摘要：多模态对话情绪识别旨在根据多模态对话语境判别出目标话语所表达的情绪类别,是构建共情对话系统的基础任务.现有工作中大多数方法仅考虑多模态对话本身信息,忽略了对话中与倾听者和说话者相关的知识信息,从而限制了目标话语情绪特征的捕捉.为解决该问题,提出一种基于听说知识融合网络的多模态对话情绪识别模型(LSKFN),引入与倾听者和说话者相关的外部常识知识,实现多模态上下文信息和知识信息的有机融合.LSKFN包含多模态上下文感知、听说知识融合、情绪信息汇总和情绪决策4个阶段,分别用于提取多模态上下文特征、融入听说知识特征、消除冗余特征和预测情绪分布.在两个公开数据集上的实验结果表明,与其他基准模型相比,LSKFN能够为目标话语提取到更加丰富的情绪特征,并且获得较好的对话情绪识别效果.

摘要：针对当前双频或多频带通滤波器主要以30 GHz以内的工作范围为主,在高频毫米波范围内以单频超宽带设计为主这一现象,设计出一款可以在100 GHz~103 GHz工作范围内存在两个超窄带工作带宽的双频腔体滤波器。两个工作频段分别为100.67 GHz~101.36 GHz和102.67 GHz~102.78 GHz,与之对应的相对带宽分别为0.68%和0.11%。所设计腔体滤波器采用UV-LIGA工艺完成其样品的制备,并使用由矢量网络分析仪和扩频模块所搭建的测试平台完成测试,经测试,相对带宽的绝对误差分别为0.19%和0.02%。

摘要：设计了一种四宽带且吸收率动态可调的太赫兹吸收器,该吸收器结构简单,由顶层二氧化钒、中间层二氧化硅和底层金属组成。仿真结果表明,在0~10 THz范围内,吸收率超过90%的吸收带共有4个,带宽分别为0.87、0.58、0.61、0.45 THz。随二氧化钒电导率的变化,吸收率可在7.7%~99.9%范围内动态调节。引入阻抗匹配理论和法布里-珀罗共振理论解释了吸收器的物理机理,并通过电场分布分析了多个完美吸收峰的物理来源。此外,该吸收器还具有偏振不敏感和广角吸收的特点,可在微辐射计、生物传感器和隐身技术等领域应用。

摘要：黄河文化作为中华文明的重要组成部分,其保护、传承及弘扬具有战略意义,文化旅游景区承载着黄河流域特色文化,是增强文化认同和坚定文化自信的物质载体。文中从文化底蕴(C)、自然环境(N)、经济基础(E)、社会条件(S)四个维度构建文化旅游景区空间分布影响因素的CNES分析框架,运用GIS空间分析、地理探测器等方法,对黄河流域高级别文化旅游景区的空间分布特征及其影响因素进行探索。研究发现:1)黄河流域高级别文化旅游景区分布不均衡,呈现空间集聚形态。2)影响景区空间分布的单因子影响强度具有差异,交通、GDP、气温为影响黄河流域高级别文化旅游景区空间分布的主导因素,降水、旅游收入、博物馆、人口、河流为重要因素,全国重点文物保护单位、旅游政策为一般因素。3)景区空间分布受多因素共同影响,以双因子增强类型为主。4)分析框架中各维度作用不尽相同,经济维度作用>社会维度作用>自然维度作用>文化维度作用,CNES分析框架在黄河流域得以验证。

摘要：针对当前目标检测算法模型复杂度高、实时检测图片速度较慢的难题,提出一种基于跨通道融合与注意力机制的轻量化目标检测模型,便于移动场景搭载。利用MV1模块构建主干特征提取网络,CDC模块改造多层基础卷积,提出一种基于深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DW)的轻量化模型。在网络的颈部,三通道扩展为四通道;同时设计一种跨通道路径,融合深浅层信息,进一步加强特征提取。最后融合一种高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA),使算法聚焦图像中的目标位置。仿真实验结果表明:该算法在Pascal VOC 07+12数据集上所有类别的平均识别准确率达到91.64%,与最新的YOLOv7相比,模型参数量降低了60%,检测速度达到55.54 FPS,证明了该算法的有效性。

摘要：高水基比例阀先导液阻桥路直接影响主阀的控制特性,多功能、多类型液阻构成的复杂先导液阻网络成为比例阀设计的关键。采用数学建模、流场仿真以及试验研究相结合的方式分析位移-流量反馈式高水基比例方向阀先导液阻桥路的液阻特性,考虑了主阀进液阀芯和阀套之间环形间隙的流量泄漏。结果表明:当环形间隙面积一定时,位移反馈槽宽度越大,位移反馈节流控制线性度越好,然而,位移反馈槽宽度越大,先导液桥流量需求越大,高速开关阀组匹配设计难度越大;回液液阻对液桥起背压作用,回液液阻尺寸越小,背压效果越好,位移反馈槽节流控制线性度越差。根据流场仿真结果,综合匹配设计高速开关阀组及进液液阻,通过试验验证了先导液阻网络各液阻尺寸匹配策略的正确性。

摘要：柱塞泵作为液压系统的重要元件,其性能好坏直接影响液压系统的运转,因此柱塞泵的故障诊断一直是工程机械故障诊断的热点。针对传统的故障诊断方法需要人工设计并提取信号特征,信号特征提取不完善等问题,提出运用卷积神经网络对轴向柱塞泵进行故障诊断。在柱塞泵正常状态、松靴、配流盘磨损、滑靴磨损、中心弹簧失效五种工作状态下,采集柱塞泵的振动信号,将振动信号转化为频谱图与时频图,并加以标签标记,生成样本数据输入到卷积神经网络、深度置信网络、堆叠自动编码器进行不同网络性能比较。研究结果表明,当样本数据选择小波变换时频图,卷积神经网络相对于深度置信网络、堆叠自动编码器在轴向柱塞泵故障诊断方面具有更高的准确率,为92.17%。

摘要：为有效解决语音识别模型过拟合问题,提出一种协调语音能量区域的正则化优化算法。根据语音的共振峰特性,对语音信号高能量区域进行集体失活处理,增加模型对语音信号低能量区域的关注度;为进一步提升声学模型性能,采用堆叠8层的门控卷积神经网络提取语音时序特征,并对其中的门控机制进行优化,缓解梯度衰减现象;采用联结时序分类算法以汉字为建模单元对语音识别模型进行训练和解码。在公开中文语音数据集Aishell-1上的实验结果表明,该语音识别模型字错率降低至11.27%,与基线模型相比,字错率下降了7.93%,验证了该方法的有效性。

摘要：黄河流域旅游经济协调发展是推动流域高质量发展的重要力量。以旅游专业化水平为研究对象,从区域经济、创新能力、生产要素、旅游服务、制度政策5个维度构建驱动因素指标体系,基于2008—2020年黄河流域61地市的面板数据,借助核密度估计、全局莫兰指数、时空地理加权回归(GTWR)模型研究黄河流域旅游经济差异和驱动因素的时空演变规律。结果表明:(1)黄河流域旅游经济区域差异随时间扩大,部分年份存在右拖尾现象。(2)旅游专业化水平全局莫兰指数为正,存在空间集聚态势;局部空间集聚类型中“高-高”“低-低”“高-低”集聚区的范围扩大,“低-高”集聚区的范围缩小。从空间角度看,黄河流域旅游经济差异亦扩大。(3)9个驱动因素对旅游经济的促进作用在时间上呈现出稳定型、递减型和递增型3种特征。(4)黄河流域上游地市旅游经济发展的关键驱动因素为区域经济、创新能力和旅游服务,中游地市旅游经济发展的关键驱动因素为区域经济、旅游服务和制度政策,下游地市旅游经济发展的关键驱动因素为创新能力、生产要素和制度政策。

摘要：随着遥感成像技术的发展和普及,高光谱图像中大量的波段使得大多数应用研究遇到休斯现象。而且随着高光谱图像数据量的快速增长,现有的传统串行算法计算复杂度较高,难以处理高维海量高光谱图像数据。针对以上问题,提出Spark平台下基于互信息计算的波段选择算法。利用熵和互信息理论定义波段相关性和多重相关性;基于Spark RDD编程模型设计数据列变换,将数据集划分为列矩阵,以降低计算负载;在Spark平台下对算法并行化,提高算法执行效率。实验结果表明,提出的算法达到了94.5%±0.5的整体分类精度,且加速性能良好,改善了数据可扩展性。