摘要：对求解多群辐射扩散(MGRD)方程组的大规模离散系统的已有快速算法进行分类,给出相应的综述。基于近年来所设计的关于并行代数多重网格(AMG)方面的工作,形成基于物理量的近似Schur补型与基于物理和代数特征的组合型预条件算法和理论框架,并对这些工作在该框架下的要素进行了刻画。利用上述框架,设计一种具有基本逼近性和低计算复杂度的近似Schur补型预条件子,并建立相应的谱等价理论;对比数值实验表明:新预条件子具有更好的稳健性和计算效率。最后提出需要进一步解决的若干问题。

摘要：使用深度学习方法进行单目深度估计时,由于使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题.为此,提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法.首先,通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示,以充分地保留细节信息;其次,为了提高编码器的学习能力,在编码部分引入注意力模块,对图像特征进行筛选和提炼;最后,针对深度估计的多义性问题,利用非相邻帧图像之间的一致性,设计了一种有效的损失函数,并使用可靠性掩膜来消除动点和遮挡点的干扰.在TensorFlow框架下采用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,实验结果表明,与已有深度估计方法相比,该方法不仅能够保留预测深度的边缘信息,而且能够提高预测深度的准确性,可达到0.119的平均相对误差.

摘要：[目的/意义]旨在检验公共数字文化服务供给质量影响因素,了解影响因素的影响程度与作用路径,为改进公共数字文化服务供给质量提出建议。[方法/过程]通过设计公共数字文化服务供给质量影响因素链式中介模型与测度指标,对问卷收集数据进行效度分析与链式中介效应检验。[结果/结论]确认环境、平台、资源、活动、服务人员、反馈、用户均对公共数字文化服务供给质量产生正向显著影响,存在“用户—反馈—服务人员—供给质量”的链式中介效应,并为提升公共数字文化服务供给质量提出若干建议。

摘要：在求解二维三温辐射热传导方程组的过程中,设计了一类新的基于Hessian矩阵的网格自适应算法.数值实验结果表明,与现在流行的基于一阶导数或通量的网格自适应技术相比,该算法能够大幅改善系统的能量守恒误差,并具有较高的整体计算效率.

摘要：珞珈一号夜光(NTL)遥感影像存在云雾、辉光、分辨率降低等多种复杂的降质现象,现有的深度学习影像质量提升网络往往只针对某一种类型的降质问题,且没有充分利用影像的先验信息,训练和学习过程的可解释性差,去除的降质类型单一。因此,针对含有多种复杂降质的影像质量提升问题,提出一种可解释性先验引导的多降质特征夜光影像质量提升方法。分析降质过程和降质表现,推导出了辉光、云雾噪声和空间分辨率下降的综合降质模型,并以该模型作为先验引导构建了云雾、辉光、分辨率3类数据集。在网络结构方面,针对3类降质设计了包含通道注意力模块和像素注意力模块的残差密连卷积神经网络,并用比值稀疏约束损失函数进一步提高影像的清晰度。利用珞珈一号夜光遥感影像进行了试验,结果表明,本文方法可有效去除云雾、辉光等的影响,处理后影像中的灯光边缘信息更加清晰,空间分辨率提高,影像质量提升明显。

摘要：提出了一种解决无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)在可见光通信(Visible‐light communication,VLC)中光源定位不准确的方法,该方法基于扩大及规律缩小搜索路径的方法,最终找到光源以及最佳通信位置。为了提高本方法的搜索成功率(η),本文针对通信光源的光分布对η、搜索总路程的影响,以及光电探测器的探测位置、探测接收角对接收光功率、η的影响作出了分析。得到了在满足UAV探测功率阈值的条件下,光源提供的三维覆盖范围随光源朗伯系数的变化情况,可用于预估UAV在不同发光条件下的η。以等边六边形搜索路径为例,在理想朗伯体条件下,UAV在光源覆盖半径最大为0.78 m时,η最高可高达0.74。本方法理论上避免了UAV定位不准确导致的无法实现可见光通信的问题,并提出通过优化搜索路径和光源的出光设计提高光源搜索成功率的方案,为UAV可见光通信的实现提出了解决方案。

摘要：在ICF数值仿真计算中,二维三温辐射热传导方程描述了内爆动力学过程中辐射能量在静止介质中的非线性传播过程。在求解二维三温辐射热传导方程的过程中,设计了一种新的保对称有限体元方法,并从理论上证明了该方法所得离散系统的对称性。新方法在离散化速度和能量守恒误差两个方面都优于经典的有限体元方法(FVEM)和有限元方法(FEM),相关数值试验结果也验证了新方法的这些特点。

摘要：立德树人是高校的根本任务,课程思政建设势在必行.本文以最优化方法这门本科生专业课程开展的思政教学改革方面的经验为例,从课程思政教学目标设计、教学内容体系开发、教学方法设计与实施以及教学效果四个方面详细阐述了如何建设一门有专业特色的课程思政课程,为培养德才兼备的高素质人才做出贡献.

摘要：随着新冠疫情的发展,网络上出现大量关于疫情的舆论,其背后反映了广大人民对于疫情发展的心态.为了帮助政府及有关部门更好地监察疫情下人民的心理状态,以便更好地维护社会的安定,该文建立了基于BERT语言模型的双通道情感分类模型,完成了评论文本情感上的自动分类.首先,利用BERT模型对输入文本进行编码.通过对BERT-TextCNN通道与BERT-BiLSTM-Attention通道的联动设计,分别解决中文词语存在的一词多义的情况,以及文本过长导致地获取上下文信息困难的问题.本文提出的双通道模型在结合多维度的信息方面取得了一定进展,将分类准确率提高至92.22%,相较于其他基线模型有明显提升.

摘要：针对参考节点分别为q=3和q=4的网格结构模型,设计了两种预处理方法:以块对角逆为预条件子的共轭梯度法(BPCG)及以块下三角逆为预条件子的PGMRES法。数值结果表明,BPCG法对q=3具有很好的求解效率和鲁棒性,但对q=4的情形,特别是当α很小时,其求解效率将变得很差。当α很小时,以块下三角逆为预条件子的PGMRES法对求解q=4的蜂窝状结构在计算CPU和算法稳定性等方面均全面占优。在这两种预处理方法中,利用了基于标量椭圆问题的GAMG法求各个子块矩阵的逆,以提高内迭代运算效率。近似连续方程的建立为内迭代方法的合理性提供了有效的理论支撑。