灾害态势感知:研究进展与未来展望

灾害态势感知是灾害高效应对的基础和前提,是推动灾害预防关口前移、重心下移的关键环节。该文遵循“理论-方法-应用”逻辑框架,系统梳理灾害态势感知的概念内涵和模型结构,总结灾害态势要素提取与融合、态势评估与预测方法的进展,并解读灾害态势感知理论方法的实践应用。研究发现,该领域还存在研究场景多集中单一灾害或特定情景、理论研究偏重个体认知层面、方法研究侧重数据提取与融合、应用研究过多关注特定问题的解决等不足。未来研究应着重发展灾害态势感知的人机物协同理论体系、全息技术方法体系和面向应急决策的应用体系,以进一步提升和丰富灾害态势感知研究理论创新和知识体系。

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。

基于网络文本分析的河北省度假旅游目的地形象感知研究

从游客视角探究旅游目的地形象感知,获取游客诉求,发现旅游目的地发展中的不足,为进一步完善目的地形象构建提供依据。以马蜂窝、同程旅行、携程旅行、途牛旅游为基础数据库提取网络评价文本,采用内容分析法,借助ROST CM 6.0软件从认知、情感、整体形象三个方面进行研究。结果表明:(1)滑雪、景色、动物是游客对河北省度假旅游形象的基本认知;(2)游客对河北省度假旅游整体情感较为满意,消极感知体现在景区服务、景区配套设施、景区管理和价格方面;(3)游客对河北省度假旅游的整体形象感知分为三个层次,对省内各度假旅游区的了解相对独立。

中国文化情境下价值感知对农户混农林低碳增汇措施采纳的影响

混农林是高效利用自然资源、减缓气候变化的生态农业模式,农户的混农林低碳增汇措施对其贡献“双碳”目标具有重要影响。基于陕南秦巴山区864份调研数据,运用多元Probit模型以及调节效应模型探讨中国文化情境下价值感知对农户混农林低碳增汇措施采纳的影响,并分析不同措施之间的关联效应以及社会权威的调节作用。结果表明:(1)农户的减少含碳要素投入与减少非合意产出、减少含碳要素投入与提高经营强度、减少含碳要素投入与加强森林保护以及提高经营强度与加强森林保护措施之间均存在互补效应;(2)功利感知对各低碳增汇措施均具有显著正向影响,合群感知对减少含碳要素投入具有显著正向影响,颜面感知对减少含碳要素投入和提高经营强度具有显著正向影响;(3)社会权威在合群感知、颜面感知与减少含碳要素投入,功利感知、颜面感知与提高经营强度,功利感知与加强森林保护的关系中起负向调节作用。建议政府从中国本土文化特征入手,激发农户响应“双碳”目标的内生力量,同时发挥不同措施与技术之间的协同效应,推动农林减排增汇的长效开展。

基于全局相关性网络的文物安防复合感知数据融合分析

传感器感知技术在文物安防领域得到了广泛应用.然而,由于文物安防场景的复杂性,基于单一线索感知的装备监测误报率较高,制约了要地保护的智能化应用推广.提出了一种装备复合感知数据融合分析方法,设计基于自注意力机制的全局相关性神经网络,对要地多传感器异常事件的联动触发规律进行时空域建模,实现多传感器数据的联合优化和互补,提升系统状态监测精度.在三星堆祭祀坑示范地测试结果表明:融合了多种传感器数据的成套复合装备误报率从原来的10.24%下降为1.10%,验证了所提方法的有效性.

基于迭代配准和感知损失的肺部伪CT合成深度学习算法

目的:使用深度学习算法通过学习肺部CT域图像特征,将锥形束CT(CBCT)合成高质量伪CT(sCT)图像。方法:本研究提出一种基于感知损失的循环生成式对抗网络模型(CycleGAN)和迭代配准的sCT生成算法,首先,结合感知损失和循环一致性损失来训练CycleGAN模型生成高质量的sCT图像,然后,利用Elastix配准工具对所生成的sCT图像和计划CT(pCT)图像进行配准,并用来迭代CycleGAN生成器模型。结果:在获取到的70例肺部肿瘤患者的pCT与CBCT数据上进行实验,从定量指标上看,利用本算法生成的sCT与pCT对比的结构相似度指标比CBCT与pCT对比的提升了11.9%,由0.825上升到0.923,均方绝对误差由110.97 HU降至78.62 HU,峰值信噪比由32.21 dB上升到34.74 dB,互信息由1.187上升到1.418。可视化评估中可见该算法大幅度消除了CBCT切片的散射伪影,突显骨质结构同时也修复了软组织结构。通过与当下流行的U-CycleGAN,R-CycleGAN和CUT模型对比,说明了本算法的有效性。结论:本文算法生成sCT图像能够有效减小CBCT与pCT间的剂量误差与结构误差,使其应用于精准的剂量计算,辅助医生的临床放疗诊断成为可能。

基于感知与产出视角的维吾尔语辅音/n/的教学策略探析

本文主要以二语习得理论为基础,采用实验语音学的研究方法,以零基础开始学习的新疆大学维吾尔语专业不同水平(从低年级到高年级)学生为实验对象,进行感知和产出实验的研究。感知实验主要研究实验对象对目标辅音/n/的感知能力,结合知觉同化模型(PAM),分析偏误原因,探索维吾尔语辅音/n/的听力教学策略。产出实验主要通过第二共振峰频率跟舌位的关系,分析实验者在不同元音环境下发辅音/n/的舌位位置,结合有关口语的二语习得理论,探索维吾尔语辅音/n/的口语教学策略。

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。

基于多目标优化的工作量感知即时软件缺陷预测特征构建方法

即时软件缺陷预测(JIT-SDP)是一种针对代码变更的软件缺陷预测技术,具有细粒度、即时性和可追溯性的优点。工作量感知JIT-SDP进一步考虑代码检查工作量,旨在以有限的工作量识别更多的缺陷变更。尽管目前已有不少工作量感知JIT-SDP,但这些方法大多只针对分类模型算法进行优化。为提升工作量感知JIT-SDP的性能表现与泛用性,首次从特征工程方面入手,提出了一种工作量感知场景下的进化特征构建方法EEF。首先,EEF方法通过遗传编程树来表示特征,从分类性能与工作量感知性能两个角度出发,通过基于多目标优化的进化特征构建方法来获取新的特征转换方法;之后,通过得到的特征转换方法来构建新的特征集,并基于新的特征集训练与测试分类模型。为了验证EEF方法的有效性,在6个开源项目上,通过3个不同评估方案进行了实验研究,结果证明EEF方法可以提升分类模型在工作量感知场景下的性能,并优于其他特征工程方法,而且在保证特征选取多样性的前提下,基于单一模型的EEF方法同样可以提升其他模型的性能。

融合网络中基于带宽感知的资源协同调度算法

针对融合网络中协同视角不足的问题,以及5G和6G网络带宽密集型应用对带宽需求增长的趋势,提出了一种基于带宽感知的资源协同调度方法(bandwidth aware SFC mapping algorithm,BASA)。通过动态感知链路带宽和节点计算能力,获取节点映射策略,然后以带宽、距离为顺序考虑因素,根据节点映射策略协同选择最佳链路映射策略。算法确保了节点与链路映射策略的协同一致性,提高了网络的QoS。实验表明,该方法具有较好的SFC映射准确性和效率,在SFC映射成功率、带宽利用率等方面优于对比算法,算法带宽利用率平均可达75%以上。

基于深度学习的列车运行环境感知关键算法研究综述

阐述深度学习在感知任务中的理论和相关基础,梳理深度学习在视觉、点云处理方面的模型架构及性能.系统总结基于图像识别的轨道区域提取、接触网异物检测和低照度图像增强等关键算法,归纳现有算法的难点.针对列车对3D感知的需求,进一步梳理面向铁路场景的点云分割、单目3D检测和多模态融合检测算法,对常见于文献的数据集进行模型性能的对比分析.总结列车运行环境感知现阶段存在的问题和未来的发展趋势.

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。

内卷感知对大学生积极心理健康的影响:一项短期追踪研究

采用问卷调查法,通过5个月两阶段的纵向追踪探讨了627名中国大学生内卷感知对其积极心理健康的影响以及内在机制和边界条件。研究结果表明,内卷感知负向预测大学生的积极心理健康,自我调节疲劳在内卷感知和积极心理健康之间起中介作用,且自我调节疲劳和积极心理健康存在相互预测作用;自我概念清晰性调节了内卷感知对自我调节疲劳和积极心理健康的作用。为高等教育内卷现象中大学生心理健康的干预提供了理论依据,强调了大学生群体积极应对内卷压力、发展清晰的自我概念和保护自我调节资源的重要性。

基于拓扑感知和双视图分类器的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械不同工况下数据分布不同,以及故障数据稀缺使得样本类别不均衡,导致故障诊断模型性能退化这一问题,提出一种基于拓扑感知和双视图分类器的故障诊断方法。该方法以一个图卷积网络为诊断框架,提出的非参数化拓扑感知模块能自适应更新图数据拓扑结构,约束不同域数据获取近似的消息传递路径,通过图卷积网络有效提取域一致故障特征;利用二分类器和多分类器构建双视图分类器,并计算二元输出和多元输出的相似度对训练数据进行重加权,避免了类别不均衡下模型的有偏训练以及对少数类样本识别能力不强的现象。利用公开的西安交通大学齿轮故障数据集、MAFAULDA旋转机械故障数据集及自制的滑动轴承故障模拟数据进行试验。结果表明,提出的方法能有效提升类别不均衡下变工况故障诊断的性能。

进化·感知·生成:实践唯物主义视阈下的陈望道美学思想

在实践唯物主义视阈下,陈望道初步建构了美的“进化—感知—生成”论,这一“创造—生成”论美学思想雏形成为中国实践论美学在萌芽阶段的重要组成部分。美的“进化”论围绕美与时代、社会之间的相互依存和相互影响关系,探讨审美意识的进化以及美、艺术的社会功能。美的“感知—生成”论以感知实践和现实审美活动为总体视角,从审美心理出发,在具体、直观的对象与主体审美心境之间建立互动、生成关系,探究美的属性和生成过程。该理论的系统性在同时期中国学者的美学论著中是罕见的。“境界”是陈望道“美的产生”理论的核心范畴,“美的境界”理论是对中国传统美学中“象”、“意境”理论的进一步发挥。陈望道实践论美学为“美与人的紧密关联”、“‘审美关系’对主客二元对立的消解和超越”、“美的生成性”、“审美的‘多层累’”等实践美学关键论域的生成奠定了理论基础,是新时代中国美学话语体系建构的重要理论思想资源。

采用特征增强和深度关系感知策略的3D人脸识别方法

针对2D人脸识别方法易受到外部环境干扰的问题,提出了一种基于深度学习的3D人脸识别方法。该方法从人脸几何信息中获取特征,对光照等环境因素具有较强的鲁棒性。根据对现有研究内容的分析,设计了一个双域特征增强模块。该模块分别从通道域和空间域提取出人脸的局部特征,并将其作为全局特征的增强部分,从而获得更加完备的人脸特征。针对3D人脸数据特性,提出了一种新的适合于3D人脸识别的特征学习策略。该策略旨在使人脸识别模型学习从3D人脸的深度关系中提取身份特征,能够极大缓解三维人脸中噪声对特征计算的负面影响。通过实验,在公开数据集Bosphorus和Texas上分别获得了96.32%与98.93%的验证准确率,表明该方法能够获得更高的识别精度,并且在复杂情况下的人脸识别也具有一定优势。

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。

感知价值、领悟社会支持、自我效能感与校园冰雪运动行为意愿:链式中介模型

目的:明确中小学生参与校园冰雪运动行为意愿的形成机制,探讨领悟社会支持、自我效能感对中小学生参与校园冰雪运动的综合影响。方法:采用问卷调查、数理统计等研究方法,使用校园冰雪价值意愿量表、领悟社会支持量表、自我效能感量表,对969名冰雪特色学校的中小学生进行调查。结果:(1)感知价值、领悟社会支持、自我效能感对于中小学生参与校园冰雪运动均有预测作用。(2)在感知价值的影响维度中,知识性价值和挑战性价值影响最强;在领悟社会支持的影响维度中,朋友支持和家庭支持影响最强。(3)在感知价值影响校园冰雪参与过程中,领悟社会支持、自我效能感均具备部分中介效应,其效应量分别是9.4%和4.8%。(4)同时,领悟社会支持-自我效能感的链式中介效应也具有显著性,效应量为10.1%。结论:感知价值、领悟社会支持、自我效能感是校园冰雪运动参与行为意愿形成的激励因素,感知价值既可以直接影响校园冰雪运动参与行为意愿,也能够通过领悟社会支持、自我效能感的中介作用对行为意愿产生影响。

老年人对高频率声源的感知与声景评价初步研究

鉴于中国日益增长的老龄化趋势和大量听力下降的老年人,研究主要关注老年群体对高频率声源的感知与声景评价。以武汉市解放公园为研究区域,老年和青年群体为研究对象,通过现场实验和问卷形式,收集相关数据并进行统计分析。结果表明,老年群体和青年群体对高频声源的感知存在显著差异;老年群体对高频声源感知明显不足,通过提高自然高频率声源如鸟鸣、蝉鸣的响度可改善老年群体对声景的感知和评价,且老年群体对鸟鸣声、蝉鸣声的响度需求相对较高。研究结果可为公园、养老院、住宅等外环境声景无障碍设计提供参考。

语前聋人工耳蜗植入儿童融合教育方案的主观感知及影响因素

目的探讨语前聋人工耳蜗植入儿童不同融合教育方案的安置效果及影响因素。方法随机抽取我院人工耳蜗康复救助项目数据库中60名康复后进入融合教育安置状态的语前聋人工耳蜗植入儿童,依据融合教育状态下是否持续进行言语康复训练将儿童分为2组,检测被试言语识别率并进行问卷调查,记录融合教育安置状态下儿童学业适应性、同伴关系、主动交往度、教师关爱程度及社会能力的主观感知,分析教育安置效果及其影响因素。结果两组儿童融合教育安置状态下学业适应性、同伴关系、主动交往度及教师关爱程度的主观感知间均存在显著差异(P<0.05);两组儿童的社会能力、言语识别率存在显著差异(P<0.05);是否持续进行言语康复训练和言语识别率是影响儿童主观感知的相关因素,持续进行言语康复训练的儿童言语识别率高,其主观感知更积极(OR=0.030,CI:0.002~0.398,P=0.008);生理年龄、性别及人工耳蜗植入年龄、融合教育时间与儿童的主观感知均无相关性。结论语前聋人工耳蜗植入儿童融合教育状态下应持续进行言语康复训练,在很大程度上影响听障儿童的教育安置效果。