摘要：干旱、半干旱地区具有少雨、入射辐射强的特点,是发展大规模光伏产业的理想区域,但光伏设施的建造运营会改变辐射、降雨等环境要素的空间分配,将对干旱、半干旱区脆弱的生态系统产生影响。从局地微气候、生态水文过程、区域生态格局和节能减排等角度评述了光伏发电设施的潜在生态水文效应,系统总结了近20年来国内外关于光伏产业发展对生态环境影响方面的研究成果。指出干旱、半干旱区大型光伏设施改善了光伏阵列间局地微气候与土壤温湿度,使得局地植被盖度和固碳潜力有所增加,但也产生了一些负面影响,如破坏了动物的栖息地、捕食策略和食物可获得性等。认为未来需加强对大型光伏系统影响下的生态水文过程的观测,识别生态水文变化机制,建立不同时空尺度下的概念模型和物理模型,探索"跨界融合"的商业模式,提高干旱、半干旱区光伏系统的环境效益和经济效益。

摘要：在大规模自然场景人脸识别任务中,针对判别性强的深度嵌入特征难以提取以及交叉熵损失难以优化类内紧凑性的问题,提出了一种EfficientFaceNets深度网络的识别方法。该网络结构以EfficientNetV2-S结构为基础,采用上下文特征融合和三维注意力机制增强人脸深度嵌入特征的判别性。同时,为进一步提高人脸深度嵌入特征的类内紧凑性和类间分离性,设计了一种新的可信度增强损失增强深度嵌入特征的相似性,该损失联合交叉熵损失对网络进行训练,可以提升深度网络模型的分类性能。采用2种公开人脸识别数据集LFW和CFP-FP对提出的EfficientFaceNets模型性能进行验证,与3种主流深度网络模型进行了对比实验。该模型在CFP-FP数据集上的识别率相比Mobilefacenet提高了2.82%,相比于MobilenetV3-large提高了2.38%,相比于Resnet50提高了1.91%。实验证明,该模型可以用于人脸识别、图像分类等计算机视觉任务。