嫦娥五号着陆区的成分特征与遥感地质研究

嫦娥五号任务从月球风暴洋北部地区成功返回了1731 g月壤样品,这些样品为研究月球年轻玄武岩的成因和演化提供了重要的样本.本文利用多源月球遥感探测数据结合嫦娥五号样品研究结果,从光谱学和矿物学角度研究了嫦娥五号着陆区年轻玄武岩的演化过程.嫦娥五号着陆区主要包含雨海纪极低钛到低钛玄武岩和爱拉托逊纪中钛玄武岩,遥感光谱学分析表明年轻玄武岩表现出明显的1μm吸收特征,可能存在橄榄石的富集.然而,返回的嫦娥五号月球样品研究揭示年轻玄武岩中橄榄石的含量并不高,我们推测年轻玄武岩遥感光谱上的1μm强吸收特征可能是富铁辉石、富铁玻璃、空间风化作用和铁橄榄石共同作用的结果.综合已有的样品研究和本文的遥感地质研究,嫦娥五号玄武岩源于高度演化的月球晚期岩浆活动,其源区可能位于富单斜辉石的浅层月幔.     

时序模型Xn+1=TZn-1(Xn,εn+1(Zn+1))的极限行为

提出了一个随机环境下的时间序列模型,应用马氏链的随机稳定性理论,讨论了该模型确定的序列{Xn}的极限性质,给出了{Xn}依某种方式收敛以及以几何速率收敛的充分条件.     

关于d元广义Legendre-Sidelnikov序列的自相关性研究

具有良好伪随机性质的序列在密码、雷达和通信系统中起着重要的作用,自相关性是其中一个重要的性质.2010年,Su和Winterhof引入了新的Legendre-Sidelnikov序列并研究了这个序列的伪随机性质.文中将进一步计算该序列的自相关值来证明其具有好的自相关性质.     

胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断

针对目前网络模型从X光片提取的特征过于单一,并且监督学习网络太过依赖疾病诊断标签,得到的X光片特征不利于冠状病毒诊断。提出一种胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断框架Covid-19Net。使用EfficientNet网络作为提取X光片特征的主干网络,采用教师—学生对比学习网络优化X光片特征,利用X光片肺分割生成的肺掩膜图像特征和X光片中提取关键点特征,聚合X光片提取的多种特征进行冠状病毒诊断。实验结果表明,Covid-19Net方法可以提高冠状病毒诊断性能。     

基于深度学习的轻量级道路障碍检测算法

道路障碍检测是智慧交通和无人驾驶的重要组成部分。针对道路障碍检算法的参数量过大、占用内存过多、难以在内存和算力有限的设备中使用等问题,本文提出一种轻量级的道路障碍检测算法。在YOLO v4的基础上,使用MobilenetV3作为模型的主干网络,减少模型参数,提高检测速度;改进模型中的PAN结构,将主干网络中更浅层的特征图提取融合,改善小目标检测不佳的问题;在特征融合部分加入ECA注意力机制提升网络整体精度;提出一个新的DBR模块,使网络整体相比之前更加轻便。使用改进后的模型在自制数据集中进行检测,与Mobilenetv3-YOLO v4相比,精度提升5.24%,参数量降低35.5%,F达43.8,满足实时应用的技术要求,表明模型可以嵌入到小型移动设备,达到良好的实时效果。     

基于互信息的宋史语料库词表的提取

基于统计语言模型,对《续资治通鉴长编》进行了统计分析.根据互信息特征抽取候选字串,通过人机交互确定其是否构成词,然后动态修正相关字串的互信息值,逐步建立宋史语料库词表.实验中据互信息阈值抽取候选字串6 500个,根据汉语大词典确定是词的有3 694个,占56.8%.结果表明互信息法是建立古汉语语料库词表的有效辅助手段.