【摘 要】
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本文利用位于海南、广西、广东等地区32个固定地震台站的背景噪声连续波形数据，基于波形互相关提取得到了Rayleigh波5～22 s的群速度频散曲线和6～11 s的相速度频散曲线，采用0.25° × 0.25°的网格划分完成了面波层析成像。利用群速度和相速度频散曲线联合反演获得了海南岛及周边区域至25 km深度的三维S波速度结构。基于反演获得的三维S波速度结构模型，正演计算得到了不同周期的Rayle
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本文利用位于海南、广西、广东等地区32个固定地震台站的背景噪声连续波形数据，基于波形互相关提取得到了Rayleigh波5～22 s的群速度频散曲线和6～11 s的相速度频散曲线，采用0.25° × 0.25°的网格划分完成了面波层析成像。利用群速度和相速度频散曲线联合反演获得了海南岛及周边区域至25 km深度的三维S波速度结构。基于反演获得的三维S波速度结构模型，正演计算得到了不同周期的Rayleigh波群速度、相速度异常分布，并与面波层析成像的结果进行对比。结果表明：不同周期面波成像结果比较一致，
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矿区是当今世界陆地生态系统被破坏和退化最严重的区域之一，在进行露天煤矿土地复垦与生态重建时不仅要恢复地表植被和生物，还应重视地下土壤微生物生态系统的构建，而国内外相关研究多集中在植被重建及土壤理化性质监测方面，利用土壤微生物及酶活性揭示矿区重构土壤状况的研究尚不多见。通过8个样地24个土壤剖面的采样分析，采用时空替代法和单因素方差分析法对平朔矿区不同复垦年限的排土场和原地貌0—20 cm表层土壤中
以自然种群高程分布为根据,选择对潮汐浸泡耐性存在一定差异的白骨壤(Avicenniamarina)、桐花树(Aegicerascorniculatu)和木榄(Bruguieragymnorrhiza)为实验树种。对3种红树幼苗进行为期0d、1d、3d、5d、7d、14d的水淹处理,测定其根部组织的过氧化物酶(peroxidase, POD)活性、超氧化物歧化酶(superoxide dismuta
油田生产过程中，油井受各种因素的影响容易发生泵漏、管漏等异常工况，会降低油井产出甚至导致躺井，对异常工况预警是油田智能化管理的重要任务。基于CNN-BiGRU联合网络，提出一种改进的网络结构CBiA-PSL模型（CNN BiGRU Attention-Positive Sharing Loss），用于油井异常工况预警。模型利用CNN学习工况样本灰度图像的深度特征，BiGRU有效避免信息损失并加强C
硫化氢(Hydrogen sulfide,H_2S)和脱落酸(Abscisic acid,ABA)是植物体内重要的信号分子和胁迫激素,二者能以独立或交互作用的方式,调控植物的生长发育及响应逆境胁迫。分析H_2S和ABA在植物体内的代谢机制。总结H_2S和ABA在植物响应干旱、高温、低温和渗透胁迫,以及调控气孔运动、种子萌发、根系生长等生理过程中的交互作用。阐述H_2S和ABA交互作用的机理,为研究
为解决深度卷积神经网络在人脸超分辨率任务模型复杂并难以实际应用的问题,提出一种轻量级人脸超分辨率网络。利用残差编码块构成的编码结构对该网络进行特征提取,在解码结构中引入金字塔重建从而实现快速准确的超分辨率。为降低解码块中上采样操作的参数量,采用基于分辨率选择的非一致通道扩宽策略。为避免增加分支,通过热图损失引入人脸先验知识。试验结果表明,本研究提出的模型轻量有效地实现了超低分辨率人脸图像的超分辨重
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