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1.
利用三维数值模拟方法, 根据地幔对流控制方程, 以180 Ma喷发的Ferrar大火成岩省(LIP)为例, 在模型中引入Pangea超大陆、大型横波低速带(LLSVPs)和Pangea超大陆边缘的俯冲带, 模拟地幔对流过程, 研究其对应地幔热柱从地球内部热边界层(例如核幔边界)的生成过程, 并讨论导致该地幔柱产生的相关因素。结果表明, LLSVPs的形状以及俯冲带与LLSVPs边缘的距离对地幔柱的发生位置影响巨大; 地幔柱多起源于LLSVPs边缘曲率较大的位置, 并随着俯冲带与LLSVPs边缘的距离增加逐渐向远离LLSVPs边缘的方向偏移; 俯冲带的黏度影响地幔柱发生的时间, 但不影响地幔柱的位置。  相似文献   
2.
Many pretrained deep learning models have been released to help engineers and researchers develop deep learning-based systems or conduct research with minimall effort. Previous work has shown that at secret message can be embedded in neural network parameters without compromising the accuracy of the model. Malicious developers can, therefore, hide malware or other baneful information in pretrained models, causing harm to society. Hence, reliable detection of these vicious pretrained models is urgently needed. We analyze existing approaches for hiding messages and find that they will ineluctably cause biases in the parameter statistics. Therefore, we propose steganalysis methods for steganography on neural network parameters that extract statistics from benign and malicious models and build classifiers based on the extracted statistics. To the best of our knowledge, this is the first study on neural network steganalysis. The experimental results reveal that our proposed algorithm can effectively detect a model with an embedded message. Notably, our detection methods are still valid in cases where the payload of the stego model is low.  相似文献   
3.
地下水位高于管道埋深的地区,污水管道破损会导致大量地下水入渗,严重影响城市污水治理效能。高密度城市交通繁忙、高楼林立,难以开挖查找破损管道;物理探测方法操作复杂,价格不菲,难以推广。污水管网破损摸排成为制约城市污水治理的瓶颈问题。为此,利用粒子群算法,建立了高地下水位地区污水管道破损寻优定位模型,通过管网水力学模型和关键检查井水位监测信息,开发了城市污水管网破损的数值化定位技术。该技术方法在某城市污水管网进行了实例验证,结果表明基于检查井水位对地下水入渗流量进行解析,可确定破损点位,相对误差小于5%。在此基础上,进一步探究了监测点数量对破损点寻优定位精度的影响,结果表明只需监测60%的节点,寻优定位的查准率和查全率分别可达到75%和94%。  相似文献   
4.
5.
如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。  相似文献   
6.
 3D打印是基于材料累加原理,将计算机中的三维模型通过分层添加材料打印出实物的一种增材制造技术。2020年,3D打印研究在打印机理、技术改进及应用拓展等方面取得了重要进展。从打印方法改进、新型墨水研发、新型结构制备和应用,以及金属3D打印机理研究等方面回顾了3D打印的年度研究热点和代表性成果。  相似文献   
7.
以我国31个省区市2009—2018年国家自然科学基金面上项目为样本,采用改进的引力模型构建省区市之间的基础研究关联关系,在此基础上利用社会网络分析模型分析我国省区市之间基础研究的空间网络结构演化及影响因素。研究表明:网络整体的空间关联性逐步增强,网络效率呈现出平缓的下降趋势;东部沿海经济发达地区并未利用自身的优势对其他地区产生推动作用。基础科研空间关联网络划分为双向溢出、经纪人、净溢出和净受益4个板块,板块内部的联系要大于板块之间的联系。地理位置临近、申请机构数量、科研人员、正副高职数量对基础科研的空间关联结构有显著性影响。  相似文献   
8.
网络入侵检测一直以来都是网络安全中亟待解决的关键任务之一,传统网络入侵检测方法主要通过提取多维特征,采用机器学习方法构建检测模型,大多忽略了入侵行为的时间相关性.通过提取网络入侵行为的时序特征,设计基于降维特征的多头自注意力机制Transformer网络模型,以解决传统串行化时序神经网络模型不易收敛且时间开销较大的问题,通过选取最优的损失函数和训练参数进行并行化训练,实现网络入侵行为检测.实验结果表明,基于Transformer网络模型的网络入侵检测方法在多个数据集上均获得了99%以上的精度和检出率.  相似文献   
9.
用溶胶-凝胶法制备钛(Ti)掺杂BiFeO3纳米颗粒(Ti-BiFeO3), 研究不同煅烧温度对Ti掺杂BiFeO3结构调控及光催化性能的影响, 用X射线衍射(XRD)、 扫描电子显微镜(SEM)、 能谱分析(EDS)、 紫外-可见(UV-Vis)光谱技术对颗粒的相结构、 形貌、 原子比例、 光催化性能等进行测试及分析, 并以罗丹明-B为目标降解物, 对Ti掺杂BiFeO3光催化性能进行研究. 结果表明: Ti掺杂BiFeO3样品在不同煅烧温度均出现Bi2Fe4O9相; 煅烧温度可对Bi2Fe4O9的含量进行调控, 在650 ℃煅烧样品中含有适量的Bi2Fe4O9相, 能有效提高Ti掺杂BiFeO3的光催化活性, 且具有较高的降解活性, 60 min内降解效率达85%.  相似文献   
10.
针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。  相似文献   
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