【摘 要】
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鉴于利用传统的库仑摩擦定律不能很好地模拟断层黏滑过程，在自主开发的拉格朗日元与离散元耦合的连续-非连续方法的基础上，引入了速率-状态依赖摩擦定律。开展了双轴压缩条件下平直走滑断层黏滑过程的数值模拟研究，得到了下列结果。在一次黏滑中，岩样上端面平均差应力的绝对值-时步数目曲线可被分为近似线性阶段、偏离线性阶段和软化阶段，其中，软化阶段又可被分为亚失稳Ⅰ阶段、亚失稳Ⅱ阶段和失稳滑动阶段。在平均差应力的
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鉴于利用传统的库仑摩擦定律不能很好地模拟断层黏滑过程，在自主开发的拉格朗日元与离散元耦合的连续-非连续方法的基础上，引入了速率-状态依赖摩擦定律。开展了双轴压缩条件下平直走滑断层黏滑过程的数值模拟研究，得到了下列结果。在一次黏滑中，岩样上端面平均差应力的绝对值-时步数目曲线可被分为近似线性阶段、偏离线性阶段和软化阶段，其中，软化阶段又可被分为亚失稳Ⅰ阶段、亚失稳Ⅱ阶段和失稳滑动阶段。在平均差应力的绝对值-时步数目曲线的偏离线性阶段，位于断层上部的监测单元的剪应力最先开始释放。在亚失稳Ⅰ阶段，所有监测
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以耐盐植物翅碱蓬为对象，研究了褐藻寡糖对其种子萌发和耐盐能力的影响。对不同盐浓度溶液处理下的翅碱蓬种子施加褐藻寡糖溶液，结果表明，褐藻寡糖在无盐胁迫时可有效提高翅碱蓬种子的萌发率，由66.67% (空白对照组)提升至78.33% (0.02 mg/mL)，同时，萌发的幼芽中可溶性糖含量也有较大提升；盐胁迫下，经褐藻寡糖处理的翅碱蓬种子萌发率、芽长均有明显的提升，且幼芽中游离脯氨酸含量也有所增加，且
准确及时地手势识别在增强现实技术中具有重要的意义。针对表征复杂手势序列的时空特征，提出了一种基于异步多时域时空特征的手势识别方法。该方法首先通过轻量级三维卷积网络提取视频序列的不同时间步态的短期时空特征，然后通过改进的卷积长短期记忆网络学习长期时空特征，最后将不同步态的时空特征融合为异步多时域特征，以此来对手势进行分类识别。通过与其他主流方法进行比较，实验结果证明了提出的方法具有较高的动态手势识别
针对目前深度学习小目标检测算法在实际应用中存在的漏检率高，精度低等问题，本文提出了一种基于人眼视点图的特征融合小目标检测算法。基于多类别单阶检测器(single-shot-detector,SSD)算法通过不同扩张率的空洞卷积融合，在基础网络上获得具有类似人眼感受野的浅层特征层；对附加网络中的特征层进行信息融合，合并上下文信息，增加位置信息和全局语义信息，从而提升小目标检测精度。通过PASCAL
随着无人飞行器的迅猛发展，根据顶视状态下的行人动态阴影生物特征进行人物验证和行为识别成为一个重要的发展方向，而从低空无人飞行器平台获取行人动态阴影生物特征成为一个更具有挑战性的研究热点。现有的阴影提取方法大多基于固定摄像头，并不适用于运动平台。本文联合机器学习和图切割理论，提出了一种新的针对低空无人飞行器平台的动态人影检测方法。首先，根据像素特征和区域特征构建协同训练的两个独立视图，以SVM为分类
针对核相关滤波算法（kernel correlation filter, KCF）在目标旋转、形变等复杂环境中容易产生模型漂移的问题，文章提出了一种基于外观相似性自适应更新的目标跟踪新方法（adaptive updating target tracking algorithm based on KCF,AUKCF）。该方法首先对响应进行多峰判断，然后针对多峰现象使用显著性检测进行目标的重新定位，减
针对智慧交通管理系统中交通车辆监控、车流量统计、违法车辆追踪等问题，为了提高目标车辆检测的准确率和效率，提出一种改进的SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测算法。该算法将相邻的卷积层进行特征信息融合，提高准确率；然后减少部分卷积层的深度，提高计算效率；最后为了提高泛化能力，在减少1×1特征图的情况下对有效特征层增加归一化批处理后进行分类预测。改进的SSD目标检
海况偏差（Sea State Bias， SSB），是卫星高度计测量海表面高度主要的误差源之一。本文采用Jason-1高度计Ku波段cycle060-cycle140的地球物理数据（GDR），基于泰勒展开公式对海况偏差构造以有效波高和风速为变量的32种参数模型。对测高数据进行编辑，根据海面高、有效波高和风速对所有模型参数进行求解，对求得的模型进行决定系数检验，获得最优的六参数模型。通过将六参数模型
图像的模糊问题影响人们对信息的感知、获取及图像的后续处理.无参考模糊图像质量评价是该问题的主要研究方向之一.本文分析了近20年来模糊图像无参考质量评价相关技术的发展.首先,本文结合主要数据集对图像模糊失真进行分类说明;其次,对主要的模糊图像无参考质量评价方法进行分类介绍与详细分析;随后,介绍了用来衡量模糊图像无参考质量评价方法性能优劣的主要评价指标;接着,选择典型数据集及评价指标,并采用常见的模糊
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当前的深度卷积神经网络方法，在视频超分辨率任务上实现的性能提升相对于图像超分辨率任务略低一些，部分原因是它们对层次结构特征中的某些关键帧间信息的利用不够充分。为此，本文提出了一个称作层次特征复用网络(Hierarchical Feature Reuse Network, HFRNet)的结构，用以解决上述问题。该网络保留运动补偿帧的低频内容，并采用密集层次特征块(Dense Hierarchica