多感官视角下城市居民滨江空间景观感知偏好

中国城镇化迈入人口城镇化的“下半场”,多感官下的居民景观感知与规划设计是近年空间感知分析与规划设计的热点。然而,现有研究多集中于视觉、听觉单一感官分析或双重感官分析,存在着对嗅觉、触觉等感官缺乏关注,以及对多感官结合分析关注很少的理论不足。本文以多感官感知为视角,以广州市滨江公共空间景观作为研究对象,将其分为“自然、人类/人类活动、人造/机械”3种景观要素及33个景观因素,通过构建感知增长率指数,对视觉、听觉、嗅觉和触觉4种感官下的不同类型滨江空间的居民景观感知特征进行评价。结果表明:不同景观要素下4种感官的感知相对敏感度不同,自然景观中嗅觉敏感,人类活动景观中听觉敏感,人造景观中触觉敏感。相对视觉和触觉而言,听觉和嗅觉下居民景观感知需求更容易被忽视。居民对自然声音和自然气味的景观要素感知期待仍需加强,而人类活动声和机械气味则不受欢迎。多感官下的景观要素感知特征在不同类型的公共空间下存在差异,广场和桥下/码头是重点改造空间,需特别关注避免电子设备声和交通噪声的干扰。最后形成了各滨江空间相应的感知设计指引。本文提出,集成多感官的居民景观感知分析可为城市滨江空间规划和设计提供实质性的参考。

消费教育对服装可持续消费行为的影响:基于供给系统感知的中介作用

针对消费者的供给系统感知不足、服装可持续消费行为践行度低的问题,文章基于消费者教育视角探讨供给系统感知在消费教育与服装可持续消费行为之间的中介效应。构建了包含消费教育主体、形式、内容,服装可持续消费行为及供给系统感知的中介模型,并运用AMOS结构方程模型与BOOTSTRAP置信区间方法进行实证检验。结果表明消费教育的3个维度均能正向影响消费者服装可持续消费行为,而供给系统感知的资源感知、环境感知和技术成熟度感知在这一过程中发挥中介作用。因此通过消费教育能够使消费者产生更高的供给系统感知,进而激发消费者服装可持续消费行为,对于引导消费者实施可持续消费行为具有理论意义。

基于Jitter采样的压缩感知地震勘探数据重构

受野外复杂环境影响,地震勘探采集的地震数据往往不完整且有坏道。为提高原始地震数据的完整度,基于压缩感知稀疏反演理论,构建了一种基于Jitter采样的压缩感知地震勘探数据重构方法。从采样模型和采样信号频谱分析等方面详细对比3种采样方法的优缺点。通过合成地震数据测试,从信噪比、均方根误差、互相关系数3个方面进行重建效果综合评价并应用于实际数据中。结果表明:与传统随机采样方法相比,基于Jitter采样方法重构前后的地震数据形态振幅一致性更强,信噪比更高、误差更小、互相关系数更高。实际数据应用结果显示:重构后的叠后地震成像数据同相轴清晰,连续性更强,振幅一致性强,对噪声压制较好。这表明Jitter采样在保持随机性采样的同时,可以有效控制采样间隔,解决了采样点过于分散或者过于集中的问题,更有利于数据的恢复。综上,Jitter采样方法能够从稀疏不均匀数据中重建出密集规则化的地震数据,可以为后续的高质量偏移成像、速度建模等研究提供完整地震数据支撑。

基于语文核心素养的“高感知”门阅读教学模型建构

语文阅读能力的发展离不开“高感知”能力的提升,“高感知”阅读教学是提升学生感知能力的有效途径。围绕学生“高感知”能力的培养,教师可从初步感知、具身感知、深度感知、表达感知四个层面开展语文阅读教学活动。

基于强弱感知设计的驾驶员危险感知状态识别模型研究

驾驶员危险感知能力对于预防和减少道路交通事故具有重要作用。针对目前研究中危险感知的特征向量表征不统一、算法对实际问题可解释性不足的弊端,通过人为控制的方式,设计了基于危险源、显隐性、强弱危险感知状态3个维度的3×2×2实验方案,实现对危险感知的预定分级;设计配对T检验和Wilcoxon符号秩检验结合的方式实现强弱感知状态下特征差异性的量化比较;建立基于十倍交叉参数调优SVM算法的危险感知状态二分类模型。研究结果表明:驾驶员在强危险感知状态下对危险的反应更主动,倾向于避免危险,而非紧急避险,并保持更低的车速,更倾向油门控制而非制动控制,注视和眼跳行为增加;驾驶员在隐性危险源场景中的操纵力度和频次更强,危险感知与显隐性影响程度及危险源类型有关,摩托车类危险源差异最大,行人类危险源差异最小;在C=1,γ=0.1,选择车头时距、车速标准差、最大制动踏板力、加速度标准差、预减速时间、车速均值、油门开度标准差、跳视次数、注视次数作为特征时,SVM模型具有最好的性能,准确率为89.2%,精准率为90.6%,召回率为87.8%,F1值为0.888。XGBoost模型对弱感知的识别能力低于SVM模型。该研究对于驾驶员危险感知状态的量化评估具有显著的指导意义。

自适应压缩频谱感知的采样率动态调整策略

受奈奎斯特-香农采样定理的限制,宽带频谱感知(wideband spectrum sensing,WBSS)的首要难点是采集宽带信号。根据变步长自适应滤波算法原理,基于自适应压缩频谱感知(adaptive compressed spectrum sensing,ACSS)提出了一种动态调整采样率的压缩频谱感知方法(dynamically adjust sampling rate ACSS,DASR-ACSS)。采用调制宽带转换器结构,针对传统ACSS固定步长的问题设计了步长动态调整策略。针对原始信号难以获取的问题,通过对信道占用状态相关性和检测率的变化趋势进行数据统计分析,设计了利用信道占用状态相关性的停止准则;通过对停止准则的实验数据分析,以sigmoid函数为基础设计了分段函数作为步长调整策略,利用步长补偿因子充分提升性能。仿真结果表明,与传统ACSS相比,DASR-ACSS能更快达到高检测率,能够平衡算法的实时性能和采样率压缩比性能,当信噪比在-30~30 dB时,DASR-ACSS表现出更好的检测性能。

UMTransNet:结合U-Net和多尺度感知Transformer的图像拼接定位方法

当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模型的编码器,将编码器中的最大池化层替换成卷积层,防止浅层次特征的流失;将多尺度多视角Transformer嵌入到U-Net的跳跃连接中,Transformer的输出特征与U-Net的上采样特征进行有效融合,实现深层次特征与浅层次特征的平衡,从而提高图像拼接定位的准确性。通过可视化检测结果图显示,所提方法在定位拼接篡改区域方面表现得更加出色。

深度协同感知的因子分解机

因子分解机(Factorization Machines,FM)在不同的输入实例中对每个特征产生单一的固定表示,忽略了特征的多语义特性,限制了点击率(Click-through Rate,CTR)预估模型的表示和预测能力.针对这一问题,提出一种深度协同感知的因子分解机模型,引入多语义交互感知网络和三重输入感知网络,通过多语义的特征域交互并融合不同层级的特征交互信息学习不同样本的感知因子,从而获得更加准确的特征表示.通过模型对比实验和消融实验表明:该模型可以有效提升点击率预测的准确性.

基于网络文本的滕王阁景区旅游形象感知和优化研究

随着互联网用户数量的不断增长,通过对游客评论景区内容的深入分析,有助于发掘景区风貌特征、塑造景区旅游形象、提高游客满意度。以滕王阁景区为例,采用文本分析法,对携程网和大众点评网上游客对滕王阁景区的评论进行词频分析、语义网络分析和情感分析,结果表明,游客对滕王阁景区整体认知形象较为良好,主要集中在历史建筑、历史文物和历史故事等方面;游客对滕王阁景区的情感体验存在两极分化的现象,虽然积极情绪较多,但消极情绪也不能忽视,造成游客消极情绪的原因主要有:景区门票收费问题、基础设施的设计不够人性化、景区管理与服务不规范、商业化气息浓重等方面。综上,提出了滕王阁景区优化策略:(1)简化门票系统,严格管控第三方销售平台;(2)加强景区运营管理,提高工作人员服务质量;(3)完善基础配套设施,优化景区布局;(4)改善商业化氛围,注重文化环境塑造。

波形捕捉下避雷器暂态高频大脉冲阻性电流感知

针对避雷器暂态高频大脉冲波形感知容易受到干扰信号影响,无法获取有效阻性电流的问题,提出了波形捕捉下避雷器暂态高频大脉冲阻性电流感知方法。根据采集的避雷器暂态高频大脉冲阻性电流,分离弱阻性电流与容性电流。计算拟合残差平方,采用最小二乘法求解多项式系数,使拟合残差平方达到最小,以此捕获暂态高频大脉冲波形。分析由拟合点构成的瞬时高频大脉冲信号,区分放电脉冲和干扰信号,采用均方根法计算得到阻性电流。通过实验结果可知,该方法感知的阻性电流变化趋势与实际结果一致,电流感知结果与实际数据最大误差为20μA,能够精准感知阻性电流。

基于AI的多模态融合感知综合决策系统设计实现

针对传统军事要地安防系统智能化程度较低,各自独立互不关联,缺少顶层数据综合治理等问题,选取外围周界、重要卡口、无人巡更和区域高点四种典型安防业务场景开展建模,通过数据标准化接入、智能研判分析、安防态势显示三个处理环节,构建基于AI的多模态融合感知综合决策系统,实现前端感知多维化、中台研判智能化、后端处置多样化,有效支撑了重要军事目标安全防卫,系统后续也具有良好的可扩展性与可维护性。

游憩者景观感知对其亲环境行为的作用机制研究

为探究游憩者景观感知对其亲环境行为的影响,采用景观感知量表、地方依恋量表、亲环境行为量表、压力量表对广州市3个典型城市综合公园419名游憩者进行调查,尝试探究游憩者景观感知对其亲环境行为的影响,地方依恋在其中的中介作用以及压力和文化水平的调节作用。结果表明,游憩者景观感知对其亲环境行为具有显著的正向影响(B=0.300,P<0.001);地方依恋在景观感知与亲环境行为的关系中发挥了重要的中介作用,中介效应占总效应的44.071%;游憩者压力水平不能显著调节景观感知与亲环境行为的关系;游憩者文化水平显著调节了景观感知与亲环境行为之间的关系。

沿江型湿地公园景观环境特征对人群自然感知及感知复愈性的影响——以上海后滩公园为例

丰富的自然体验与感知有利于发挥绿地的健康效益,明确影响滨江人群自然感知及感知复愈性的景观环境要素对于精细化提升公园绿地环境品质具有重要意义。以典型沿江型湿地公园上海后滩公园为例,采用游客受雇佣拍摄法,获得景观环境感知特征数据及感知自然程度和感知复愈程度评分数据,探索与人群自然感知及感知复愈性相关的公园绿地景观环境影响要素。研究发现:1)场景内存在水体、植被物种丰富度越高、视觉主体植被健康程度越高、场地的整洁程度越高、无硬质铺地道路或道路类型为线性延伸路径,对人群的自然感知程度和感知复愈程度更有利;2)场景内有动物出现、人工修剪痕迹更少会显著提升人群对自然的感知程度,但与人群的感知复愈程度相关性不显著;3)场景内的土地裸露度会负向影响公众在自然中的复愈感受,而对人群的自然感知程度无显著影响。基于以上研究结果,对沿江型湿地公园景观环境提出设计优化建议:1)增加水体要素;2)提高植被物种丰富度;3)提高场景整洁度,降低土地裸露度,同时也须避免对植被的过度修剪;4)营造丰富生境,提高野生动物多样性及其可观测性。

大型滨水绿地生物多样性感知对心理恢复的影响机制

【目的】城市大型滨水绿地不仅是城市生物多样性热点区域,还是城市居民的重要休闲游憩场所。探讨滨水绿地中的生物多样性水平对于心理恢复的影响机制,有利于提升居民心理健康效益,为构建健康城市提供理论依据。【方法】选取位于武汉中心城区的百里长江生态廊道-城区段5片滨水绿地中的18个相对围合的小型场地为样点,通过调查问卷获取居民对鸟类和植物多样性的多感官维度感知、感知恢复性及心理恢复水平,构建三者之间的结构方程模型。【结果】显著影响心理恢复的植物多样性感知主要集中在视觉维度,鸟类多样性感知则兼顾了视、听两个维度;植物多样性感知和鸟类多样性感知均可通过感知恢复性这一中介要素间接促进心理恢复,且植物多样性感知还能直接促进心理恢复,而岸线可达性越低的场地,其鸟类多样性感知对于感知恢复性的正向效益越大。【结论】证实了城市大型滨水空间的生物多样性感知水平对居民心理恢复的积极影响,且这一积极影响可由感知恢复性介导。未来可通过加强提升景观异质性、优化植物配置组合、增设滨水设施并加强安全管理、实施生物多样性科普教育工作等具体措施,提升滨水绿地在提升居民心理健康福祉方面的效益。

通感、具身与意识:人机交互实现的感知基础

传统的机器感知以经验主义的分离感知观和理智主义的工具感知观为基础,具有单模态性、符号表征性和离身性,机器表达具有缝隙性、间接性和被动性,由此造成人机交互不灵敏和延迟等流畅性问题。在身体现象学、认知科学和神经科学视角下,探讨以机器的通感感知作为人机交互的基本感知模式,将感知-表达一体性和感知多模态性作为机器通感感知的设计理念,将具身模拟的趋同性、抑制性和整体性作为机器通感感知的功能基础,由此,感知-表达一体性赋予机器具身智能,感知的多模态性赋予机器具身感知,人机交互模拟促使机器生成自主意识。具身性和自主意识性的机器通感感知设计,将有助于促进人机顺畅交互,加速人工智能向通用人工智能发展。

信息迷雾场景中侦查情报感知偏差研究

[研究目的]信息迷雾在本质上属于一种真伪信息交织而成的不确定性氛围。推进信息迷雾场景中侦查情报感知偏差的实践探索和理论启示进程,可以有效减少情报失误。[研究方法]借鉴经典力学理论的分析思路,以感知活动为研究对象,从压力、阻力和动力三个维度探究偏差原因和控制方案。[研究结论]侦查情报感知存在全面获取之偏差、资格准入之偏差和整体相容之偏差。侦查情报感知偏差是侦查人员在感知系统生物性所施压力和信息迷雾中相关性判断的综合影响下,感知受到阻力而产生的。为此,基于情报完整性理念探求改造逻辑,从单一情报的完整性、全案情报的完整性和保管链条的完整性三个方面设置动力基础,确保侦查情报所有信息的识别、解读和运用。

车辆群智感知中激励驱动的车辆选择与调度方法

车辆群智感知旨在利用智能车辆配备的车载传感器和计算资源,收集一系列区域的感知数据.目前,根据车辆轨迹是否可更改,通常可将感知车辆分为机会型车辆和参与型车辆.其中,机会型车辆轨迹路线固定,不可随意更改.而参与型车辆轨迹路线可根据现实需求进行更改.因此,如何选择合适的机会型车辆完成感知任务,以及如何规划参与型车辆的轨迹是一项挑战性研究问题.这里,以2种类型感知车辆的不同移动特性为出发点,通过群智感知平台(CSP)管理2种类型的车辆,并分别针对机会型车辆和参与型车辆解决不同的问题.首先,针对机会型车辆,需选择特定的车辆集合,以完成感知任务并最小化CSP开销.为解决此问题,提出一项基于反向拍卖的激励机制以选择开销最小的车辆集合完成感知任务,主要包括获胜车辆选择和报酬支付2个阶段,同时验证了所提方法可保证机会型车辆的个体合理性和真实性;其次,针对参与型车辆,需通过CSP调度以规划每个参与型车辆的轨迹,执行感知任务并最小化CSP的开销.为解决此问题,提出一项基于深度强化学习的方法以调度车辆行驶轨迹,为车辆分配不同的感知任务.此外,在最小化CSP开销的同时,还考虑感知任务执行的公平性问题,引入感知公平指数以确保不同子区域感知任务完成的均衡性.最后,基于真实世界数据集的广泛评估表明,所提方法效果良好,并优于其他基准方案.

学习者了解在线协作学习吗?——在线协作学习感知分析

当前在线学习以学生独立自主学习为主,协作学习活动类型少,协作过程也不显著,与互联网时代互通融合的特点不尽一致。为深入了解原因,本研究利用协作学习感知要素框架,根据在线学习的实际,拟定了在线协作学习感知分析框架。研究基于设计研究的思路,在实际在线学习项目中设计和组织实施了两次协作学习活动,并对在线协作学习感知进行了观察与分析,综合使用调查法和观察法探研两千多名学习者的在线协作学习过程。通过对有效发生在线协作学习的68组学习者在线学习过程和资料进行交互行为和协同写作行为编码、基本统计分析和交互分析等,得到以下结论:1)虽然任务感知对协作学习的有效开展存在正面影响,但在线学习者的任务感知却不积极和主动,通常仅限于个人明确,缺乏集体认同和协调;2)社会感知对协作学习的发生也具有积极作用,学习者对此大多能形成积极和主动的感知;3)在线学习者工作空间感知存在偏差,这既由于他们对技术应用的不确定性,也源自其内心对技术"排斥"的惯性;4)在线学习者概念感知中新知识的感知较强,新旧知识关联感知有待进一步深入研究了解。

协作频谱感知中的高效和公平认知节点分配方案

协作频谱感知是认知无线电网络的基础和关键阶段,频谱检测过程中的节点分配策略将直接决定联合频谱感知的结果。介绍了多种分配认知终端的方法,旨在提高频谱感知的效率和公平性。针对不同子频带的感知效率,提出了一种称为由频点占用导致的无效传输参数(inefficient transport parameter,ITP)指标来评估通信性能,给出了感知效率优化问题的闭式表达解,设计的场景包括终端对相同频带有不同的感知性能和相同的感知性能。针对不同子频带间的感知公平性,提出了两种分配算法:弓形分配算法和类划分分配算法。子频带间的公平性通过评估子带中最差的感知性能进行衡量。为了适用于实际场景,加入了频段属性参数来增强公平性,该参数考虑了主用户使用不同频段的优先级及抗干扰能力。仿真结果表明,所提出的策略显著改善了认知无线电网络中的ITP,特别是在子频带利用率不同的情况下,提出的弓形分配算法在公平性不明显降低的情况下,复杂度有明显改善。

基于感通算融合和信息年龄优化的车联网多节点协同感知

面向未来自动驾驶系统中的实时性业务需求(如高清地图更新),基于感知-通信-计算融合,引入信息年龄作为实时性度量,设计感通算融合的车联网多节点协同感知机制。在通信-计算资源和车辆能耗约束下,优化调度感知节点信息采集和传输处理,最小化感知信息的平均信息年龄;提出基于李雅普诺夫的在线调度算法,将复杂的长期随机优化问题转化为单时隙在线优化问题,并设计低复杂度算法求解。仿真表明,与现有仅考虑通信与计算融合的机制相比,所提机制信息实时性可提高9%~50%。