【摘 要】
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在探地雷达正演方法中，射线追踪法只能获取了波的运动学特征，时域有限差分法虽然能得到波的动力学特征，但是由于时空离散采用规则的结构化Yee单元，不能模拟复杂地质构造下波的传播规律。为了构建更复杂的地电模型和获取雷达波在不同地下构造中传播的波场特征，本文采用三角网格剖分的时域有限元法对探地雷达做正演模拟。时域有限元法可采用非结构化的拓扑网格对求解区域进行网格划分，选择三角形网格剖分物性区域可进一步解决
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在探地雷达正演方法中，射线追踪法只能获取了波的运动学特征，时域有限差分法虽然能得到波的动力学特征，但是由于时空离散采用规则的结构化Yee单元，不能模拟复杂地质构造下波的传播规律。为了构建更复杂的地电模型和获取雷达波在不同地下构造中传播的波场特征，本文采用三角网格剖分的时域有限元法对探地雷达做正演模拟。时域有限元法可采用非结构化的拓扑网格对求解区域进行网格划分，选择三角形网格剖分物性区域可进一步解决矩形网格剖分对物性参数分布复杂以及几何特征不规则模型适应性差的问题。时域有限元法的求解首先以电磁波的麦克
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低剂量CT（Low-dose CT，LDCT）包含丰富组织结构、病理信息和分布极其不规律的噪声伪影，这两种信息的幅度值分布规律相似。因此，LDCT降噪任务易出现特征提取不充分、网络对噪声伪影方向特性敏感度不足及降噪结果过度平滑等问题。针对上述问题，本文应用U-Net网络作为去噪网络的基本模型，设计了一种基于伪影估计的低剂量CT降噪网络。所提出的网络模型主要包括主特征提取网络和方向敏感注意力子网络两
我国的面源污染问题逐渐受到政府和科学界的重视，然而面源污染是一个复杂的系统过程，涉及多种因素和多个过程。面源污染模型作为解决面源污染相关问题的研究和管理工具，在进行面源污染总量估算和严重程度评价、污染物流失路径和影响因素分析、治理策略制定等方面都有重要的作用。在我国，虽然针对面源污染模型进行了大量相关研究，既包含对基于国外模型的应用与验证，也包含基于观测数据自主研发的模型，但仍然存在模型应用和验证
生态系统服务的供需矛盾造成土地利用方式不合理，引发各种生态环境问题，制约和影响流域可持续发展和居民福祉提升，加强生态系统服务供需关系的研究具有重大意义。以具有“山地—丘陵—平原”景观的河南省伊河流域为研究区，首先利用基于土地利用的生态系统服务矩阵对生态系统服务的供给与需求进行制图，分析生态系统服务供需的时空变化；其次，结合供给动态趋势、需求动态趋势、供需比及供需比趋势比4个指标对伊河流域生态系统服
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因不受多路径假象影响，角度域共成像点道集在偏移速度分析、振幅随反射角变化分析以及地震属性解释中起着至关重要的作用。逆时偏移成像技术采用精确的地震波动理论，因此基于逆时偏移的角度域共成像点道集提取方法能够适用于任意复杂构造，且算法精度高、稳健性强。然而，在实际中，受速度不准、采集孔径有限、照明不均以及偏移算子不精确等因素影响，逆时偏移角度域共成像点道集分辨率低、振幅不均衡、存在低波数假象。如何获得高
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液泡膜上的质子泵在实现液泡多种生理功能中起着关键作用,其中植物液泡膜质子焦磷酸酶(H~+-pyrophosphatase, H~+-PPase)能够通过水解无机焦磷酸(inorganic pyrophosphate, PPi)以维持胞内PPi稳态。液泡膜H~+-PPase将质子转移到液泡中以维持液泡腔的酸度,为其他转运蛋白提供质子驱动力,进而广泛参与植物生长发育和逆境胁迫响应过程。本文综述了近年来
随着计算机和人工智能技术发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）在断层识别中的应用越来越广泛。但是常规CNN网络难以获得大量实际的断层样本，只能依赖人工合成的断层数据训练网络，导致预测模型难以满足不同类型断层的识别要求。为此，本文提出了一种结合UNet++网络和迁移学习的复杂断裂系统识别方法，该方法首先利用大量合成的断层样本训练UNet++网络，然