内蒙古典型草原区传统村落景观基因 解析与特征研究

立足于“十四五”全面推进乡村振兴的时代背景，聚焦内蒙古典型草原区传统村落景观，以文化地理学“景观-基因”理论为基础，基于内蒙古典型草原区传统村落景观具有人工营建与草原环境相协调的核心价值，提出了“时间-空间-文化”三维耦合的景观基因识别、提取方法，解译出“逐水草居、农牧结合、聚散有致、内生植入、崇尚自然、天人合一、共融开放、热情豪迈”八大景观基因。从景观空间格局、景观过程、景观感知3个维度总结出内蒙古典型草原区传统村落的景观特征：景观空间格局的地域系统性、景观过程的历史演化性、景观感知的民族融合性。拓展了内蒙古典型草原区传统村落景观类型辨析和传承保护的理论视野，为内蒙古人居环境的可持续发展和乡村振兴提供科学的方法指导。     

山居逸境--中海盐田项目规划及建筑设计

此项目详细地介绍了中海盐田项目,探讨了山地建筑的设计手法,提出结合地形布置建筑、结合山景设计景观等原则。     

中国沿海地区城乡发展态势与土地利用优化研究

对沿海地区2010年、2020年两个时段的经济增长、建设用地需求进行预测与分析，提出了基准增长和高增长两种情景的城乡建设用地规模。其中高增长情景下的建设用地规模：2010年为1056．9×10^4hm^2，2020年为1153．4×10^4hm^2。1996～2004年，东部沿海地区建设用地年均增量为17．45×10^4hm^2，为了确保建设用地的最大规模不突破，需要通过盘活存量土地、加大农村宅基地整理力度，使建设用地挖潜比率2010年达到3．7％、2020年达到9．3％。最后，从保障沿海地区土地资源安全的高度，提出统筹城乡协调发展和城乡土地优化利用的具体策略。     

川南城镇密集区协调发展的规划对策研究

川南城镇密集区一体化快速、协调发展的规划对策为:促进区域产业协调发展、协同发展旅游业、合理引导城镇群空间发展格局、加强区域空间管制、促进区域基础设施的整体协调建设、合作共建区域环境安全体系.     

CT图像肺及肺病变区域分割方法综述

计算机断层扫描（computed tomography,CT）技术能为新冠肺炎（corona virus disease 2019,COVID-19）和肺癌等肺部疾病的诊断与治疗提供更全面的信息,但是由于肺部疾病的类型多样且复杂,使得对肺CT图像进行高质量的肺病变区域分割成为计算机辅助诊断的重难点问题。为了对肺CT图像的肺及肺病变区域分割方法的现状进行全面研究,本文综述了近年国内外发表的相关文献：对基于区域和活动轮廓的肺CT图像传统分割方法的优缺点进行比较与总结,传统的肺CT图像分割方法因其实现原理简单且分割速度快等优点,早期使用较多,但其存在分割精度不高的缺点,目前仍有不少基于传统方法的改进策略;重点分析了基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）、全卷积网络（fully convolutional network,FCN）、U-Net和生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）的肺CT图像分割网络结构改进模型的研究进展,基于深度学习的分割方法具有分割精度高、迁移学习能力强和鲁棒性高等优点,特别是在辅助诊断COVID-19病例时,基于深度学习方法的性能明显优于基于传统方法的性能;介绍肺及肺病变区域分割的常用数据集和评价指标,在解决如COVID-19数据样本量少等问题时,使用GAN以合成高质量的对抗性图像用以扩充数据集,从而增加训练样本的数量和多样性;讨论了肺CT图像的肺及肺病变区域的高精度分割策略的研究趋势、现有挑战和未来的研究方向。     

检测小篡改区域的U型网络

目的 图像篡改区域检测是图像取证领域的一个挑战性任务,其目的是找出图像的篡改区域。传统方法仅针对某种特定的篡改方式进行设计,难以检测其他篡改方式的图像。基于卷积神经网络的方法能够自适应地提取特征,同时检测包含多种篡改方式的图像。但是其中多数方法都选择增强图像的噪声特征,这种机制无法较好处理篡改区域与原图像来源相同、噪声相似的情况。多数方法还忽略了篡改区域过小而产生的样本不平衡问题,导致检测效果不佳。方法 提出了一个基于区域损失的用于检测小篡改区域的U型网络,该网络构建了一个异常区域特征增强机制,放大与图像背景差异较大的异常区域的特征。此外,还利用区域损失增强对篡改区域框内像素的判别能力,可以解决因篡改区域过小而产生的样本不平衡问题。结果 消融实验说明了异常区域特征增强机制和区域损失机制的有效性;对JPEG压缩和高斯模糊的对抗性测试证明了模型的鲁棒性;在CASIA2.0（CASI-A image tampering detection evaluation database）、NIST2016（NIST nimble 2016 datasets）、COLUMBIA （Columbia uncompressed image splicing detection evaluation dataset）和COVERAGE （a novel database forcopy-move forgery detection）数据集上与最新方法进行比较时,本文方法取得了最优性能,其F1 score分别为0.979 5、0.982 2、0.995 3和0.987 0。结论 本文的异常区域特征增强机制和区域损失机制能有效提高模型性能,同时缓解篡改区域过小导致的样本不平衡问题,大量实验也表明了本文提出的小篡改区域检测方法的优越性。     

结合目标检测与匹配修正的手腕骨兴趣区域提取

目的 在骨龄智能评估研究中,如何准确地提取手腕参照骨的兴趣区域（region of interest,ROI）是保证骨龄精确评估的关键。基于传统深度学习的方法用于手腕骨ROI提取,存在个别参照骨漏判、误判等情况,导致平均提取准确率较低。本文结合目标检测强大的定位和识别能力,以准确提取所有手腕骨ROI为目的,提出了一种参照骨自动匹配与修正方法。方法 针对不同参照骨形状、位置等特征表现出的规律性和关联性,本文采集了大量不同性别、不同年龄段的人手腕图谱作为参照骨样本匹配,然后分多个阶段提取参照骨ROI：1）基于目标检测算法初步提取出所有参照骨候选ROI,并根据一定的阈值剔除置信度较低的区域;2）结合参照骨的大数据样本构建位置点匹配模型,对剔除区域进行自动匹配与填补,保证ROI提取的完整性;3）通过多尺度滑动窗口以及ROI分类模型,对填补得到的ROI位置进行滑动修正,进一步保证提取准确率。结果 实验结果表明,本文结合目标检测与匹配修正的方法优于现有绝大多数方法。其中,匹配修正方法在目标检测算法的提取结果基础上,提升了约1.42%的平均准确率,当结合Faster R-CNN （region-convolutional neural network）算法时能达到最高98.45%的交并比（intersection-over-union,IoU）准确率。结论 本文方法利用手腕骨的位置特征,对个别提取困难的参照骨类型进行重新匹配与修正,有效地弥补了传统方法泛化能力不足的缺点。本文方法能够同时面向人手腕中所有参照骨ROI提取,具备良好的扩展性和易操作性。     

差异化援助与大生态建设——西藏阿里地区狮泉河镇规划探索

针对西藏自治区西部小城镇发展的特点,提出通过差异化援助为城镇发展动力,通过可持续"造血型"项目援助,促进阿里地区城镇化的健康发展和狮泉河镇的城镇拓展,并根据狮泉河镇自然生态环境特点大力推进大生态小城镇建设,建立阿里标准。并以此指导城镇总体规划。     

城市滨水景观设计探索--老河口市沿江二期规划设计

结合城市滨水景观设计经验 ,在突出自然风光、历史风光、生态风光、人文风光与时代风光的基础上 ,对老河口沿江二期景观规划设计进行了介绍 ,以改善城市整体环境 ,提高城市整体形象     

南京:如何依托都市圈发展现代服务业

现代服务业已经成为全球经济时代城市与区域竞争的核心内容，都市圈作为现代城市区域空间组织的重要形式，为现代服务业的发展提供了更大的空间。本文以南京作为主要实证，提出了市现代服务业的若干战略设想。