南京野生长江江豚行为谱及PAE编码系统

行为谱是依据对动物行为的辨识、分类等编制而成的行为目录,是深入开展动物行为生态学研究的重要基础和科学依据.2019—2023年,在南京长江江豚自然保护区内开展了112 d船只调查和10 d无人机定点监测,记录江豚出水4258次.本文构建了长江江豚的行为谱和PAE(姿势-动作-环境)编码系统,共定义P码13种,A码26种,E码10种,总计61种行为,归为10类:游动方式、生理功能行为、鳍肢行为、躯体行为、跳跃行为、社会行为、母子豚行为、捕食行为、交配行为和吐水行为.与铜陵半自然水域长江江豚相比较,有47种相同的行为,多数是江豚的基本生命活动所需,14种仅在南京江豚发生的行为可能是长江江豚对繁忙的航运产生的适应性对策,41种仅在铜陵半自然水域中发现的行为如冲突、滑行、悬挂等,可能与人工喂食等相关.部分行为在枯水期和丰水期、不同风力条件下出现的频率有显著差异,可能与育幼和环境适应性相关.本研究构建了野生江豚的行为谱和第一个PAE编码系统,对物种的保护与管理提供了重要参考.

稀疏网络编码中秩分布分析模型研究

针对现有稀疏网络编码研究中线性相关概率性能指标精准度较低的问题,提出基于马尔可夫链的性能分析模型。对线性相关概率、秩的概率分布等性能指标及其复杂度进行分析,并通过该性能分析模型分析编码包传输后期的译码成功概率;基于吸收马尔可夫链计算编码包传输过程中的瞬态、吸收态以及各状态间的状态转移概率,并对状态转移概率中蒙特卡罗模拟误差较大的问题进行改进,由状态转移概率构建吸收马尔可夫链基本矩阵,得出信宿端收到非再生包的线性相关概率,进而推导出秩的概率分布和译码成功概率性能指标。仿真结果表明,在相同条件下所提模型性能指标精确度均优于对比模型,且能精确地评估信宿端解码矩阵秩的概率分布、译码成功概率等稀疏网络编码的译码行为。

HEVC视频加密技术综述

针对视频数据在传输和存储过程中存在被非法获取和恶意破坏的问题,从高效视频编码(HEVC)标准和加密技术出发,对HEVC视频编码标准下的加密技术进行综述。回顾了视频编码技术的发展历程,介绍了HEVC视频编码标准,讨论了视频加密技术常见攻击方法及性能评估指标,全面梳理与详细分析了不同视频加密技术性能及其优缺点,展望了视频加密技术的发展趋势,旨在为视频加密技术的研究和应用提供参考。

生态环境法典的罪刑条款设置

“《刑法典》是环境刑法更好的归属”的观点,只是一种主观判断,不一定符合事实;我国清末以来的刑法典都预设了多元刑事立法模式,单一刑法典模式不是由刑法典自身形成的,而是由于其他法律不设置罪刑条款形成的,生态环境法典应当直接设置环境犯罪的罪刑条款;罪刑条款应当与行为规则、行政处罚条款密切接近,故应采取分散型设置方式;行政刑法的特点是通过补强行为规则,确保行为规则的有效性,故生态环境法典中的罪刑条款通常采取行政犯的表述方式,但部分条款也可以采取刑法犯的表述方式;罪刑条款应以行政处罚条款为基础,通过增加不法要素与责任要素的方式,使环境犯罪具备应受刑罚处罚性;处理行政处罚与刑罚处罚的关系时,重在防止以刑罚处罚替代行政处罚;应当将行为人积极履行《民法典》规定的“修复生态环境责任”,规定为环境犯罪的减免处罚事由;生态环境法典中的罪刑条款设置应注重必要性、明确性、合理性、协调性,不必顾虑与现行刑法典中环境犯罪条款的重复与交叉。

非物质文化遗产项目编码标准研究

非遗项目编码是实现非遗信息标准化的一项基础性工作,也是非物质文化遗产数字化保护体系中的基本一环。非遗项目编码好比居民身份证,每个非遗项目都有与之一一对应的身份信息。只有对非遗项目进行编码,才能快速准确地定位到相应的非遗项目信息。对非遗项目进行编码,不仅可以为非遗数据库、应用系统开发奠定坚实的基础,同时可以解决数据库开发时非遗项目与非遗传承人之间如何精准关联的问题,更好地促进我国非遗数字化保护标准体系建设。本文对非遗项目编码标准的基本概念、信息分类、编码方式等问题进行了研究,并提出了一些初步设想。

基于人脑知识双重编码理论的程序设计混合式教学实践

程序设计是管理类专业的学科基础课程,针对非计算机专业学生在课程学习中的“痛点”问题,基于人脑认知的双重编码理论来设计课程的总体框架。该文以对教学内容和教学组织形式进行重构,采用信息化技术手段驱动教学的反馈与反思,以学生为中心,依据学生学习过程中相互重叠的四种思考方式来完善教学设计,采用混合式团队教学模式,解决学生学习中的“痛点”问题。

刚性与柔性边界下砂离散元三轴试验力学特性对比分析

为更好地从细观角度探究砂的变形破坏规律,对比不同围压加载方式下离散元三轴试验模型的有效性。采用颗粒流软件(PFC),考虑刚性和柔性两种围压加载方式,对不同密实度的HST95砂土试样建立离散元三轴试验,并结合相关室内三轴试验结果,讨论两种围压加载方式下砂土试样的力学特性、变形特性和剪切破坏过程。研究结果表明:柔性围压加载条件下模拟效果更好,且对于相对密实度越大的试样,柔性围压加载方式优于刚性围压加载方式:与室内试验结果相比,柔性围压加载下的应力应变结果误差均在10%以内,刚性围压加载结果误差在7%~53%范围内;30%密实度与70%密实度试样在刚性围压加载下,20%轴向应变时体积应变分别约为室内试验结果的0.6倍和1.1倍,且大剪切应变下试样体积缩小与实际不符。柔性围压加载下两种密实度试样的体积应变误差在1%以内;柔性围压加载下的试样可以更好地还原侧向鼓胀变形下的剪切破坏特征,并揭示剪切带的形成发展过程。

一种基于图神经网络和统计分析的VVC帧内编码快速算法

多功能视频编码(versatile video coding,VVC)作为最新一代的视频编码标准,通过引入多种高效的编码工具进一步提升了视频编码性能。然而,VVC标准引入了四叉树加多类型树(quadtree plus multi-type tree,QTMT)划分结构,并将帧内预测模式从35种扩展到67种,导致编码复杂度急剧上升。为降低VVC的帧内编码复杂度,首先,提出了一种基于图神经网络的帧内编码单元(coding unit,CU)划分快速算法,该算法利用高效的图神经网络模型直接预测CU的最优划分模式,从而跳过冗余的CU划分遍历。其次,提出了一种基于空间相关性和纹理特征的帧内模式选择快速算法,该算法利用平均方向方差和Sobel梯度算子确定纹理方向,并跳过部分角度预测模式,同时结合预测模式间的相关性精简率失真模式列表。实验结果表明,该算法能够在BDBR(bjontegaard delta bit rate)上升2.29%的代价下,节省64.04%的编码时间。

基于标准H.265的监控视频压缩编码方法

为了提升视频压缩编码效率,解决成本问题,基于标准H.265研究了一种新的监控视频压缩编码方法。通过H.265/HEVC选取色度帧内预测参数,确定参数格式,同时完成帧内和帧间预测。通过DM模式计算色度亮度参数的分量间相关性,得到五种候选模式,推导最优模式,根据推导结果得出分解结果。通过平滑处理确定像素精度,分别计算DCT2和DST7之间反复切换的参数,匹配监控视频的压缩编码速度与视频监控的播放采集速度,实现视频压缩编码。实验结果表明,标准H.265的压缩效率得到了大幅度提升,节省了大量成本,说明该方法能够提高编码性能,降低视频处理成本。

基于Python编程的高程异常模型解析方法

该文主要介绍高程异常的概念以及解析高程异常模型的方法。首先解释高程异常的定义和影响因素,然后详细描述解析高程异常模型的过程,包括文件结构和编码方式。接着,该文介绍利用Python编程实现高程异常值获取的方法,包括读取文件信息和插值计算。最后,该文总结使用Python编程解析Trimble GGF高程异常模型的方法,并讨论插值方法的优劣以及拟合曲面的效果。

基于新型柔性触觉传感器的摩尔斯电码分类识别研究

触觉是人类与外界联系的重要方式,在人机交互系统中赋予机器人触觉感知能力具有重要意义。基于聚偏氟乙烯(Polyvinylidene fluoride,PVDF)的压电特性、利用3D打印技术、设计并制备了一种具有高灵敏度(15.02 mV/N)的新型压电式柔性触觉传感器。通过在传感器表面轻敲“0~9”数字的摩尔斯电码,采集3000组传感器输出的4000维电压时序信号作为实验样本集。在此基础上构建具有强大特征提取能力的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的融合网络模型CNN-GRU,用以实现对数字“0~9”摩尔斯电码的识别,其平均识别准确率为98.17%。实验结果表明,所研究的新型柔性触觉传感器能够准确感知并区分不同摩尔斯电码的敲击模式,具有优良时序记忆能力的CNN-GRU模型能够很好地应用于柔性触觉传感器不同接触模式的分类识别。

三维声技术在广播领域的应用研究

以三维声技术在广播领域的应用为研究重点,介绍三维声的概念、三维声技术解决方案、三维声渲染方式,重点分析三维声技术在广播领域的应用。通过案例分析和技术探讨,揭示三维声技术在提升广播节目质量和用户体验方面的潜力,推动广播行业的创新发展。

经典电影模式下的流行小说再生产:《达·芬奇密码》畅销20年之我见

《达·芬奇密码》成为20年中畅销不衰的流行文学代表作品,原因之一是丹·布朗在创作过程中借鉴了经典电影的剧本写作和拍摄剪辑技法,并做出了适当的突破和巧妙的拼接,使小说不仅能够适应市场大众的阅读习惯,而且能充分彰显作者的创作才华。小说从情节安排、叙事手法、角色塑造三方面对经典电影创作模式进行了参鉴与融合,从而达到视听艺术与文学编创水乳交融的叙事新形态。其背后的流行文化潮流对大众需求与快感生产的迎合与引导作用同样值得研究者深思。

一种快速的多尺度多输入编码树单元互补分类网络

深度神经网络(DNN)已被广泛应用到高效视频编码(HEVC)编码树单元(CTU)的深度划分中,显著降低了编码复杂度。然而现有的基于DNN的CTU深度划分方法却忽略了不同尺度编码单元(CU)间的特征相关性和存在着分类错误累积等缺陷。基于此,该文提出一种多尺度多输入的互补分类网络(MCCN)来实现更高效且更准确的HEVC帧内CTU深度划分。首先,提出一种多尺度多输入的卷积神经网络(MMCNN),通过融合不同尺度CU的特征来建立CU间的关联,进一步提升网络的表达能力。然后,提出一种互补的分类策略(CCS),通过结合二分类和三分类,并采用投票机制来决定CTU中每个CU的最终深度值,有效避免了现有方法中存在的错误累积效应,实现了更准确的CTU深度划分。大量的实验结果表明,该文所提MCCN能够更大程度降低HEVC编码的复杂度,同时实现更准确的CTU深度划分:仅以增加3.18%的平均增量比特率(BD-BR)为代价,降低了71.49%的平均编码复杂度。同时,预测32×32 CU和16×16 CU的深度准确率分别提升了0.65%~0.93%和2.14%~9.27%。

基于EAM的相关问题的研究

企业资产管理是刚从国外引进的管理理念,讨论了EAM资产层次结构模型的建立和设备资产的编码方式。根据EAM系统的实际需求,在传统数据库设计的基础上,提出了一种新的反规范化数据库设计的方法,给出了该方法的处理过程、策略和在EAM设计中的具体应用,为我国成功实施EAM提供了帮助。

基于模版的三角网格拓扑压缩

提出一种基于面的高效三角网格拓扑压缩算法.该算法是单分辨率无损压缩算法,是对Edgebreaker算法的改进:在网格遍历部分,通过自适应网格遍历方法使非常影响压缩比的分割图形操作尽可能少;在熵编码部分,为网格遍历后得到的每个操作符各设计一个模版,根据模版确定该操作符的二进制表示,然后采用自适应算术编码方法压缩该二进制表示得到最后的压缩结果.与网格拓扑压缩领域中基于面的最好的算法得到的压缩比相比较,该算法得到的压缩比有很大提高.

针对样品视频的H.264空域SVC快速模式决策算法

在电子显微镜等大型科学仪器样品图像远程实时传输中，为了解决其网络适应性问题，采用IPPP结构的H．264空域SVC压缩样品视频。针对SVC模式决策的高计算复杂度问题，提出了一种快速模式决策算法。该算法精简了预测模式，并将其划分为不同的模式集，针对各模式集设计了自适应提前退出阈值及阈值比较策略，以尽快结束模式决策。对不同仪器样品视频的测试表明，该算法与参考算法相比，在PSNR和比特率保持相近的情况下，编码时间可减少73％-83％。

一种H.264帧内预测模式判决算法及VLSI实现体系

17种预测模式和率失真优化模式判决极大的增加了H.264帧内编码器硬件设计的复杂度.目前的模式判决快速算法能大量减少模式判决的复杂度,但却不易于硬件实现.本文在Sobel边缘检测模式判决算法的基础上,提出了一种面向VLSI实现的模式判决优化算法.该算法通过修改16×16宏块部分像素的Sobel边缘检测算子来减少存储器读取次数,优化预测模式区域的范围来减少硬件设计复杂度,并采用变换后残差绝对值和(SATD)来简化编码代价判决运算.实验结果表明,采用该算法的帧内硬件编码器可以在确保编码质量的前提下,显著降低硬件实现复杂度和提高编码器效率.

高效率视频编码快速模式判决算法

为了降低高效率视频编码(HEVC)的编码复杂度,提出一种新的快速模式判决算法。考虑到视频帧的纹理特性和编码中所采用的量化参数影响最优编码单元(CU)模式的选择,首先提取前一帧的平均分割层数和其最大编码单元(LCU)的最小分割层数来预测当前帧对应位置处LCU的最小分割层数,以跳过部分大块CU的模式判决;然后计算当前CU的运动矢量差值和预测残差系数来决定CU的最大分割层数,以避免小块CU的模式判决。实验结果表明,与原始的HEVC编码方法相比,高效率视频编码快速模式判决算法可平均降低51%的编码复杂度,而编码比特率平均只上升了0.69%。

基于遗传算法的航路规划编码研究

面对复杂的作战环境,飞机执行作战任务前合理地规划出飞行航路十分重要。遗传算法因其良好的全局搜索能力而在优化问题中得到了广泛的应用。针对地形障碍、恶劣气候、导弹及高炮阵地等威胁源的特点,建立了连续的威胁概率函数模型;描述了各威胁源不同距离处的威胁概率分布情况,并进一步构建了航路规划目标函数模型;将遗传算法运用到航路规划中,设计了一种扩展航路点和规划空间、分段变步长的编码方式。对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,运用所设计的编码方式得到的航路有效地规避了威胁。