一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛抽样算法比较

文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先，阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法，在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法，通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率；阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异，进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究，证明两种算法的等价性；推导有效样本量的计算方法，提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响，最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性，揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明：不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大，对于复杂的目标分布，pCN算法和CS算法的抽样效率较高，延迟拒绝MMH算法次之；采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低；增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。     

严寒地区室内多层贯通空间热湿环境实测研究

通过对严寒地区贯通空间温湿度在水平方向及垂直方向上的连续实测，分析了供暖前后，太阳辐射、建筑开口、供暖等因素对贯通空间热湿环境的影响有很大差异。结果表明供暖前贯通空间受到太阳辐射、建筑开口的影响较大，温湿度波动明显；供暖期间受供暖因素影响，温差波动不稳定但幅度小。水平方向上非供暖期最大温差为2℃，供暖期最大温差为8℃；垂直方向上非供暖期的最大温差为3℃，供暖期最大温差为7℃。     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

放电参数变化对电感耦合等离子闭式等离子体空间分布特性研究

射频电感耦合等离子体（ICP）在实际放电过程中，线圈的构型、电源参数、气压等外部工质条件的变化均会对结果产生较大影响，依靠实验很难得到多外部条件对ICP参数分布的影响机理和规律，因此需要结合仿真和实验的方法进行分析。该文通过建立感性线圈的电磁学有限元模型，分析不同线圈构型下射频电磁场在等离子体内部的空间分布，研究放电参数（线圈构型、功率大小）对等离子体分布影响和E-H模型下放电形态的跳变过程，并观察进入稳定H模式后电源参数的变化规律，为等离子体源的小型化工程应用提供理论基础。实验和仿真计算结果表明：不同线圈匝数在不同功率条件下，电磁场强度变化对等离子功率吸收和功率耦合有较大影响；当工作气压在0～20Pa时，ICP的电子密度呈轴对称分布，随着放电功率、气压的增大，等离子体吸收的功率和电离度也随之增加，其电子密度相应地增大，放电功率的增加会使得环状的等离子体区域随之扩大，在轴向、径向上的分布呈先逐渐增大而后在靠近腔室壁面区域迅速下降。