战时伤员分类的依据方法及其评价

战时伤员分类是根据伤员的救治需求和卫勤机构收容、治疗、后送的客观条件，将伤员区分为不处置类型的活动，是战时救治大批伤员必须采取的工作程序之一，也是做好伤员收容、救治和后送工作的前提。其宗旨是：集中有限的资源，提供更多的服务，救治更多的伤员，合理分配卫生资源。尤其在发生大量伤员的情况下，分类更能显出其强大的能动作用。

论交通行业分类的依据与原则

对交通行业分类的必要性与目的,分类的主要依据及所应遵循的基本原则进行了比较深入的分析研究;对现有交通行业如何分类提出了初步的意见和建议,这对交通行业协会的改造和重组具有一定的现实意义。

冲积河流河型分类的依据及数学方法分析

河型分类不统一给河型研究带来很多不便。根据河流动力学、河床演变基本理论以及数学原理,对河型按成因进行分类,从而有利于解释河床演变机理。由于河型分类问题具有模糊性,因此,河型分类问题应该采用模糊数学方法进行研究。

调性分类的依据及记忆调性类别的方法——对斯波索宾等著《和声学教程》有关调性分类的阐释

斯波索宾等4人所著《和声学教程》中文译本,是目前为止在我国影响最为广泛的一部和声学教程,但该教程对调性关系的分类,说得不够清楚,甚至是不够准确,造成教师难教,学生难懂的情况。文章根据作者的教学思考和心得,较详细地阐述了该教程的调性分类依据,以及各级关系调的特征,并就难于记忆调性类别这一普遍现象,提出了一套较为容易理解和记忆调性类别的方法。

行移方向还能用作公文分类的依据吗?

刘熙载云:“辞命体,推之即可为一切应用之文。应用义有上行,有平行,有下行。重其辞乃所以重其实也。”刘熙载的话出自《艺概》,书中的作者自序作于1873年。由此可以断言:至少在123年之前,就有人按行移方向为应用文分类了。又因刘熙载所说的“应用之文”是由“辞命体”推之而来的,因而又可认定,至少在刘熙载生活的那个年代,公务文书已被明确地区分为上行、平行、下行三类,这是不争的事实。

论金融犯罪刑事立法分类的依据

金融犯罪作为一种新型犯罪,不仅种类繁多而且复杂多变。就我国目前刑事立法而言,将其规定在《刑法》第三章第四节"破坏金融管理秩序罪"和第五节"金融诈骗罪"中,这种分类模式导致了刑事立法分类依据的不统一。在对各国金融犯罪刑事立法分类方式参考的基础上,针对我国学者提出的刑法分则小章制模式,作出适合我国的金融犯罪刑事立法分类依据的选择。

论句子分类的依据

1.简单句分类的依据是现代句法学中迫切而又关键的问题之一,解决这一问题既需要理论,又需要语言教学和编写教科书、大纲的实践。普遍对句子类型的传统模式感到不满足,这说明科学和教育思想在发展,但至今尚未形成众所公认的,跟语言实际完全相符合的观点。对句型的系统联系的认识,自然取决于对句子组成这样或那样的理解。长期以来,动词称名句型被认为是主导类型。

浅探藏族文化分类的依据及特点

在藏文化研究领域,运用文化学的结构理论和研究方法进行文化分类及特点的研究成果较少。本文试图通过比较传统分类法和现代分类法,从不同的角度进行分类,从整体上认识和把握藏族文化分类法的发展沿革。纵观藏族文化分类的趋势,归纳出藏族文化分类具有时代性、发展性和多样性等特点。

GKPA-联合全局与关键区域的光学-SAR中分辨率遥感影像场景分类

遥感影像场景分类是自然灾害检测和城市功能规划等实际应用的基础,因此研究遥感影像场景分类具有重要意义。基于深度学习的方法由于其强大的特征提取能力已经成为遥感影像场景分类领域最常用的方法,此类方法强烈依赖数据集的质量。现阶段场景分类领域的数据集大多为高分辨率的光学影像,易于提取有效的语义特征。在面对中分辨率场景时,影像中细节信息更匮乏,有效特征不够显著,场景分类具有更大难度,相较于高分辨率场景分类精度不够理想。在此情况下,利用其他模态的数据如合成孔径雷达(SAR)提供互补特征可以有效改善场景分类精度。考虑到以上现状,本文构建光学-SAR遥感影像场景分类数据集(OS-RSISC),基于此数据集进一步提出了一个联合全局与关键区域的感知注意力双模态场景分类框架(GKPA-RSSC)。实验结果显示GKPA-RSSC相较于对比方法具有最高的分类精度,总体精度达81.97%。光学-SAR数据与单模态数据的对比试验结果突显双模态数据的优势,进而验证了本文提出的光学-SAR场景分类数据集的重要意义。

基于《国际功能、残疾和健康分类》评价中国智能化辅盲设备的补偿功能

背景:辅盲设备及技术的应用是当今视力障碍人群常用的干预手段,可提高日常生活活动的参与及工作学习能力,帮助其回归家庭、回归社会。数字信息和智能化时代下辅盲设备的形式、技术和功能各有不同,其分类目前暂未能得到有效统一的讨论和评价。目的:基于《国际功能、残疾和健康分类》评价国内视力障碍人群智能化辅盲设备的补偿功能。方法:通过计算机检索中国知网、维普和万方数据库2013-01-01/2023-12-31收录的相关文献。基于《国际功能、残疾和健康分类》理论模式和框架结构,应用术语结构和编码程序归纳相关视力障碍评估类目,整理与分析国内视力障碍的智能化辅盲设备补偿功能研究与分类。结果与结论:①共纳入197篇文献:其中身体功能1篇,包含b2(b210);身体结构1篇,包含s2(s220);活动与参与共119篇,包含d1(10篇,d110、d115、d120、d140、d166),d3(4篇,d315、d325、d345、d360),d4(102篇,d465、d470),d8(3篇,d820、d825);环境因素共76篇,包含e1(72篇,e115、e120、e125、e130、e140、e150、e155、e160),e2(4篇,e210、e240);②基于《国际功能、残疾和健康分类》的视力障碍智能化辅盲设备补偿功能研究分类包含4个部分、8个分类、25个类目,领域涉及身体补偿类、生活用品类、教育学习类、出行导盲类、布局规划类。

应用谷歌地球引擎和多维特征集构建的艾比湖流域长时序景观分类模型

以新疆艾比湖流域为研究区域,整合历史遥感影像数据与现场地表特征考察,将艾比湖流域景观类型划分为6类(耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地);以谷歌地球引擎(GEE)平台提供的艾比湖流域2002—2023年(2002、2008、2013、2018、2023年)的陆地卫星(Landsat)影像为基础数据源,以艾比湖流域长时序景观分类为评价指标,光谱指数(归一化植被指数、增强植被指数、归一化水体指数、归一化建筑指数)、地形特征(海拔、坡度、坡向)、纹理特征(角二阶矩阵、对比度、相关性、熵、协方差、逆方差、总和平均值)为影响因素,从光谱指数、地形特征、纹理特征三个角度构建并筛选最优多维特征模型;分别运用分类回归树(CART)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBT)、支持向量机(SVM)机器学习算法,对艾比湖流域长时序景观信息进行自动分类,对比4种机器学习算法的分类精度,遴选最适用于艾比湖流域的景观分类模型。结果表明:(1)应用谷歌地球引擎云计算平台,能够高效处理、分析及可视化研究区近22 a的景观分类结果。(2)3类特征重要性,由大到小依次为光谱指数(31.52%)、地形特征(17.18%)、纹理特征(3.83%)。地形特征在单一特征中分类精度最高;光谱特征联合纹理特征,在双特征配置中对提高研究区景观分类精度呈现出较好效果;而整合光谱指数、地形特征、纹理特征的模型,能够在任一特征组合的基础上有效提高研究区景观分类模型精度。(3)4种分类算法融合光谱、地形、纹理特征,分类精度由高到低依次为随机森林、梯度提升树、分类回归树、支持向量机;随机森林在5期(2002、2008、2013、2018、2023年)影像中的总体分类精度不低于93%,卡帕系数(Kappa)不低于0.92,最适用于艾比湖流域景观分类。

基于产教融合理念的园艺专业研究生分类培养模式创新与实践

产教融合理念是当今高等教育领域备受关注的话题,在当前背景下,我国研究生在分类培养模式上也需要与时俱进加以变革。以园艺专业研究生教育为背景,为解决当前园艺专业人才培养面临的问题,结合产教融合理念,认真分析当前园艺专业研究生分类培养模式的现状,从而提出一种基于产教融合理念的园艺专业研究生分类培养模式的思路,通过对该模式的调查分析,发现它能有效提升研究生的综合素质和创新能力,促进学术界与产业界的合作与发展。本研究认为基于产教融合理念的园艺专业研究生分类培养模式是一种有益的创新模式。

新形势下高校人员分类管理探讨

本文主要介绍高校人员分类管理对财务工作的影响,针对新形势下高校会计人员在日常核算中遇到的人员支出问题进行梳理,从支出经济分类和个人所得税申报类型两个方面加以区分,提出提高人员分类管理的一些建议,以便为预算编制及会计核算提供参考。

煤岩气:概念、内涵与分类标准

近年来,准噶尔、鄂尔多斯等盆地深层煤岩储层中的天然气勘探开发取得重大突破。针对目前工业界和学术界对这种新类型非常规天然气表述不一致的现状,在前人研究的基础上定义了“煤岩气”概念,并系统对比剖析其赋存状态、运储形式、差异聚集和开发规律。在地质上,煤岩气不同于传统意义上的煤层气,具有游离气与吸附气并存、富含游离气,自生自储-微距运移并可有他源的聚集,煤岩割理裂缝发育、游离气差异富集等特点,埋深超过2000m的深层煤岩气具有“高压力、高温度、高含气、高饱和、高游离”的“5高”地质特征;在开发上,与页岩气、致密气特征相似,人工改善储层连通性后,无需排水降压,高势能游离气弹性驱动产出、压降后吸附气解吸接替,可依靠地层自然能量开采,游离气与吸附气连续接力长周期产气。按照埋深、煤阶、压力系数、储量规模、储量丰度和气井产量等,提出了煤岩气的分类标准和资源/储量估算方法。初步估算埋深超过2 000 m的中国煤岩气地质资源量超过30×1012m3,是国家重要的战略资源。提出鄂尔多斯、四川、准噶尔和渤海湾等盆地是煤岩气的规模富集有利区,梳理了技术与管理挑战并指出攻关方向,为中国煤岩气管理与勘探开发奠定理论、评价和生产实践基础。

大学生自杀行为影响因素的分类决策树分析

为了识别大学生自杀行为的风险和保护因素。对在校大学生实施感恩问卷、自我控制双系统量表、自杀问卷及人口学信息调查,获得有效数据11288份,进行分类决策树分析。结果显示:大学生近一年内自杀意念发生率17.1%,近半年内自杀行为发生率3.8%。分类决策树分析发现,自杀意念为根节点,感恩、冲动、控制、家庭阶层、是否独生均为重要的子节点(AUC=0.959)。结论:自杀意念是大学生自杀行为最重要的近端风险因素,冲动为中端风险因素,感恩特质和适度控制分别为远端保护因素;低社会家庭阶层、中高阶层家庭的非独生子女大学生由自杀意念转变自杀行为的风险较高。

蓄水后向家坝库区鱼类物种、分类和功能多样性变化

为了解向家坝水电工程对金沙江下游鱼类多样性的影响,基于2016-2018年邵女坪(库首)、绥江(库中)和桧溪(库尾)3个江段的鱼类群落调查数据,分析了向家坝库区鱼类物种、分类和功能多样性空间格局,结合蓄水前(2011年)和蓄水初期(2015年)的资料,探讨了蓄水后向家坝库区不同维度鱼类多样性的变化趋势。向家坝库区各江段以广适性的瓦氏黄颡鱼(Pelteobagrus vachelli)和静水性的■(Hemiculter leucisculus)占优势,两者的数量百分比分别为30.15%±14.82%和13.91%±11.16%。非度量多维尺度分析显示,蓄水后向家坝库区库首邵女坪和库中绥江鱼类群落差异最小,库首邵女坪和库尾桧溪鱼类群落差异最大;库中绥江在蓄水前、蓄水初期和2016-2018年3个时期的鱼类群落差异均较大,表明蓄水后绥江江段鱼类群落经历了剧烈变化。库区不同江段鱼类Margalef丰富度指数、Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数均表现为:桧溪>邵女坪>绥江,鱼类分类多样性指数和分类差异指数均表现为:桧溪>绥江>邵女坪。库区鱼类摄食、运动和繁殖等不同维度的功能多样性(功能丰富度、功能均匀度、功能离散度)空间格局不同,但总体上库中绥江鱼类功能丰富度最高,功能均匀度最低。与蓄水前相比,绥江江段鱼类物种、分类多样性呈下降趋势,鱼类功能丰富度和均匀度也有下降趋势。蓄水后绥江江段鱼类群落主要功能性状发生了明显变化,如蓄水前以下位口、纺锤形体型鱼类占优势,蓄水后以端位口、侧扁形体型鱼类占优势。不同维度多样性指数侧重于鱼类多样性的不同方面,结合多种指数分析有利于更全面地了解鱼类群落对环境变化和外界干扰的响应。研究结果有助于深入了解水电工程建设对金沙江下游鱼类多样性的影响,为鱼类多样性保护提供依据,也可为长江“十年禁渔”效果评估提供本底资料。

基于Depth-wise卷积和视觉Transformer的图像分类模型

图像分类作为一种常见的视觉识别任务,有着广阔的应用场景。在处理图像分类问题时,传统的方法通常使用卷积神经网络,然而,卷积网络的感受野有限,难以建模图像的全局关系表示,导致分类精度低,难以处理复杂多样的图像数据。为了对全局关系进行建模,一些研究者将Transformer应用于图像分类任务,但为了满足Transformer的序列化和并行化要求,需要将图像分割成大小相等、互不重叠的图像块,破坏了相邻图像数据块之间的局部信息。此外,由于Transformer具有较少的先验知识,模型往往需要在大规模数据集上进行预训练,因此计算复杂度较高。为了同时建模图像相邻块之间的局部信息并充分利用图像的全局信息,提出了一种基于Depth-wise卷积的视觉Transformer(Efficient Pyramid Vision Transformer,EPVT)模型。EPVT模型可以实现以较低的计算成本提取相邻图像块之间的局部和全局信息。EPVT模型主要包含3个关键组件:局部感知模块(Local Perceptron Module,LPM)、空间信息融合模块(Spatial Information Fusion,SIF)和“+卷积前馈神经网络(Convolution Feed-forward Network,CFFN)。LPM模块用于捕获图像的局部相关性;SIF模块用于融合相邻图像块之间的局部信息,并利用不同图像块之间的远距离依赖关系,提升模型的特征表达能力,使模型学习到输出特征在不同维度下的语义信息;CFFN模块用于编码位置信息和重塑张量。在图像分类数据集ImageNet-1K上,所提模型优于现有的同等规模的视觉Transformer分类模型,取得了82.6%的分类准确度,证明了该模型在大规模数据集上具有竞争力。

文本分类算法及其应用场景研究综述

随着大数据时代的到来,互联网中的文本信息迎来了井喷式的增长.文本分类作为自然语言处理中最重要的技术之一,其广泛应用于多个领域,如情感分析、新闻分类、自然语言推理、主题标记、抽取式问答、虚假内容检测等.从传统机器学习分类方法理论的深入到深度学习分类方法探索的兴起,相关研究模型与思路也在不断演变,各类新的方法、数据集和评价指标层出不穷,丰富了文本分类领域的研究,取得了卓越的理论成就和应用效果.尽管如此,新技术不断发展和业务应用场景不断丰富,同时,也为文本分类研究带来了许多新的问题与挑战,如数据约束场景中不均衡数据的文本表征学习、小样本场景下的文本分类等.针对当前研究难题与挑战,本文对文本分类方法进行了系统性调研,并对当前方法在实际应用场景中面临的技术挑战和未来的研究方向进行了综合探讨.具体而言,本文主要综述了七部分内容,分别是:(1)对文本分类技术的相关基础知识进行了全面介绍,包括文本分类的常见符号定义、计算范式和文本预处理技术;(2)对基于传统机器学习的文本分类方法进行了详细总结;同时,为了方便读者针对不同的应用场景选择合适的分类模型,本文对不同分类器擅长处理的文本分类难题及方法优劣进行了总结;(3)对基于新兴深度学习的文本分类方法进行了周详梳理,根据领域内代表性技术的核心思想进行分类,在此基础上对不同类别下的主要方法进行描述,同时对其技术的优劣进行了总结;(4)为了方便读者对文本分类模型的有效性进行验证,针对文本分类技术应用最为广泛的七大场景,本文对相关数据集进行了系统性的总结;(5)本文对不同任务目标下的常用的模型评价方法进行详尽介绍,以便对模型性能进行合理的定量评估;(6)基于上述内容,本文对典型应用场景中不同种类文本分类算法进行了性能总结对比;(7)本文分别从数据约束与模型计算两个层面对当前文本分类技术所面临的挑战和未来的重要研究方向进行了总结.本文通过梳理文本分类研究发展脉络,对涉及的代表性技术进行了详细总结和对比分析,有效填补了文本分类领域前沿技术的应用综述空白.

“三生”功能视角下城市近郊区村庄发展适宜性评价与分类——以江西抚州临川区为例

城市近郊区是城乡融合的关键地带,识别该地区村庄类型有助于统筹城乡发展格局。本研究以江西省抚州市临川区为研究对象,基于“三生”功能视角构建临川区村庄发展适宜性评价体系,利用空间自相关揭示其空间集聚特征,采用村庄类型识别系统划定339个行政村的村庄类型,进而提出村庄发展策略。结果表明:临川区村庄发展适宜度指数总体较高,生产功能、生活功能和生态功能指数平均值分别为0.592、0.585和0.466,前二者在空间上呈现“北强南弱”的分布格局;临川区村庄发展适宜度具有显著的空间集聚特征,具体表现为生产功能和生活功能指数的“北热南冷”以及生态功能指数的“中间冷边缘热”;临川区村庄类型分为4类2型,城郊融合类与集聚提升类中的集聚发展型村庄是乡村振兴的重点发展对象。根据村庄类型识别结果提出以地类管控为基础的村庄差异化发展策略,可以明确村域国土空间的优化布局,推动城乡深度融合。

基于图卷积神经网络的节点分类方法研究综述

节点分类任务是图领域中的重要研究工作之一。近年来随着图卷积神经网络研究工作的不断深入,基于图卷积神经网络的节点分类研究及其应用都取得了重大进展。图卷积神经网络是基于卷积发展出的一类图神经网络,能处理图数据且具有卷积神经网络的优点,已成为图节点分类方法中最活跃的一个研究分支。对基于图卷积神经网络的节点分类方法的研究进展进行综述,首先介绍图的相关概念、节点分类的任务定义和常用的图数据集;然后探讨两类经典图卷积神经网络——谱域和空间域图卷积神经网络,以及图卷积神经网络在节点分类领域面临的挑战;之后从模型和数据两个视角分析图卷积神经网络在节点分类任务中的研究成果和未解决的问题;最后对基于图卷积神经网络的节点分类研究方向进行展望,并总结全文。