【摘 要】
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对于两阶段目标检测算法中模型存在检测精度低、小目标漏检率高等问题，提出通道分离双注意力机制的目标检测算法，通过改进Faster+FPN主干网络来提高小目标的检测精度。首先针对神经网络不能自动学习特征间的重要性问题，在通道分离过程中提出双注意力机制来构建深度神经网络，另结合分组卷积、空洞卷积等技术减少网络参数。其次针对高分辨率特征经过深度CNN后导致的信息丢失问题，通过添加细节提取模块以及通道注意力
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对于两阶段目标检测算法中模型存在检测精度低、小目标漏检率高等问题，提出通道分离双注意力机制的目标检测算法，通过改进Faster+FPN主干网络来提高小目标的检测精度。首先针对神经网络不能自动学习特征间的重要性问题，在通道分离过程中提出双注意力机制来构建深度神经网络，另结合分组卷积、空洞卷积等技术减少网络参数。其次针对高分辨率特征经过深度CNN后导致的信息丢失问题，通过添加细节提取模块以及通道注意力特征融合模块来提取更多的细节特征。最后考虑到一般损失函数不可重点评估目标物位置的置信度，结合KL散度进行
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高氟地下水是世界各国研究者广泛关注的重大环境问题。尽管对高氟地下水的化学特征、形成机理和扩散机制等已有不少研究，但其稀土元素(REE)的含量和分异特征以及这些特征能否反映高氟地下水的形成和分布尚不清楚，这在一定程度上限制了REE在高氟地下水中的运用。本研究以地下水氟离子异常严重地区—华北平原为研究区，通过沿地下水流向采集浅层和深层地下水样，研究分析了水中氟离子和REE的地球化学特征。结果表明，地下
新疆东准噶尔扎河坝蛇绿岩作为阿尔曼泰蛇绿岩带的重要组成部分，其形成的大地构造环境仍然存在较大争论。为确定其形成的大地构造环境和岩石源区物化条件，本文选取扎河坝蛇绿岩块中新鲜未蚀变铬铁矿进行电子探针测试分析。结果表明：铬铁矿中的Cr_(2)O_(3)质量分数为52.62%～57.22%，Al_(2)O_(3)质量分数为7.29%～12.57%，TFeO质量分数为16.86%～19.70%，Cr~(#
场地或区域地下水污染羽能否达到稳定及其稳定性特征直接决定自然衰减修复的可行性。论文构建了从上到下依次为潜水层、弱透水层、承压层的典型含水结构，模拟量化潜水层恒定源地下水污染羽迁移扩散，以污染羽稳定面积、稳定浓度和稳定所需时间为特征因子，充分考虑可能影响污染羽迁移扩散的水文地质和水化学参数，首先通过敏感性分析筛选出较敏感因子，然后利用正交试验进行主控因子识别，最后采用多元回归模型构建特征因子与主控因
（目的）为探讨蒙古-鄂霍茨克洋演化有关的金属成矿问题，（方法）本文对蒙古国东部哈拉特乌拉Fe-Zn矿床花岗闪长斑岩和查希尔Fe-Mo矿床黑云母二长花岗岩开展了锆石U-Pb年代学、岩石地球化学和Hf同位素组成研究。（结果）成矿岩体的年龄分别为278 Ma和258 Ma，均富钾、碱，富集轻稀土元素和大离子亲石元素（K、Rb），亏损高场强元素（Nb、Ta、Ti），属高钾钙碱性I型花岗岩。锆石ε_(Hf)
镁（Mg）同位素有3个，~(24)Mg、~(25)Mg和~(26)Mg，其中~(24)Mg和~(26)Mg的相对质量差较大，高达8.33%，这种大的相对质量差使地壳活动或其他地质过程中Mg同位素会因化学物理条件的变化而发生明显的同位素质量分馏。目前，自然界可观测到的δ~(26)Mg变化范围为-5.60‰～0.92‰，约6.5‰。镁在低温地球化学过程中分馏显著，而在高温环境下分馏不明显，因而Mg同位
青藏高原东南部高山峡谷地区广泛发育湖相地层，该套地层常可见到无根的、类似正断层的断错变形，易于与活动断层的识别相混淆。同时这些断错变形易导致湖相斜坡破坏失稳造成一定的经济损失和人员伤亡。为深入揭示湖相斜坡的稳定性及其变形机制，我们以川藏铁路廊道藏东南松宗镇西侧某湖相斜坡为例，开展了详细的野外调查及测试工作，优化了极限分析上限定理力学分析模型，并通过强度折减法计算了不同互层层厚比、粘聚力、内摩擦角条
为了解生物炭（B）和腐植酸（H）施用对丹江口库区土壤团聚体稳定性和微生物群落的影响，采用室外培养试验，在土中同时分别添加0、150、300 kg/hm~(2) 的腐植酸（H0、H1、H2）和0、750、1 500 kg/hm~(2)的生物炭（B0、B1、B2），12个月后用筛分法对土壤团聚体结构分布、平均质量直径（MWD）、团聚体破坏率（PAD）进行分析，并采用稀释平板计数法测定土壤中细菌、真菌、
为探究不同作物秸秆对水稻土壤有机碳(SOC)、全氮(TN)、矿质态氮(N_(min))和可溶性有机碳氮(DOC、DON),微生物生物量碳氮(MBC、MBN)及易氧化有机碳(EOC)的影响,采用80 d室内淹水培养方式,设置外源添加紫云英秸秆(ZYY)、小麦秸秆(XM)、油菜秸秆(YC)和不添加外源有机物料(CK)4个处理。结果表明:添加秸秆处理(ZYY、XM、YC)显著(P<0.05)提高土壤有机
为有效识别飞行员驾驶异常行为规避飞行安全事故，提出一种基于改进的YOLOv3异常驾驶行为监测深度学习算法。首先，基于深层神经网络结构提取图像语义特征，完成飞行员驾驶行为图像和视频识别；然后，利用改进交并比I_(OU)（Intersection Over Union）作为边框回归损失函数提高目标检测精度，加快模型收敛速度及增强异常驾驶行为区域定位；最后，通过卷积神经网络提取特征实施飞行员驾驶异常行为
The Change-5 mission returned new lunar samples after the last sample mission of the Moon 44 years ago, and is also the first mission that China has completed the sampling of extraterrestrial bodies.