【摘 要】
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为了实现田间杂草图像快速、准确识别，提出了一种基于深层连接注意力机制残差网络（DCECA-Resnet50-a）的田间杂草识别模型。以残差网络为基准，改进残差块下采样的位置，同时引入注意力机制和连接注意力机制模块以更好地提取图片中的特征信息，结合迁移学习的策略缓解小样本数据集造成的过拟合现象，提高模型的泛化性并大大减少模型的训练时长。实验结果表明，改进后的模型综合性能最好，有较高的识别准确率，对杂
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为了实现田间杂草图像快速、准确识别，提出了一种基于深层连接注意力机制残差网络（DCECA-Resnet50-a）的田间杂草识别模型。以残差网络为基准，改进残差块下采样的位置，同时引入注意力机制和连接注意力机制模块以更好地提取图片中的特征信息，结合迁移学习的策略缓解小样本数据集造成的过拟合现象，提高模型的泛化性并大大减少模型的训练时长。实验结果表明，改进后的模型综合性能最好，有较高的识别准确率，对杂草的识别准确率达到了96.31%且模型参数较少，实现了对银叶菊、小蓬草、马唐和猪殃殃四类豌豆田间常见杂草
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陆地风化的硫酸盐(SO_(4)~(2-))通过河流体系输入海洋， 其通量以及硫酸盐同位素组成(δ~(34)S_(SO4)和 δ~(18)O_(SO4))对全球硫循环及海洋SO_(4)~(2-)同位素组成至关重要. (目的) 河流体系SO_(4)~(2-)含量及δ~(34)S_(SO4)和 δ~(18)O_(SO4)组成不但受SO_(4)~(2-)来源控制， 而且受河流内部硫酸盐细菌还原及氧化过程影
罗布泊是我国重要的钾盐勘探区，因地表松散，造成地震激发和接收效果差，噪声干扰严重，资料信噪比低。利用过井LDK01的两条交叉石油地震勘探测线，针对目标层信噪比低、干扰波类型多等问题，首先采用了分频分时去噪技术有效压制野值低频噪音，其次利用锥形FK滤波压制强面波干扰，然后利用空变时变地表一致性反褶积改善近地表激发接收条件能量差异性，最后利用俞氏子波反褶积提高纵向分辨率，通过对不同高分辨率去噪技术的组
从独角兽企业家成长路径角度构建并分析城市创新网络对创新型城市建设具有启示意义。利用独角兽企业家出生地、求学地、首次工作地和首次创业地的迁移轨迹构建城市网络，运用社会网络分析法探究城市网络的结构特征，归纳总结了基于独角兽企业家移动的城市关联模式。研究结果：①独角兽企业家出生地较分散，但在求学、首次工作和首次创业地上的分布大体呈多极分布的格局，其中创业地城市集中度最高。②北京、上海和杭州3市在城市网络
铀“稳定”同位素 (~(238)U/~(235)U，通常记为δ~(238)U) 目前已经成为非传统稳定同位素领域的研究热点。上世纪人们曾经认为铀同位素不存在分馏，因而铀同位素研究发展缓慢。然而随着分析技术的发展，人们发现自然界中铀同位素~(238)U和 ~(235)U存在显著的分馏，可以作为良好的示踪工具。迄今为止，已经有大量铀同位素作为古氧化还原指标的研究发表，比如，用铀同位素示踪地球近地表环境
在安防背景下，利用图像/视频对敏感区域的人流量监控是一个重要的研究课题，该成果可以防止人群骚乱、踩踏现象的发生，对突发情况下的人群汇集现象做出预警。然而，以往的方案都是在针孔相机模型下进行的，无法直接适配目前广泛应用的鱼眼镜头监控场景。鱼眼镜头具有超宽的视场角，但所拍摄的图像存在畸变。本文采用生成密度图的方式进行人群计数。为了生成目标密度图，本文结合鱼眼图像的特点，将可变形卷积引入到模型中，同时设
【目的】研究三维点云中甜椒果实的精确识别，为采摘机器人进行采摘作业提供准备。【方法】提出一种增强OHTA颜色空间融合快速点特征直方图（Fast point feature histogram，FPFH）识别三维点云中甜椒果实的方法。以OHTA颜色空间为基础，通过分析甜椒果树颜色的特征，对I_(2)和I_(3)分量进行调整以增强果实与非果实的区分对比度；然后对所采集的点云进行几何特征的计算并利用FP
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为探究淮北平原土壤水与地下水埋深及降水关系，本次研究利用五道沟实验站26年长系列资料，结合氢氧稳定同位素示踪法，对淮北平原夏玉米生长期大气降水、土壤水和地下水进行了分析。结果表明，夏玉米不同生长期土壤平均含水率随土层深度增加呈现出先减小后增加再减小的趋势，其中0-0.2m土层平均土壤含水率最低，0.3-0.5m土层土壤含水率最高。通过大气降水、土壤水和地下水氢氧同位素特征值可知，土壤水δ18O和δ
河南是我国重要的粮食生产基地，但干旱频发，对社会经济发展产生巨大阻碍。土壤湿度作为反映干旱灾害发生的重要指标，开展土壤湿度动态变化及其与气象因子关系研究，可为科学认识干旱发生发展规律及制定调控措施提供依据。基于MODIS增强型植被指数（EVI）和校正后的陆地表面温度（LST）数据构建双抛物线型EVI-LST特征空间，根据该特征空间计算温度植被干旱指数（TVDI），分析河南省2000—2019年土壤