big data.Considering the related objectives of the DDE plan and the limitations of existing groundwater databases,we proposed an improvement plan and new prospects for applying groundwater databases in the research of the deep earth. 展开更多
关键词 deep-time Digital Earth Groundwater database Big data technology HYDROGEOLOGY
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Deep-time Paleogeographic Reconstruction Based on Database:Taking the South China T. approximatus Biozone(Early Ordovician) as an Example
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作者 ZHANG Linna FAN Junxuan CHEN Qing 《Acta Geologica Sinica(English Edition)》 SCIE CAS CSCD 2019年第S01期76-79,共4页
Paleogeography is a discipline that studies spatial distribution and evolutionary characteristics of geographic objects in earth history(Feng,2003;Feng et al.,2012).It focuses on the sediments,organisms and environmen... Paleogeography is a discipline that studies spatial distribution and evolutionary characteristics of geographic objects in earth history(Feng,2003;Feng et al.,2012).It focuses on the sediments,organisms and environmental proxies,most of which are preserved in the rocks.However,a large amount of this geological and biological information was no longer preserved after the geological process of burial. 展开更多
关键词 PALEOGEOGRAPHY deep-time GIS DATABASE
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基于时频域特征融合与深度学习的液压支架压力信号预测模型
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作者 余琼芳 孙成成 +2 位作者 杨艺 杨鹏飞 王珂一 《振动与冲击》 北大核心 2026年第3期20-31,共12页
液压支架压力信号的准确预测对于提升煤矿安全生产水平具有重要的理论意义与应用价值。然而,现有方法在处理压力信号中复杂的时频特性时仍存在一定局限。为此,提出了一种融合时频域分析与深度学习的压力信号预测框架——时频融合神经网... 液压支架压力信号的准确预测对于提升煤矿安全生产水平具有重要的理论意义与应用价值。然而,现有方法在处理压力信号中复杂的时频特性时仍存在一定局限。为此,提出了一种融合时频域分析与深度学习的压力信号预测框架——时频融合神经网络(time-frequency Transformer network,TF-TransNet)。首先,采用高斯移动均值滤波对原始压力信号进行去噪处理,并利用格兰杰因果分析筛选出最具预测价值的特征变量。在特征表示阶段,引入通道注意力机制以动态调整特征权重,并设计特征融合模块以增强变量间的交互建模能力。模型核心为创新性的时频融合编解码结构,结合快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)与概率稀疏自注意力(probabilistic self-attention,PSA)机制,实现对压力信号多维度时频特征的深度挖掘。FFT提供频域全局信息,揭示信号隐含的周期性模式;LSTM有效捕捉长时序依赖关系;PSA机制则引导模型关注关键的时频特征信息。以山东枣庄付村煤矿实际液压支架压力数据为基础,分别与传统LSTM及Transformer模型进行了对比,并通过消融试验验证了各模块对模型性能的贡献。试验结果表明,在12步长预测任务中,TF-TransNet在均方根误差上较LSTM和Transformer分别降低约28.10%和20.48%,平均绝对误差分别降低约33.62%和24.00%,R^(2)指标分别提升0.482 6和0.301 0。 展开更多
关键词 液压支架压力信号 深度学习 时频域分析 快速傅里叶变换(FFT) 特征融合 概率稀疏注意力(PSA)机制
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联合凝血酶原时间、国际标准化比值和休克指数对多发伤患者深静脉血栓形成的预测价值
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作者 徐志霞 勾燚 +4 位作者 艾力库提·艾克帕尔 贾文婷 李丹丹 杨建中 冯珂 《中国急救医学》 2026年第2期106-110,共5页
目的探索联合凝血酶原时间(PT)、国际标准化比值(INR)和休克指数(SI)对多发伤患者深静脉血栓(DVT)形成的预测价值。方法采用回顾性病例对照研究分析2022年6月至2024年12月宁夏医科大学总医院收治的342例多发伤患者的临床资料,根据患者... 目的探索联合凝血酶原时间(PT)、国际标准化比值(INR)和休克指数(SI)对多发伤患者深静脉血栓(DVT)形成的预测价值。方法采用回顾性病例对照研究分析2022年6月至2024年12月宁夏医科大学总医院收治的342例多发伤患者的临床资料,根据患者是否发生DVT分为DVT组(61例)和非DVT组(281例)。比较两组年龄、性别、体重指数(BMI)、基础疾病、受伤部位,入院24 h内首次心率、呼吸、收缩压、舒张压、SI、白细胞计数、乳酸、血糖、PT、活化部分凝血活酶时间(APTT)、凝血酶原活动度、INR、血小板计数、纤维蛋白原(FIB)和D-二聚体,入院首次损伤严重度评分(ISS)、格拉斯哥昏迷评分(GCS)和Caprini评分,入院24 h内输血、止血和深静脉置管情况,重症监护病房(ICU)住院时间。采用单因素分析和多因素Logistic回归分析评估并确定多发伤后DVT形成的影响因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估影响因素的预测效能。结果DVT组年龄、BMI、心率、呼吸、SI、乳酸、血糖、PT、INR、D-二聚体、ISS、Caprini评分、伤后24 h内氨甲环酸治疗和深静脉置管的比例及ICU住院时间显著高于非DVT组,而凝血酶原活动度和GCS显著低于非DVT组,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果表明,年龄(OR=1.037,95%CI 1.004~1.072,P=0.027)、SI(OR=5.976,95%CI 1.514~23.584,P=0.011)、INR(OR=1.104,95%CI 1.014~1.202,P=0.023)和GCS(OR=0.882,95%CI 0.799~0.974,P=0.013)与多发伤患者DVT的形成显著相关(P<0.05)。ROC结果表明,年龄、SI、PT、INR和GCS单独预测多发伤患者DVT形成的效能较差(AUC<0.70),但PT、INR和SI联合预测效能较佳(AUC=0.838),与上述指标联合预测效能(AUC=0.847)接近,且敏感度和特异度均得到改善。结论联合PT、INR和SI对多发伤患者DVT的形成具有较好的预测价值。 展开更多
关键词 多发伤 深静脉血栓 凝血酶原时间 国际标准化比值 休克指数
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基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法研究 被引量:1
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作者 雷建云 田祚汉 +1 位作者 夏梦 雷瑞璠 《中南民族大学学报(自然科学版)》 2026年第1期97-105,共9页
针对森林火灾检测对实时性要求较高的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法 .在YOLOv8的基础上,采用轻量化特征提取网络EfficientNet优化YOLOv8原主干网络CSPDarknet53,以减少计算量并提高模型的收敛速度,进而提高火灾检测... 针对森林火灾检测对实时性要求较高的问题,提出了一种基于改进YOLOv8的森林火灾检测方法 .在YOLOv8的基础上,采用轻量化特征提取网络EfficientNet优化YOLOv8原主干网络CSPDarknet53,以减少计算量并提高模型的收敛速度,进而提高火灾检测速度.此外,融入了SENet注意力机制模块,以增强网络对火灾检测的准确性.使用α-IoU损失函数代替YOLOv8原始损失函数中的CIoU损失函数来计算定位损失,该函数能够自适应地调整IoU的阈值,更好地处理不同大小和形状的目标,同时提高模型对小目标的检测性能.结果表明:该方法的平均准确率(mA@0.5P)达到了87.2%,帧率(FPS)提升了17帧,显著提高了火灾检测的实时性. 展开更多
关键词 深度学习 YOLOv8模型 森林火灾检测 实时性
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时间反转镜在深海声层析中的应用
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作者 李颖婕 秦继兴 +3 位作者 吴双林 陈振涛 郑康 柳云峰 《应用声学》 北大核心 2026年第1期135-145,共11页
海水声速对海洋中的声传播具有重要影响,声速剖面反演对声场预报、水声设备的设计与使用均具有重要意义。该文利用时间反转镜的自适应聚焦能力,提出一种基于全声场匹配的声层析方法,分析了时间反转镜技术在深海声层析中的应用条件。首先... 海水声速对海洋中的声传播具有重要影响,声速剖面反演对声场预报、水声设备的设计与使用均具有重要意义。该文利用时间反转镜的自适应聚焦能力,提出一种基于全声场匹配的声层析方法,分析了时间反转镜技术在深海声层析中的应用条件。首先,从时间反转镜的特性出发,研究其在深海不同典型声区的聚焦特性;其次,分析了海底声学参数对所提深海声层析方法性能的影响;最后,在满足时间反转镜应用条件的基础上,对声速剖面反演的敏感性进行分析,并实现了深海声速剖面的反演。研究结果表明,时间反转镜技术在深海声影区的聚焦效果最为理想,但海底参数会对其聚焦效果产生影响,低声速海底环境因多途结构的减少会导致声影区声速剖面反演失败。 展开更多
关键词 声层析 深海 时间反转镜
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基于Informer-SAO-LSTM的刀具磨损预测
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作者 李昂 马俊燕 唐源斌 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2026年第1期151-155,161,共6页
在产品加工过程中,准确预测刀具的磨损值既能避免过早更换造成的成本浪费,又可防止过度磨损影响加工精度,从而最大化发挥刀具寿命的价值。为了解决这个问题,提出了一种基于Informer、SAO与LSTM结合的深度学习网络模型,用于刀具磨损预测... 在产品加工过程中,准确预测刀具的磨损值既能避免过早更换造成的成本浪费,又可防止过度磨损影响加工精度,从而最大化发挥刀具寿命的价值。为了解决这个问题,提出了一种基于Informer、SAO与LSTM结合的深度学习网络模型,用于刀具磨损预测。Informer具有高效的编码器结构和稀疏自注意力机制,而LSTM网络具有较强的时间序列建模能力,通过SAO算法对超参数的调整,可以更准确高效地捕捉刀具磨损过程中长期的依赖关系,从而提取更有效的特征,提升了模型在处理长序列数据时的效率和准确性。使用PHM2010数据集进行对比实验,实验结果表明所提出的Informer-SAO-LSTM模型在MAE、RMSE等多项指标上均表现出色,最后设计了实验进行验证,进一步说明了所提出的方法比对比模型的预测准确率更高,泛化能力更好。 展开更多
关键词 LSTM INFORMER SAO 刀具磨损 深度学习 时间序列预测
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基于三分支网络的实时图像语义分割
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作者 任凤雷 高紫阳 +3 位作者 张炎 周海波 杨璐 秦志昌 《光学精密工程》 北大核心 2026年第1期167-177,共11页
针对自动驾驶环境感知等应用场景对算法准确性和实时性的严苛要求,为了有效平衡语义分割模型的精度与推理速度,提出一种基于三分支网络的实时图像语义分割算法。借鉴PIDNet算法设计三分支网络结构,分别用于提取图像的细节信息、语义上... 针对自动驾驶环境感知等应用场景对算法准确性和实时性的严苛要求,为了有效平衡语义分割模型的精度与推理速度,提出一种基于三分支网络的实时图像语义分割算法。借鉴PIDNet算法设计三分支网络结构,分别用于提取图像的细节信息、语义上下文信息和边缘信息。在语义分支设计高效金字塔池化模块,用于获取不同尺度的上下文信息,同时增大网络特征感受野。在细节分支和边缘分支设计轻量高效的多尺度通道交互注意力模块,以对提取到的特征进行增强。最后,融合上述三分支提取的图像特征并输出最终的语义分割结果。实验结果表明,所提出的基于三分支网络的实时图像语义分割算法在Cityscapes数据集取得了79.2%mIoU及88.5 frame/s的实时语义分割性能,在CamVid数据集取得了80.5%mIoU及140.1 frame/s的实时语义分割性能。本文提出的算法可以高效地实现图像语义分割任务,实时性和准确性方面均获得了极佳的平衡,语义分割性能显著优于现有基准方法。 展开更多
关键词 语义分割 深度学习 实时性 注意力机制 多尺度特征
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基于置信度差异与熵最小化的跨时间鲁棒射频指纹识别方法
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作者 张杰 王琴 +2 位作者 尹悦 王禹 桂冠 《通信学报》 北大核心 2026年第1期13-26,共14页
在真实无线电磁环境中,射频指纹识别系统常受到信道条件和环境因素随时间变化的影响,导致训练阶段与测试阶段数据分布不一致,从而引发显著的跨时间域性能退化问题,严重制约模型在未知场景下的稳定性与泛化能力。针对上述问题,提出一种... 在真实无线电磁环境中,射频指纹识别系统常受到信道条件和环境因素随时间变化的影响,导致训练阶段与测试阶段数据分布不一致,从而引发显著的跨时间域性能退化问题,严重制约模型在未知场景下的稳定性与泛化能力。针对上述问题,提出一种面向跨域泛化的射频指纹识别测试时自适应方法,该方法在不依赖目标域标注数据的情况下,通过在测试阶段对模型进行自适应调整,以缓解由环境变化引起的域偏移影响。首先,针对复杂信道条件下射频指纹特征易受干扰的问题,构建了一种基于并行多尺度卷积(Inception)结构的射频指纹识别网络,通过多尺度特征提取增强指纹特征的鲁棒性与稳定性。其次,针对测试阶段难以获取源域数据及目标域标签的问题,设计了一种无源无监督的测试时自适应框架,使模型能够在测试过程中逐步适应目标环境的分布变化。实验结果表明,所提方法在多个公开数据集上均取得了优于对比方法的识别性能,并在跨时间域场景下展现出良好的稳定性与泛化能力,为射频指纹识别在真实复杂环境中的应用提供了有力支撑。 展开更多
关键词 物理层安全 射频指纹识别 深度学习 测试时自适应 无源无监督域适应
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BIM在城市深大基坑信息化施工中的应用研究
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作者 孟凡丽 徐嘉懿 《浙江工业大学学报》 北大核心 2026年第1期54-60,共7页
为深化BIM技术在城市深大基坑信息化施工中的应用,促使BIM技术从理论研究走向实际施工,成为深大基坑施工的实用工具。在分析城市深大基坑现存施工问题的基础上,从3个关键层面构建城市深大基坑信息化施工体系。首先,利用“EBS-WBS”对深... 为深化BIM技术在城市深大基坑信息化施工中的应用,促使BIM技术从理论研究走向实际施工,成为深大基坑施工的实用工具。在分析城市深大基坑现存施工问题的基础上,从3个关键层面构建城市深大基坑信息化施工体系。首先,利用“EBS-WBS”对深大基坑工程进行工程要素结构分解,明确子项建模要素,并提出标准化编码体系,高效提取信息;其次,总结当前主流基坑建模软件优劣势,从内支撑、精度以及宣传效果3个维度建立软件选择立方,旨在为一线人员提供指导建议,提高建模效率;最后,结合BIM5D与IOT技术实现信息的集成应用、动态控制与实时监测。经杭州某深大基坑专项工程验证,该体系缩短工期21 d,减少成本60余万元,辅助技术人员处理安全报警152起,应用效果客观,具备工程参考价值。 展开更多
关键词 深大基坑 BIM技术 信息化施工 动态控制 基坑监测
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基于Gplates和Vue的古地理图在线可视化系统设计与实现
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作者 孙超 黄浩 《地质论评》 北大核心 2026年第1期295-304,共10页
“深时数字地球”(Deep-time Digital Earth,简称DDE)是由中国科学家发起和主导,并由国际最大的地学组织——国际地质科学联合会批准的第一个大科学计划。深时数字地球旨在为地球的发展演变创建一个前所未有的互联互通的数字档案,利用... “深时数字地球”(Deep-time Digital Earth,简称DDE)是由中国科学家发起和主导,并由国际最大的地学组织——国际地质科学联合会批准的第一个大科学计划。深时数字地球旨在为地球的发展演变创建一个前所未有的互联互通的数字档案,利用先进的信息技术和数据科学方法,将地质历史的时间尺度与现代地球观测数据相结合,构建一个全面、动态、多维的地球系统模型。古地理图是揭示地表演变过程、板块运动、物种分布变迁等地质和环境资源问题,构建深时数字地球的重要时空可视化工具。从20世纪70年代开始,国外学者开始通过收集的大量以古地磁为主的地球物理数据、地质年代学数据、古生物化石数据等地学数据构建古地理重建模型。经过20年的努力,在EarthByte、Gplates Web Portal等网站发布了叠加地貌图、地质图、高程信息、磁异常、岩性等要素信息的近30种古地理图。当前,国内很多在线地质信息应用系统包含了样品、产状、化石、矿点等要素在现代地图的叠加展示,但是大多数系统缺少在线古地理图可视化功能,因此,无法从时间维度表达地质数据的年代信息。本文作者力求全部采用基于免费开源框架的技术路线构建一个能够快速部署的古地理图可视化Web应用(single page application, SPA)系统,在一个页面内可以切换不同古地理重建模型,展示岩石、古生物化石等兼具空间属性和地质年代学属性的地质要素。采用Vue组件实现前端模块组件与数据的分离,易于与Web GIS系统前端进行数据传输和功能模块的整合,从而可以快速集成进基于B\S架构的地质信息系统中。 展开更多
关键词 深时数字地球 古地理图 地理信息系统 Gplates Vue.js
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基于改进双分支网络的道路场景实时语义分割
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作者 林雨晨 郑莉 《测绘工程》 2026年第1期1-7,共7页
目前语义分割领域的方法总是会在加快推理速度的同时忽略图片中的细节特征,从而导致精度的下降。提出一种改进的双分支网络,针对传统语义分割方法在提升推理速度时忽略细节特征的问题,进行优化。文中方法基于深度双分辨率网络(DDRNet),... 目前语义分割领域的方法总是会在加快推理速度的同时忽略图片中的细节特征,从而导致精度的下降。提出一种改进的双分支网络,针对传统语义分割方法在提升推理速度时忽略细节特征的问题,进行优化。文中方法基于深度双分辨率网络(DDRNet),设计自适应特征增强模块(AFEM),通过引入该模块,显著提升高分辨率分支的细节特征及多尺度特征的提取能力。实验结果表明,文中方法在Cityscapes数据集上达到78.41%的平均并交比(MIoU),不仅性能超过当前最新的一系列网络,同时运行效率也与最先进的实时分割网络相当,展现出卓越的性能与效率平衡。 展开更多
关键词 自动驾驶 语义分割 深度学习 实时处理
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基于改进实时检测Transformer的轻量级番茄果实检测算法
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作者 卢承方 崔艳荣 +2 位作者 胡蓉华 王浩宇 陈鹏翔 《山东农业科学》 北大核心 2026年第1期150-163,共14页
针对复杂环境下番茄果实目标多、外形各异、分布密集等导致智能采摘识别难度大的问题,同时为解决Transformer架构巨大运算量导致的模型边缘设备部署困难的问题,本研究提出一种改进实时检测Transformer(Real-Time Detection Transformer,... 针对复杂环境下番茄果实目标多、外形各异、分布密集等导致智能采摘识别难度大的问题,同时为解决Transformer架构巨大运算量导致的模型边缘设备部署困难的问题,本研究提出一种改进实时检测Transformer(Real-Time Detection Transformer,RT-DETR)的番茄果实检测模型SPC-DETR。首先,实地拍摄采集多尺度的复杂环境下番茄果实图片,并从公开数据集中筛选符合复杂环境的番茄果实图片作为补充,进行标注及数据增强后构建了一个包含3398张图片的番茄果实数据集。其次,以RT-DETR-R18为基线模型,进行如下改进:选用计算复杂度低且检测精度较高的StarNet作为主干特征提取基准网络,并引入倒置残差移动块iRMB,构建iR-StarNet作为主干网络,在轻量化主干的同时进一步提高模型对番茄果实的特征提取能力;设计一种改进的并行空洞卷积结构块EMA-PDC,该模块通过融合跨空间学习的高效多尺度注意力机制,可在减少计算量的同时扩大模型感受野,提升模型多尺度表示的准确性;使用DEA-Net提出的内容引导注意力融合方案CGA-Fusion改进颈部网络,进一步提高模型表征能力。实验结果表明,SPC-DETR的精确率、召回率和平均精度均值(mAP50)分别为88.0%、83.7%和90.2%,分别比基线模型RT-DETR-R18提高2.0、0.3、1.7个百分点,模型权重大小、参数量、浮点运算量分别为25.2 MB、12.9 M、34.3 GFLOPs,分别比RT-DETR-R18降低34.72%、36.14%、41.47%,综合表现优于目前大部分主流的YOLO系列模型和DETR系列模型。本研究结果可为提升智能采摘机器人识别检测复杂环境下番茄果实的准确率提供技术参考。 展开更多
关键词 番茄果实识别 TRANSFORMER RT-DETR 轻量化 目标实时检测 深度学习
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流场测点位置选择的时程深度学习方法
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作者 战庆亮 王智勇 +2 位作者 晁阳 包东明 孙先念 《船舶力学》 北大核心 2026年第1期69-77,共9页
流场实验时往往需要测量某些位置处的流场时程,但传感器的布设数量通常受传感器大小和对流场的干扰程度等因素的限制。通过在合理的位置布设传感器,可以提高流场实验的测量效率和精度,并捕捉到流场中重要的时变特征。本文基于时程深度... 流场实验时往往需要测量某些位置处的流场时程,但传感器的布设数量通常受传感器大小和对流场的干扰程度等因素的限制。通过在合理的位置布设传感器,可以提高流场实验的测量效率和精度,并捕捉到流场中重要的时变特征。本文基于时程深度学习方法,对流场测点处的时变特征进行降维与聚类,得到具有相似时变特征的流场测点分布,为流场测点布设位置的选择提供依据。以低雷诺数的方柱和圆柱绕流场为例,首先对流场时程大数据进行特征重构与降维,然后对低维表征编码进行聚类分析,进一步对不同类别的流动区域开展特征判断,最终确定待测物理量的最优测点分布区域。结果表明,本文方法提供了比传统经验更精细的测点布置方案,可为流场实验中的测点布设提供参考。 展开更多
关键词 流场测点 时程深度学习 时变特征 时程大数据 聚类
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基于先验知识修正的社区充电站在线实时优化调度
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作者 段玉戈 王小君 +5 位作者 刘曌 司方远 许寅 和敬涵 葛路琨 王智爽 《电力自动化设备》 北大核心 2026年第2期137-147,共11页
传统算法在求解社区充电站的在线实时优化调度过程中因用户需求多元、负荷接入随机、模型计算复杂度高等问题而难以同时兼顾精度和效率。针对考虑充电信息与能量复杂在线交互的社区充电站运行决策问题,提出一种基于先验知识修正的社区... 传统算法在求解社区充电站的在线实时优化调度过程中因用户需求多元、负荷接入随机、模型计算复杂度高等问题而难以同时兼顾精度和效率。针对考虑充电信息与能量复杂在线交互的社区充电站运行决策问题,提出一种基于先验知识修正的社区充电站在线实时优化调度策略。考虑电动汽车用户的充电紧迫度,刻画用户的时序充电需求,建立以最小化充电站运营成本为优化目标的协调调度模型;采用模型机理驱动的运筹学优化方法生成先验知识,并将其嵌入智能体以提升探索效率;基于用户时序个性化充电数据,提出基于先验知识修正的深度确定性策略梯度算法,从而获得最优连续动态调度决策。以2座社区充电站的实际运行数据为算例进行仿真测试,结果表明本文所提调度策略使2座社区充电站的月度运行成本分别平均降低了4.664%和5.366%。通过分析比较不同算法在线优化后2座充电站的负荷指标和算法时间效益,进一步验证了所提调度策略在降低社区充电站运行负荷峰谷差、提高算法求解效率方面的可行性和高效性。 展开更多
关键词 电动汽车 社区充电站 先验知识 深度强化学习 在线实时调度
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