链环的色度及Jones多项式的次数

Γ是权图,PΓ(x,y,z)、d(Γ)和σ(Γ)分别是Γ的多项式、色度和符号差,L是链环,VL(x)、d(L)和σ(L)分别是L的Jones多项式、色度和符号差.讨论了d(Γ)和σ(Γ)的某些性质,并将它们运用在链环中,由此刻画了d(L)和Jones多项式的次数.     

时标上二阶具正负系数中立型动力方程的频率振动性

利用频率测度的相关知识讨论了两类时标上二阶具正负系数中立型动力方程[x(t)-R(t)x(t-γ)]ΔΔ+P(t)x(t-τ)-Q(t)x(t-δ)=0,t∈T[x(t)-R(t)x(t-γ)]+P(t)x(t-τ)-Q(t)x(t-δ)=0,t∈T的频率振动性,得到了一些新的频率振动准则,并通过例子阐述了主要结果。     

关于多项式与指数型周期函数的乘积的素性

本文将得到如下的结果: 定理1,设F(z)=P(z)H(z),其中P(z)是非常数的多项式,H(z)是非常数的指数型周期整函数,则F(z)是右素的。除非F(z)具有如下形式的分解: (ⅰ)F(z)=[Q(ζ)H_1(ζ~(1/2))]·(z+a)~2,这里H_1是指数型周期整函数,并且使H_1(ζ~(1/2))为整函数。 (ⅱ)F(z)=[Q(ζ)ζ~(1/2)H_1(ζ~(1/2)]·(z+a)~2,这里H_1是指数型周期整函数,并且使ζ~(1/2)H_1(ζ~(1/2))为整函数。定理2,设F(z)=P_1(z)H_1(2)+P_2(z)H_2(z)+…+P_n(z)H_n(z),其中P_k(z)是多项式,H_k(z)是具有相同周期的指数型周期函数,则F(z)是右素的,除非F(z)具有形如F(z)=f(A(z+a)~2+B)的分解。     

特征2矩阵空间上幂等保持映射(英文)

设F是除F2={0,1}之外的特征是2的域,Mn(F)是域F上的n×n 矩阵空间,Pn(F)是Mn(F)的包含所有n×n 幂等矩阵的子集.定义Фn(F)是从Mn(F)到Mn(F)满足A-λB∈Pn(F)蕴涵着φ(A)-λφ(B)∈Pn(F)对所有A,B∈Mn(F)及λ∈F成立的映射的集合.当n≥3时,集合{φ∈Фn(F)1(E) 可逆阵T∈Mn(F)使得Tφ(Ekk)T-1=Ekk,k=1,…,n}被刻画,丰富了相应文献的结果.     

一类非线性微分方程的可积性准则

本文考虑二阶线性微分方程y″ +t2 f(t)g(y=0 ) ( 1 )的可积性 ,设G(y=∫yog(s)ds)我们证明了在一定的条件下 ,方程 ( 1 )的一切解满足估计∫∞t0G(y(t) )f(t) dt <+∞     

丹江口水库表层沉积物重金属污染特征及风险评价

丹江口水库是南水北调中线工程的重要水源地,为系统了解其库区沉积物中重金属污染现状及潜在的环境风险,采集了丹江口水库22个样点的表层沉积物,分析其中钒(V)、铬(Cr)、锰(Mn)、镍(Ni)、铜(Cu)、锌(Zn)、砷(As)、铷(Rb)、锶(Sr)、钡(Ba)、铅(Pb)等11种重金属元素的空间分布特征及来源,评估各...     

非线性方程的周期积分边值问题分析

针对二阶非线性微分方程的周期边值问题进行研究.而且主要是对x″+q(t)x'+h(t)x+f(t,x)=0二阶非线性微分方程解的问题进行研究,分析在一些假设条件下二阶非线性微分方程解的存在性和惟一性.在二阶非线性微分方程中,假设f(t,x)有界,∫t0q(s)ds有界,并且存在常数a和b,使得对于所有的t∈[0,T],有a≤q(t)≤b,则二阶线性方程(p(t)x')'+q(t)x=0,x(0)=x(T),∫T0x(s)ds=0有惟一解,并且当h(t),q(t),p(t)连续时,方程(p(t)x')'+q(t)x=h(t),x(0)=x(T),∫T0x(s)ds=0有惟一解.     

基于多氮杂环配体的锌(Ⅱ)和镉(Ⅱ)配合物的水热合成与晶体结构

以多氮杂环配体二吡啶[3,2-a:2',3'-c]并吩嗪(DPPZ)和[2,3-f]吡嗪并[1,10]菲罗啉(Pyphen)为配体,采用水热法合成了两个配合物[Zn(DPPZ)2SO4]·2H2O(1)和[Cd(Pyphen)2Cl2](2),利用元素分析和单晶X-射线衍射对其结构进行了表征.分析结果表明,配合物(1)和(2)都属于单斜晶系,空间群都为C2/c.配合物1的晶胞参数为:a=17.500 7(9),b=7.234 4(5),c=23.182 2(14),β=94.942(5)°,V=2 924.1(3)3,Z=4;配合物(2)的晶胞参数为:a=8.509 8(17),b=12.524(3),c=22.683(5),β=95.31(3)°,V=2 407.0(8)3,Z=4.配合物(1)和(2)均为零维结构单元,配合物(1)的单元之间通过π-π堆积作用形成二维层状结构,层与层之间通过氢键作用形成三维超分子结构.配合物(2)的配位单元之间通过Pyphen配体的π-π堆积作用构筑成一个二维超分子结构.     

关于多参数的Hardy-Hilbert不等式的改进

利用加强了的Holder's不等式对带参数的Hardy-Hilbert不等式作了改进,建立了一些新的形如 ∫∞0∫∞0 f(x)g(y)/(Ax By)A dxdy相似文献   

具无穷时滞中立型周期微分系统的周期解

讨论了具无穷时滞中立型周期微分系统ddt(x(t)-∫-0∞Q(s)x(t s)ds)=A(t,x(t-r(t)))x(t) ∫-0∞C(t,s)x(s)ds f(t,xt) b(t)的周期解问题.引入BCh空间,并利用矩阵测度和Krasnoselskii不动点定理,得到了此系统周期解的存在定理.特别地,当A(t,x)=A(t)时,给出了存在唯一周期解的条件.所得结论推广了相应文献的结果.     

基于级联可分离空洞残差U-Net的肝脏肿瘤分割

计算机辅助肝脏肿瘤分割可减少医生工作量,提高手术成功率,因而具有重要的临床诊疗价值。为获得精确的肝脏肿瘤自动分割结果,该文结合医学影像分割领域近年新兴的U-Net模块提出了基于级联可分离空洞残差U-Net（cascaded separable and dilated residualU-Net,CSDResU-Net）的肝脏肿瘤分割方法。CSDResU-Net采用了级联操作,解决了因肿瘤在整幅图像中占比小而造成的肿瘤分割数据不平衡问题;通过在分割网络中整合残差单元、深度可分离卷积和空洞卷积,能够增加卷积核感受野并快速提取更具判别性的肝脏肿瘤图像特征,从而提高肝脏肿瘤分割精度。在国际医学图像计算和计算机辅助干预协会肝脏肿瘤分割数据库上的实验结果表明,CSDResU-Net比基线方法的Dice系数指标提升了1.3%,同时发现空洞率对分割网络的性能表现影响较大。     

GIS数据约束的海岸带SAR图像多尺度分割

针对海岸带区域地理信息系统(geographic information system, GIS)矢量数据和合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像所表达信息的不同,探讨多尺度GIS矢量数据约束下的高分辨率SAR图像多尺度割. 在县级GIS矢量数据约束下,利用分形网络演化分割方法对高分辨率SAR图像进行分割,得到第1层分割结果. 然后在省级GIS矢量数据约束下,对第1层分割结果进行聚合,得到第2层分割结果. 该方法既能实现GIS矢量数据约束下的高分辨率SAR图像多尺度分割,获得满足GIS矢量数据约束和根据后向散射特征聚合的多尺度分割结果,又能消除瞬时SAR图像海岸线不确定的不足. 利用一幅天津地区的SAR图像进行实验,证实了该方法是一种有意义的图像多尺度分割方法,且得到的分割结果可用于有特定需求的图像分析和统计.     

一种多模特征融合的方面信息情感分类方法

在方面信息情感分类中针对使用循环神经网络编码长距离文本的信息丢失问题,以及使用注意力机制提取情感信息时倾向于关注高频信息偏置问题,提出一种多模特征融合的方面信息情感分类方法,区分单点、多点以及局部三类不同表达模式的情感信息,通过对三类情感信息有侧重的关注、提取与融合,实现各类特征间相互确认与纠错,降低信息丢失与关注偏置问题,达到增强复杂情感表达模式下的方面信息情感分类能力的目的。实验结果表明,使用所提出的方法对三类情感信息进行提取与融合,可以使方面信息情感分类任务在准确率和F1值指标上得到进一步提升。     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

改进的多任务学习方法的眼底视盘分割与定位

提出了一种改进的多任务学习方法,网络的主结构由特征提取网络和分别进行视盘分割与视盘定位的双路径网络组成,通过端到端的训练与测试可以实现眼底图像视盘自动分割与定位相结合的多任务目的。在特征提取网络的编码阶段利用密集连接提取眼底图像视盘的上下文特征。视盘分割任务是依靠解码阶段逐步恢复原来的图像分辨率并获取整个视盘轮廓,视盘中心定位任务由空洞空间金字塔模块和金字塔池化模块来进一步提取视盘抽象特征,得到精准的视盘中心坐标。对350幅眼底图像进行了视盘分割和中心定位,实验结果表明:该方法自动分割的视盘结果与手动标注视盘区域的Dice系数为0.965,自动定位的视盘中心坐标与手动标记的视盘中心的平均绝对距离为0.191 mm(34.7像素)。     

结合上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法

可靠、准确的点云聚类是后续高精度场景目标分析与解译的基础.该文提出了一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法.首先用DBSCAN （density-based spatial clustering of applications with noise）对点云数据进行过分割，得到密度可达的超体素；然后引入空间和属性上下文特征来描述超体素间的关联，并用于定义超体素构建的图模型边的权值；最后基于多标记的图割优化算法得到最佳超体素聚簇.实验结果表明，该方法能够有效改善点云聚类过分割，从而提高聚类的精度.     

面向地理国情监测的CRF遥感影像分类

针对地理国情监测中地表覆盖信息的提取,提出了一种基于条件随机场的高分辨率遥感影像自动分类方法.与面向对象的传统分类方法不同,该方法基于概率图模型分别计算像素级和对象级的势函数,以及像素与它所属对象之间的层间势函数,将所得势函数统一到一个CRF模型中进行图割求解.该方法较充分地表达了像素与对象之间的关系,从而降低了对象分割误差传递对影像分类结果的影响.以“高分1号”遥感影像为实验数据,借鉴地理国情普查中地表覆盖分类体系进行实验验证.分类总体精度和平均精度分别达到91.08%和86.95%,远高于基于面向对象的分类结果.     

基于串匹配的特殊点匹配和自由伪造签名快速排除法

在手写签名认证中,特殊点的抽取和匹配具有非常重要的意义,因为特殊点不仅可以作为签名的一种特征,还可以作为分段、签名对齐的依据.该文提出一种基于串匹配的方法对签名的特殊点序列进行匹配,提高了特殊点匹配的精度.同时通过计算特殊点类型所组成的字符串的编辑距离,能够很快地发现与真签名差距较大的自由伪造签名,从而提高整个系统的反应速度.     

迷彩设计中背景图像聚类方法的比较分析

迷彩设计中,通过对目标背景的图像信息进行归类处理,利用图像分割技术获取背景斑点,然后设计出与背景亮度和纹理相协调的迷彩图案. 目前,最常用的图像分割方法是均值聚类法,由于它直接利用灰度信息以致分割的细节不明显,容易导致模拟背景纹理失真. 针对它的不足,提出了采用基于自组织特征映射(self organizing feature map, SOFM)神经网络的分割方法对背景进行聚类分割. 该方法将整幅图像作为神经网络的输入,聚类分割后的颜色作为输 出,按照自组织特征映射网络的学习过程,使用其函数进行迭代运算直至学习停止. 比较实验结果表明,SOFM方法能更好地保留图像的细节纹理,得到较为理想的设计效果.     

实体类别信息增强的命名实体识别算法

中文命名实体识别（named entity recognition, NER）字符级别模型会忽略句子中词语的信息,为此提出了一种基于知识图谱中实体类别信息增强的中文NER方法。首先,使用分词工具对训练集进行分词,选出所有可能的词语构建词表;其次,利用通用知识图谱检索词表中实体的类别信息,并以简单有效的方式构建与字符相关的词集,根据词集中实体对应的类别信息生成实体类别信息集合;最后,采用词嵌入的方法将类别信息的集合转换成嵌入与字符嵌入拼接,以此丰富嵌入层生成的特征。所提出的方法可以作为嵌入层扩充特征多样性的模块使用,也可与多种编码器-解码器的模型结合使用。在微软亚洲研究院提出的中文NER数据集上的实验展现了该模型的优越性,相较于双向长短期记忆网络与双向长短期记忆网络+条件随机场模型,在评价指标F1上分别提升了11.00%与3.09%,从而验证了知识图谱中实体的类别信息对中文NER增强的有效性。