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基于大规模预训练模型的地质矿物属性识别方法及应用: 2024年; 地球科学的研究成果通常记录在技术报告、期刊论文、书籍等文献中,但许多详细的地球科学报告未被使用,这为信息提取提供了机遇。为此,我们提出了一种名为GMNER(Geological Minerals named entity recognize,MNER)的深度神经网络模型,用于识别和提取矿物类型、地质构造、岩石与地质时间等关键信息。与传统方法不同,本次采用了大规模预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)和深度神经网络来捕捉上下文信息,并结合条件随机场(Conditional random field,CRF)以获得准确结果。实验结果表明,MNER模型在中文地质文献中表现出色,平均精确度为0.8984,平均召回率0.9227,平均F1分数0.9104。研究不仅为自动矿物信息提取提供了新途径,也有望促进矿产资源管理和可持续利用。; 王彬彬周可法周可法王金林李超汪玮; 关键词：命名实体识别

基于稳定扩散模型的火星图像增广方法、计算设备和存储介质: 本发明提供一种基于稳定扩散模型的火星图像增广方法、计算设备和存储介质，涉及图像处理技术领域，在本发明中，获取训练样本集，训练样本集包括多个火星图像以及多个火星图像中每个火星图像对应的说明信息；根据训练样本集对稳定扩散模型...; 王瑞周可法王金林张清毕建涛汪玮裘贺顺屈广俊李超王彬彬孙慧中

塔里木河下游土地利用/覆被变化对生态输水的响应被引量：20: 2021年; 以2000—2015年的遥感影像资料和生态输水数据为基础数据源,利用ENVI和GIS数据分析处理工具,基于时间轨迹分析方法研究塔里木河下游土地利用/覆被变化(LUCC)对生态输水的响应。结果表明:2000—2015年的16次、1670 d间歇性生态输水,使林地和草地分别增加了823个和1347个像元,耕地、湿地和人工用地分别减少了1422个、736个和222个像元,其他用地增加了210个像元;植被面积总体上呈扩大趋势,2015年较2000年净增植被面积382.85 km^(2),人工表面增加356.10 km^(2);戈壁、裸土、沙漠等其他用地面积共计减少了738.95 km^(2);土地利用变化主要发生在塔里木河下游两岸的河水漫溢、滞留区,呈现出破碎化、不规则化和复杂化的趋势。; 王珊珊王金林王珊珊王金林万应彩; 关键词：生态输水遥感数据塔里木河下游

岩石中铜元素丰度反演方法、系统及相关设备: 本发明涉及地质元素测定技术领域，公开了一种岩石中铜元素丰度反演方法、系统及相关设备。方法包括：获取研究区样品的光谱反射率数据及目标金属元素的实测含量数据；对光谱反射率数据进行波段优化，得到优化特征波段；基于优化特征波段和...; 马秀梅周可法王金林毕建涛张清汪玮白泳王彬彬李超王瑞裘贺顺周懿文廖涛李冬孙慧中赵崇周晓桢邱子芸寇雁菲屈广俊原卫亭高岳赵得全吕志鸿单禹卢应鹏

基于深度学习的花岗伟晶岩型锂铍矿物识别研究: 2023年; 虽然遥感技术在大宗型金属矿产资源勘查方面取得了非常卓越的成效,但将其应用于稀有金属矿物提取的成果较少,尤其是对硬岩型锂铍矿物识别,主要受光谱分辨率、含矿岩体与围岩物性差异小、锂铍矿物光谱区分差异小等因素限制。为此,本研究通过野外采集含锂铍矿物伟晶岩和围岩样品并测量其光谱数据,使用光谱增强技术凸显光谱特征,对比分析特征吸收参数相似度模型和深度神经网络模型对矿物识别精度的影响。结果表明:(1)结合包络线去除和混合高斯模型提取的光谱吸收特征参数更简洁且具有更强的地质内涵;(2)光谱增强技术可提高模型识别精度,对比原始光谱,基于对数一阶导数光谱构建的模型的总体精度提高了0.05;(3)从总体精度看,深度卷积神经网络(总体精度=0.78)比浅层网络模型(反向传播模型总体精度=0.55和极限学习机模型总体精度=0.73)能够取得更好的效果。因此,结合高光谱技术和深度学习能够有效快速地识别花岗伟晶岩型矿物,为航空-航天成像高光谱影像直接提取锂铍矿物提供科学依据。; 蒋果周可法周可法白泳孙国庆王金林; 关键词：MICA

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汪玮