摘要：为探究喀斯特次生林地上生物量与环境因子的关系,该文以黔中普定县喀斯特天龙山典型次生林样地为研究对象,采取单物种及不同径级组地上生物量模型计算优势种及群落生物量,采用空间分布图描述环境因子与群落地上生物量空间分布状况,利用相关性检验(Pearson)、一般线性模型(GLM)以及冗余分析(RDA)讨论群落、生活型、物种地上生物量与环境因子的关系。结果表明:(1)喀斯特次生林群落地上生物量总量为106.94 t·hm^(-2),优势种地上生物量占整个样地的91.77%,其中常绿植物高于落叶,窄叶柯(Lithocarpus confinis)与化香树(Platycarya strobilacea)地上生物量在群落中占比最高,分别为34.23%和34.37%。(2)岩石裸露率空间分布呈现明显的上下梯度差异,上坡显著大于下坡,坡度与土壤厚度空间分布不连续,无明显规律。(3)群落地上生物量与土壤厚度呈显著正相关,二者空间分布趋于一致,土壤厚度是群落地上生物量的主要影响因子,岩石裸露率与坡度对群落地上生物量的影响较低。(4)对于不同生活型,岩石裸露率对地上生物量的影响程度最高,土壤厚度与坡度对常绿植物的影响大于落叶。(5)对于不同物种,环境因子与地上生物量的相关性复杂,大部分物种与土壤厚度呈正相关,化香树、刺异叶花椒(Zanthoxylum dimorphophyllum ***)分别与岩石裸露率、坡度呈正相关。综上认为,该研究区次生林植被恢复缓慢,土壤厚度是群落地上生物量的主要影响因子,但对于不同生活型和物种而言,地上生物量对环境的响应会受到生活型差异、物种生境偏好及种间关系等生物因素的影响。

摘要：针对边端计算环境下存在感知图像数据泄露与隐私保护分类框架计算低效的问题,提出一种边缘协同的轻量级隐私保护分类框架(PPCF),该框架支持加密特征提取和分类,在边缘节点协同分类过程中实现对数据传输和计算过程的隐私保护。首先,基于加性秘密共享技术设计一系列安全计算协议;在此基础上,两台非共谋的边缘服务器协同执行安全卷积、安全批量归一化、安全激活、安全池化等深度神经网络计算层以实现PPCF。理论与安全性分析证明了PPCF的正确性和安全性,性能评估结果显示,PPCF可达到与明文环境等同的分类精度;与同态加密和多轮迭代计算方案相比,PPCF在计算开销和通信开销方面具有明显优势。

摘要：在公开矿池中,矿工可以随意进入矿池提交工作量证明从而获得奖励,矿工的条件约束类型不同。因此,会出现恶意矿工提交无效工作量和矿工在矿池中不提交工作量的情况,占用矿池的验证计算资源,降低矿池的验证效率,导致矿池系统崩溃。针对矿池中难以分辨矿工类型而导致矿池系统崩溃的问题,引入信誉管理机制对矿工的行为进行衡量,部署合约防止矿工与矿池管理者合谋,提出一种基于信誉管理模型的矿工类型鉴别机制设计。构造信誉机制对矿工的行为进行衡量,当矿工进行恶意行为时,会调低矿工的信誉值。当矿工的信誉值小于矿池的信誉阈值时,系统会剔除该矿工,从而该矿工不能再进入矿池提交工作量证明,获得奖励。根据马尔可夫过程中的矿工行为状态转移,对矿池中的矿工进行动态更新,从而使得矿池中的矿工都在进行诚实的行为,提交工作量证明。同时,设计一种奖励制度对矿池中的矿工进行激励,在矿池中部署智能合约,防止矿工与矿池管理者进行共谋。从安全性和性能上对方案进行分析,证明所提方案不仅在矿工提交工作量证明过程中是安全的,并且解决了在公开矿池中矿工类型的鉴别问题,从而解决恶意矿工提交无效工作量的问题,剔除恶意矿工,避免矿池验证无效工作量,提高矿池的验证效率。

摘要：研究不同退化背景下优势木本植物功能性状的适应机制,有助于从功能生态学的角度来解释喀斯特山区的群落演替过程。本研究以贵州普定不同退化背景样地优势木本为研究对象,测定LT、LA、SLA、LDMC、LTD、Chlc 6个叶片功能性状指标,分析土壤特性对区域内植被叶片功能性状的作用及影响,揭示喀斯特山区植物对不同环境的适应策略及其演替过程。结果表明:①喀斯特区退化环境下植被叶片向增大化趋势发展,以退耕地经济林最显著;火烧、火烧砍伐、退耕下植被性状差异显著,以LA、LTD、SLA变化范围最大,在相应样地可分别高达121.9%、118.08%、86.00%。②退化样地内叶片性状在乔木、灌木和藤本物种间差异显著,总体上灌木与藤本物种种间变异高于乔木物种,群落处于演替前中期阶段。③不同退化背景下土壤特性差异较大,与植被叶功能性状间具有显著相关性,其中土层深度、土壤养分与土壤含水率是植被叶功能性状的关键土壤特性因子。④退化区域植被叶性状表现出LA大、LT较小、SLA和LTD低、LDMC高、Chlc较低,趋向于发展贫瘠干旱性状组合。揭示了黔中退化喀斯特次生林内在差异性的演替规律,为喀斯特次生林的管理和生物多样性保护提供科学依据。

摘要：针对随机数据增强的不确定性和模型迁移过程中自身性能受限的问题,提出一种基于自动数据增强的不变性跨域行人重识别模型。利用自动数据增强策略对源域和目标域数据进行增强,在ResNet-50中引入外观不变形使图像的外观变化不会影响模型输出,联合交叉熵损失函数和圆损失函数对源域进行监督学习,通过学习目标域内的变化适应源域与目标域数据分布差异。所提模型在公共数据集Market-1501、DukeMTMC-reID和MSMT17上进行比较分析,验证了模型的有效性,结果表明,相比目前一些跨域行人重识别先进算法,所提算法效果有明显提升。

摘要：针对麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)存在收敛速度慢、稳定性差和易陷入局部最优等问题,提出融合差分进化和混合多策略的麻雀搜索算法(DEH-SSA)。引入反向学习初始化以增加种群的多样性,避免陷入局部最优;加入非线性权重因子改进麻雀发现者的位置更新公式以平衡算法的局部和全局搜索能力,使算法的收敛速度加快;融合差分进化和精英策略增强SSA算法的全局搜索能力并提高算法的收敛精度。在10个基准测试函数上与其它群智能算法进行比较实验,其结果表明,DEH-SSA具有更高的收敛精度、更快的收敛速度和更好的稳定性,通过Wilcoxon秩和检验方法也验证了DEH-SSA算法具有更好的显著性差异。

摘要：以黔中天龙山2 hm^(2)喀斯特次生林为对象,采用成对相关函数g(r)结合完全随机模型(CSR)研究重要值前4位优势树种的空间分布格局及其关联性。结果表明:样地树种的径级结构呈倒“J”型分布,在优势树种窄叶石栎和圆果化香的影响下,第Ⅴ径级(≥10 cm)的数量较多。窄叶石栎呈现倒“J”型分布,种群更新良好,处于生长发育初级阶段;而圆果化香和云南鼠刺随着径级的增大数量逐渐递增,成年树、大树数量远多于幼树、小树,表明该种群更新不足,处于生长发育的中后期并逐渐衰退。除窄叶石栎外,其余优势树种整体呈现出在较大尺度上聚集分布,聚集程度随着尺度的增大逐渐下降并趋于随机分布,此规律在幼树径级中表现得尤为突出;而受各种因素的影响,各个树种不同径级呈现出不同的空间分布格局。在种间关联上,4个优势树种之间大多呈现负关联或者无关联关系,树种重要值越高与其他优势树种关联程度越低,呈现负关联的2个树种在小尺度上关联程度最低,随着尺度的增大负关联程度逐渐降低并趋向于无显著关联。

摘要：为了探究喀斯特石漠化地区植物叶片功能性状及影响因素,以及揭示其对石漠化环境的适应机理,该文以中国南方喀斯特高原峡谷地区的泡核桃(Juglans sigillata)为对象,揭示土壤养分对叶片结构和光合性状的影响效应。结果表明:(1)泡核桃叶功能性状随石漠化等级增加,叶面积减小,比叶面积增大,叶干物质含量和叶组织密度先降后升,蒸腾速率、胞间CO_(2)浓度、气孔导度和光能利用率先下降后升高,其他性状变化趋势不显著。(2)冗余分析表明土壤养分能够解释37.4%的光合性状变异与53.4%的结构性状变异,其中全磷和溶解性有机碳对光合性状影响最大,而对结构性状影响最显著的是碱解氮和速效磷。(3)比叶面积分别与叶干物质含量极显著负相关,与净光合速率极显著正相关,叶厚度与叶组织密度极显著负相关,蒸腾速率与胞间CO_(2)浓度、气孔导度极显著正相关,水分利用速率与蒸腾速率、胞间CO_(2)浓度、气孔导度极显著负相关,光能利用率与净光合速率显著正相关。研究结果表明,泡核桃为适应喀斯特石漠化的特殊生境采取增强生长功能性状,同时提高资源获取能力的开拓型生长策略,以提高对环境胁迫的抵御和适应能力。

摘要：针对黑猩猩优化算法(ChOA)在寻过程中求解精度低、收敛速度慢以及易陷入局部极值点等问题,提出一种新型的柯西扰动黑猩猩优化算法(CP-ChOA).首先采用佳点集映射初始化种群,增加算法在初始阶段的多样性;然后利用变异的柯西算子和反向学习策略,对当前最优位置进行扰动变异并产生新解,以提高算法的收敛速度,避免算法在迭代初期陷入局部极值;最后使用单纯形法策略改善最差个体的位置,增强算法的局部开发能力.选取8个基准函数和部分CEC2014测试函数进行试验仿真,结果表明CP-ChOA算法较标准ChOA算法、改进的ChOA算法以及其他元启发式算法具有更好的寻优性能,并通过优化2个工程设计问题,验证了CP-ChOA算法在工程上的可行性.

摘要：针对复杂环境下单一导航定位技术存在精度低、可靠性和完整性差的问题,提出一种GPS+BDS-3的PPP/INS/ODO组合导航方案。采用GPS+BDS-3双系统观测数据,推导无电离层组合PPP模型,进一步给出PPP/INS/ODO组合模型并分析时间异步及杆臂误差的处理策略,结合里程计测速信息和非完整性约束信息,提高组合导航的定位性能。利用仿动态和动态跑车实测数据,分别对GPS+BDS-3无电离层组合PPP的定位性能和PPP/INS/ODO组合导航的定位性能进行分析。实验结果表明,GPS+BDS-3组合定位精度较单系统有显著提高;PPP/INS/ODO组合系统在复杂环境下位置的RMSE优于1 m,可为复杂环境下的车载导航提供技术支撑。