【摘 要】
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The formation of mountain system and neotectonic structure of the Altai-Sayan region is regarded to be a result of intercontinental deformations， related to a distant effects of tectonic stress from t
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The formation of mountain system and neotectonic structure of the Altai-Sayan region is regarded to be a result of intercontinental deformations， related to a distant effects of tectonic stress from the Indo-Eurasian collision. Within this tectonic mod
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现有违规着装识别算法主要根据人体结构比例粗略定位并提取安全帽、工作服的图像特征，存在无法准确识别弯腰、下蹲、攀爬等大姿态问题。针对上述问题，提出了一种基于关键点检测和注意力机制的违规着装识别算法，可以适用于多种人体姿态和不同拍摄角度的情况，识别效果好。该算法在行人检测基础上，设计单人关键点检测模型，并且提出区域定位策略，精确定位行人的头部、上半身和下半身区域，减少背景干扰，降低着装特征提取难度。此
以三江平原湿地代表植物小叶章为对象，通过对杂类草草甸、典型草甸、沼泽化草甸、沼泽生境中小叶章个体大小与生物量差异及繁殖构件与植株生物量之间相关关系的分析，研究不同生境中水位对小叶章个体生物量与繁殖分配的影响。结果表明：小叶章个体大小、高度及有性繁殖特征随水位升高而显著降低；杂类草草甸、典型草甸、沼泽化草甸和沼泽中小叶章的繁殖阈值分别为0.245、0.149、0.148和0.157 g；除沼泽化草甸
现有的用于矫正透视倾斜变形文档的深度学习模型存在空间泛化性差、模型参数量大、推理速度慢等问题。从姿态估计的角度出发，提出一种轻量化文档姿态估计网络DPENet（Lightweight Document Pose Estimation Network），以优化上述问题。将文档图像中的单一文档视为一个姿态估计对象，将文档的四个角点视为文档对象的四个姿态估计点，采用兼具全连接回归与高斯热图回归优点的DS
为了提高真实环境下跨摄像头行人检索的识别精度，提出一种基于注意力机制的行人重识别特征提取方法。首先，考虑不同的训练数据量识别效果不同，对行人图片采用自动增强方法进行数据增强，增加数据集规模；其次，将连接注意力模块与ResNet50残差网络相结合构成特征提取网络，提取强显著性的行人特征；最后，采用三元组损失和圆损失对行人特征进行损失优化并进行距离度量，得到行人排序结果。实验结果表明，所提方法在Mar
珠芽蓼是青藏高原的广布种，存在有性和无性两种繁殖方式，其繁殖策略对环境变化非常敏感。为揭示海拔对珠芽蓼光合特性与繁殖策略的影响，以祁连山东段6个海拔梯度的珠芽蓼居群为研究对象，研究光合特性、生长特性、繁殖特性对于海拔梯度的响应。结果显示：（1）随着海拔升高，珠芽蓼净光合速率呈现升高趋势，在海拔3 700 m时达到最高值（14.39 μmol·m~(-2) s~(-1)），珠芽蓼叶片气孔导度总体上呈
本研究以阜平县土壤有效态Fe、Mn、Cu、Zn为研究对象，利用Arcgis软件、GS+软件，与地统计学相结合的方法分析了这四种微量元素的空间变异性特征及影响因素。研究结果表明：土壤有效态Fe、Mn、Cu、Zn平均含量分别为17.06、11.34、1.76、1.39 mg kg~(-1)；4种微量元素含量在空间上均属于中等变异性。有效Fe在空间分布上呈现西南与东北含量高而中部较低的趋势；有效Mn的空
随着当今国际社会形势逐渐复杂，公共安全和社会稳定面临严峻挑战。视频监控作为维护社会安定与建设智慧城市的重要手段，广泛应用于城市安全管理。高效的人群计数是实现基于视频进行安全管理的一个难点问题，旨在分析计算视频或图片场景中的人数。人群计数对控制关键场所人数、指挥公共交通、控制疫情蔓延、保障社会稳定具有重要积极意义。然而，人群计数问题仍然存在背景干扰、目标遮挡、目标尺度不一和目标分布不均等挑战，导致计
为探索园林木本植物对重金属锌(Zn)的积累和耐性机制，以栾树、臭椿、银杏3种北京常见乔木为试验树种，通过盆栽污染模拟试验，研究不同浓度Zn处理(0、250、500、1000、2000 mg·kg~(-1))对3种乔木叶、枝、根生物量、叶片超微结构的影响，分析各器官Zn积累含量以及Zn在叶、根中的亚细胞分布和化学形态。结果表明：各浓度Zn处理下3种乔木均能存活，但叶、枝、根生物量较对照均有下降。过量
样本点的边界信息对于分类具有重要意义。针对于边界Fisher分析(MFA)和局部敏感判别分析（LSDA）构造本征图和惩罚图所利用的样本点边界信息，在一些情况下并不能很好地表征不同类样本点的可分性，提出了一种新的图嵌入降维算法——边界流形嵌入(MME)。MME算法根据样本点的标签信息，首先寻找距离每个样本点最近的异类边界子流形，再返回本类中寻找距离异类边界子流形最近的同类边界子流形，从而定义出不同类
对于双目视觉的立体匹配而言，模型的网络结构是至关重要的，其中特征提取部分是提升网络精准度的重点之一。为了减少特征提取过程中信息的损失，充分利用匹配代价卷中的特征信息，结合密集空洞卷积(Dense Atrous Spatial Pyramid Pooling，DenseASPP)、空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling， SPP)和堆叠沙漏(Stacked Hourglass