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关键词： 胃肠道间质瘤   神经鞘瘤   神经纤维瘤   平滑肌瘤   CT特征  

摘要： 目的 探讨胃肠道间质瘤(GIST)、神经源性肿瘤和平滑肌瘤CT特征的差异.方法 回顾性分析312例GIST、21例胃神经源性肿瘤和35例平滑肌瘤患者的临床和CT特征.结果 GIST发病年龄和肿瘤体积一般较大,好发于胃体,主要呈腔内型和混合型生长,多呈圆形或不规则形,密度多不均匀,囊变、钙化发生率较高,动脉期CT值和动脉期强化程度较高,动脉期轻至中度强化,静脉期中至明显强化.胃平滑肌瘤发病年龄和肿瘤体积一般较小,好发于贲门胃底和胃体小弯侧,主要呈腔内型生长,多呈圆形,密度均匀,囊变和钙化发生率较低,动/静脉期CT值和动/静脉期强化程度均较低,动脉期无或轻度强化,静脉期轻至中度强化.胃神经源性肿瘤好发于胃体和胃窦,主要呈腔外型和混合型生长,多呈椭圆形,密度较均匀,静脉期CT值和强化程度较高,动脉期轻至中度强化,静脉期中至明显强化.结论 GIST、胃平滑肌瘤和胃神经源性肿瘤具有各自不同CT特征,准确了解其特征差异有助于肿瘤鉴别诊断.

关键词： 智能驾驶   驾驶行为识别   人体特征点   多维时间序列分类   泛化性能  

摘要： 驾驶人行为识别对提高驾驶安全性和发展智能交通至关重要。由于不同驾驶环境和驾驶人特征存在较大差异，基于端到端深度学习的驾驶行为识别模型很难在不同数据集下保持较高的泛化性能。针对上述问题，提出基于人体特征点提取和多维时间序列分类的驾驶人行为识别方法。使用YOLOv8和人体姿态估计器蒸馏(Distillation for whole-body pose estimators,DWPose)跟踪驾驶人区域并提取驾驶人人体特征点矩阵。对特征点矩阵进行归一化、平滑和维度转换。分别建立了基于Transformer、Informer、时间卷积神经网络(Temporal convolutional network,TCN)和注意力机制-长短期记忆网络(Attention based long short-term memory,LSTM-Attention)的多维时间序列分类模型。结果表明，Informer模型的识别准确性最高，TCN模型的运行效率最高。当使用Driver-100-Day进行训练时，Informer在Driver-100-Day、Driver-100-Night和State Farm Driver 2数据集上的测试准确度分别为90.82%、88.77%和80.67%，相比于CNN-Transformer提高了24.56%、72.02%和67.57%。所提方法相比于基于单帧图像输入的模型在泛化性能方面有较大的改善，且能够达到较高的识别效率和准确度。

关键词： 粮食主产区   耕地利用   净初级生产力(NPP)   时空分异   影响因素   河南省  

摘要： 作为粮食生产的物质基础，耕地的数量和质量直接关系到耕地生产力的稳定，进而影响粮食的有效供应和粮食安全。河南省作为全国粮食生产核心区，为保障国家粮食安全，提出了落实国家农业产业空间布局，因地制宜地制定耕地分区管控的策略。然而，由于缺少对耕地生产力时空演变等方面的研究，目前仍无法克服以行政区划作为调控单元的现实不足。因此，探究河南省耕地利用的时空分异特征及耕地生产力变化的影响因素，从而科学制定耕地分区管控策略，对落实国家主体功能区战略格局，守牢国土空间安全底线，保障国家粮食安全具有重要意义。基于此，依托中国年度土地覆盖数据集构建耕地利用转移矩阵，并引入耕地景观格局指数，评估河南省耕地空间在2000～2020年的时空分异特征，进而分析其变化原因。同时，利用净初级生产力（NPP）数据集，采用Theil-Sen Median＋Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数分析、变异系数分析、偏相关分析以及偏相关系数等方法，探究河南省耕地生产力演变规律并量化区分气候因素及人类活动对耕地生产力的影响。结果表明：①城镇建设用地扩张加之耕地调控政策及重大工程的影响，本研究期内转出耕地面积远大于转入耕地面积，耕地主要转出为建设用地，且作为河南省内粮食主产区的黄淮海平原及南阳盆地的耕地波动较大。②研究期内转入转出耕地的细碎程度显著上升。从空间分布上来看，转入耕地相对于转出耕地更为细碎，呈现出转出集中并紧邻建设用地、转入零星细碎的空间变化特征。③耕地NPP年际分布表现出显著差异性，南高北低。年际变化趋势逐渐增大(4.23 g·m-2·a-1，以C计，下同)，年均值介于78.16～1080.58 g·m-2·a-1之间。④本研究期内96.61%耕地NPP呈增长态势，但不同上升幅度在研究区内呈现明显空间异质性，未来增长可能呈放缓或退化趋势。⑤气候因素中太阳辐射对耕地NPP变化的贡献更为显著。整体上，人类活动促使研究区内耕地NPP的累积，但在空间上存在差异。耕地NPP减少区域占比为4.41%且较为集中，主要因人类活动主导的建设空间扩张导致。同时，研究发现耕地NPP减少区域边缘地带受气候主导影响反而呈增加趋势。

关键词： 南极   冰架厚度   ICESat   Cryosat-2   ICESat-2  

摘要： 联合ICESat、CryoSat-2和ICESat-2测高卫星数据，估算全南极冰架2003～2022年厚度产品。结果显示，南极冰架整体为减薄趋势，其中Amundsen区域厚度减薄最快，Amery区域减薄最缓慢。

关键词： 短期负荷预测   样本熵   变分模态分解   白鲸优化算法   深度极限学习机  

摘要： 为提高负荷预测精度，提出一种基于白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization， BWO)，样本熵(Sample Entropy， SE)，变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD），深度极限学习机(Deep Extreme Learning Machine，DELM)的短期负荷预测模型。首先，基于最小化各分量局部样本熵的原则，使用BWO优化算法对VMD的模态分解层数与惩罚因子迭代寻优，将电力负荷序列分解为高精度负荷子序列。其次，针对分解的负荷子序列建立DELM负荷预测模型并通过BWO算法对模型初始权值和阈值寻优。然后，通过皮尔逊相关系数法对输入的特征进行筛选。将每个分量的预测得到的结果重构得到最终预测结果。最后，对澳大利亚某地真实负荷数据为例进行实验。实验结果证明：该负荷预测模型的平均百分比误差MAPE降低到0.1691%。对比主流预测模型预测结果更加准确，验证了该模型有较高的准确性。

关键词： 地面沉降   沉降速率   时间序列   地下水   时空演变  

摘要： 过去几十年中,太原市地下水的过度开采导致地下水位大幅下降,造成严重的地面沉降。近年来,太原市大力实施严格的地下水资源管理措施和“引黄入晋”引水工程项目,极大地缓解了地下水超采现状,地下水位逐步回升。因此,需要科学评估地下水位回升对地面沉降的影响效应。研究利用ENVISAT 2003—2010年和Sentinel-12017—2021年2个时间段的合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)数据,基于永久散射体干涉测量技术(persistent scatterer interferometric SAR,PS-In SAR)提取太原市2个时段的地面沉降信息,以此比较不同历史时段地面沉降的演变情况,并结合太原市地下水开采量、“引黄入晋”引水量以及地下水位数据进行对比分析。结果表明:太原市地面沉降得到极大缓解,城区已由地面沉降转为地面抬升;在沉降最为严重的小店区,地面沉降面积增大,但整体地面沉降速率减弱,沉降中心发生南移;太原地面沉降减缓甚至地面抬升的主要原因是地下水开采量的逐年减少和引水工程导致的地下水位持续回升。研究成果可以为太原市地下水位回升条件下地面沉降精细化防控和地下水管理提供科学依据。