利用天然地震震源点确定活动断裂深部延伸性状的尝试

本文首先运用卫星影像,对临汾—运城盆地中主要活动断层的平面展布状况进行了解译。在此基础上,利用天然地震震源点的三维生标,探索性地研究与确定了各条断层的深部延伸性状,建立起了盆地内断裂构造的三维格架。主要结论有:(1)边缘断裂多数是深达莫霍面的(38km)伸展性铲形断裂;(2)霍山西麓山前大断裂的深部延伸为直立状,深度达莫霍面(38km)。(3)盆地内的其它断层多数是铲形断层的对偶断层,产状为倾斜状,与铲形断层相遇后而终止,延伸深度一般不超过30km;(4)区内存在4个水平滑脱面(或层),其深度分别为4.5～5.5km,9.5～10.5km,18.5～20.5km,35.5～37.5km,这些面(或层上)震源点分布较密集;(5)区内北部、中部、南部,断层组合形式稍有差别,并控制、形成了不同的地貌形态。     

Structure dependence of second harmonic generation in asymmetricquantum-well structures

Second harmonic generation in stepped asymmetric quantum wells (AQW) is discussed and shown to depend strongly on several controllable AQW parameters. The influence of inter-subband absorption is also investigated. It is demonstrated that with appropriate choice of semiconductor materials and precise bandgap engineering, optimized devices may be developed for a given input laser frequency     

三维标量场并行等值面提取与绘制技术

通过研究并行等值面提取与绘制的各项关键技术要点,面向三维标量场的特点,在sort-last并行绘制模式的基础上提出一个三维标量场并行等值面提取与绘制框架.该框架在任务分配时采用静态分配的模式,在等值面提取时采用Marching Tetrahedra等值面提取算法,在并行绘制与场景合成时采用预先构建绘制节点控制模型的混合场景并行绘制合成算法.实验结果表明,该框架能够有效地提高大规模时变三维标量场的等值面提取与绘制效率,满足实际应用的需要.     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

Spatial division networks for weakly supervised detection

Neural Computing and Applications - With only global image-level annotations, weakly supervised learning of deep convolutional neural networks has shown enough capacity in classification and...     

From text to graph: a general transition-based AMR parsing using neural network

Neural Computing and Applications - Semantic understanding is an essential research issue for many applications, such as social network analysis, collective intelligence and content computing,...     

结合LSTM的强化学习动态环境路径规划算法

在路径规划领域已经涌现出了诸多的优秀的经典算法,但这些传统方法往往基于静态环境,对于动态可变环境缺乏处理能力.本文提出一种结合LSTM强化学习动态环境路径规划算法.首先,本文以环境图像作为输入,最大限度了保证了原始的信息来源.而后构建了自动编码器用来对环境图像进行特征降维,降低了整体模型的复杂程度.最后采用深度强化学习算法DDPG进行路径规划,其中Actor部分采用LSTM的网络构建,使Actor在决策时可以参考前序信息,做到有预测的避开动态障碍.最后通过实验证明了本文算法的可行性和高效性.     

基于块调制置乱的图像加密算法安全性分析

块调制置乱图像加密是加密域可逆信息隐藏常用的加密方法之一,能有效提高算法的隐藏容量和抵抗现有唯密文、已知明文等攻击的能力.针对块调制置乱图像加密,提出一种已知明文攻击条件下的密钥流估计方法.首先,定义图像差值块,分析指出块调制生成密文块以较高的概率保持差值块不变的特性.然后,提出一种伪差值图像构建、差值块立方均值索引查找等关键策略的块置乱密钥的快速估计方法.分析讨论了图像的差值块立方均值分布、分块大小对置乱密钥估计正确率的关系.最后,给出了提高图像加密安全性可能的解决方案.实验结果表明,明文图像的纹理复杂度和分块大小是影响块置乱密钥估计正确率和算法时间复杂度的主要因素;分块大小大于3×3时,图像块置乱密钥的估计正确率达到70%以上,密文图像的内容会被泄露.     

基于LabVIEW的虚拟车身CAN总线节点设计

为研究汽车车载CAN总线节点网络控制功能,通过对大众PASSAT1.8车身CAN总线系统的数据测试得该系统网络控制是以控制数据帧和状态数据帧的传输实现;选用通用CAN总线接口卡,上位机采用LabVIEW编程,设计虚拟左前门控单元节点模型样机;经实验表明,基于PC平台的虚拟车身CAN总线节点可替代实体车身CAN总线节点来实现原车网络控制功能,具有较强的开放性与灵活性,并可为车载CAN总线系统网络设计、测试与教学提供支撑.     

可视化车辆倒行危险状况报警系统的设计

针对倒车过程中视野受限而无法有效观察车后部障碍物危险的问题,设计的一种基于嵌入式处理器的可视化车辆倒行危险状况报警系统;设计通过压电式超声波发生系统发送超声波信号,传感器接收到从障碍物反射回来的电信号并送入处理器,通过计算信号的传播速度从而得出雷达探头到车后部障碍物之间的距离,并通过车内的TFT彩色液晶屏显示出实测距离,同时根据距离的远近发出节奏不同的报警声音;通过实验测试,系统在常温状态下,测量误差小于0.05m.