渐近线性二阶Hamilton系统的非平凡周期解

利用极小极大方法得到了一类渐近线性二阶Hamilton系统的非平凡周期解的存在性结果。     

一类超几何函数比的几个不等式

获得了由(4)式定义的出现于数论Ramanujan广义模方程中的这类超几何函数比所满足的一些不等式,改进了广义Grotzsch环函数原有的一些界,所得结果可应用于Ramanujan广义模方程的研究.     

Poisson方程的一种Mortar型广义差分法

给出了Poisson方程的一种Mortar型广义差分法,试探函数空间取为一次有限元空间,检验函数空间取为与对偶单元相对应的分片常数空间,并给出了一个相应的误差分析结果.     

基于信号重构的一种系统仿真方法

本文根据信号重构的思想，提出了一种系统仿真方法。该方法是对时域矩阵仿真方法的扩展，即保留了时域矩阵方法快速性的特点，又提高了仿真精度。文中还对该方法的截断误差做出了估计，并证明了该方法的收敛性。最后，通过仿真例子说明了该方法的有效性。     

广义线性系统的输出反馈和极点配置

研究了广义线性系统的输出反馈和极点配置问题。引入“正常化”概念,从而推导出类似于正常线性系统有关输出反馈和极点配置问题的一些重要结论。     

基于 Swin Transformer 和 Style-based Generator 的盲人脸修复

盲人脸修复任务是从低质量的图像（例如模糊、噪声和压缩图像）中恢复高质量的图像.由于事先不知道低质量图像的退化类型和退化参数,因此盲人脸修复是一个高度病态的问题,在修复过程中严重依赖各种先验指导.然而,由于面部成分和面部标志等面部先验通常是从低质量图像中提取或估计的,可能存在不准确的情况,这直接影响最终的修复性能,因此难以有效利用这些先验知识.此外,目前的主流方法基本都是依赖ConvNets进行特征提取,没有很好地考虑长距离特征,导致最终结果缺乏连续一致性.本文提出了一种改进的StyleGAN模型,命名为SwinStyleGAN,应用在高级视觉任务上表现出色的Swin Transformer来提取长距离特征,并通过改进后的类StyleGAN合成网络逐步生成图像.本文设计了一个空间注意力转换模块SAT来重新分配每个阶段特征的像素权重,以进一步约束生成器.大量实验表明,本文提出的方法具有更好的盲人脸修复性能.     

采用空间量化技术的泉州传统街巷风貌改造策略

以福建省泉州市的传统街巷为研究样本,通过空间量化技术探究泉州街巷形成的大致演变过程与形成逻辑;然后,采用等级、功能与宽度3个因子辨析街巷,并生成一套适用于泉州传统街巷空间的风貌改造策略.结果表明：泉州街巷的主要差异在于等级、功能与宽度的不同,同时等级、功能与宽度的变化也会导致街巷类型的转变,街巷的属性能够通过等级、功能与宽度共同组成的复合评价体系进行辨析;最后,通过梳理泉州现有的街巷格局,并针对街巷分别提出相应的改造策略.     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.