陕南地区经济发展与农村居民收入耦合关系的研究

陕南地区作为陕西省三大经济区域之一,依托区域资源发展绿色循环产业,带动区域经济发展和农村居民增收。为了在乡村振兴战略下进一步提升陕南地区经济与农村居民收入耦合协同发展,以2020—2022年陕南地区经济发展与农村居民收入统计数据为研究对象,运用熵值法、耦合协调度及障碍度模型进行实证研究。结果表明:从两者综合发展指数来看,2020—2022年陕南地区经济和农村居民收入都保持了较快的增长;在产业结构方面,第二产业和第三产业对陕南地区经济总量的增加贡献了主要的力量;在农村居民收入构成方面,工资性收入和经营净收入构成了农民增收的主要来源;从两者的耦合协调度看,陕南地区经济发展与农村居民收入增长之间具有高强度的影响关系,且耦合关系不断优化协调;影响因子分析表明,提升第一产业发展的附加值,持续深化基于区域产业资源的一二三产业融合发展,为农村居民提供更多的就业岗位和经营创新能力,在居民收入方面,需要保障农村居民收入的持续稳定增长,积极创新发展新产业、新业态和新商业,拓展农户非农生产收入的来源和渠道,促进陕南地区经济增长方式的转变。

基于计算重用的无人机辅助边缘计算系统能耗优化

针对复杂地形下时延敏感任务对终端用户的计算需求激增问题,该文提出一种无人机(UAV)辅助的移动边缘计算可重用任务的协同计算卸载方案。首先,通过联合优化用户卸载策略、用户传输功率、无人机上服务器分配、用户设备的计算频率和无人机服务器的计算频率以及无人机的飞行轨迹,构建满足时延约束下最小化系统平均总能耗的系统模型。其次,通过深度强化学习求解该优化问题,并提出了基于柔性动作-评价(SAC)的优化算法。该算法采用最大熵的策略来鼓励探索,以增强算法的探索能力并加快训练的收敛速度。仿真结果表明,基于SAC的算法能有效降低系统的平均总能耗,并具有较好的收敛性。

联合图随机游走和跳跃连接的动态超图神经网络

针对传统超图神经网络难以提取节点直接邻域外关联度高的节点特征,导致全局特征信息不完整的问题,对动态超图神经网络(DHGNN)进行改进,提出联合图随机游走和跳跃连接的动态超图神经网络(RWS-DHGNN),用于非欧几里得数据的分类。该网络在DHGNN的基础上,引入了图随机游走,从而有效地获取直接邻域外关联度高的节点特征。同时,引入残差网络的思想在超图的顶点卷积处增加跳跃连接构成残差结构。所提网络模型充分发挥图结构和超图结构的优势。在Cora数据集的标准分割和随机分割上将所提网络与GCN、HGNN、GAT和DHGNN进行对比实验,实验结果表明,该模型可以有效提高分类准确率。

基于无人机辅助边缘计算的收益策略优化研究

在移动边缘计算场景下,为移动设备提供卸载机会的MEC处理器安装在无人驾驶飞行器(UAV)上,来帮助覆盖区域内的用户设备(UEs)任务卸载,然后将计算结果返回,无人机在服务区域根据最短距离原则确定悬停位置和高度。考虑到每架无人机计算资源和能量有限,该文目标是在资源受限情况下给资源定价。给出用户和服务器的收益模型,证明用户收益函数是凸函数;围绕计算资源定价进行Stackelberg博弈,以迭代的方式确定每个用户的卸载迁移率和最终资源定价。仿真结果表明,在服务器收益和系统总收益方面获得了显著的提高,但是牺牲了任务平均能耗与平均时延。

基于图的自适应加权多视图聚类

针对现有的基于图的多视图聚类算法没有考虑不同视图的权重和视图数据存在噪声的问题,提出一种基于图的自适应加权多视图聚类算法。通过自适应邻域学习从原始数据中构造多个关系图,引入视图权重调节参数,减少噪声的影响;通过自适应学习将各个关系图融合成统一关系图,通过秩约束优化使数据点自动划分成所需的簇,从而得到聚类结果。在多视图数据集上的实验结果表明了该算法的有效性。

面向多应用的绿色卸载与处理方案研究

移动边缘(Mobile Edge Computing,MEC)计算因其低时延、低功耗和高网络容量等特点被广泛应用于新型的物联网应用中。为进一步充分利用系统的计算资源并降低功耗,研究了基于D2D辅助卸载的MEC系统下的计算卸载决策、功率分配方案和计算处理顺序。提出了面向多应用的终端设备总功耗最小化问题,实现绿色卸载。为解决原始的NP-hard问题,设计并提出了基于贪婪配置思想和冒泡排序思想的绿色卸载与应用处理排序算法(Green Offloading and Application Processing Sorting Algorithm,GOAPSA)。仿真结果表明,该算法通过灵活调整应用的处理顺序和功率分配方案,应用D2D辅助卸载可以有效降低系统的总功耗并提高系统容量。

我国电解铜箔技术现状与趋势

随着时代的进步,电子信息产业快速发展,电子产品对印刷与电路板设计提出更高的要求,企业应不断升级改造,加快现代化电解铜箔电解金属的技术发展,改革电解铜箔添加剂应用行业技术,探究未来电解金属铜箔技术发展特点与趋势,为我国电解铜箔技术未来发展提供助力。

陕南特色产业与区域经济耦合协调发展及障碍因子的实证研究

基于陕南地区2015—2020年特色产业与区域经济2个系统的相关指标值构建了时间序列数据矩阵,利用耦合协调度和障碍度模型对陕南特色产业与区域经济耦合协调水平及障碍因子进行了测度分析。结果表明:(1)陕南特色产业与区域经济2个系统中权重占比最大的指标是特色产业系统,2个系统之间的耦合协调关系由磨合耦合状态转变为较高水平耦合状态,表明2个系统具有高强度的相互关系。(2)2个系统发展水平的关系类型由区域经济滞后型转变为特色产业与区域经济同步发展型,协调程度在过渡阶段区间内从濒临失调转变为勉强协调,表明2个系统的协调关系仍存在较低水平的相互制约。(3)影响陕南特色产业与区域经济协调发展的障碍因子从2个系统指标共同影响转变为以特色产业指标影响为主,表明以特色产业兴旺为重点是实现陕南特色产业与区域经济优质协调且良性互动循环发展的重要抓手。基于实证研究结果,提出了优化陕南特色产业与区域经济耦合协调发展要不断做强优势特色产业的产业链延伸和价值链提升,同时加强金融支持与人才支撑的建议。

车载低轨卫星数据接收天线现状与发展

文中分析了目前车载低轨卫星数据接收系统对天线过顶跟踪和机动性能的需求,详细比较了遥感天线过顶跟踪技术的适用范围和优缺点,并介绍了四种典型类型车载过顶跟踪遥感天线基本原理和代表产品,归纳总结了各个类型产品的特点和应用范围以及主要产品技术指标对比;针对未来低轨卫星数据接收天线在高机动性能和Ka频段宽带高速数传数据接收等方面提出的新需求,研究了车载低轨卫星数据接收与跟踪天线的多频段馈源设计、高指向跟踪、高精度面板设计制造和一键“展开/收藏”控制等技术和解决途径,最后展望了车载低轨卫星数据接收与跟踪天线的发展趋势。

微电解技术在含铜废水中的应用

为了保障社会和谐发展,加强生态环境保护,有效控制工业废水排放是非常重要的。近些年,研究发现微电解技术对解决工业废水排放问题有很好的效果,而且此种技术经济成本低应用方便,因此在现代废水处理中应用范围比较大,大大降低了工业废水特别是铜废水对水资源与环境资源造成的污染。本文对微电解技术在含铜废水中的应用做了总结论述。

一种用于交通预测的注意力时空图神经网络

城市化的发展使得交通预测在交通规划和城市管理等应用中发挥着重要作用。然而在交通预测任务中,捕获交通数据的高度非线性和复杂的时空依赖关系仍具有很大的挑战性。为了更好地捕获交通数据的时间依赖性和全局空间相关性以及同时满足长期和短期的预测任务,设计了一种用于交通预测的注意力时空图神经网络。首先通过引入注意力机制来调整邻近道路与非邻近道路的重要性,整合全局空间信息;然后再通过图卷积网络和带有扩展因果卷积的门控线性单元来共同捕获时空相关性。在两个真实数据集PeMSD7(M)和PEMS-BAY上的实验结果表明,该网络模型可以较大地提高短期和长期的交通预测精度。

葛浩文英译《师傅越来越幽默》的生态补偿研究

社会、文化、语言环境等因素的差异造成了翻译的损失,因此适当的翻译补偿是尽可能再现原作的必要手段。文章依托生态翻译理论,评析葛译版《师傅越来越幽默》中的翻译补偿策略,发现译者在翻译过程中需要对小说的翻译生态环境进行充分的适应,并在此基础上,从语言生态、文化生态和交际生态三个维度来修补文本移植过程中的信息缺失,以实现原语生态和译语生态的相对平衡。

一种用于交通预测的自适应时空图神经网络

针对以往复杂的神经网络构架在空间维度上所采用的预定义图结构未包含完整交通数据空间信息,且在时间维度上不能很好地捕获交通数据长期依赖关系的问题,提出一种新的时空图神经网络。通过自适应图卷积网络(AGCN)自动捕获节点的特定状态以及自动推断不同节点之间的相互依赖关系,提取更完整的交通数据空间特征,再通过时空长短期记忆网络(ST-LSTM)中的时间记忆模块来提取交通数据的时间特征,捕获短中长期的时间依赖关系。在PeMSD4和PeMSD8数据集上进行了验证,实验结果表明,所提网络相比基线模型能够更好地提升交通预测性能。

优质杂交稻品种陕稻12号特征特性及直播高产栽培技术

本文总结分析了杂交稻品种陕稻12号的特征特性以及直播高产栽培技术。该品种在陕西汉中地区种植,具有生育期早、耐密植、抗倒性强、丰产性好和米质优等特征;其直播高产栽培技术包括精选大田、精细整田、种子处理、适时播种、科学施肥、合理管水、草害防治、病虫害防治和及时收获等。研究结果为研究区高产优质水稻品种选育及推广提供参考。

Au溶胶中咖啡酸分子的表面增强拉曼光谱实验与理论研究

在加热条件下利用氯金酸与柠檬酸钠的还原反应制备出胶体金,并使用拉曼光谱仪测量出咖啡酸(CA)分子常规拉曼散射(NRS)光谱及其吸附在Au纳米颗粒上的表面增强拉曼散射(SERS)光谱。采用密度泛函理论(DFT)的B3LYP方法,选用6-31+G**基组作为C、H、O的计算基组,选用赝势基组LANL2DZ作为Au的计算基组。首先对体系结构进行优化,并在此基础上计算CA分子的NRS光谱及CA分子与Au纳米颗粒吸附后3种可能模型的SERS光谱。对比分析可知,CA分子上的羧基和羟基共同与Au团簇吸附的构型计算得到的结果与实验数据最符合。接着进一步对CA分子的振动模式进行了详细指认,结果表明,CA分子与Au纳米颗粒是通过CA分子上的羧基和羟基吸附在一起的。最后通过计算CA分子及CA分子与Au纳米颗粒吸附后的分子前线轨道,进一步确定了CA分子在Au溶胶中的吸附方式。

杂交水稻荃香优1521选育及高产栽培技术

荃香优1521是汉中市农业科学研究所以自育恢复系R1521与安徽荃银高科种业股份有限公司选育的三系不育系荃香9A配组选育而成,陕西省农作物品种审定委员会2018年审定。在陕南作一季中稻种植,表现株型适中,分蘖力强,穗大粒多,成熟转色好,熟期适宜,高产抗病等突出特点,通过近几年示范推广,总结了荃香优1521高产栽培技术。

联合图卷积和超图卷积的半监督分类

超图在现实场景中拥有高阶建模能力,近年来超图深度学习的方法被用于超图数据的半监督分类任务。但当前的超图神经网络仍存在不足:在多层卷积节点邻域扩张过程中引入噪声会导致难以提取具有鉴别力的特征;在传统多通道卷积过程中存在比较高的模型复杂度。为解决上述问题,提出一种联合图卷积和超图卷积的神经网络。在原始超图数据上采用超图卷积提取高阶相关信息;将超图构建成图,并将获取的高阶节点特征与图结构相结合;在节点的一阶相关邻域内利用图卷积聚合局部信息分别在3个引文网络中进行节点分类实验。实验结果表明,相比现有算法,所提算法能获得更高的分类精度,且参数量和训练时间约为传统多通道超图神经网络的一半。

D2D辅助星地双边协作的部分计算卸载

星地卸载场景中,地面节点集向低轨卫星边缘服务器卸载计算任务时会导致传输能耗高的问题。为了提高节点集续航时间并有效利用网络中的计算资源,结合D2D(device-to-device)通信提出一种双边协作的部分计算卸载方案。考虑到计算任务的处理时延与低轨卫星边缘服务器的负载均受限,将优化问题建模为最小化地面节点集卸载过程中的总能耗,用改进的遗传算法将种群中个体按适应度值大小降序排列并依次两两交叉,且赋予适应度越小的个体越高的变异概率。仿真结果表明,改进遗传算法在不同的时延要求与任务节点数下均良好地收敛,有效减少了卸载过程中地面节点集的总能耗。

D2D通信技术综述

D2D(device-to-device)通信是一种在蜂窝系统的控制下,允许终端用户通过共享小区资源进行直接通信的新技术。蜂窝网络引入D2D通信在提高频谱效率,增大系统吞吐量的同时,也带来诸多挑战。在描述D2D通信系统模型及其工作原理的基础上,重点综述了近年来为了在蜂窝网络中实现D2D通信所取得的研究成果,主要包括会话建立、资源分配、功率控制和干扰协调。此外,简要介绍了D2D通信的应用案例。

二维近程微波全息成像算法

二维近程微波全息成像技术已被考虑应用于人体安检、医疗成像、隐匿武器检测等,该技术采集前、后向散射数据,入射场完全由测量或模拟直接获得,成像质量和分辨率相比近程毫米波全息成像技术有一定提高。但该技术现阶段还没有成像系统,仍处于起步阶段。对于该技术的算法实现,给出了一套利用任意复杂电磁计算(feldberechnung bei korpern mit beliebiger oberflache,FEKO)软件模拟目标散射波和入射场,并对获取数据进行网格化方法处理,最终将处理后数据重构目标图像的实现方案。在此基础上,证明了真实的入射场和前向散射数据对成像效果影响显著,同时分析了不同扫描孔径、天线位置、复杂物体的成像效果,并给出相应结论,为实际应用提供参考数据。