新质生产力与城乡要素平等交换的双向流动、梯度差异与路径

以新质生产力优化经济布局,促进新质生产力在城乡之间多层次布局和多方面协同,对推动城乡要素双向平等交换具有重要意义。通过对城乡要素平等交换的逻辑机理探讨,构建基于新质生产力的城乡要素平等交换机制,并分析在不同城乡梯度差异情况下新质生产力“进城”和“下乡”的路径。研究发现,国家的发展战略决定了城乡要素交换的逻辑起点,也派生了交换主体、要素市场和支撑机制,以及由此衍生的经济制度、政府行为等;新质生产力的拉力大小与城乡差距以及城乡要素交换阻力有关,要素向“乡”的拉力大于要素向“城”的拉力;新质生产力“进城”和“下乡”的路径应根据城乡梯度差异情况进行调整;乡村新质生产力的发展可以提高要素在乡村的边际报酬水平,利用比较优势吸引要素“下乡”。研究结果表明,新质生产力赋能城乡要素平等交换的路径包含从政策起点、传导路径、作用渠道到目标反馈的完整链条,通过构建自发型、内驱型城乡统筹发展方式,推动城乡融合发展,深化要素市场改革,拓展新质生产力发展空间,形成城乡融合发展新格局。

基于直线返波型加速管的大功率辐照加速器研制

针对产业的快速发展及用户端对辐照加速器提高单位产能、节约成本、丰富功能性等方面的迫切需求,研制一款新型高功率、高效率且电子束可调的电子辐照加速器系统。首先引入了等梯度返波管的设计概念,对缩短建场时间、降低功率反射和提升加速结构分流阻抗以及解决束流崩溃问题进行了探索和研究,采用了HFSS对返波加速管进行了3维电磁场仿真,并制造了加速管实物。大功率固态调制器采用Marx发生器形式,采用零电流开关(zero current switch,ZCS)充电,结合FPGA控制绝缘栅双极晶体管(insulate-gate bipolar transistor,IGBT)形成脉冲高压。最终以返波加速管为核心,匹配微波系统、扫描系统、固态脉冲调制器系统等,完成了辐照加速器系统的研制。测试结果表明,系统能量为10.28 MeV,一般工况的功率为24.672 kW,最大功率为28.4 kW,满足设计要求。直线返波加速管配合大功率固态调制器研制的辐照加速器系统技术方案可行,形成的产品实现应用,为电子束辐照技术的发展提供了有力的支撑。

基于特征梯度均值化的调制信号对抗样本攻击算法

针对调制瞄准干扰通过深度神经网络(DNN)识别信号调制方式,进而发起灵巧干扰使通信性能下降的问题,提出一种基于特征梯度均值化的调制信号对抗样本攻击算法。不同于传统的标签反向传播求取梯度的方法,所提算法利用调制信号在DNN高维空间中的丰富空时特征计算梯度,并使用局部平均特征梯度代替单点特征梯度用于算法迭代,解决损失函数曲面局部振荡带来的梯度不可靠问题。基于处理后的梯度和现有动量攻击方法,可生成更精细的对抗扰动,并叠加在正常通信信号上以构造对抗样本,降低DNN对通信信号的识别准确率,减弱调制瞄准干扰的效果。在RADIOML 2016.10A数据集上的实验结果表明,与快速梯度符号法(FGSM)、MI-FGSM(Momentum Iterative Fast Gradient Sign Method)相比,尽管所提算法在VTCNN2(Visual Transformer Convolutional Neural Network)模型上的运行时间分别增加了1.36 h、0.58 h,但生成的无目标对抗样本取得了显著的效果。当信噪比为10 dB时,白盒攻击成功率分别提升了36、26个百分点,将生成的对抗样本直接迁移到CLDNN(Convolutional Long short-term memory-Deep Neural Network)模型中,黑盒攻击成功率分别提升了19和14个百分点。所提算法提高了对抗样本的攻击成功率,具有良好的可迁移性。

婚姻教育匹配的健康效应及其梯度差异

婚姻对健康的保护作用已被许多研究所证实。婚姻教育匹配模式作为婚姻背景下的一种资源传递和社会流动机制,与健康不平等息息相关。但目前的研究主要聚焦配偶受教育程度对个体健康的影响,对于婚姻匹配对夫妻双方的健康效应及其导致的健康梯度变化并未得出统一的结论。本研究从社会流动的视角出发,旨在回答两个方面的问题:一是夫妻双方的健康是否以及在多大程度上受到婚姻匹配的影响,该影响如何在不同世代和城乡间发生变化?二是婚姻教育匹配将如何影响不同教育阶层之间的健康梯度?本研究根据中国综合社会调查(CGSS)2012-2018年5期的合并数据,采用对角线参照模型,以对角线上单元格内的同质婚群体为参照组,测量夫妻双方的受教育程度及其差异对健康的影响,并通过交互项分析该影响的世代变迁与城乡差异,解决了传统线性模型无法分解夫妻双方效应以及常见的共线性问题。在此基础上分析不同受教育水平的群体因婚姻教育匹配不同而产生的健康梯度差异。研究发现女性的健康状况更易受到自身受教育水平的影响,而男性的健康状况更多与配偶的受教育水平相关,该现象在“50后”“60后”中更为明显,而夫妻双方受教育程度对于“70后”以及后续世代的健康效应权重则相对更为平均;相比于农村家庭,城市女性的健康水平更易受到配偶的影响,城市男性在健康方面则更为“独立”。进一步研究表明教育异质婚可以促进不同阶层之间的资源流动,在一定程度上改变不同社会群体的健康梯度水平。以上发现揭示了女性在家庭中的重要作用,也反映了婚姻匹配作为一种社会的流动机制对于健康不平等的影响,为科学认知健康梯度及改善教育弱势群体的健康状况提供了实证依据。建议加快构建性别平等社会,促进女性在家庭和工作的平衡,使夫妻之间的家庭责任和家务分工更加平等。同时,需关注教育弱势群体,改善他们的生活环境、教育和工作机会,帮助其打破社会壁垒从而实现健康水平的提升。

改进冒泡排序的MMC电容电压均衡策略研究

模块化多电平换流器(MMC)的传统子模块电容电压均衡策略存在开关频率高、损耗大的问题。为此,设计一种改进冒泡排序的MMC电容电压均衡策略。设定梯度值,使电容电压之间增加一定的裕度。在排序过程中,若相邻两个电容电压的差值小于梯度值,则不改变子模块的索引顺序,从而减小子模块开关状态改变的次数。通过调节梯度值,控制电容电压的均衡性,并分别设计了恒定梯度值和时变梯度值这两种均压策略。利用Matlab/Simulink搭建MMC模型,对所提策略进行验证。仿真结果表明,所提策略与传统策略相比,在保证电容电压均衡的同时,能够降低子模块开关频率;同时,各子模块电容电压之间具有良好的相似性。该策略在减少MMC开关损耗的工程应用研究中具有重要意义。

一种基于Sobel梯度的直方图均衡算法及其在红外图像上的应用

为了能在动态范围压缩的同时增强红外图像的对比度,提出了一种基于Sobel梯度直方图均衡算法(gradient histogram equalization,GHE)。与以往的直方图均衡化(histogram equalization,HE)方法不同,该方法自适应地为图像强梯度的灰阶分配高对比度,保留并增强16 bit图像中更多的细节。随后使用双Gamma映射对映射曲线进行调整,有效地抑制图像亮部的过曝现象,同时提高暗部的细节。该方法相比于传统的直方图均衡化算法在暗区细节处理、过曝抑制、对比度增强等方面都有较好的效果。

基于梯度下降连续优化算法的线束截面布局优化设计方法

通过将电缆线束的截面排布问题转化为不等圆的Packing问题的物理模型,并基于梯度下降的连续优化方法,提出了一种电缆柔性线束截面布局优化设计及仿真验证方法。通过引入格局X的势能函数U(X),基于梯度下降的连续优化方法将初始格局收敛至对应的局部最优格局,得到局部最优解。经过对电缆线束进行测试验证,证明了该方法在解决线束截面排布问题上具有较好的性能和效果,并且对于不同数量和形状的圆,均能得到接近最优的布局方案。该方法求解高效,具有较好的灵活性和鲁棒性。

低渗油藏启动压力梯度实验研究

20世纪初,低渗油藏相继投入开发,在评价油藏密封性和渗流规律等过程,都需要了解流体在多孔介质中渗流的启动压力梯度。常规测定启动压力梯度方法存在一定的局限性,作者使用“压差-流量法”和“压力平衡法”相结合的方法,对岩心样本进行实验,经过实验可同时得到拟启动压力梯度和最小启动压力梯度测试结果。与传统方法相比,此方法具有实验条件简单,实验过程易于控制,实验结果易于观察等特点,可作为压力梯度测试的新方法。

基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法

分析了图像直方图均衡增强算法中信息损失的内在机理,提出基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法。首先对图像作常规直方图均衡处理,然后分析比较处理后图像和原图的梯度变化,以此为依据对图像作局部灰度修正,从而减小直方图均衡处理过程中信息损失的程度,最后通过实验验证了算法的有效性。

“直方图”均衡化图像增强技术研究综述

均衡化即等可能分布,以均衡化指导思想的图像增强方法内涵丰富,意义深远,应用广泛。直方图均衡化(Histogram Equalization,HE)算法在图像增强中具有很强的代表性,近几年研究人员在此基础上又进一步拓展了均衡化思想在图像增强领域的应用。不过,目前缺乏针对直方图均衡化技术较为全面的综述评论性文章,以均衡化思想为主线,对于相关改进工作,分为五类技术,并分析了各类技术的典型算法,最后指出了今后可能的研究方向。

可保留图像细节的直方图修正法

针对图像经直方图修正 (Histogram Modification,HM)后因部分灰度级被合并而导致细节丢失的问题 ,提出了两种可保留图像细节的直方图修正方法 :一种是扩展灰度范围的 HM方法 ,另一种为局部灰度修正 HM方法。对多幅不同类型图像进行处理后的实验结果表明 ,这两种方法不仅可有效保留图像细节信息 ,而且算法简洁 ,计算量小。

图像梯度场双区间均衡化的细节增强

直方图均衡化技术已广泛地应用于图像增强中,本文将该方法引入梯度域,这样可以使图像细节均匀地分布在各灰度级上.进一步本文又研究了图像梯度幅值分布特点,根据梯度幅值的右偏分布特性,采取双区间分别对梯度场进行均衡化处理.在区间阈值选取上,本文结合频率分布的数字特征,提出了区间阈值的两个选取准则并将梯度幅值合理地分为小梯度区间和大梯度区间.在目标梯度场复原过程中,本文提出矩阵变换法替代传统的"微分迭代法",减小了算法的时间复杂度.实验结果表明本文算法可使图像细节得到有效地增强.

一族新Bussgang类盲均衡算法

该文提出了一族新Bussgang类盲均衡算法统一形式的代价函数,该代价函数具有明确的数学意义,包括了经典的Decision-Directed算法,Sato算法,CMA算法及其变种。根据该代价函数,可以设计出新类型的Bussgang盲均衡算法,该文据此设计了两种新型的Bussgang盲均衡算法,仿真实验验证了这两种新算法的收敛性能。

MIMO通信系统中QAM信号的快速半盲均衡算法研究

该文针对传输正交幅度调制(QAM)信号的多输入多输出(MIMO)系统的均衡问题,结合方环算法(SCA)的简单性和软决策(SDD)算法的精确性,提出了一种既比较精确又简单的算法(SCA+SDD)。在优化该算法的代价函数过程中,首先用很少的训练序列(等于接收天线数)得到均衡器权向量的一个粗略估计,然后提出利用共轭梯度法进行迭代优化该代价函数的方法,该算法具有近似的二次收敛性,与传统梯度类算法相比较,该方法有非常快的收敛速度和较少的计算量。最后通过误码率(BER)和收敛速度分析该算法的可靠性和有效性,并且通过计算机仿真证明了该算法的良好性能。

修正的解相关前馈神经网络盲均衡算法研究

针对基于传统梯度下降算法的前馈神经网络盲均衡在输入线性相关条件下收敛速度慢的问题,提出了一种修正解相关前馈神经网络盲均衡改进算法。对接收观测数据进行解相关处理,使梯度方向保持正交,同时,设定判断阈值,如果前馈神经网络输入相关系数大于阈值,说明输入向量强相关,保持梯度更新大小和方向不变,以克服强相关输入条件下解相关算法收敛停滞的问题。计算机仿真结果表明,文中提出的算法与基于直接梯度下降算法和传统解相关前馈神经网络盲均衡算法相比具有更快的收敛速度,有效提高了均衡性能。

基于最大后验估计的恒模盲均衡改进算法

为解决恒模算法(CMA)对高阶正交幅度调制(QAM)信号均衡效果较差的问题,提出了一种将CMA算法和最大后验估计(MAP)盲均衡算法相结合的改进算法。该算法运用CMA使均衡达到初步收敛后,改用MAP估计的方法来减小剩余误差。仿真结果表明,该改进算法对高阶QAM信号的均衡也能达到很快的收敛速度和很小的剩余误差,星座恢复图很紧凑。同时由于改进算法不需要进行多次的信号区域判决,其计算复杂度远小于MAP估计盲均衡算法。

单向压缩状态下饱和砂性土蠕变特性试验研究

为研究单向压缩状态下饱和砂性土的蠕变特性,本文进行了饱和砂性土在常规加载(即加载比为1)与加载比为3及等梯度加载等不同加载方式下的蠕变试验并对试验结果进行对比分析。结果表明:加载比不同时,3200kPa荷载下蠕变变形量基本相等;不同加载方式下,蠕变变形表现为与时间、荷载相关的非线性增长;将相邻荷载施加后同一时刻的蠕变增量定义为Δt,与常规加载试验中该参数随荷载量增加而不断增加相反,等梯度加载试验中Δt随荷载增大而减小并且逐渐趋于稳定,这是因为在等梯度加载试验中土体在每级荷载下都没有达到蠕变稳定,而且每级加载增量相对较小。Δt达到稳定时的荷载与加载梯度的对数呈线性关系。

光照不均图像增强方法综述

针对图像采集过程中因环境光照不佳或物体表面采光不均等原因造成的图像光照不均问题,分析了几类常用的增强方法,包括以直方图均衡化方法为代表的灰度变换法、基于照明—反射的同态滤波法、Retinex增强方法以及梯度域增强方法,对比了这几种方法的处理效果,指出了这些方法各自的适用范围。最后给出了光照不均问题解决方法的改进方向。

关于一个Brauer定理的注记

研究一个被广泛引用的Ｂｒａｕｅｒ定理，指出该定理是错误的；讨论了特征值估计理论中常涉及的卵形Ｄｉ，ｊ＝｛ｚ∈Ｃ∶｜ｚ－ａｉ‖ｚ－ａｊ｜≤ＲｉＲｊ，ｉ≠ｊ｝，其中Ａ＝（ａｉｊ）∈Ｃｎ，ｎ，得到了关于Ｄｉｊ和矩阵特征值的有关结论，从理论上说明了Ｂｒａｕｅｒ定理错误的原因。

一种图像增强的混合算法研究

针对直方图均衡化方法增强图像时往往会同时增强噪声的问题,提出了一种新混合增强算法:首先对图像进行直方图均衡;然后对经直方图均衡处理后的图像做梯度锐化;最后将锐化后的图像进行灰度扩展,增大图像对比度。选取X射线成像和卫星图像作为待处理图像,分别用2种不同的方法以及笔者提出的方法对其进行处理,然后将处理后的图像进行对比。试验结果表明,该混合算法比其他几种方法效果更好,不仅增加了动态范围,增强了对比度,还丰富了图像细节,而且不会增强噪声。同时还分别用4邻域对比度、8邻域对比度、平均灰度和方差这4个参数对原图和处理后的图像进行对比。从对比结果可见,该算法可以显著提高图像对比度;对于整体灰度较低的图像,该算法还可以提高图像整体灰度;从方差对比结果来看,经该算法处理后,图像质量得到显著提高。