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DeepSeek赋能基础教育高质量发展(笔谈) 被引量:13
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作者 罗生全 李霓 +6 位作者 宋萑 荣晴 李洪修 王萌萌 雷浩 马玉林 曾文婕 《天津师范大学学报(基础教育版)》 北大核心 2025年第3期1-14,共14页
数字化赋能基础教育,是实现教育高质量发展的必然趋势。DeepSeek作为我国自主研发的人工智能系统,其在教育领域的多模态处理能力和个性化学习支持功能,为基础教育高质量发展提供了新的技术支撑。具体可从以下几方面着力:一是教师能力提... 数字化赋能基础教育,是实现教育高质量发展的必然趋势。DeepSeek作为我国自主研发的人工智能系统,其在教育领域的多模态处理能力和个性化学习支持功能,为基础教育高质量发展提供了新的技术支撑。具体可从以下几方面着力:一是教师能力提升应着重将培养模式向“思维发展导向”转型、实践场域向“技术嵌入型”重构、制度环境创新向弹性化动态化转变等;二是基础教育课程改革要以数据智能推动个性化教学的规模化、人机协同重构师生互动的深度、人文关怀守护教育本质的温度;三是应对课程知识形态变化需重塑知识选择标准、重构知识组织方式、规范知识表达过程、提升教师数字素养;四是DeepSeek驱动的教师教材使用需基于“思维过程可视化——文化认知与伦理嵌入——生成性交互积累”的三维智能要素,教师要创造性地理解教材、特色化地运用教材、协同化地反思教材使用等;五是DeepSeek赋能深度学习评价需关注评价指标生成的众智叠加、评价方法的教学融入和评价数据处理中的算力支持,以此促进学生的深度学习不断增值。 展开更多
关键词 deepSeek 数字化赋能 教育强国 基础教育课程改革 教师能力 课程知识形态 教师教材使用 深度学习评价
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基于RPA+DeepSeek的企业信息核查审计机器人研究——以ND会计师事务所市监局项目为例 被引量:3
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作者 程平 唐涔芮 +1 位作者 胥尧 林定逢 《会计之友》 北大核心 2025年第12期107-114,共8页
传统企业信息核查审计工作因流程冗长、效率低、准确性不足及人力消耗大等问题,制约了核查质量和效率。文章以ND会计师事务所市场监督管理局项目为例,提出结合RPA与Deep Seek大模型的技术创新方案,推动核查审计工作的数字化转型。通过... 传统企业信息核查审计工作因流程冗长、效率低、准确性不足及人力消耗大等问题,制约了核查质量和效率。文章以ND会计师事务所市场监督管理局项目为例,提出结合RPA与Deep Seek大模型的技术创新方案,推动核查审计工作的数字化转型。通过构建涵盖应用层、服务层、数据层和基础设施层的审计机器人框架模型,实现从文件识别到报告生成的全流程自动化。Deep Seek大模型凭借其自然语言处理能力和本地化部署优势,提升非结构化数据处理效率和信息抽取精准度;RPA技术通过自动化流程执行,减少人工干预和错误风险。研究表明,RPA与Deep Seek大模型的深度融合显著提高了核查效率与准确性,降低了人力成本,为审计智能化转型提供了技术支撑。实际应用中需重点关注技术集成与业务流程适配、模型性能优化、数据安全与合规性保障,以及人员技术培训与转型支持。 展开更多
关键词 RPA deep Seek 企业信息核查 数字化转型 审计机器人
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Deep Seek技术驱动下的童书出版智能化生产范式转型 被引量:1
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作者 陈苗苗 应莹 《出版广角》 北大核心 2025年第5期64-71,共8页
在数字化浪潮冲击下,传统童书出版业面临选题策划失准、创作滞后、编辑断层、营销低效等结构性困境,亟须通过智能化转型重构生产范式。以Deep Seek多模态大模型为技术框架,系统解析其如何通过动态用户画像、多模态内容生成、智能校对与... 在数字化浪潮冲击下,传统童书出版业面临选题策划失准、创作滞后、编辑断层、营销低效等结构性困境,亟须通过智能化转型重构生产范式。以Deep Seek多模态大模型为技术框架,系统解析其如何通过动态用户画像、多模态内容生成、智能校对与知识图谱、强化学习决策等技术模块,深度赋能童书出版选题策划、作者创作、编辑加工、营销发行全链路智能化升级。童书出版机构在转型过程中面临选题依赖数据遮蔽儿童需求、技术理性消解作者原创性、编辑职能被技术侵蚀、营销发行同质化等挑战,需构建童书出版智能化转型的方法论框架,助力童书出版产业在数字时代重塑核心竞争力。 展开更多
关键词 deep Seek 童书出版 智能化 生产范式
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技术革命周期与我国算力竞争战略选择——基于DeepSeek复杂经济系统的思考 被引量:5
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作者 黄晓野 代栓平 李克 《工业技术经济》 北大核心 2025年第4期25-31,共7页
算力是信息化、数字化、智能化时代的新质生产力,是大国博弈利器。算力竞争战略选择关乎一国能否抓住新技术新产业革命机遇,实现综合国力跃迁式增长。以技术-经济范式模型为理论依据,结合全球人工智能发展实践,本文提出我国目前处于算... 算力是信息化、数字化、智能化时代的新质生产力,是大国博弈利器。算力竞争战略选择关乎一国能否抓住新技术新产业革命机遇,实现综合国力跃迁式增长。以技术-经济范式模型为理论依据,结合全球人工智能发展实践,本文提出我国目前处于算力技术革命从导入期过渡到展开期的关键节点,算力发展战略重点应从算力基础设施转移至算力经济领域。高质量算力经济通过整体配置社会资源引领我国进入算力技术革命展开期,充分释放算力市场潜力。以DeepSeek为代表的自主可控产业链、创新性创业主体、经济生态赋能、经济逻辑引导技术创新、因地制宜发展中国式算力经济的复杂算力经济系统,为算力经济高质量发展提供了示范效应。伴随算力市场的扩张,需要提前完善算力市场机制并拓展市场功能。本文认为,应关注“杰文斯悖论(Jevons Paradox)”前瞻性布局与高质量算力经济匹配的算力设施建设;积极完善研发引领长期盈利的竞争机制,以集成创新驱动算力经济,推动完善价值共创机制,壮大算力商品市场和匹配市场。 展开更多
关键词 算力 技术革命周期 算力经济 竞争战略 deepSeek 复杂经济系统 杰文斯悖论 新质生产力
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改进Deep Q Networks的交通信号均衡调度算法
5
作者 贺道坤 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期135-140,共6页
为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向... 为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向十字路口交通信号模型,并基于此构建交通信号调度优化模型;针对Deep Q Networks算法在交通信号调度问题应用中所存在的收敛性、过估计等不足,对Deep Q Networks进行竞争网络改进、双网络改进以及梯度更新策略改进,提出相适应的均衡调度算法。通过与经典Deep Q Networks仿真比对,验证论文算法对交通信号调度问题的适用性和优越性。基于城市道路数据,分别针对两种场景进行仿真计算,仿真结果表明该算法能够有效缩减十字路口车辆排队长度,均衡各路口车流通行量,缓解高峰出行方向的道路拥堵现象,有利于十字路口交通信号调度效益的提升。 展开更多
关键词 交通信号调度 十字路口 deep Q Networks 深度强化学习 智能交通
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Deep residual systolic network for massive MIMO channel estimation by joint training strategies of mixed-SNR and mixed-scenarios
6
作者 SUN Meng JING Qingfeng ZHONG Weizhi 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第4期903-913,共11页
The fifth-generation (5G) communication requires a highly accurate estimation of the channel state information (CSI)to take advantage of the massive multiple-input multiple-output(MIMO) system. However, traditional ch... The fifth-generation (5G) communication requires a highly accurate estimation of the channel state information (CSI)to take advantage of the massive multiple-input multiple-output(MIMO) system. However, traditional channel estimation methods do not always yield reliable estimates. The methodology of this paper consists of deep residual shrinkage network (DRSN)neural network-based method that is used to solve this problem.Thus, the channel estimation approach, based on DRSN with its learning ability of noise-containing data, is first introduced. Then,the DRSN is used to train the noise reduction process based on the results of the least square (LS) channel estimation while applying the pilot frequency subcarriers, where the initially estimated subcarrier channel matrix is considered as a three-dimensional tensor of the DRSN input. Afterward, a mixed signal to noise ratio (SNR) training data strategy is proposed based on the learning ability of DRSN under different SNRs. Moreover, a joint mixed scenario training strategy is carried out to test the multi scenarios robustness of DRSN. As for the findings, the numerical results indicate that the DRSN method outperforms the spatial-frequency-temporal convolutional neural networks (SF-CNN)with similar computational complexity and achieves better advantages in the full SNR range than the minimum mean squared error (MMSE) estimator with a limited dataset. Moreover, the DRSN approach shows robustness in different propagation environments. 展开更多
关键词 massive multiple-input multiple-output(MIMO) channel estimation deep residual shrinkage network(DRSN) deep convolutional neural network(CNN).
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Research status of high efficiency deep penetration welding of medium-thick plate titanium alloy:A review 被引量:4
7
作者 Zhihai Dong Ye Tian +4 位作者 Long Zhang Tong Jiang Dafeng Wang Yunlong Chang Donggao Chen 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第3期178-202,共25页
Titanium alloy has the advantages of high strength,strong corrosion resistance,excellent high and low temperature mechanical properties,etc.,and is widely used in aerospace,shipbuilding,weapons and equipment,and other... Titanium alloy has the advantages of high strength,strong corrosion resistance,excellent high and low temperature mechanical properties,etc.,and is widely used in aerospace,shipbuilding,weapons and equipment,and other fields.In recent years,with the continuous increase in demand for medium-thick plate titanium alloys,corresponding welding technologies have also continued to develop.Therefore,this article reviews the research progress of deep penetration welding technology for medium-thick plate titanium alloys,mainly covering traditional arc welding,high-energy beam welding,and other welding technologies.Among many methods,narrow gap welding,hybrid welding,and external energy field assistance welding all contribute to improving the welding efficiency and quality of medium-thick plate titanium alloys.Finally,the development trend of deep penetration welding technology for mediumthick plate titanium alloys is prospected. 展开更多
关键词 Titanium alloy deep penetration welding Narrow gap welding Hybrid welding External energy field assistance welding
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基于改进DeepLabV3+的云南省光伏板识别方法 被引量:1
8
作者 徐真 周仿荣 +4 位作者 高振宇 文刚 马御棠 朱鹏航 吴磊 《东华大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期215-221,共7页
光伏板提取是山火遥感监测虚警库建设的重要部分,对于避免山火遥感监测误报、提升山火遥感监测运行效率等具有重要意义。云南省地处云贵高原,地表环境较为复杂,采用遥感技术提取光伏板面临较大挑战。为克服光伏板样本不均衡等难点,将Res... 光伏板提取是山火遥感监测虚警库建设的重要部分,对于避免山火遥感监测误报、提升山火遥感监测运行效率等具有重要意义。云南省地处云贵高原,地表环境较为复杂,采用遥感技术提取光伏板面临较大挑战。为克服光伏板样本不均衡等难点,将ResNet-50残差网络作为DeepLabV3+语义分割模型的骨干网络,在空洞空间金字塔池化(ASPP)模块后融入注意力机制以更有效地聚合特征的多尺度上下文信息。构建云南省光伏板提取模型,并进行精度评价。结果显示,利用改进的DeepLabV3+模型进行光伏板提取的精准率达97.95%,召回率达95.84%,交并比达93.73%,在各模型中表现最佳,能实现高精度的光伏板提取,利用该模型提取云南省光伏板面积共40.149 km^(2)。 展开更多
关键词 deepLabV3+ 光伏板 语义分割 深度学习
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基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨行区识别
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作者 刘嘉宁 赵才友 张银喜 《铁道建筑》 北大核心 2025年第2期139-145,共7页
为解决现有基于深度学习的算法在地铁轨道区域识别上目标分割不精确、计算和存储资源需求大、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨道区域识别算法。该模型将主干网络替换为有较低的模型大小和计算复杂度的轻量... 为解决现有基于深度学习的算法在地铁轨道区域识别上目标分割不精确、计算和存储资源需求大、检测速度慢的问题,提出了一种基于改进DeeplabV3+算法的地铁轨道区域识别算法。该模型将主干网络替换为有较低的模型大小和计算复杂度的轻量级卷积神经网络MobileNetV2,引入注意力机制CBAM(Channel Attention Module)来提高网络对特征的感知能力,并改进ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)使其能编码多尺度信息。应用自制数据集验证本文方法的有效性,并与经典DeeplabV3+、U-net、MaskR-CNN算法进行对比分析。结果表明:本文算法精确率、准确率、召回率、平均交并比分别为94.57%、94.43%、93.49%、90.24%,训练时长6.5 h,单张图像预测时长51.78 ms,模型大小为23 MB,均优于其他三种算法。本文算法在提高对轨道区域图像分割性能的同时,增强了模型的训练和检测效率,具有运用于地铁轨道区域识别的可行性和实用性。 展开更多
关键词 地铁 轨道区域识别 深度学习 语义分割 deeplabV3+算法
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改进的DeeplabV3+模型马蹄湾复杂植被分类
10
作者 薛栋 胡嘉欣 +2 位作者 底微萌 汪青宇 田晓敏 《遥感信息》 北大核心 2025年第4期137-145,共9页
为提高农林植被精细分类的效率和准确性,解决传统人工调查方法的低效问题,采用高光谱影像对农林植被进行精细分类,并以雄安新区马蹄湾为例,利用无人机获取高光谱影像,分析19种典型地物。为了克服高光谱遥感图像的计算量大、耗时长及分... 为提高农林植被精细分类的效率和准确性,解决传统人工调查方法的低效问题,采用高光谱影像对农林植被进行精细分类,并以雄安新区马蹄湾为例,利用无人机获取高光谱影像,分析19种典型地物。为了克服高光谱遥感图像的计算量大、耗时长及分割边界模糊等问题,文章改进DeeplabV3+模型,替换Xception主干网络为MobileNet,以减小模型尺寸并增强计算能力;引入注意力机制与特征融合,用DenseASPP替代ASPP,以解决池化导致特征图空间分辨率下降的问题。对比实验评估了SegNet、DeeplabV3+与本文模型在马蹄湾数据集上的表现。实验结果表明,相比于其他模型,该模型具有较高的像素精度和频权交并比,展现了较高的识别准确率和鲁棒性,有效解决了地物预测边界缺失的问题。 展开更多
关键词 高光谱 深度学习 deeplabV3+ MobileNet 无人机 植被分类
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基于YOLOv5和改进DeeplabV3+的青藏高原植被提取算法
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作者 闫储淇 黄建强 《草业学报》 北大核心 2025年第1期41-54,共14页
青藏高原的植被覆盖度是生态研究和环境监测的重要指标。传统的植被覆盖度检测方法在地形简单且植被分布集中的区域效果较好,但在复杂地形下由于成本高、调查范围受限、耗时长等问题,导致植被提取精度受限。近年来,计算机视觉和深度学... 青藏高原的植被覆盖度是生态研究和环境监测的重要指标。传统的植被覆盖度检测方法在地形简单且植被分布集中的区域效果较好,但在复杂地形下由于成本高、调查范围受限、耗时长等问题,导致植被提取精度受限。近年来,计算机视觉和深度学习技术的飞速发展为青藏高原复杂地形下的植被精准提取开辟了新的可能性。本研究提出一种结合YOLOv5和改进DeeplabV3+的双阶段植被提取算法。算法引入基于YOLOv5的植被目标检测模型,以减少背景对第二阶段植被分割任务的干扰;设计新型的DeeplabV3+语义分割模型,以实现精准的植被分割提取。改进的模型引入了轻量级主干网络MobileNetV2、优化了ASPP模块膨胀卷积参数,并集成EMA和CloAttention注意力机制。在青藏高原无人机航拍数据集上的实验结果显示,本算法在交并比(IoU)和像素准确率(PA)上分别达到了90.40%和96.32%,显著超过现有技术,且大幅降低了模型参数。本算法在多种环境条件下均展示了高精度的植被提取能力,可以为青藏高原植被覆盖度的快速、精准测定提供有效的技术支持。 展开更多
关键词 青藏高原 植被提取 深度学习 YOLOv5 deeplabV3+
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基于PI-DeepONet模型的IGBT模块结温估算方法
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作者 项江鑫 霍思佳 +2 位作者 乐应波 杨程 崔昊杨 《半导体技术》 北大核心 2025年第7期746-755,共10页
时变高功率工况下,IGBT模块结温的实时准确估算是高效实施热管理策略的基础。但现有方法中,有限元分析(FEA)法难以实时响应,热网络模型法估算准确率低,两者均无法满足结温估算实时性和准确率的均衡性需求。针对这些问题,提出了一种基于... 时变高功率工况下,IGBT模块结温的实时准确估算是高效实施热管理策略的基础。但现有方法中,有限元分析(FEA)法难以实时响应,热网络模型法估算准确率低,两者均无法满足结温估算实时性和准确率的均衡性需求。针对这些问题,提出了一种基于物理约束深度算子网络(PI-DeepONet)模型的IGBT模块结温实时准确估算方法。首先,在算子网络的损失函数中引入物理约束,设计了具有物理约束的PI-DeepONet模型;随后,将FEA计算的IGBT模块热特性参数与时空位置信息作为输入对模型进行训练;最后,利用训练所得的最优算子估算模块结温。仿真结果表明,该模型兼顾了结温估算的准确率和实时性,能够适应复杂工况,为IGBT模块热管理策略的高效实施提供了可靠的理论支持与技术保障。 展开更多
关键词 IGBT 结温估算 物理约束深度算子网络(PI-deepONet)模型 有限元分析(FEA)法 热网络模型 热管理策略
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基于改进DeepLabV3+网络的荔枝种植面积提取方法
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作者 刘振国 孙永旺 +2 位作者 张喜珍 刘宜浩 鲍荣中 《农业工程学报》 北大核心 2025年第12期191-197,共7页
现有的荔枝种植面积遥感提取方法存在提取精度不高、分割效果欠佳、训练时间长以及模型复杂度高等问题。为此该研究提出了改进的DeepLabV3+模型,将主干网络Xception替换为MobileNetV2,保证精度的同时节约时间;构建DenseASPP模块增强多... 现有的荔枝种植面积遥感提取方法存在提取精度不高、分割效果欠佳、训练时间长以及模型复杂度高等问题。为此该研究提出了改进的DeepLabV3+模型,将主干网络Xception替换为MobileNetV2,保证精度的同时节约时间;构建DenseASPP模块增强多尺度特征提取;引入通道注意力机制和条带池化,抑制干扰,提高精度。并与SegFormer、PSPNet和UNet图像分割模型进行对比。结果表明,改进模型的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)、平均像素精度(mean pixel accuracy,mPA)和准确率(accuracy,Ac)分别为83.55%、91.58%、91.15%,相比于原始的DeepLabV3+模型分别提高了8.15、5.27、4.97个百分点,而与其他模型对比,该模型通过结构优化将参数量压缩至5.8 M,计算复杂度降为22.4 GFLOPs,较原始的DeepLabV3+降低94%,较PSPNet减少95%。研究结果为准确了解和掌握种植区的空间分布及变迁趋势提供参考。 展开更多
关键词 深度学习 荔枝 语义分割 种植面积提取 deepLabV3+模型 MobileNetV2
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Numerical and experimental investigation on the formability of stainless steel-copper composites during micro deep drawing
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作者 QI Yan-yang MA Xiao-guang +6 位作者 JIANG Zheng-yi MA Li-nan WANG Zhi-hua ZHOU Cun-long HASAN Mahadi DOBRZAŃSKI Leszek A. ZHAO Jing-wei 《Journal of Central South University》 2025年第4期1237-1251,共15页
In the present study,two-layered stainless steel-copper composites with a thickness of 50μm were initially subjected to annealing at 800,900 and 1000℃for 5 min,respectively,to achieve diverse microstructural feature... In the present study,two-layered stainless steel-copper composites with a thickness of 50μm were initially subjected to annealing at 800,900 and 1000℃for 5 min,respectively,to achieve diverse microstructural features.Then the influence of annealing temperature on the formability of stainless steel-copper composites and the quality of micro composite cups manufactured by micro deep drawing(MDD)were investigated,and the underlying mechanism was analyzed.Three finite element(FE)models,including basic FE model,Voronoi FE model and surface morphological FE model,were developed to analyze the forming performance of stainless steel-copper composites during MDD.The results show that the stainless steel-copper composites annealed at 900℃possess the best plasticity owing to the homogeneous and refined microstructure in both stainless steel and copper matrixes,and the micro composite cup with specimen annealed at 900℃exhibits a uniform wall thickness as well as high surface quality with the fewest wrinkles.The results obtained from the surface morphological FE model considering material inhomogeneity and surface morphology of the composites are the closest to the experimental results compared to the basic and Voronoi FE model.During MDD process,the drawing forces decrease with increasing annealing temperature as a consequence of the strength reduction. 展开更多
关键词 micro deep drawing annealing temperature stainless steel-copper composites FORMABILITY WRINKLING finite element method
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Study on the characteristics of crack initiation in deep dense shale containing circular hole under varying stress conditions
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作者 XIE Hong-qiang FENG Gan +4 位作者 LIU Huai-zhong HE Qiang XIAO Ming-li PEI Jian-liang TAHERDANGKOO Reza 《Journal of Central South University》 2025年第1期244-261,共18页
The evolution of cracks in shale directly affects the efficient production of shale gas.However,there is a lack of research on the characteristics of crack initiation in deep dense shale under different stress conditi... The evolution of cracks in shale directly affects the efficient production of shale gas.However,there is a lack of research on the characteristics of crack initiation in deep dense shale under different stress conditions.In this work,considering the different combinations of confining pressure and bedding plane inclination angle(α),biaxial mechanical loading experiments were conducted on shale containing circular holes.The research results indicate that the confining pressure and inclination angle of the bedding planes significantly influence the failure patterns of shale containing circular holes.The instability of shale containing circular holes can be classified into five types:tensile failure along the bedding planes,tensile failure through the bedding planes,shear slip along the bedding planes,shear failure through the bedding planes,and block instability failure.Furthermore,the evolution of strain and stress fields around the circular holes was found to be the fundamental cause of variations in the initiation characteristics and locations of shale cracks.The crack initiation criterion for shale containing circular hole was established,providing a new method for evaluating the trajectory of shale hole wall fractures.This study holds significant importance for evaluating the evolution and stability of fracture networks within shale reservoirs. 展开更多
关键词 shale gas deep dense shale crack initiate characteristics failure modes
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A cohesion loss model for determining residual strength of deep bedded sandstone
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作者 SONG Zhi-xiang ZHANG Jun-wen +12 位作者 ZHANG Yu-jie WU Shao-kang BAI Xu-yang ZHANG Li-chao ZHANG Sui-lin ZHANG Xu-wen FAN Guang-chen LI Wen-jun ZENG Ban-quan WANG Shi-ji SUN Xiao-yan SANG Pei-miao LI Ning 《Journal of Central South University》 2025年第7期2593-2618,共26页
Rock residual strength,as an important input parameter,plays an indispensable role in proposing the reasonable and scientific scheme about stope design,underground tunnel excavation and stability evaluation of deep ch... Rock residual strength,as an important input parameter,plays an indispensable role in proposing the reasonable and scientific scheme about stope design,underground tunnel excavation and stability evaluation of deep chambers.Therefore,previous residual strength models of rocks established were reviewed.And corresponding related problems were stated.Subsequently,starting from the effects of bedding and whole life-cycle evolution process,series of triaxial mechanical tests of deep bedded sandstone with five bedding angles were conducted under different confining pressures.Then,six residual strength models considering the effects of bedding and whole life-cycle evolution process were established and evaluated.Finally,a cohesion loss model for determining residual strength of deep bedded sandstone was verified.The results showed that the effects of bedding and whole life-cycle evolution process had both significant influences on the evolution characteristic of residual strength of deep bedded sandstone.Additionally,residual strength parameters:residual cohesion and residual internal friction angle of deep bedded sandstone were not constant,which both significantly changed with increasing bedding angle.Besides,the cohesion loss model was the most suitable for determining and estimating the residual strength of bedded rocks,which could provide more accurate theoretical guidance for the stability control of deep chambers. 展开更多
关键词 residual strength deep bedded sandstone whole life-cycle evolution process cohesion loss model rock mechanics
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Deep unfolded amplitude-phase error self-calibration network for DOA estimation
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作者 ZHU Hangui CHEN Xixi +1 位作者 MA Teng WANG Yongliang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第2期353-361,共9页
To tackle the challenges of intractable parameter tun-ing,significant computational expenditure and imprecise model-driven sparse-based direction of arrival(DOA)estimation with array error(AE),this paper proposes a de... To tackle the challenges of intractable parameter tun-ing,significant computational expenditure and imprecise model-driven sparse-based direction of arrival(DOA)estimation with array error(AE),this paper proposes a deep unfolded amplitude-phase error self-calibration network.Firstly,a sparse-based DOA model with an array convex error restriction is established,which gets resolved via an alternating iterative minimization(AIM)algo-rithm.The algorithm is then unrolled to a deep network known as AE-AIM Network(AE-AIM-Net),where all parameters are opti-mized through multi-task learning using the constructed com-plete dataset.The results of the simulation and theoretical analy-sis suggest that the proposed unfolded network achieves lower computational costs compared to typical sparse recovery meth-ods.Furthermore,it maintains excellent estimation performance even in the presence of array magnitude-phase errors. 展开更多
关键词 direction of arrival(DOA) sparse recovery alternat-ing iterative minimization(AIM) deep unfolding amplitude-phase error.
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DeepSeek模型分析及其在AI辅助蛋白质工程中的应用 被引量:1
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作者 李明辰 钟博子韬 +6 位作者 余元玺 姜帆 张良 谭扬 虞慧群 范贵生 洪亮 《合成生物学》 北大核心 2025年第3期636-650,共15页
2025年年初,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布并开源了其自主研发的DeepSeek-R1对话大模型。该模型具备极低的推理成本和出色的思维链推理能力,在多种任务上能够媲美甚至超越闭源的GPT-4o和o1模型,引发了国际社会的高度关... 2025年年初,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布并开源了其自主研发的DeepSeek-R1对话大模型。该模型具备极低的推理成本和出色的思维链推理能力,在多种任务上能够媲美甚至超越闭源的GPT-4o和o1模型,引发了国际社会的高度关注。此外,DeepSeek模型在中文对话上的优异表现以及免费商用的策略,在国内引发了部署和使用的热潮,推动了人工智能技术的普惠与发展。本文围绕DeepSeek模型的架构设计、训练方法与推理机制进行系统性分析,探讨其核心技术在AI蛋白质研究中的迁移潜力与应用前景。DeepSeek模型融合了多项自主创新的前沿技术,包括多头潜在注意力机制、混合专家网络及其负载均衡、低精度训练等,显著降低了Transformer模型的训练和推理成本。尽管DeepSeek模型原生设计用于人类语言的理解与生成,但其优化技术对同样基于Transformer模型的蛋白质预训练语言模型具有重要的参考价值。借助DeepSeek所采用的关键技术,蛋白质语言模型在训练成本、推理成本等方面有望得到显著降低。 展开更多
关键词 大语言模型 AI蛋白质 深度自注意力变换网络 蛋白质语言模型 深度学习
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基于改进DeepLabV3+网络的光伏组件热斑故障识别及状态量化评估方法研究 被引量:3
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作者 陈雷 刘波 +1 位作者 孙凯 赵健 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期445-453,共9页
针对光伏组件热斑的精确定位和量化评估,提出一种基于改进DeepLabV3+网络与热斑像素比重模型相融合的光伏组件状态量化评估方法,旨在实现不同热斑状态的量化评估。首先,基于获取的红外热斑图像集,提出在DeepLabV3+主干网络中引入迁移学... 针对光伏组件热斑的精确定位和量化评估,提出一种基于改进DeepLabV3+网络与热斑像素比重模型相融合的光伏组件状态量化评估方法,旨在实现不同热斑状态的量化评估。首先,基于获取的红外热斑图像集,提出在DeepLabV3+主干网络中引入迁移学习网络(EfficientNetB7)来提高热斑形状特征提取能力,进而实现热斑的像素级语义分割;其次,利用Canny算法对分割的热斑图像进行像素级轮廓界定,并利用格林积分计算其像素比重;最后,通过构建状态评估模型实现对光伏组件热斑状态的量化评估。现场试验表明,与常见的语义分割方法(DeepLabV3、FCN、U-net、Linknet、SegNet)相比,该文所提方法在像素准确率和平均交并比方面分别达到98.33%和91.43%,具有较好的热斑分割效果。此外,所提状态评估方法可实现对光伏组件热斑大小的准确量化评估。 展开更多
关键词 光伏组件 热斑 图像分割 状态评估 深度学习 红外图像
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基于YOLO和DeepSORT的内河船舶速度检测方法
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作者 耿世启 赵建森 +2 位作者 周真真 韩冰 王胜正 《中国航海》 北大核心 2025年第S1期96-104,共9页
通常情况下,用于监测内河船舶速度的方法包括自动识别系统(AIS)和雷达等传感器。但一些小型船舶可能故意关闭AIS系统,使海事监管难以有效实施。同时,雷达等传感器的精度可能受到恶劣环境的影响。因此,提出一种基于YOLO和DeepSORT的内河... 通常情况下,用于监测内河船舶速度的方法包括自动识别系统(AIS)和雷达等传感器。但一些小型船舶可能故意关闭AIS系统,使海事监管难以有效实施。同时,雷达等传感器的精度可能受到恶劣环境的影响。因此,提出一种基于YOLO和DeepSORT的内河船舶速度检测方法,以更好地确保内河船舶航运的安全。采用深度学习中的YOLOv7和DeepSORT算法来检测和跟踪内河船舶。建立基于视觉图像的实例分割模型,用于将像素坐标映射到世界坐标。利用这一映射关系,将船舶在像素坐标下的运动像素矢量转化为世界坐标系下的位移,并计算出船舶的速度。试验证明:该方法解决了在以无人机为主题的船舶测速的情况下无人机运动过程中的拍摄视角和高度的不确定性,而且试验结果表明对船舶速度的测量平均精度均超过95%,表现出出色的鲁棒性。该方法有望在未来的航运安全监测中发挥重要作用。 展开更多
关键词 船速提取 多目标船舶跟踪 模型映射 深度学习 实例分割
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