【摘 要】
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（目的）东昆仑造山带东段波洛斯太地区出露一套晚三叠世中酸性火山岩，对研究古特提斯洋关闭及碰撞造山过程具有重要意义。（方法）通过对该火山岩进行详细的锆石U-Pb年代学、地球化学和Hf同位素研究来确定其形成时代、岩石成因和构造环境。（结果）研究结果表明，英安岩加权平均年龄为233.4±1.3Ma和234.7±1.5Ma，形成时代为晚三叠世。火山岩SiO_(2)含量为64.57%～71.27%，全碱含量
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（目的）东昆仑造山带东段波洛斯太地区出露一套晚三叠世中酸性火山岩，对研究古特提斯洋关闭及碰撞造山过程具有重要意义。（方法）通过对该火山岩进行详细的锆石U-Pb年代学、地球化学和Hf同位素研究来确定其形成时代、岩石成因和构造环境。（结果）研究结果表明，英安岩加权平均年龄为233.4±1.3Ma和234.7±1.5Ma，形成时代为晚三叠世。火山岩SiO_(2)含量为64.57%～71.27%，全碱含量（ALK）为7.53%～8.07%，Na_(2)O/K_(2)O值为0.84～1.01，Mg~(#)值为
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【目的】为了实现水稻害虫的快速、准确识别，本文提出了基于迁移学习和卷积神经网络相结合的水稻害虫识别方法。【方法】首先对水稻害虫图像进行平移，翻转，旋转，缩放等预处理之后，按照害虫特征由人工分为稻纵卷叶螟，稻飞虱，二化螟，三化螟，稻蝗，稻象甲等6个类别。然后基于迁移学习方法，将VGG16模型在图像数据集ImageNet上训练得到的权重参数，迁移到水稻害虫的识别当中，将VGG16的卷积层和池化层作为特
大陆浅源地震密集分布层称为地震层,该深度处于石英脆塑性转化带,其变形除受温度控制外,地震周期各阶段变形随应变速率和应力发生变化,从间震期的稳态蠕变转化为同震破裂和震后松弛阶段非稳态蠕变。与间震期长期蠕变相关的野外塑性变形和稳态流变实验研究非常多,而与震后松弛相关的地壳深部脆塑性转化和非稳态蠕变研究非常有限,更缺少非稳态流变的本构方程。震后松弛阶段的断层滑动研究和基于GPS观测数据反演地壳形变研究都
干旱导致树木死亡对生态系统功能和碳平衡有重大影响。植物水分运输系统失调是引发树木死亡的主要机制。然而,树木对干旱胁迫响应的多维性和复杂性,使人们对植物水分运输系统在极端干旱条件下的响应以及植物死亡机理的认识还不清楚。该文首先评述衡量植物抗旱性的指标,着重介绍可以综合评价植物干旱抗性特征的新参数——气孔安全阈值(SSM)。SSM越高,表明气孔和水力性状之间的协调性越强,木质部栓塞的可能性越低,水力策
随着深度学习的不断发展，目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测算法中，基于深度学习的单阶段目标检测算法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因，导致在检测过程中对小目
行人检测器对算法的速度和精确度有很高的要求。虽然基于深度卷积神经网络(DCNN)的行人检测器具有较高的检测精度，但是这类检测器对硬件设备的计算能力要求较高，因此，这类行人检测器无法很好地部署到诸如移动设备、嵌入式设备和自动驾驶系统等轻量化系统中。基于对这些问题的考虑，提出了一种更好地平衡速度和精度的轻量级行人检测器（EPDNet）。首先，主干网络的浅层卷积使用深度可分离卷积以压缩模型的参数量，深层
为系统研究石煤矿山周边耕地富硒土壤地球化学特征及影响因素，在浙江省常山县辉埠石煤矿山周边耕地采集了表层土壤样品144件、农产品甘蔗样20件、土壤垂向剖面土壤样6件、岩石样5件和地表水样3件。通过样品Se、有机质、As、Cd、Cu、Pb、Zn、Ni、Hg、Cr等元素含量指标测定和统计，探究了该区富硒土壤地球化学特征。结果表明，区内表层土壤硒含量主要集中于0.47～1.34 mg/kg之间，平均含量0
文中提出了电力物联网边缘计算终端的微服务建模与计算资源配置方法。首先，在提出的微服务架构基础上，建立了基础服务和聚合服务的时序逻辑模型。然后，提出了基于微服务的边缘计算终端计算资源配置方法，该方法采用计算资源供需模型刻画边缘计算终端为不同类型聚合服务供给计算资源，采用计算资源配置模型获得边缘计算终端的计算资源配置量和容器资源供给量。最后，仿真分析了容器资源垂直弹性伸缩率、聚合服务最大容忍延时和资源
对深度学习在行人重识别领域的应用现状进行总结与评价。首先，对行人重识别进行介绍，包括行人重识别的应用场景、数据集与评价指标，并对基于深度学习的行人重识别的基本方法进行总结。之后，针对行人重识别的研究现状，将近年来国内外学者的研究工作归纳为基于局部特征、基于生成对抗网络、基于视频以及基于重排序4个方向，并对每个方向所使用的方法分别进行梳理、性能对比以及总结。最后，对行人重识别领域现存的问题进行了分析
降雨量和位移是当前降雨型滑坡监测预警最常用的指标。然而，降雨量和位移监测结果只能反映降雨作用下滑坡的变形情况，不能揭示滑坡内在物理力学性状对降雨的响应。因此，除降雨量和位移监测之外，建立包括体积含水率、基质吸力等反映滑坡动态演化过程的关键指标监测体系，必将成为今后更真实地把握滑坡内在演化趋势、更准确地建立滑坡综合预警判据的最有效手段。本文对赣南地区典型降雨型滑坡进行了多指标监测及综合预警示范研究，
目标识别是计算机视觉领域的一大挑战，深度学习的发展使得目标识别算法广泛应用于视频数据中目标的识别和监测。本文首先对当前研究的目标识别算法进行了归纳，根据是否采用锚点机制将目标识别算法分为Anchor-Based和Anchor-Free两大类。针对Anchor-Based类目标识别算法，从创建候选框、特征提取和结果生成角度进一步分析了基于区域和基于回归的目标识别算法的区别和各自优势；针对Anchor