分类： 心理学 >> 生理心理学 分类： 语言学及应用语言学 >> 语言学及应用语言学 提交时间： 2020-06-19
摘要： 本文梳理了国际期刊发表的使用事件相关电位（ERP）技术研究人脑开展预测性句子加工所取得的主要成果和重要突破。本文从心理语言学对句子预测的研究逻辑为切入点，接着分别回顾通过N400和前侧正波(frontal positivity)两个ERP效应揭示词形预测和语义预测这两个预测性句子加工主要操作的研究里程碑，并进而总结勾勒出预测性句子加工理论模型。最后，本文指出了现有研究的局限性和未来该课题潜在的方向。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报过程自动化的方法和设备 提交时间： 2024-11-24
摘要： 面对高校信息化建设的需求及现有模拟电子技术课程实验的不足利用LabVIEW的图形化编程能力和Multisim的仿真功能设计由数据库模块、界面和功能模块、联合仿真模块和实验报告生成模块构成的模拟电子仿真实验系统并以晶体三极管共射放大电路的设计分析实验为例探讨虚拟仿真实验教学的开展方法。基于虚拟仿真技术的模拟电子技术实验教学方法突破了硬件设备的限制激发学生学习的兴趣和积极性实现了课程实验随时随地的高效开展
分类： 工程与技术科学 >> 光学工程 提交时间： 2021-10-21
摘要： 针对MEMS激光雷达在研发过程中的内部时间同步问题，提出了一种简单的自标定方法。首先，我们介绍了MEMS激光雷达的内部时间不对齐问题。在此基础上，提出了一种鲁棒的最小垂直梯度（MVG）先验算法，用于标定激光与MEMS反射镜之间的时间差，该时间差可以自动计算，无需任何人工参与或专门设计的合作目标。最后，在MEMS激光雷达上进行了实际实验，验证了该方法的有效性。需要注意的是，校准可以在简单的实验室环境中进行，无需任何测距设备和人工参与，这大大加快了实际应用中的研发进度。
分类： 计算机科学 >> 计算机软件 提交时间： 2021-03-01
摘要： This paper proposes a self-supervised low light image enhancement method based on deep learning, which can improve the image contrast and reduce noise at the same time to avoid the blur caused by pre-/post-denoising. The method contains two deep sub-networks, an Image Contrast Enhancement Network (ICE-Net) and a Re-Enhancement and Denoising Network (RED-Net). The ICE-Net takes the low light image as input and produces a contrast enhanced image. The RED-Net takes the result of ICE-Net and the low light image as input, and can re-enhance the low light image and denoise at the same time. Both of the networks can be trained with low light images only, which is achieved by a Maximum Entropy based Retinex (ME-Retinex) model and an assumption that noises are independently distributed. In the ME-Retinex model, a new constraint on the reflectance image is introduced that the maximum channel of the reflectance image conforms to the maximum channel of the low light image and its entropy should be the largest, which converts the decomposition of reflectance and illumination in Retinex model to a non-ill-conditioned problem and allows the ICE-Net to be trained with a self-supervised way. The loss functions of RED-Net are carefully formulated to separate the noises and details during training, and they are based on the idea that, if noises are independently distributed, after the processing of smoothing filters (\eg mean filter), the gradient of the noise part should be smaller than the gradient of the detail part. It can be proved qualitatively and quantitatively through experiments that the proposed method is efficient.
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2020-08-26
摘要： Low light images suffer from severe noise, low brightness, low contrast, etc. In previous researches, many image enhancement methods have been proposed, but few methods can deal with these problems simultaneously. In this paper, to solve these problems simultaneously, we propose a low light image enhancement method that can combined with supervised learning and previous HSV (Hue, Saturation, Value) or Retinex model based image enhancement methods. First, we analyse the relationship between the HSV color space and the Retinex theory, and show that the V channel (V channel in HSV color space, equals the maximum channel in RGB color space) of the enhanced image can well represent the contrast and brightness enhancement process. Then, a data-driven conditional re-enhancement network (denoted as CRENet) is proposed. The network takes low light images as input and the enhanced V channel as condition, then it can re-enhance the contrast and brightness of the low light image and at the same time reduce noise and color distortion. It should be noted that during the training process, any paired images with different exposure time can be used for training, and there is no need to carefully select the supervised images which will save a lot. In addition, it takes less than 20 ms to process a color image with the resolution 400*600 on a 2080Ti GPU. Finally, some comparative experiments are implemented to prove the effectiveness of the method. The results show that the method proposed in this paper can significantly improve the quality of the enhanced image, and by combining with other image contrast enhancement methods, the final enhancement result can even be better than the reference image in contrast and brightness. (Code will be available at https://github.com/hitzhangyu/image-enhancement-with-denoise)
分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2020-04-14
摘要： Low-light images suffer from severe noise and low illumination. Current deep learning models that are trained with real-world images have excellent noise reduction, but a ratio parameter must be chosen manually to complete the enhancement pipeline. In this work, we propose an adaptive low-light raw image enhancement network to avoid parameter-handcrafting and to improve image quality. The proposed method can be divided into two sub-models: Brightness Prediction (BP) and Exposure Shifting (ES). The former is designed to control the brightness of the resulting image by estimating a guideline exposure time t 1 . The latter learns to approximate an exposure-shifting operator ES, converting a low-light image with real exposure time t 0 to a noise-free image with guideline exposure time t 1 . Additionally, structural similarity (SSIM) loss and Image Enhancement Vector (IEV) are introduced to promote image quality, and a new Campus Image Dataset (CID) is proposed to overcome the limitations of the existing datasets and to supervise the training of the proposed model. In quantitative tests, it is shown that the proposed method has the lowest Noise Level Estimation (NLE) score compared with BM3D-based low-light algorithms, suggesting a superior denoising performance. Furthermore, those tests illustrate that the proposed method is able to adaptively control the global image brightness according to the content of the image scene. Lastly, the potential application in video processing is briefly discussed.
分类： 计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科 提交时间： 2020-03-06
摘要： 本文提出了一种基于深度学习的自监督低照度图像增强方法。受信息熵理论和Retinex模型的启发，我们提出了一种基于信息熵最大的Retinex模型。利用该模型，一个非常简单的网络可以将照度图和反射图分离开来，且仅用低照度图像就可以进行训练。为了实现自监督学习，我们在模型中引入了一个约束条件：反射图的最大值通道与低照度图像的最大值通道一致，且其熵最大。我们的模型非常简单，不依赖任何精心设计的数据集（即使是一张低照度图像也能完成网络的训练），网络仅需进行分钟级的训练即可实现图像增强。实验证明，该方法在处理速度和效果上均达到了当前最新水平。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2024-03-05 合作期刊: 《第八届海峡两岸暨港澳地区高校现代书院制教育论坛 》
摘要： 党的二十大报告中明确提出要用好红色资源，推动理想信念教育常态化制度化，着力培养担当民族复兴大任的时代新人。通过深入分析红色文化融入“一站式”学生社区育人体系的重要价值意蕴，指出红色文化融入“一站式”学生社区育人体系存在的现实困境，结合具体工作实际提出红色文化融入“一站式”学生社区建设的路径研究。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2024-03-05 合作期刊: 《第八届海峡两岸暨港澳地区高校现代书院制教育论坛 》
摘要： 未来综合国力的竞争归根到底是人才的竞争，提高人才培养质量的关键在于人才培养模式的改革，而书院制通识教育模式作为一种新型人才培养模式，近年来备受关注。但由于我国书院制不成熟，书院制通识教育模式仍存在着诸多问题。本文以笔者所在的哈尔滨工业大学(威海）雅荷书院为例，具体分析了书院制通识教育模式所面临的一些问题，并提出了建设具有归属感和认同感的成长型通识课程、做好全方位的保障工作，让书院通识教育找到“归宿”、以学生喜闻乐见的方式开展多种形式的通识教育和以多种形式促进两院合作交流，构建协同育人体系四条建议，以期让书院通识教育为培养人格健全、全面发展的创新型人才做出更大贡献，让书院制人才培养模式在世界舞台上传出更多的好声音。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2024-03-05 合作期刊: 《第八届海峡两岸暨港澳地区高校现代书院制教育论坛 》
摘要： 通识教育是当代高校人才培养的重要组成部分，其不只是一种教育模式，更是一种教育理念。作为历史发展的产物，书院在各个时代也有着不尽相同的历史任务。文章以书院制为切入点，以哈尔滨工业大学（威海）的通识课程为例，探讨分析目前书院制背景下的高校通识课程建设的新途径。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《中国科学院院刊》
摘要： 网络安全已经成为保障经济发展、支撑现代科技进步的一个重要环节。随着万物依赖信息技术的应用，提升网络空间的安全态势变得愈发重要。如何采取有力的手段，切实提升网络空间的安全态势，是文章的核心命题。文章提出要从“人、财、物”的角度出发：（1）解决在网络安全人才供应不足的前提下，重点关注从其他信息技术领域平移过来的人才的能力认证问题，旨在向社会供应有细分领域才能的网络安全人才。（2）通过网络安全保险来解决残余风险的转移问题，以便解决在确定的网络安全态势前提下的成本控制问题；同时，通过网络安全保险来提升企业的风险管控水平，降低社会应对网络安全的总成本，树立企业网络安全应对能力的标杆，为企业的社会责任提供有效的应对工具，为网络安全产品提供能力背书。（3）通过“外打内”模式的网络靶场来提升信息技术产品的抗攻击能力，即通过构建符合系统孪生特性的影子系统来承受持续不断的众测，以强化相应系统的安全抗打击能力。通过这3种方式，达到大幅度提升网络安全态势的目标。
分类： 数学 >> 建模与仿真 提交时间： 2019-10-23
摘要： Radiation symmetry evaluation is critical to the laser driven Inertial Confinement Fusion (ICF), which is usually done by solving a view-factor equation model. The model is nonlinear, and the number of equations can be very large when the size of discrete mesh element is very small to achieve a prescribed accuracy, which may lead to an intensive equation solving process. In this paper, an efficient radiation symmetry analysis approach based on sparse representation is presented, in which, 1) the Spherical harmonics, annular Zernike polynomials and Legendre-Fourier polynomials are employed to sparsely represent the radiation flux on the capsule and cylindrical cavity, and the nonlinear energy equilibrium equations are transformed into the equations with sparse coefficients, which means there are many redundant equations, 2) only a few equations are selected to recover such sparse coefficients with Latin hypercube sampling, 3) a Conjugate Gradient Subspace Thresholding Pursuit (CGSTP) algorithm is then given to rapidly obtain such sparse coefficients equation with as few iterations as possible. Finally, the proposed method is validated with two experiment targets for Shenguang II and Shenguang III laser facility in China. The results show that only one tenth of computation time is required to solve one tenth of equations to achieve the radiation flux with comparable accuracy. Further more, the solution is much more efficient as the size of discrete mesh element decreases, in which, only 1.2% computation time is required to obtain the accurate result.
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2025-06-01
摘要： [目的/意义]明晰图书馆学的研究对象，弥补以往“要素说”、“图书馆说”、“图书馆事业说”、“技术说”、“知识说”等存在的缺憾与不足，夯实学科基础与增强学科合法性。[方法/过程]在文献回顾和观点评述基础上，基于管理学视角，构建了图书馆学研究对象的一个概念模型。[结果/结论]图书馆学是具有多维研究主题、多重情境依赖性的应用性交叉学科，图书馆学理应上是图书馆管理学，其研究对象理应是“管理说”，包括图书馆组织、管理主体、管理、管理客体四个研究主题，其中，图书馆是情境和载体，馆员是核心和目的，管理是手段和依据，管理客体是一个庞杂的体系。图书馆员的人性假设是图书馆学的“第一性”。
分类： 物理学 >> 普通物理:统计和量子力学,量子信息等 提交时间： 2018-01-05 合作期刊: 《工程热物理学报》
摘要： 本文通过人工神经网络预测方法对非球形颗粒气固曳力系数进行了预测及分析。首先比较了BP（Backpropagation）神经网络模型和RBF（Radical Basis Function）基神经网络模型对Pettyjohn 和Christiansen 等人实验工况中的结果进行了预测。结果表明，采用RBF 方法预测非球形颗粒气固曳力系数误差较小，计算效率较高。同时，应用RBF 基神经网络模型，对不同形状因子下的气固曳力系数进行了预测和分析。研究结果表明，人工神经网络可以用于非球形颗粒气固曳力系数的预测研究，本文研究结果为复杂形状颗粒气固曳力系数的预测提供了一种有效的手段。
分类： 动力与电气工程 >> 工程热物理学 提交时间： 2017-11-07 合作期刊: 《工程热物理学报》
摘要： 本文通过人工神经网络预测方法对非球形颗粒气固曳力系数进行了预测及分析。首先比较了BP（Backpropagation）神经网络模型和RBF（Radical Basis Function）基神经网络模型对Pettyjohn和Christiansen等人实验工况中的结果进行了预测。结果表明，采用RBF方法预测非球形颗粒气固曳力系数误差较小，计算效率较高。同时，应用RBF基神经网络模型，对不同形状因子下的气固曳力系数进行了预测和分析。研究结果表明，人工神经网络可以用于非球形颗粒气固曳力系数的预测研究，本文研究结果为复杂形状颗粒气固曳力系数的预测提供了一种有效的手段。
分类： 动力与电气工程 >> 工程热物理学 提交时间： 2018-02-01 合作期刊: 《工程热物理学报》
摘要： 基础辐射物性介电函数在热辐射研究中扮演了重要的角色。本文通过运用第一性原理分子动力学(AIMD)方法研究了SixGe1-x合金的介电函数随温度变化的规律。以热平衡构型作为输入结构，AIMD方法可有效计算不同温度下固体材料的电子能带结构，进而得到介电函数。研究表明，在300 K温度下SixGe1-x合金介电函数的理论计算值与对应的实验结果吻合；且随着合金中Si/Ge比例的增加，合金的禁带宽度增大，介电函数虚部主峰位置呈现红移且幅值增强。
分类： 地球科学 >> 地理学 提交时间： 2023-06-28 合作期刊: 《干旱区地理》
摘要： 植被覆盖变化不仅与气候因子密切相关，而且也受人类活动的影响。目前，从省级尺度研究中国植被时空变化特征以及定量分析气候因子结合人类活动对植被覆盖影响研究仍较少。基于Google Earth Engine（GEE）平台和20002020Landsat数据及同期气候与夜间灯光数据，采用像元二分法、线性回归分析、变异系数、偏相关分析和贡献度模型等方法对中国植被覆盖度时空演变及其对气候变化和城市化的响应进行了分析。结果表明：（1）20002020年中国植被覆盖度以0.32%a-1的速率增长。植被覆盖区域以高覆盖度为主，面积占研究区域的38%，总体呈现从东南至西北递减的趋势。（2）黄土高原、云南省、西藏自治区和新疆维吾尔自治区西部植被覆盖度呈现增长趋势。植被年际波动在南部比北部、东部比西部稳定。黑龙江省植被覆盖度最高，为91.7%；新疆维吾尔自治区最低，为14.4%；宁夏回族自治区植被覆盖度以0.98%a-1的速率增长，植被得到显著改善。（3）气候因子和城市化对植被覆盖度的影响存在明显空间差异性。气温和降水量对中国北部地区植被覆盖度的影响分别为负相关和正相关，城市化主要影响经济较为发达的省份。气温是宁夏回族自治区的主要贡献因子，平均贡献度为84.3%；降水量是台湾省的主要贡献因子，平均贡献度为71.7%；城市化贡献度最大的城市为上海，平均贡献度为26.5%。
分类： 力学 >> 力学其他学科 提交时间： 2024-06-17 合作期刊: 《应用力学学报》
摘要： 圆环隔振器是一种以圆环结构为基础的非线性隔振器,圆环结构在压缩变形过程中会受到压力和环面拉伸的耦合作用,从而产生非线性恢复力,对圆环结构非线性恢复力的精确建模是研究隔振器性能的关键。将圆环结构等分为多段曲梁,利用梁约束模型对每段曲梁建立计及几何非线性的力-位移关系模型,结合曲梁间的力传递关系和几何约束关系,建立了圆环整体在压缩过程中的非线性恢复力模型,并计算了圆环变形过程中所有分段点处的正应力。通过电子伺服疲劳试验机对圆环结构在压缩过程中的恢复力进行了测量,验证了梁约束模型的建模精度。研究结果表明,利用梁约束模型可以表征圆环结构非线性恢复力特性,其建模精度与椭圆积分法相当,而模型表达式和求解过程都比椭圆积分法简洁。圆环在压缩量最大时正应力最大,此时最大正应力在圆环的上下端点。梁约束模型的建模精度随着分段数的增加而提高,当分段数大于12时,梁约束模型的恢复力计算误差小于2%。
分类： 生物学 >> 生物化学 提交时间： 2022-05-16
摘要： 本文是哈尔滨工业大学（威海）生物化学设计性实验论文，实验采用 2 , 6-二氯靛酚法测定了 维生素饮料和泡腾片中维生素 C 含量，讨论了预制维生素饮料与泡腾片泡腾溶液作为维生素C 补剂的可行性，旨在为相关生物化学课程设计性实验提供参考。 结果表明每毫升脉动饮料含有0.566mg 还原型维生素C，每克泡腾片含84.86mg 还原型维生素C。从补充维生素 C 的角度看 , 每日饮用一个1L 装脉动饮料或冲泡饮用一个泡腾片尚未超过维生素C 食用最高限制，是膳食之外补充维生素C 的优良选择。
分类： 材料科学 >> 材料科学（综合） 提交时间： 2023-03-31 合作期刊: 《材料研究学报》
摘要： 对陶瓷球和尼龙球弹丸进行循环加热,并使用二级轻气炮发射弹丸高速撞击编织物填充式结构。非金属弹丸循环加热的温度范围为20-150℃,撞击速度为1.52-3.26km/s,撞击角度为0°,得到编织物填充式结构在不同材料弹丸高速撞击下的损伤模式,研究了循环加热对非金属弹丸高速撞击破碎特性和编织物填充式结构撞击损伤特性的影响。结果表明,在弹丸尺寸和撞击动能分别相同的情况下,用陶瓷球弹丸高速撞击薄铝板比用铝球弹丸产生的穿孔尺寸更小;循环加热后的陶瓷和尼龙弹丸造成填充层更大尺寸的中心撞击穿孔;循环加热后陶瓷球弹丸对编织物填充式结构后板的高速撞击破坏能力增强,尼龙球弹丸对后板的高速撞击破坏能力减弱。
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