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991.
湖相沉积是过去气候环境变化研究的重要地质记录.东北平原在早-中更新世时期曾发育一个巨型湖泊(松嫩古湖),对这一古湖的演化历史和机制仍需多钻孔的进一步研究.本研究针对东北平原杜蒙(HL)钻孔沉积物开展了26Al/10Be同位素年代学、古地磁年代学、磁化率地层学和岩石磁学研究,结果表明:(1)令字组和林甸组湖相沉积的界线为约900 ka;(2)林甸组的磁化率明显高于令字组,令字组的高矫顽力弱磁性矿物贡献相对较大;(3)林甸组磁化率的升高可能与湖平面降低、水动力增强、入湖的强磁性矿物增多或者氧化还原条件改变,从而生成了强磁性铁的硫化物有关;(4)约900 ka前后,松嫩古湖萎缩,可能与中更新世气候转型期间大西洋深层翻转流(Atlantic meridional overturning circulation,简称AMOC)减弱致使热带辐合带(Intertropical Convergence Zone,简称ITCZ)南移,以及海平面下降造成更多陆地暴露地表,水汽输送距离增加,进而共同导致东亚夏季风降水减少有关. 相似文献
992.
采用2016—2020年福建台网所记录的爆破和天然地震事件以及背景噪声数据集,使用CNN模型、Inception10模型、ResNet18模型和Vgg16模型4种深度学习网络模型进行分类研究。针对深度学习网络模型的“黑盒”问题,将梯度类激活映射(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)算法引入这4种分类模型中,得到每个模型的可视化图。通过可视化图可以直观地看出模型在做出分类决策时对于不同波形特征的依赖权重,为模型的可解释性提供依据,进而提高模型的可信度。通过对模型的可视化图分析得出,分类效果更好的CNN模型和Vgg16模型在做出决策时更依赖于地震波形的震相特征,对于震前和震后的波段关注较小;而ResNet18模型和Inception10模型对于震相特征的关注不够敏锐。通过Grad-CAM算法对模型进行可视化分析得到的结果能够很好地反映模型的分类效果,对于改进和选择合适的分类模型具有重要意义。 相似文献
993.
建筑物受损信息是地震受灾程度评估的基础,针对传统建筑物表面信息识别人工成本高、效率低等问题,受深度学习提取建筑物影像的启发,提出利用无人机倾斜摄影模型与深度学习相结合的方法提取震后建筑物表面破损信息。以2019年长宁6.0级地震为例,选用双河镇震后倾斜摄影模型切片图为数据源,对比分析面向对象分类方法、VGG-16模型和DeeplabV3+模型对建筑物表面损毁信息的提取结果。分析结果表明,针对建筑物表面破损信息的提取,尤其是细小裂缝的提取,语义分割网络DeeplabV3+模型具有较强的优势(准确率96.93%、召回率96.85%、总体精度96.89%),可实现建筑物表面破损信息的有效提取,具有较强的应用价值。 相似文献
994.
InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术凭借其高精度、大范围、全天候监测的优势,在地表高程、形变等信息的获取、反演等应用中得到了广泛的认可,并逐渐发展为地壳形变观测领域里不可或缺的技术手段,但利用InSAR技术进行地壳形变观测离不开海量数据的支持,这势必会给信息的收集和解读带来新的挑战。近些年,机器学习快速发展并在遥感图像处理方面取得了令人鼓舞的成绩,将深度学习方法与InSAR技术相结合的尝试应运而生,深度学习突出的数据挖掘能力和对目标任务的分类、预测能力将会为InSAR数据处理和地壳形变观测中的应用提供新技术手段。本文介绍了深度学习在InSAR数据处理与地壳形变观测中的应用研究主要进展,并对其应用前景进行了讨论和展望。 相似文献
995.
在海洋开发的环境下,水下物体探测技术得到广泛应用,随着水下机器人与计算机技术的发展, 该技术越来越受到研究人员的重视。根据当前的水下图像目标检测研究进展,简要介绍水下图像目标检测流程(即图像采集、图像的预处理、以及图像检测的方法),对总结发展现状、发现技术的不足及挖掘未来的研究方向有重要意义。针对基于光学图像的水下目标识别问题,论述了图像采集、图像的预处理、以及图像检测等方面的主要进展,阐述了基于深度学习实现水下图像目标识别的技术发展现状。通过对水下目标处理过程的讨论和分析,指出水下图像目标识别领域中需要解决的问题,并预测该领域技术发展趋势。 相似文献
996.
为研究震源和水听器电缆沉放深度对单道地震勘探的影响,建立鬼波影响模型,采用雷克子波模拟震源子波,分析因震源及水听器电缆沉放深度产生的鬼波对一次有效反射地震波的影响,并采用不同震源和水听器电缆沉放深度的数据对本次研究结论进行验证。研究表明:地震剖面分辨率和震源及水听器电缆沉放的总深度呈反比;随着震源或水听器电缆沉放深度的增加,地震剖面的分辨率递减,接收地震波能量从低值递增到最大值,再从最大值缓慢降低到稳定值;当水听器电缆沉放深度小于168.8/f(m)时,接收地震波能量随震源沉放深度变化的波动相对平缓,水听器电缆沉放深度浅有利于地震波的一致性,但沉放深度过浅时接收地震波能量将被极大削弱,会明显降低地震波的有效穿透深度;当震源沉放深度约为292.3/f(m)时,一次有效反射波的峰值和震源鬼波的峰值重叠,接收地震波能量最大;当震源沉放深度大于584.6/f(m)时,不考虑地震波能量在水中衰减的情况下,震源沉放深度继续增加对接收地震波能量的增加无效。 相似文献
997.
为了提高曲面体层片中下颌阻生智齿牙根与下颌管位置关系的识别精度和效率,提出一种基于深度卷积神经网络的自动检测方法。该方法将下颌阻生智齿牙根与下颌管位置关系的自动检测视为回归任务与分类任务的结合,以YOLOv5网络为框架构建可同时完成分类和定位任务的深度卷积神经网络,将对应锥形束CT图像中获取的空间位置关系信息作为分类金标准,训练其学习曲面体层片图像特征与接触下颌管的智齿牙根之间的非线性关系。将新获得的曲面体层片输入到训练好的网络模型后,即可获得该曲面体层片下颌阻生智齿牙根与下颌管相互接触的概率值,同时预测出存在牙根与下颌管相互接触情况的区域。实验结果表明,本文方法能准确地判断出下颌阻生智齿牙根与下颌管是否接触,并能预测出存在牙根与下颌管相互接触情况的区域;与人工判读和其他方法相比,能获得更准确的检测结果。 相似文献
998.
目的:探讨基于深度学习的CT定量指标对糖尿病合并新型冠状病毒感染(COVID-19)患者肺部感染的影像学特征分析。资料与方法:回顾性纳入2022年12月至2023年1月首都医科大学附属北京世纪坛医院感染科收治的COVID-19患者的临床及影像学数据,根据患者的糖尿病史分为糖尿病组及非糖尿病组,通过单因素分析两组的临床及CT定量影像学特征。结果:共纳入112例COVID-19患者,年龄26~95岁,平均(70.4±14.4)岁,女性占比44.6%(50/112例)。在临床方面,糖尿病组的C反应蛋白水平明显升高。在定量指标方面,糖尿病组患者的全肺及左肺病灶数目、病灶体积、病灶占比更大,糖尿病组的纵隔淋巴结数目更多;此外,糖尿病组患者的磨玻璃病灶及实性病灶体积更大,其磨玻璃实性病灶体积比更小。在影像学征象方面,糖尿病组患者的病灶形态呈大片状、束带状比例更高,其存在晕征、空气支气管征、空气潴留征、马赛克灌注及胸膜下黑带的比例更高。结论:糖尿病合并COVID-19患者的肺部病变具有相对的特征性,基于深度学习的CT定量指标显示糖尿病组的COVID-19患者肺部受累的病变范围更大、程度更重,其实性病... 相似文献
999.
应用CAP方法、sPL深度震相方法和双差定位方法,对2019年M2.5以上皎口水库地区地震震源深度进行测定。通过CAP方法进行反演,计算出最佳震源机制解及震源深度;在震中距50 km左右的近台识别出清晰的sPL震相,运用频率—波速(F-K)方法画出各种震源深度的理论波形,与实际波形进行拟合确定震源深度;建立地震事件对,利用走时差观测值与理论值的残差确定其相对位置及深度。结果发现,上述多种方法测定的结果基本一致;相对而言,双差定位方法更适合皎口水库地区地震震源深度的测定。 相似文献
1000.