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The joint Laplace transforms for killed diffusion occupation times
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作者 LI Ying-qiu CHEN Ye 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2024年第3期398-415,共18页
The approach of Li and Zhou(2014)is adopted to find the Laplace transform of occupation time over interval(0,a)and joint occupation times over semi-infinite intervals(-∞,a)and(b,∞)for a time-homogeneous diffusion pr... The approach of Li and Zhou(2014)is adopted to find the Laplace transform of occupation time over interval(0,a)and joint occupation times over semi-infinite intervals(-∞,a)and(b,∞)for a time-homogeneous diffusion process up to an independent exponential time e_(q)for 0<a<b.The results are expressed in terms of solutions to the differential equations associated with the diffusion generator.Applying these results,we obtain explicit expressions on the Laplace transform of occupation time and joint occupation time for Brownian motion with drift. 展开更多
关键词 time-homogeneous diffusion process occupation time joint occupation time Laplace transform Brownian motion with drift
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How Software Engineering Transforms Organizations: An Open and Qualitative Study on the Organizational Objectives and Motivations in Agile Transformations
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作者 Alonso Alvarez Borja Bordel Sánchez 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第11期2935-2966,共32页
Agile Transformations are challenging processes for organizations that look to extend the benefits of Agile philosophy and methods beyond software engineering.Despite the impact of these transformations on orga-nizati... Agile Transformations are challenging processes for organizations that look to extend the benefits of Agile philosophy and methods beyond software engineering.Despite the impact of these transformations on orga-nizations,they have not been extensively studied in academia.We conducted a study grounded in workshops and interviews with 99 participants from 30 organizations,including organizations undergoing transformations(“final organizations”)and companies supporting these processes(“consultants”).The study aims to understand the motivations,objectives,and factors driving and challenging these transformations.Over 700 responses were collected to the question and categorized into 32 objectives.The findings show that organizations primarily aim to achieve customer centricity and adaptability,both with 8%of the mentions.Other primary important objectives,with above 4%of mentions,include alignment of goals,lean delivery,sustainable processes,and a flatter,more team-based organizational structure.We also detect discrepancies in perspectives between the objectives identified by the two kinds of organizations and the existing agile literature and models.This misalignment highlights the need for practitioners to understand with the practical realities the organizations face. 展开更多
关键词 Business agility AGILE agile transformations agile enterprises adaptive organizations ADAPTABILITY agile software development software engineering computer engineering
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Advanced lung adenocarcinoma with EGFR 19-del mutation transforms into squamous cell carcinoma after EGFR tyrosine kinase inhibitor treatment
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作者 Ruo-Bing Qi Zheng-Hao Wu 《World Journal of Clinical Cases》 SCIE 2024年第32期6543-6546,共4页
In this editorial we comment on the article by Ji et al.We focus specifically on the EGFR tyrosine kinase inhibitor(EGFR-TKI)treatment and the development of drug resistance to EGFR-TKIs.
关键词 Lung adenocarcinoma Squamous cell carcinoma Histological transformation Epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitor Drug resistance
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基于Transformer模型的时序数据预测方法综述
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作者 孟祥福 石皓源 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期45-64,共20页
时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据... 时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决,而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀,学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性,并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 时序数据预测 数据预处理 Transformer模型
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一种农杆菌介导的糜子高效遗传转化方法
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作者 夏启玉 降彦苗 +5 位作者 刘亚男 李海权 程汝宏 郭安平 刘国庆 赵辉 《热带作物学报》 北大核心 2025年第1期44-50,共7页
糜子(Panicum miliaceum L.)是我国传统的粮食作物,截至目前,针对糜子遗传转化方法的研究仍较少,本研究旨在建立农杆菌介导的糜子高效遗传转化方法。以糜子品种冀黍5号的成熟种子为外植体,在CIM和MSD诱导培养基上分别诱导糜子的胚性愈伤... 糜子(Panicum miliaceum L.)是我国传统的粮食作物,截至目前,针对糜子遗传转化方法的研究仍较少,本研究旨在建立农杆菌介导的糜子高效遗传转化方法。以糜子品种冀黍5号的成熟种子为外植体,在CIM和MSD诱导培养基上分别诱导糜子的胚性愈伤,以其作为转化受体材料,用含植物表达载体的农杆菌侵染60min并共培养6d,转接至含0.025g/L潮霉素的筛选培养基上筛选出抗性愈伤,接着在含0.015g/L潮霉素的分化培养基上分化,最后在含0.015g/L潮霉素的生根培养基上生根成苗,用载体特异性引物对再生植株进行PCR检测,鉴定其是否为阳性转基因植株。根据多个批次的转化实验统计糜子的抗性再生植株的筛选效率和转化效率。结果表明:CIM和MSD诱导培养基均能诱导出糜子胚性愈伤,但CIM培养基诱导的糜子胚性愈伤效果更好;糜子胚性愈伤在被农杆菌侵染及与农杆菌共培养后,经在含潮霉素的培养基上筛选、分化和生根后获得多株抗性再生糜子植株,3次试验获得的糜子抗性再生植株的PCR鉴定阳性率为100%,平均转化效率为30%以上。本研究成功建立了农杆菌介导的糜子遗传转化方法,操作简单,转化效率高,成本低廉,且转化不受季节限制,能规模化开展,为糜子的遗传改良提供有效的技术手段。 展开更多
关键词 糜子 农杆菌 遗传转化 转化效率
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基于稀疏注意力卷积ViT模型的锌浮选工况识别
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作者 苏越 唐朝晖 +4 位作者 谢永芳 高小亮 张虎 马炜烨 汤海玚 《工程科学学报》 EI 北大核心 2025年第2期328-338,共11页
准确识别锌浮选工况并用于指导锌浮选操作,可以提高浮选效率、优化选矿过程.目前浮选现场主要通过人工肉眼观察泡沫并依据经验判断工况,这种方法主观性强,难以客观准确地评价锌浮选工况.针对该问题,本文通过研究锌浮选泡沫视觉特征和浮... 准确识别锌浮选工况并用于指导锌浮选操作,可以提高浮选效率、优化选矿过程.目前浮选现场主要通过人工肉眼观察泡沫并依据经验判断工况,这种方法主观性强,难以客观准确地评价锌浮选工况.针对该问题,本文通过研究锌浮选泡沫视觉特征和浮选工况的密切联系,提出基于稀疏注意力卷积ViT模型的锌浮选工况识别方法.首先,所提模型融合了卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)和视觉Transformer(Vision transformer,ViT)的结构和优点,同时感知泡沫局部空间信息和全局信息,完备表征泡沫图像.其次,模型引入稀疏的多头注意力机制,每个注意力头以不同的稀疏程度处理特征,从不同尺度下感知全局信息,同时引入注意力门控单元优化特征传递,最终实现锌浮选工况识别.实验结果表明,本文所提工况识别方法在锌浮选泡沫图像数据集上的准确率达到88.62%,解决了传统CNN和ViT模型不能充分利用泡沫图像全局信息,且无法自适应捕捉泡沫图像重要特征的问题,为浮选流程优化提供有力支持. 展开更多
关键词 工况识别 卷积神经网络 视觉Transformer 稀疏注意力 泡沫浮选
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A study of wavelet transforms applied for fracture identification and fracture density evaluation 被引量:3
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作者 张晓峰 潘保芝 +1 位作者 王飞 韩雪 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2011年第2期164-169,178,179,共8页
Combining wavelet transforms with conventional log differential curves is used to identify fractured sections is a new idea.In this paper,we first compute the mother wavelet transform of conventional logs and the wave... Combining wavelet transforms with conventional log differential curves is used to identify fractured sections is a new idea.In this paper,we first compute the mother wavelet transform of conventional logs and the wavelet decomposed signals are compared with fractures identified from image logs to determine the fracture-matched mother wavelet.Then the mother wavelet-based decomposed signal combined with the differential curves of conventional well logs create a fracture indicator curve,identifying the fractured zone.Finally the fracture density can be precisely evaluated by the linear relationship of the indicator curve and image log fracture density.This method has been successfully used to evaluate igneous reservoir fractures in the southern Songnan basin and the calculated density from the indicator curve and density from image logs are both basically consistent. 展开更多
关键词 Wavelet transform fracture identification differential curves fracture density
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改进RT-DETR的无人机图像目标检测算法
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作者 姜贸翔 司占军 王晓喆 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期98-108,共11页
针对轻小型无人机图像目标检测中由于目标灵活多样、环境复杂多变导致的检测精度低等问题,提出基于改进RT-DETR无人机目标检测算法。综合考虑轻量级SimAM注意力和倒置残差模块改进ResNet-r18主干网络,提高目标检测模型的特征提取能力。... 针对轻小型无人机图像目标检测中由于目标灵活多样、环境复杂多变导致的检测精度低等问题,提出基于改进RT-DETR无人机目标检测算法。综合考虑轻量级SimAM注意力和倒置残差模块改进ResNet-r18主干网络,提高目标检测模型的特征提取能力。采用级联分组注意力机制优化倒置残差模块和特征交互模块,提升特征选择能力,实现目标检测信息的精细化获取。颈部网络中引入160×160检测层,提升特征融合阶段小目标的感知能力。基于VisDrone2019数据集的实验结果表明,改进后的模型具有更低的参数量和更高的检测精度。在Alver_Lab_Ulastirma和HIT-UAV数据集上进一步验证了改进方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 小目标检测 DETR 注意力机制 TRANSFORMER 残差链接
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城市交通拥堵预测研究:以西安市为例
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作者 颜建强 张霖 +1 位作者 高原 李银香 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期330-340,共11页
随着经济的发展和生活水平的提升,出行旅游逐渐成为流行的休闲方式,尤其在国庆等假日期间。然而,集中的出行需求引起的城市交通拥堵问题,不仅影响出行效率和体验,也加大了城市运行压力。该研究以西安市为例,深入分析假日期间的交通拥堵... 随着经济的发展和生活水平的提升,出行旅游逐渐成为流行的休闲方式,尤其在国庆等假日期间。然而,集中的出行需求引起的城市交通拥堵问题,不仅影响出行效率和体验,也加大了城市运行压力。该研究以西安市为例,深入分析假日期间的交通拥堵模式和特征,提出了一种基于深度学习拥堵预测模型ConstFormer。该模型融合了图卷积网络(graph convolutional network)和Transformer架构,利用图卷积网络探索空间邻接关系,以及Transformer的自注意力机制来挖掘长时空依赖关系,从而有效预测未来的交通状况。对比实验表明,ConstFormer模型对比基线模型均取得了最佳的性能,能够为人们规避高峰期和合理安排出行提供帮助。 展开更多
关键词 拥堵预测 数据分析 城市交通 图卷积网络 TRANSFORMER
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ViTAU:基于Vision transformer和面部动作单元的面瘫识别与分析
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作者 高嘉 蔡文浩 +1 位作者 赵俊莉 段福庆 《工程科学学报》 EI 北大核心 2025年第2期351-363,共13页
面部神经麻痹(Facial nerve paralysis,FNP),通常称为贝尔氏麻痹或面瘫,对患者的日常生活和心理健康产生显著影响,面瘫的及时识别和诊断对于患者的早期治疗和康复至关重要.随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,面瘫的自动识别变得可... 面部神经麻痹(Facial nerve paralysis,FNP),通常称为贝尔氏麻痹或面瘫,对患者的日常生活和心理健康产生显著影响,面瘫的及时识别和诊断对于患者的早期治疗和康复至关重要.随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,面瘫的自动识别变得可行,为诊断提供了一种更准确和客观的方式.目前的研究主要集中关注面部的整体变化,而忽略了面部细节的重要性.面部不同部位对识别结果的影响力并不相同,这些研究尚未对面部各个区域进行细致区分和分析.本项研究引入结合Vision transformer(ViT)模型和动作单元(Action unit,AU)区域检测网络的创新性方法用于面瘫的自动识别及区域分析.ViT模型通过自注意力机制精准识别是否面瘫,同时,基于AU的策略从StyleGAN2模型提取的特征图中,利用金字塔卷积神经网络分析受影响区域.这一综合方法在YouTube Facial Palsy(YFP)和经过扩展的Cohn Kanade(CK+)数据集上的实验中分别达到99.4%的面瘫识别准确率和81.36%的面瘫区域识别准确率.通过与最新方法的对比,实验结果展示了所提的自动面瘫识别方法的有效性. 展开更多
关键词 TRANSFORMER 面部动作单元 多分辨率特征图 生成器 热力图回归
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DCaT:面向高分辨率场景的轻量级语义分割模型
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作者 黄科迪 黄鹤鸣 +1 位作者 李伟 樊永红 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期252-262,共11页
语义分割是计算机视觉中分析和理解场景的关键任务,但现有的分割模型需要较高的计算成本和内存需求,不适合高分辨率场景的轻量级语义分割。针对该问题,提出了一种新的面向高分辨率场景的轻量级语义分割模型DCaT。采用深度可分离卷积提... 语义分割是计算机视觉中分析和理解场景的关键任务,但现有的分割模型需要较高的计算成本和内存需求,不适合高分辨率场景的轻量级语义分割。针对该问题,提出了一种新的面向高分辨率场景的轻量级语义分割模型DCaT。采用深度可分离卷积提取图像的局部语义;使用基于坐标感知和动态稀疏混合注意力的轻量级Transformer获取图像的全局语义;通过模块融合,在低级语义上注入高级语义;通过分割头输出像素预测标签。实验结果表明:与基线模型相比,DCaT在高分辨率数据集Cityscapes上的平均交并比提高了1.5个百分点,模型复杂度降低了26%,推理速度提升了12%。实现了高分辨率场景下模型复杂度与性能之间的更好平衡,证明了DCaT的有效性和实用性。 展开更多
关键词 语义分割 轻量化 高分辨率 TRANSFORMER 稀疏注意力
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基于贝叶斯图注意力Transformer的航空发动机剩余使用寿命概率预测
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作者 胡艳艳 白雅婷 《工程科学学报》 EI 北大核心 2025年第2期374-388,共15页
航空发动机作为飞机的心脏,其健康状态对飞机的安全飞行至关重要.深度学习强大的数据挖掘能力,为通过海量历史数据预测航空发动机的剩余使用寿命提供了新方法.然而,传统基于深度学习的方法大都关注于挖掘数据在时间上的关联,而忽略了多... 航空发动机作为飞机的心脏,其健康状态对飞机的安全飞行至关重要.深度学习强大的数据挖掘能力,为通过海量历史数据预测航空发动机的剩余使用寿命提供了新方法.然而,传统基于深度学习的方法大都关注于挖掘数据在时间上的关联,而忽略了多个传感器监测数据之间复杂的非欧氏空间关系.此外,少有研究考虑数据或者预测过程本身具有的不确定性,缺乏对预测结果可靠性的评估.为解决上述问题,本文提出了一种基于贝叶斯网络和图注意力Transformer的航空发动机剩余使用寿命概率预测方法.将图注意力机制融入Transformer的时间多头注意力模块,结合图注意力网络在空间特征提取上的优势和Transformer模型在时间特征提取的优势,实现数据特征时空关系的联合提取.同时,利用改进的贝叶斯网络度量预测不确定性,在得到剩余使用寿命预测点值的同时给出相应的置信区间.最后,通过在公开航空发动机数据集上的实验,证明了所提模型的有效性和先进性. 展开更多
关键词 航空发动机 剩余使用寿命 图注意力Transformer 贝叶斯网络 概率预测
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图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述 被引量:1
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作者 郭佳霖 智敏 +1 位作者 殷雁君 葛湘巍 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期30-44,共15页
卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就。近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起,广泛的研究不断克服两种模型存... 卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就。近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起,广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项,高效地发挥出各自的亮点,在图像处理任务中表现出优异的效果。基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点,并总结混合模型的概念及优势。围绕串行结构融合方式、并行结构融合方式、层级交叉结构融合方式以及其他融合方式等四个方面全面回顾梳理了混合模型的研究现状和实际进展,并针对各种融合方式的主要代表模型进行总结与剖析,从多方面对典型混合模型进行评价对比。多角度叙述了混合模型在图像识别、图像分类、目标检测和图像分割等实际图像处理特定领域中应用研究,展现出混合模型在具体实践中的适用性和高效性。深入分析混合模型未来研究方向,并为后续该模型在图像处理中的研究与应用提出展望。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 视觉Transformer 混合模型 图像处理 深度学习
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基于改进Transformer模型的多元时间序列预测
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作者 程艺锐 李果 《南阳师范学院学报》 CAS 2025年第1期38-45,共8页
在无线数据传输中,环境干扰和网络拥塞导致的数据丢包和缺失问题显著影响了时间序列预测的稳定性。为了解决这个问题,提出了一种名为TFKNet的时间序列预测模型。该模型基于Transformer的多维时间序列数据预测方法,在传统Transformer模... 在无线数据传输中,环境干扰和网络拥塞导致的数据丢包和缺失问题显著影响了时间序列预测的稳定性。为了解决这个问题,提出了一种名为TFKNet的时间序列预测模型。该模型基于Transformer的多维时间序列数据预测方法,在传统Transformer模型的基础上,结合时间卷积网络(TCN)和傅立叶频率特征提取技术增强了模型对局部特征的捕捉能力和多频率特征的提取能力,引入Kernel Attention Networks(KAN)提高了模型的预测性能。实验结果表明,与Transformer、Informer、Reformer、Autoformer传统方法相比,TFKNet模型在时间序列长预测任务中预测误差MAE分别平均降低0.0522、0.1117、0.1209、0.1922。 展开更多
关键词 数据预测 Transformer TCN KAN 傅立叶频率特征
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The potential mechanism and clinical application value of remote ischemic conditioning in stroke 被引量:1
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作者 Yajun Zhu Xiaoguo Li +6 位作者 Xingwei Lei Liuyang Tang Daochen Wen Bo Zeng Xiaofeng Zhang Zichao Huang Zongduo Guo 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS 2025年第6期1613-1627,共15页
Some studies have confirmed the neuroprotective effect of remote ischemic conditioning against stroke. Although numerous animal researches have shown that the neuroprotective effect of remote ischemic conditioning may... Some studies have confirmed the neuroprotective effect of remote ischemic conditioning against stroke. Although numerous animal researches have shown that the neuroprotective effect of remote ischemic conditioning may be related to neuroinflammation, cellular immunity, apoptosis, and autophagy, the exact underlying molecular mechanisms are unclear. This review summarizes the current status of different types of remote ischemic conditioning methods in animal and clinical studies and analyzes their commonalities and differences in neuroprotective mechanisms and signaling pathways. Remote ischemic conditioning has emerged as a potential therapeutic approach for improving stroke-induced brain injury owing to its simplicity, non-invasiveness, safety, and patient tolerability. Different forms of remote ischemic conditioning exhibit distinct intervention patterns, timing, and application range. Mechanistically, remote ischemic conditioning can exert neuroprotective effects by activating the Notch1/phosphatidylinositol 3-kinase/Akt signaling pathway, improving cerebral perfusion, suppressing neuroinflammation, inhibiting cell apoptosis, activating autophagy, and promoting neural regeneration. While remote ischemic conditioning has shown potential in improving stroke outcomes, its full clinical translation has not yet been achieved. 展开更多
关键词 Akt apoptosis autophagy cerebral perfusion cerebral vascular stenosis clinical transformation hemorrhagic stroke ischemic stroke NEUROINFLAMMATION neuroprotection Notch1 PI3K remote ischemic conditioning STROKE
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基于智能优化深度网络的档案数据分析方法
16
作者 王馨 王琳 《电子设计工程》 2025年第1期41-45,共5页
为提高档案管理的效率和准确性,提出了一种基于智能优化深度网络的档案数据分析方法。该方法结合了Transformer网络的特征提取能力和灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)的参数优化能力,显著提高了档案管理的效率和准确性。将提出的... 为提高档案管理的效率和准确性,提出了一种基于智能优化深度网络的档案数据分析方法。该方法结合了Transformer网络的特征提取能力和灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)的参数优化能力,显著提高了档案管理的效率和准确性。将提出的方法运用到档案数据的多分类任务中,实验结果表明,通过GWO算法优化后的Transformer-GWO模型在与xgboost分类模型结合时取得了最佳性能,其宏观精确度、宏观召回率和宏观F1分数分别达到0.893、0.878以及0.885,提出的方法有效提升了档案管理的智能化水平。 展开更多
关键词 档案数据 TRANSFORMER 灰狼优化算法 分类
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双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法
17
作者 吴梦可 高心丹 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期187-195,共9页
遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义... 遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法DEGFNet。设计特征融合模块(FFB)将Swin Transformer捕获的全局特征引入编码端,应对多尺度对象带来的挑战。在Swin Transformer中设计空间交互模块(SIB),降低复杂背景样本带来的负面影响;在解码端引入全局-局部注意力模块(GLTB)和特征细化模块(FRB),来更好地利用编码端提取的信息,提高语义分割的精确性;采用交叉熵损失和Dice Loss组成的混合损失函数训练模型,减轻样本类别不均衡带来的消极影响。在Vaihingen数据集上,宏观平均F1值(mF1)、平均交并比(mIoU)和整体准确率(OA)指标分别达到91.9%、84.8%和92.4%;在LoveDA数据集上,mIoU指标达到55.0%,均展现出了更好的语义分割效果和良好的泛化性。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 语义分割 卷积神经网络 Swin Transformer
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教育数字化转型进程中城乡教师协作教学的影响因素研究
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作者 罗江华 李曦 马哲生 《四川师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2025年第1期50-60,共11页
明确哪些因素在教育数字化转型中支持了城乡教师之间的协作教学,研究活动采用田野工作观察、访谈与问卷调查相结合的方法,基于“四平衡”监控和学习型组织理论构建“三层级七要素模型”,并运用结构方程模型分析了问卷数据.研究发现:教... 明确哪些因素在教育数字化转型中支持了城乡教师之间的协作教学,研究活动采用田野工作观察、访谈与问卷调查相结合的方法,基于“四平衡”监控和学习型组织理论构建“三层级七要素模型”,并运用结构方程模型分析了问卷数据.研究发现:教师数字胜任力是核心影响要素,学校组织支持通过教师数字胜任力的中介作用间接影响协作教学;数字教学资源对协作教学有显著影响.针对这些发现,建议进一步落实组织支持,强化数字化领导场景,有效推进数字能力建设,确保数字化技术的优势能够转化为实际教学胜势;应促进数字教学资源创新应用,增强教育数字化转型的实效性和适应性. 展开更多
关键词 教育数字化转型 城乡教师 协作教学 影响因素
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钛石膏在酸溶液中的除铁与相变规律研究
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作者 管学茂 张紫涵 +1 位作者 刘松辉 朱建平 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期193-200,共8页
目的为了解决钛石膏中的杂质问题,探讨常压下石膏的相变规律,方法以工业固废钛石膏为原料,以酸浸法处理,采用X射线衍射仪和X射线荧光光谱,分别测定反应产物的物相组成和化学成分,分析产物的物相,同时定量分析产物的除铁率和石膏含量进... 目的为了解决钛石膏中的杂质问题,探讨常压下石膏的相变规律,方法以工业固废钛石膏为原料,以酸浸法处理,采用X射线衍射仪和X射线荧光光谱,分别测定反应产物的物相组成和化学成分,分析产物的物相,同时定量分析产物的除铁率和石膏含量进行除铁效果表征,通过对不同条件处理原料、反应过程中酸的种类和浓度、反应温度和时间等条件探索,钛石膏的除铁效果和石膏的相变规律。采用超景深显微镜探索原料和产物的微观形貌,同步验证酸溶液中钛石膏的除铁效果。结果相较于盐酸、草酸和硝酸,硫酸的除铁效果最好且无其它杂质生成;随着酸浓度的提高,硫酸溶液中发生了二水石膏-硬石膏物相转化,在硝酸溶液和盐酸溶液中,发生了二水石膏-半水石膏物相转化,草酸溶液中最终生成草酸钙;在硫酸溶液反应中,提高提高硫酸浓度、反应温度和反应时间,均可促进二水石膏-硬石膏物相转化;对工业固废钛石膏原料进行处理时,未干燥研磨处理的原料,不影响物相的转化,由此可减少原料的操作步骤和能源消耗,节约钛石膏材料的预处理成本。结论研究结果可有效解决钛石膏中杂质问题,减少了实验和使用过程中的能源消耗,降低成本,同时可得出二水石膏-半水石膏-硬石膏之间的物相转化规律,补充石膏性能变化规律,扩大石膏资源再利用方向。 展开更多
关键词 钛石膏 除铁效果 相变规律 酸溶液 酸浸法
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具有次线性中立项的二阶微分方程的振动性
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作者 赵玉萍 《四川师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2025年第1期138-142,共5页
为进一步发展和完善微分方程的振动理论,研究一类具有次线性中立项的二阶非线性微分方程的振动性,利用Riccati变换、不等式技巧和分析性质,获得该类方程振动的充分条件.
关键词 RICCATI变换 振动性 次线性中立项 正解
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