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Effect of Grain Particle Size on Quality of Multi-grain Chips Under Screw Extrusion Processing
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作者 Yan Zi-hao Zheng Xian-zhe +4 位作者 Wang Li-ping Tan Bin Liu Yan-xiang Qiao Cong-cong Tian Xiao-hong 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2021年第4期78-86,共9页
Multi-grain chips processed by screw extrusion processing have high nutrition and production value with a low glycemic index.To analyze the effects of particle sizes on the qualities of multi-grain chips extrusion pro... Multi-grain chips processed by screw extrusion processing have high nutrition and production value with a low glycemic index.To analyze the effects of particle sizes on the qualities of multi-grain chips extrusion processing by using a single screw extruder,mesh numbers were selected as 80,100 and 120 to describe different grain particle sizes.It was found that the particle sizes of the raw materials had effects on the basic components,sensory properties,texture properties,antioxidant activities and in vitro digestibilities of extruded chips.The results showed that with the decrease of particle sizes,the moisture contents,starch contents of the chips decreased,and fat contents,dietary fiber contents increased.The edible qualities of the chips increased with the decrease of the grain sizes of raw materials.The antioxidant capacities and estimated glycemic indexes of the three kinds of chips showed a trend of decreasing first,and then increasing with the decrease of particle sizes.Correlation analysis showed that the total antioxidant capacities of chips were negatively correlated with the estimated glycemic indexes.The research results provided valuable guidance for the quality processing of multi-grain chips under extrusion processing. 展开更多
关键词 multi-grain chip particle size extrusion processing ANTIOXIDANT in vitro digestion
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An efficient wear-leveling-aware multi-grained allocator for persistent memory file systems
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作者 Zhiwang YU Runyu ZHANG +2 位作者 Chaoshu YANG Shun NIE Duo LIU 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2023年第5期688-702,共15页
Persistent memory(PM)file systems have been developed to achieve high performance by exploiting the advanced features of PMs,including nonvolatility,byte addressability,and dynamic random access memory(DRAM)like perfo... Persistent memory(PM)file systems have been developed to achieve high performance by exploiting the advanced features of PMs,including nonvolatility,byte addressability,and dynamic random access memory(DRAM)like performance.Unfortunately,these PMs suffer from limited write endurance.Existing space management strategies of PM file systems can induce a severely unbalanced wear problem,which can damage the underlying PMs quickly.In this paper,we propose a Wear-leveling-aware Multi-grained Allocator,called WMAlloc,to achieve the wear leveling of PMs while improving the performance of file systems.WMAlloc adopts multiple min-heaps to manage the unused space of PMs.Each heap represents an allocation granularity.Then,WMAlloc allocates less-worn blocks from the corresponding min-heap for allocation requests.Moreover,to avoid recursive split and inefficient heap locations in WMAlloc,we further propose a bitmap-based multi-heap tree(BMT)to enhance WMAlloc,namely,WMAlloc-BMT.We implement WMAlloc and WMAlloc-BMT in the Linux kernel based on NOVA,a typical PM file system.Experimental results show that,compared with the original NOVA and dynamic wear-aware range management(DWARM),which is the state-of-the-art wear-leveling-aware allocator of PM file systems,WMAlloc can,respectively,achieve 4.11×and 1.81×maximum write number reduction and 1.02×and 1.64×performance with four workloads on average.Furthermore,WMAlloc-BMT outperforms WMAlloc with 1.08×performance and achieves 1.17×maximum write number reduction with four workloads on average. 展开更多
关键词 File system Persistent memory Wear-leveling multi-grained allocator
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种植技术和种植密度对吉花2号主要农艺性状和产量的影响 被引量:1
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作者 王伟 李玉发 +5 位作者 何中国 刘红欣 李伟堂 杨翔宇 张连喜 牛海龙 《安徽农业科学》 CAS 2024年第8期36-40,共5页
研究不同种植技术和种植密度对吉林省多粒型花生吉花2号主要农艺性状和产量的影响,筛选适宜吉林省生态环境的种植技术和最佳种植密度,完善吉花2号配套高效栽培技术。采用2种种植技术及5个种植密度(1.79×10^(5)、2.02×10^(5)、... 研究不同种植技术和种植密度对吉林省多粒型花生吉花2号主要农艺性状和产量的影响,筛选适宜吉林省生态环境的种植技术和最佳种植密度,完善吉花2号配套高效栽培技术。采用2种种植技术及5个种植密度(1.79×10^(5)、2.02×10^(5)、2.30×10^(5)、2.69×10^(5)、3.23×10^(5)株/hm^(2)),研究特定时期花生光合指标及产量变化。结果显示,吉花2号采用小垄双行种植技术、种植密度为2.02×10^(5)株/hm^(2)时生育期最短,较双粒穴播种植技术生育期提前1~2 d;植株的株高最小,有利于地下部干物质积累;叶面积系数最大,总光合势最大;产量最高(3651.15 kg/hm^(2)),较双粒穴播种植技术增产10.17%。小垄双行种植技术在不同密度下,吉花2号产量都高于双粒穴播种植技术。因此,小垄双行种植技术在生产上应大力推广。 展开更多
关键词 多粒型花生 种植技术 种植密度 叶面积系数 光合势
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多区域注意力的细粒度图像分类网络 被引量:3
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作者 白尚旺 王梦瑶 +1 位作者 胡静 陈志泊 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期271-278,共8页
目前细粒度图像分类的难点在于如何精准定位图像中高度可辨的局部区域以及其他辅助判别特征。提出一种多区域注意力的细粒度图像分类网络来解决这个问题。首先使用Inception-V3对图像特征进行提取,通过重复使用注意力擦除的方法使模型... 目前细粒度图像分类的难点在于如何精准定位图像中高度可辨的局部区域以及其他辅助判别特征。提出一种多区域注意力的细粒度图像分类网络来解决这个问题。首先使用Inception-V3对图像特征进行提取,通过重复使用注意力擦除的方法使模型关注次要特征;然后通过背景去除以及上采样的方法获取图像更精准的局部图像,对提取到的局部特征进行位置统计,并以矩形框的方式获取图像整体,减少细节信息丢失;最后对局部与整体图像进行更加细致的学习。此外,设计联合损失函数,通过动态平衡难易样本和缩小类内差距的方法改善模型的识别效果。实验结果表明,该方法在公开的细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford-Cars和FGVC-Aircraft上的准确率分别达到89.2%、94.8%、94.0%,相较于对比方法性能更优。 展开更多
关键词 多区域注意力 细粒度图像分类 擦除策略 联合损失 深度学习 卷积神经网络
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霜桑叶粉杂粮面条配方优化及其低GI验证
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作者 徐鑫 彭常安 +2 位作者 张烨 李国成 汪本勤 《芜湖职业技术学院学报》 2024年第2期26-31,共6页
为改善面条的品质和降低血糖生成指数(glycemic index, GI),研究将霜桑叶粉、魔芋精粉和燕麦粉与小麦面粉搭配制作面条,通过单因素试验并结合L9(33)正交试验,以面条蒸煮特征和感官品质为评价标准,优化出霜桑叶粉杂粮面条配方并分析血糖... 为改善面条的品质和降低血糖生成指数(glycemic index, GI),研究将霜桑叶粉、魔芋精粉和燕麦粉与小麦面粉搭配制作面条,通过单因素试验并结合L9(33)正交试验,以面条蒸煮特征和感官品质为评价标准,优化出霜桑叶粉杂粮面条配方并分析血糖生成指数。结果表明,适量添加霜桑叶粉、魔芋精粉和燕麦粉均能显著改善霜桑叶粉杂粮面条品质,三种成分的最佳添加质量分数分别为6%、10%和15%;燕麦粉对面条感官具有极显著影响,霜桑叶粉和魔芋精粉对面条感官具有显著影响,其影响顺序为:燕麦粉>霜桑叶粉>魔芋精粉。以该配方制作的霜桑叶粉杂粮面条感官评价均分达85.75,且能显著降低人体血糖浓度,GI值为46.08(低GI食品的标准是GI≤55),是一款低GI面制品。此项研究为桑叶的综合利用和低GI食品的研发提供技术支持。 展开更多
关键词 霜桑叶粉 杂粮面条 配方优化 低GI食品
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基于多尺度特征深度神经网络的不同产地山楂细粒度图像识别 被引量:1
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作者 谭超群 秦中翰 +4 位作者 黄欣然 陈虎 黄永亮 吴纯洁 游志胜 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期107-118,共12页
中药是中医治疗疾病的主要途径,也是我国中医药事业传承与创新发展的物质基础,其真伪优劣也会直接影响中医临床的疗效,因此研究科学合理且高效的中药材质量检测方法符合当前行业热点.山楂作为中国著名的药食两用类药材,在烹饪和治疗中... 中药是中医治疗疾病的主要途径,也是我国中医药事业传承与创新发展的物质基础,其真伪优劣也会直接影响中医临床的疗效,因此研究科学合理且高效的中药材质量检测方法符合当前行业热点.山楂作为中国著名的药食两用类药材,在烹饪和治疗中具有保护心血管、降低血压的作用,被广泛应用;但由于自然环境与栽培条件的不同,不同产地的山楂易被混淆从而对品质产生影响.尽管化学、生物鉴定的方法广泛而重要,但专业门槛高,耗时较长;且传统图像处理方法容易受外在环境因素干扰,可靠性差.因此亟待研究快速准确的方法以实现山楂产地的精准鉴别;受CoAtNet与Swin-Transformer网络启发,本文结合MBConv模块中深度可分离卷积网络对局部信息建模的特点与Swin Transformer模块多层次结构可弥补网络非局部性损失的特性,提出一种多尺度特征的混合神经网络模型,通过获取图像不同层级特征,将获取的形状、颜色与纹理等浅层特征作为先验知识与高层级语义信息进行特征融合,研究了一种快速有效的识别方法以实现对不同产地山楂的有效鉴别;此外,本文提出一种新的局部空间注意力机制,通过形成通道注意力模块联合空间注意力模块的新结构,实现对图像细粒度特征的聚焦与学习.实验结果表明,本文所提出的方法有最高的鉴别准确率为89.306%,优于其他基线模型.实践证明,本文的研究提高中药材鉴别的科技水平,拓宽传统中医药的研究思路. 展开更多
关键词 多尺度特征 神经网络 山楂 细粒度识别
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为什么国家严控撤县设区:基于粮食安全的新解释
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作者 鲍曙光 陈亚平 张海鹏 《山东财经大学学报》 2024年第3期29-41,共13页
撤县设区是我国推进新型城镇化建设的重要行政区划调整政策。但2021年以来,国家多次表态要严控撤县设区。将撤县设区政策视为准自然实验,基于2000—2019年县域经济社会数据,运用多期DID、PSM-DID、CMP模型、中介效应模型等分析了撤县设... 撤县设区是我国推进新型城镇化建设的重要行政区划调整政策。但2021年以来,国家多次表态要严控撤县设区。将撤县设区政策视为准自然实验,基于2000—2019年县域经济社会数据,运用多期DID、PSM-DID、CMP模型、中介效应模型等分析了撤县设区政策对粮食生产和粮食安全的影响及作用机制,从粮食安全视角对国家严控撤县设区的合理性进行了论证。研究发现:首先,撤县设区政策不利于粮食生产和粮食安全,这一结论在更换回归模型、更换被解释变量、调整样本量等检验后仍然稳健,而且这种负面影响存在长期性;其次,撤县设区政策通过农业生产要素重新配置和“政府注意力”转移两个方面对粮食安全产生负面影响;最后,这种负面影响还存在地区异质性,撤县设区对非粮食生产核心区的负面影响更加显著,导致粮食安全责任进一步失衡。建议谨慎推进撤县设区,平衡不同省份粮食安全责任,有序推进县域粮食综合生产能力提升。 展开更多
关键词 撤县设区 粮食安全 粮食生产 多期DID 中介效应模型
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粗颗粒硫酸盐渍土水盐迁移规律及变形特性研究
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作者 周凤玺 杨金银 +1 位作者 巨文涛 马强 《冰川冻土》 CSCD 2024年第1期199-210,共12页
针对封闭系统下粗颗粒硫酸盐渍土在冻结过程中的水盐迁移和变形特性开展了理论和试验研究。基于非饱和多孔介质热弹性理论,考虑孔隙水盐相变,建立了适用于粗颗粒盐渍土水-热-盐-力多场耦合模型,并对单向冻结条件下粗颗粒盐渍土的温度场... 针对封闭系统下粗颗粒硫酸盐渍土在冻结过程中的水盐迁移和变形特性开展了理论和试验研究。基于非饱和多孔介质热弹性理论,考虑孔隙水盐相变,建立了适用于粗颗粒盐渍土水-热-盐-力多场耦合模型,并对单向冻结条件下粗颗粒盐渍土的温度场、水分场、盐分场和位移场分布进行了数值模拟。通过配制含硫酸盐的细砂作为土样开展了单向冻结条件下的室内试验,测定了冻结过程中的温度、水分、盐分以及变形的分布,并与数值结果进行了比较,验证了理论模型的有效性。结果表明:砂土结构孔隙更大,水分和盐分更容易渗透和迁移,在单向冻结试验中,水盐迁移速度更快;细砂的轴向位移呈现先下降后上升的变化趋势,且收缩变形持续时间较黏土更长;由于暖端水分向冷端迁移致使暖端土体孔隙减小,下部土体变得更加密实,土柱下部侧壁压力大于上部。 展开更多
关键词 粗颗粒盐渍土 多场耦合 水盐迁移 变形特性
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时空多尺度关联特征融合的二维卷积网络细粒度动作识别模型
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作者 胡正平 王昕宇 +2 位作者 董佳伟 赵艳霜 刘洋 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第6期590-601,共12页
针对传统二维(2D)卷积网络提取时空特征尺度单一以及对细粒度动作数据集中帧与帧之间的远程时间关联信息利用不足的问题,本文提出时空多尺度关联特征融合的2D卷积网络细粒度动作识别模型。首先,为建模视频多尺度空间关联以加强对细粒度... 针对传统二维(2D)卷积网络提取时空特征尺度单一以及对细粒度动作数据集中帧与帧之间的远程时间关联信息利用不足的问题,本文提出时空多尺度关联特征融合的2D卷积网络细粒度动作识别模型。首先,为建模视频多尺度空间关联以加强对细粒度视频数据的空间表征能力,模型使用多尺度“特征压缩、特征激发”方式,使网络所提取空间特征更加丰富有效。然后,为充分利用细粒度视频数据时间维度上的运动信息,本文引入时间窗口自注意力机制,利用自注意力机制强大的远程依赖建模能力同时只在时间维度上进行自注意力操作,以较低计算成本建模远程时间依赖关系。最后,考虑到所提取时空特征对不同类型动作分类的贡献不均等,本文引入自适应特征融合模块,为特征动态赋予不同权重实现自适应特征融合。模型在2个细粒度动作识别数据集Diving48和Something-somethingV1上识别准确率分别达到86.0%和46.9%,分别使原始主干网络识别准确率提升3.8%和1.3%。实验结果表明,在只使用视频帧信息作为输入的情况下,本模型达到与现有基于Transformer和三维卷积神经网络(3D CNN)算法相当的识别准确率。 展开更多
关键词 细粒度动作识别 多尺度时空关联特征 远程依赖建模 自注意力机制
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基于细粒度识别的即插性多粒度特征融合算法
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作者 郑秋梅 彭天祺 +2 位作者 黄定 王风华 林超 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期859-865,共7页
为丰富卷积神经网络下细粒度图像特征的表征信息,进一步扩大类间差异缩小类内差异,提出一种基于多种粒度图像训练的特征融合方式,挖掘图像的细化特征。通过逐渐改变输入图像的粒度值,构造一个包含多种粒度信息的网络模型;提取多粒度多... 为丰富卷积神经网络下细粒度图像特征的表征信息,进一步扩大类间差异缩小类内差异,提出一种基于多种粒度图像训练的特征融合方式,挖掘图像的细化特征。通过逐渐改变输入图像的粒度值,构造一个包含多种粒度信息的网络模型;提取多粒度多尺度图像特征,与原始特征进行融合,完成最终的分类预测。无需引入其它辅助网络,在没有显著增加模型参数的情况下,融合不同粒度特征。实验结果表明,其分类准确度高于只包含单一粒度图像的训练结果,验证了该方法能有效丰富特征信息。 展开更多
关键词 卷积神经网络 细粒度图像 分类识别 多粒度 多尺度 特征融合 注意力机制
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智能农机多机协同收获作业控制方法与试验 被引量:1
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作者 满忠贤 何杰 +5 位作者 刘善琪 岳孟东 胡炼 黄培奎 汪沛 罗锡文 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期17-26,共10页
为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率,该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象,开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件,建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续... 为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率,该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象,开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件,建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续时间马尔科夫链模型。以减少非作业时间为优化目标,通过模型预测未来一段时间内每台收获机的卸粮时间,动态更新每台收获机的卸粮顺序和时间。仿真试验结果表明:该研究控制方法相对于仓满后再召唤运粮车的卸粮方式有效减少了作业时间,协同收获任务的农机平均作业时间减少了13.58%。田间试验结果表明:智能农机多机协同作业控制方法实现了2台水稻收获机和1台运粮车协同自主作业,在场景1中,相对于仓满召唤卸粮模式,收获机1和收获机2非作业时间分别减少了71.25%和42%,收获效率提高了6.65%和5.22%;在场景2中,相对于仓满召唤卸粮模式,收获机1和收获机2非作业时间分别减少了77.64%和37.09%,收获效率提高了12.07%和5.78%。该文提出的控制方法可以实现收获-卸粮转运自主作业,减少了收获机的非作业时间,提高了作业效率,可为无人农场智能收获协同作业提供支撑。 展开更多
关键词 农业机械 无人农场 收获 多机协同策略 运粮
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基于主成分分析和深度森林算法的S700K转辙机故障诊断
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作者 胡小晨 郭宁 +1 位作者 沈拓 董德存 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期35-40,共6页
针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约... 针对目前转辙机故障诊断准确性不高、效率低等问题,提出了一种基于主成分分析(PCA)和深度森林(gcForest)算法的故障诊断方法。对于S700K转辙机11种故障模式下的电流、功率曲线,采用主成分分析进行电流特征值特征简约,然后使用嵌入简约特征值的改进深度森林模型提高数据处理能力,增强模型内在特征代表性。结果表明,改进深度森林模型故障诊断准确率为97.62%,验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 S700K转辙机 主成分分析(PCA) 深度森林(gcForest)算法
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基于渐进多粒度训练深度学习的矿物图像识别 被引量:1
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作者 万成舟 季晓慧 +4 位作者 杨眉 何明跃 张招崇 曾姗 王玉柱 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期112-118,共7页
近年来,随着深度学习在地学领域中的应用,矿物图像识别变得越来越重要。虽然已经有研究将深度学习应用于矿物图像识别,并取得了一定的成果,但在大规模矿物数据集上的识别准确率仍然有待进一步提高。不同矿物之间可能存在细微的形态、纹... 近年来,随着深度学习在地学领域中的应用,矿物图像识别变得越来越重要。虽然已经有研究将深度学习应用于矿物图像识别,并取得了一定的成果,但在大规模矿物数据集上的识别准确率仍然有待进一步提高。不同矿物之间可能存在细微的形态、纹理和颜色差异,符合细粒度识别算法特征,但以往的研究中很少有人采用细粒度方法进行矿物识别。所以本文提出了一种基于Next-ViT模型的细粒度矿物识别方法,通过引入渐进式多粒度训练拼图技术,实现对矿物图像的精确分类。首先采用Next-ViT模型作为特征提取器,该模型结合了Transformer结构和卷积神经网络的优势,能够提取到丰富的图像特征;接下来利用随机拼图生成器创建不同粒度级别的矿物拼图,这些拼图包含从细节到整体的多种信息。训练过程中采用渐进式多粒度训练策略,在训练的早期阶段,模型主要关注细粒度的特征,通过学习拼图中的细节信息来区分不同的矿物,随着训练的深入,模型逐渐将注意力转移到更大粒度级别的特征上,学习更加抽象和全局的信息。通过这种方式,模型能够充分利用不同粒度级别的信息,提高矿物识别的准确性。实验结果表明,该模型在常见的36种矿物数据集上取得了86.5%的准确率,有效地提高了矿物识别的准确率。这表明,细粒度识别方法对于矿物识别是有效的。 展开更多
关键词 矿物识别 深度学习 Next-ViT 细粒度识别 渐进式多粒度训练
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省际粮食贸易隐含污染与环境比较优势研究
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作者 张玲玲 高帆帆 王宗志 《水利经济》 北大核心 2024年第1期1-7,共7页
为协调粮食生产、贸易与面源污染的矛盾,实现绿色农业发展、区域间利益共赢,在测算省际粮食贸易量的基础上,运用灰水足迹方法计算各省隐含氮污染和污染强度,构建了粮食贸易隐含氮污染网络,解析了省际粮食生产隐含氮污染的环境比较优势... 为协调粮食生产、贸易与面源污染的矛盾,实现绿色农业发展、区域间利益共赢,在测算省际粮食贸易量的基础上,运用灰水足迹方法计算各省隐含氮污染和污染强度,构建了粮食贸易隐含氮污染网络,解析了省际粮食生产隐含氮污染的环境比较优势。结果表明:中国省际粮食贸易网络格局由“条块式”转向“团块式”,贸易集中化趋势明显;省际粮食贸易隐含污染和污染强度呈下降趋势,但地区差异明显加剧了环境不公平;环境比较优势网络表现出“两头小,中间大”的橄榄形分布,环境比较优势最小的地区集中在华北地区,最大为黑龙江。 展开更多
关键词 省际粮食贸易 隐含氮污染 多区域投入产出表 灰水足迹 环境比较优势
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基于多任务联合训练的长文本多实体情感分析
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作者 张昊妍 段利国 +1 位作者 王钦晨 郜浩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期309-316,共8页
多实体情感分析旨在识别文中的核心实体并判断其对应的情感,是目前细粒度情感分析领域的研究热点,对长文本多实体情感分析的研究目前还处于起步阶段。文中提出了一种基于多任务联合训练的长文本多实体情感分析模型(PAM),首先采用TF-IDF... 多实体情感分析旨在识别文中的核心实体并判断其对应的情感,是目前细粒度情感分析领域的研究热点,对长文本多实体情感分析的研究目前还处于起步阶段。文中提出了一种基于多任务联合训练的长文本多实体情感分析模型(PAM),首先采用TF-IDF算法提取文章中与标题相似的句子,剔除冗余信息以缩短文本长度,通过两个BiLSTM分别进行核心实体识别和情感分析任务的学习,获取各自需要的特征,然后利用融入相对位置信息的多头注意力机制将实体识别任务学习到的知识向情感分析任务传递,实现两个任务的联合学习,最后利用提出的Entity_Extract算法根据实体词在文本中出现的次数和先后位置从模型预测的候选实体中确定核心实体并获取其对应的情感。在搜狐新闻数据集上的实验结果证明了PAM模型的有效性。 展开更多
关键词 长文本 多实体 细粒度情感分析 多任务学习
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新能源电力系统细粒度并行与多速率电磁暂态仿真 被引量:2
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作者 王啟国 徐晋 +2 位作者 汪可友 周建其 樊涛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期113-121,共9页
随着可再生能源的快速发展,电力系统设备类型越来越多,系统振荡特征越来越复杂,对电磁暂态仿真的精度和效率提出了更高要求。基于大规模集成电路设计中所使用的延迟插入法(LIM),提出了新能源电力系统的细粒度建模方法,并结合图形处理器(... 随着可再生能源的快速发展,电力系统设备类型越来越多,系统振荡特征越来越复杂,对电磁暂态仿真的精度和效率提出了更高要求。基于大规模集成电路设计中所使用的延迟插入法(LIM),提出了新能源电力系统的细粒度建模方法,并结合图形处理器(GPU)的资源优势,实现了算法的并行求解。所提方法将传统交流电网与电力电子设备进行解耦,并基于混合数值稳定性判据和局部截断误差的方法确定了各子系统的步长。然后,通过插值实现了新能源电力系统的多速率仿真。最后,基于GPU硬件平台,以含新能源接入的改进39节点系统为例验证了所提方法的精度,并以不同规模的新能源接入、不同仿真步长的组合验证了所提方法在仿真效率方面的优势。 展开更多
关键词 可再生能源 电力系统 电磁暂态仿真 并行计算 细粒度仿真 多速率仿真 延迟插入法 图形处理器
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基于无人机多源影像数据的灌浆期人工合成小麦抗旱性评价 被引量:1
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作者 燕雯 金秀良 +6 位作者 李龙 徐子涵 苏悦 张跃强 景蕊莲 毛新国 孙黛珍 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1674-1686,共13页
【目的】基于无人机多源影像及产量数据评价人工合成小麦种质的抗旱性,优选高通量抗旱性鉴定指标,发掘抗旱人工合成小麦种质资源,为加快拓展小麦抗旱遗传资源、提升旱地小麦育种水平提供技术支撑和种质材料。【方法】以80份人工合成小... 【目的】基于无人机多源影像及产量数据评价人工合成小麦种质的抗旱性,优选高通量抗旱性鉴定指标,发掘抗旱人工合成小麦种质资源,为加快拓展小麦抗旱遗传资源、提升旱地小麦育种水平提供技术支撑和种质材料。【方法】以80份人工合成小麦种质及对照小麦品种新春37为试验材料,在田间进行小区播种,设置干旱和灌溉2种水分处理;利用无人机搭载多光谱及热红外相机采集试验材料灌浆期多源影像进行拼接处理,通过阈值分割等方法提取各试验材料的光谱指数;利用相关性分析和主成分分析鉴选抗旱相关光谱指标,结合单指标及综合评价方法鉴定人工合成小麦种质的抗旱性。【结果】基于无人机多源影像数据提取了80份人工合成小麦种质的19种光谱指数。不同光谱指数抗旱系数与小区产量抗旱指数的相关性分析结果表明,OSAVI的抗旱系数与抗旱指数的关联度最高,NDVI、CIre和NDRE的抗旱系数与抗旱指数的关联度较高。部分光谱指数的抗旱系数间相关性较高,存在冗余信息,通过主成分分析,将19个光谱指数的抗旱系数转换为3个相互独立的综合指标,3个综合指标的贡献度分别为59.6%、12.0%和9.6%。利用加权隶属函数法聚合综合指标,通过公式计算获得各人工合成小麦种质的综合抗旱性度量值。基于抗旱指数鉴定出6份强抗旱人工合成小麦种质,基于综合抗旱性度量值鉴定出5份强抗旱种质,其中,SW004和SW009在2种方法的评价结果中均被评为强抗旱种质。基于OSAVI的抗旱系数对80份人工合成小麦种质进行抗旱性分级,分级结果与基于综合抗旱性度量值的分级结果基本一致。根据OSAVI的抗旱系数鉴定出的6份强抗旱种质中,有5份在基于综合抗旱性度量值分级中也被鉴定为强抗旱种质。【结论】基于无人机多源影像提取的光谱指数NDVI、OSAVI、CIre和NDRE,以及基于光谱指数的综合抗旱性度量值均可用于辅助鉴定小麦种质抗旱性。 展开更多
关键词 多源影像 光谱指数 人工合成小麦 抗旱性 灌浆期
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6G网络任务卸载与细粒度切片资源调度联合优化算法
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作者 王晔 王逸飞 +3 位作者 陈康 朱晓荣 童恩 徐语菲 《电信科学》 北大核心 2024年第5期86-99,共14页
针对未来全域、全场景多样化的业务需求,6G网络需要提供场景化、个性化的服务能力。针对未来细粒度业务服务质量保障问题,提出了6G网络任务卸载与细粒度切片资源调度联合优化算法,联合考虑多MEC的计算卸载和网络切片的资源调度,在有限... 针对未来全域、全场景多样化的业务需求,6G网络需要提供场景化、个性化的服务能力。针对未来细粒度业务服务质量保障问题,提出了6G网络任务卸载与细粒度切片资源调度联合优化算法,联合考虑多MEC的计算卸载和网络切片的资源调度,在有限的资源内,最小化任务的执行时延和能耗成本,并采用异步训练的A3C强化学习算法进行求解。仿真结果表明,对比传统算法,该算法可以在满足用户业务需求的情况下降低计算成本,并且算法收敛速度快,可以实现快速决策。 展开更多
关键词 6G网络 任务卸载 细粒度切片 多维资源 联合优化
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利用类型语义表示进行标签降噪的细粒度实体分类
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作者 席鹏弼 靳小龙 +1 位作者 白硕 程学旗 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第2期111-122,共12页
细粒度实体分类(FET)任务的训练数据往往利用已有知识库中的知识通过远程监督方法进行生成,生成过程中不可避免地引入多余的噪音标签。现有考虑训练数据中噪音问题的工作通常只建模训练数据和标注类型的概率分布,对细粒度类型的语义信... 细粒度实体分类(FET)任务的训练数据往往利用已有知识库中的知识通过远程监督方法进行生成,生成过程中不可避免地引入多余的噪音标签。现有考虑训练数据中噪音问题的工作通常只建模训练数据和标注类型的概率分布,对细粒度类型的语义信息学习不足,造成在标注了多个细粒度类型的训练数据上选择了与实体上下文不相关的类型进行模型的学习。本文提出一种利用细粒度类型的语义表示进行标签降噪的细粒度实体分类方法。首先利用训练数据中具有唯一细粒度类型路径的数据学习一部分细粒度类型的表示,进而结合细粒度类型间的关系信息学习其他细粒度类型的表示;其次在标注了细粒度类型的训练数据中选取与实体上下文的语义信息最相似的细粒度类型为目标类型,从数据集中选择Top-K个相似数据进行细粒度类型语义信息的聚合;最后在聚合信息上学习最终的细粒度实体分类模型。实验结果表明,该方法可以有效地从标注了细粒度类型的训练数据中选出与实体上下文的语义信息最相符的细粒度类型,达到提升细粒度实体分类准确率的效果。 展开更多
关键词 实体分类 细粒度类型 多标签降噪 多标签分类
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基于异构硬件的LSTM训练系统
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作者 黄为新 胡伟方 +1 位作者 曹雪娇 石宣化 《大数据》 2024年第4期172-188,共17页
在大数据时代,以LSTM为代表的深度神经网络模型具有处理海量数据的能力,在语言处理、语音识别、时序数据预测等领域表现优异。随着模型复杂度的提高,训练成本大幅提升。现有的LSTM训练系统使用了算子融合、多流等加速手段,但忽略了训练... 在大数据时代,以LSTM为代表的深度神经网络模型具有处理海量数据的能力,在语言处理、语音识别、时序数据预测等领域表现优异。随着模型复杂度的提高,训练成本大幅提升。现有的LSTM训练系统使用了算子融合、多流等加速手段,但忽略了训练算子内部计算的可并行性,导致计算资源的利用率低,整体耗时长。为此,设计了基于细粒度模型划分和多流并行调度方法的LSTM训练系统TurboLSTM,在英伟达GPU和国产昇腾NPU这两种异构硬件上构建的全新底层训练算子实现了任务对计算资源的合理利用。与已有训练系统相比,在GPU上TurboLSTM的单算子训练时间缩短了23%,模型的整体训练时间缩短了17%,在NPU上TurboLSTM的单算子训练时间缩短了15%,且对计算资源的利用率显著提高。这表明提出的加速方案是高效的,具有良好的泛化能力。 展开更多
关键词 LSTM 训练加速 细粒度并行 多流调度
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