【摘 要】
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介观尺度（mesoscale）波致流体流动（wave-induced fluid flow）是导致孔隙介质中地震波本征衰减的主要原因，因此正确地表征其衰减特性尤为重要。受限于模拟方法的稳定性与岩石物理参数复杂关系式带来的计算成本，本文提出利用复合矩阵法推导一维粘弹波动方程频率域解析表达式，从而定量表征孔隙介质中地震波的衰减以及速度频散特征。针对常规方法仅讨论传播界面对反射系数随频率变化的影响情况，
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介观尺度（mesoscale）波致流体流动（wave-induced fluid flow）是导致孔隙介质中地震波本征衰减的主要原因，因此正确地表征其衰减特性尤为重要。受限于模拟方法的稳定性与岩石物理参数复杂关系式带来的计算成本，本文提出利用复合矩阵法推导一维粘弹波动方程频率域解析表达式，从而定量表征孔隙介质中地震波的衰减以及速度频散特征。针对常规方法仅讨论传播界面对反射系数随频率变化的影响情况，基于斑块饱和模型，本文利用新方法对比传播过程和传播界面的对其影响。在考虑传播过程的影响下，重新建立孔隙度
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立体图像左右视图间的差异影响了视觉任务对深度信息的重建。现有立体图像颜色校正方法在进行颜色校正时，颜色校正效果与整体时间效率不平衡。为了解决这个问题，本文提出一种端到端的基于视差注意力的立体图像颜色校正方法。该方法在一个卷积神经网络内同时进行立体图像对应关系获取和目标图像颜色校正。先采用共享参数的多尺度特征提取模块分别提取参考图像和待校正失真图像的特征，再通过视差注意力模块的双向匹配策略进行特征之
本文从IRIS上下载了2012年10月21日-10月31日位于俄罗斯Obninsk的OBN台站（II台网）和美国东部宾夕法尼亚州石油城的州立公园内的M54A台站（TA台网）各自共264个小时的三分量数据。我们运用频率偏振分析和概率谱密度函数方法对数据进行处理，来探讨两种研究背景噪声随频率变化的处理方法的差异。研究结果显示这两种方法得到的三分量信号能量随频率变化特征大致相同，并且两种方法得到的第二地
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针对目前用于医学图像语义分割的卷积神经网络由于考虑位置的平移不变性而导致的局部感受野较小以及没有办法表达长范围的依赖关系等问题，设计了基于内卷U-NET深度学习的网络新模型，该模型利用内卷操作来替代传统的卷积操作，同时利用注意力机制学习图像长范围的依赖关系，能够有效提高医学图像语义分割的精度。在肺部CT的数据集上的实验结果表明，与目前基于卷积神经网络的分割方法相比，该算法具有更好的分割精度。
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群体行为识别是计算机视觉领域应用广泛且亟待解决的重要研究问题。伴随着深度神经网络的发展，群体行为识别与理解的宽度与深度也在不断扩展。通过调研近十年来群体行为识别的研究文献，确定了目前群体行为识别研究的问题定义；指出了群体行为识别研究现存的问题与挑战；在深度学习网络架构下，描述了从早期仅仅对群体行为进行分类识别，到如今更加侧重于对行为群体中活动细节理解的群体行为识别算法的发展历程；重点介绍了以卷积神