【摘 要】
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（目的）独居石U-Pb定年在岩浆活动、变质作用和沉积作用等方面发挥着日益重要的作用，但是由于独居石成因复杂，因此从成因矿物学角度对不同成因独居石的特征进行总结将有助于解释独居石年代学数据。（方法）本文总结了不同成因独居石的矿物共生关系和组构特征、外部形貌-内部结构、化学元素特征，依托Th、U、Y、Ca、Pb、REE含量及其比值关系进行化学组成特点分析。(结果)结果表明：岩浆独居石边缘平直、有棱角或
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（目的）独居石U-Pb定年在岩浆活动、变质作用和沉积作用等方面发挥着日益重要的作用，但是由于独居石成因复杂，因此从成因矿物学角度对不同成因独居石的特征进行总结将有助于解释独居石年代学数据。（方法）本文总结了不同成因独居石的矿物共生关系和组构特征、外部形貌-内部结构、化学元素特征，依托Th、U、Y、Ca、Pb、REE含量及其比值关系进行化学组成特点分析。(结果)结果表明：岩浆独居石边缘平直、有棱角或港湾状，存在振荡环带、扇形分区和均一的内部结构，常作为包裹体存在于长石、石英内。变质独居石分为高级变质独
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以YOLOv5s网络模型为基础,引入注意力机制CBAM模块,基于Ghost卷积模块重构网络模型的卷积操作,提出一种面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法.然后,在自主收集的扶梯不安全行为数据集上对其进行训练评估.结果表明,所提算法在检测精度有所提高的同时,大幅减少了检测所需的参数量和计算量.
提出一种改进的二阶龙格-库塔超分辨率算法.首先,提出一种浅层共享编码器,以实现低分辨率图像的浅层特征提取.其次,提出一种深层特征学习单元,并与基于龙格-库塔方法的残差模块相融合,进而构建出一种基于深层特征的残差模块,以提升深层特征提取能力.实验结果表明:与主流超分辨率算法相比,文中算法在主观视觉效果和客观评价指标方面都具有更好的效果.
在视频理解任务中，人体行为识别是一个重要的研究内容，但视频序列中存在时空信息融合困难、准确率低等问题。针对这些问题，本文提出一种基于时空信息融合的双流时空残差卷积网络模型。首先将视频分段采样提取RGB图像和光流图像，并将其输入到双流时空残差网络，通过设计的时空残差模块提取视频的深度时空特征，最后将每个视频片段的类别结果加权融合得到行为类别。本文提出的双流时空残差模块引入了少量的三维卷积和混合注意力
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针对翻拍图像对相关人脸识别系统的欺骗性,将基于同态滤波的反射分量分离特征作为新特征加入图像中,形成四通道图像,并将其作为简单卷积神经网络的输入的翻拍图像检测方法.结果表明:在拍摄环境复杂、干扰噪音较多、活体数量较大的环境下,该方法有较高且稳定的准确率、较好的鲁棒性及使用价值.
动态避障是机器人实现自主移动、安全行走的关键，面对复杂多变的室内场景，机器人需要能够及时检测到障碍物并动态规划安全的行走路线。本文利用RGB-D深度相机和IMU单元建立机器人环境感知系统，为机器人提供三维视觉和姿态角度等多模态信息。首先构建基于YOLOv4改进的目标检测模型，通过YOLOv4-M目标检测算法对彩色图像中的障碍物进行识别；将彩色图与深度图对齐，获取障碍物的尺寸信息以及机器人与障碍物的
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