【摘 要】
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植被与不透水地表景观组分及其构型是影响城市热环境的主要因子，最优粒度分析能够为城市地域制定基于自然的热缓解方案提供基于尺度的设计指导。分析城市热环境影响因素的最优粒度特征，探究城市热环境与景观格局之间的相互关系，对城市规划设计者进行城市热缓解设计、协助城市应对未来气候变化与增强城市韧性等方面具有重要指导作用。综合Landsat和国产高分2号遥感影像反演地表温度、划分地表覆被类型，通过划分100 m
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植被与不透水地表景观组分及其构型是影响城市热环境的主要因子，最优粒度分析能够为城市地域制定基于自然的热缓解方案提供基于尺度的设计指导。分析城市热环境影响因素的最优粒度特征，探究城市热环境与景观格局之间的相互关系，对城市规划设计者进行城市热缓解设计、协助城市应对未来气候变化与增强城市韧性等方面具有重要指导作用。综合Landsat和国产高分2号遥感影像反演地表温度、划分地表覆被类型，通过划分100 m×100 m ～ 1000 m×1000 m等多个网格单元，分析北京市五环内热环境影响因素的粒度效应；并
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随着人工智能的发展，利用高分影像进行滑坡等地质灾害识别逐渐成为研究热点。滑坡目视解译需依赖专家经验，传统滑坡自动识别方法又易将滑坡和裸地、道路等地物混淆。针对以上问题，提出基于模拟困难样本的Mask R-CNN（mask region?based convolutional network）滑坡提取方法。在现有样本的基础上，利用滑坡的形状、颜色、纹理等特征模拟更为复杂的滑坡背景，进行困难样本挖掘增
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针对人工鱼群算法（AFSA）不能够完美的解决局部寻优与全局寻优之间的平衡问题，且缺乏跳出局部最优能力等问题，提出了一种基于基因交换的自适应人工鱼群算法（AAFSA-GE）。该改进算法首先利用自适应的视野和步长提高搜索的速度及精度，然后利用混乱行为和基因交换行为增加跳出局部最优的能力并提高搜索效率。为了证明算法的有效性，在实验中使用了10种经典的测试函数将所提出的基于基因交换的自适应人工鱼群算法（A
目前大多数池化方法主要是从一阶池化层或二阶池化层提取聚合特征信息，忽略了多种池化策略对场景的综合表示能力，进而影响到场景识别性能。针对以上问题，本文提出了联合一二阶池化网络学习的场景分类模型。首先，利用残差网络卷积层提取输入图像的初始特征。接着，提出基于相似度的二阶池化算子，通过特征向量间的相似度求出其权重系数来调制特征值的信息分布，计算有效的二阶特征信息。同时引入一种有效的协方差矩阵平方根逼近求
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本文首先构造了一种支持多比特加密的全同态加密方案(以下简称MBGSW)， 该方案以李增鹏等人提出的一种支持多比特加密安全性基于DLWE的全同态加密体制为基础， 通过修改其加密算法使之成为无CRS模型多比特全同态加密方案. 然后运用LinkAlgo算法将单密钥密文扩展成多密钥密文， 从而实现多密钥全同态加密(MFHE)方案. 多密钥全同态加密允许在不同密钥下加密的密文之间进行同态操作， 最终实现多比
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