摘要：身为“艺术多妻主义者”,余光中先生的艺术来源和风格是多样的,俯瞰人生的角度和层面也是多样的。但是,这种多样性并没有逃离中国情节,余先生始终被中国情节主导着,从头到尾都在传统与现代之间徘徊,在孝子与浪子之间调整融合。其作品深处飘着冷雨、荡着乡愁、蕴藏着郁郁苦涩。他的诗歌与散文存在着割舍不断的内联:冷雨与乡愁。从这一角度开掘余先生作品的外化与内审的特征,有助于加深对余先生作品的理解与把握。

摘要：针对高分辨率遥感影像道路提取过程中,深度学习方法较传统提取方法虽可有效地提高地物提取的精度,但需要大量样本训练,消耗较多计算资源,且大量高质量训练样本难以获得等问题,该文提出了一种将支持向量机(SVM)与卷积神经网络(CNN)结合的适用于小样本的道路提取混合模型,该模型能够在小样本训练时保证道路提取的精度。采用数据增强、正则化等方法优化训练策略,丰富小样本道路特征库,设计结合SVM的深度卷积神经网络结构来提取道路在影像中的高维特征,降低模型计算量,减少计算时间。以谷歌高分辨率遥感影像作为实验数据,用不同训练样本量来训练模型并验证道路提取的精度;同时,将该文提出的方法与逻辑回归(LR)模型、光谱结合SVM模型以及VGG16深度学习模型进行了道路提取效果的对比分析。结果表明:该文倡导模型方法在小样本情况下可以提取较高精度道路;与其他3种方法比较,该文方法能够快速构建与训练模型,在满足精度要求的同时,极大地提高了高分辨率遥感影像道路提取的效率,为道路数据的快速更新与变化检测提供了新的技术支持。