强烈亏损重稀土元素的中酸性火成岩(或埃达克质岩)与Cu、Au成矿作用

文中概述了强烈亏损重稀土元素的中酸性火成岩(或埃达克质岩)的研究历史、现状和意义,列出了扬子地块东部、青藏高原以及新疆北部与铜金成矿有关的同类岩石的一些特征,重点分析了当前强烈亏损重稀土元素的中酸性火成岩(或埃达克质岩)的研究中所存在的问题,并提出了一些初步的设想。强烈亏损重稀土元素的中酸性火成岩(或埃达克质岩)不仅具有重要的地球动力学意义(可能与俯冲、拆沉、底侵、板片窗或地幔交代等深部过程有关),而且具有极其重要的Cu、Au成矿意义。俯冲洋壳熔融形成的埃达克岩及其成矿作用已有相当深入的研究,但是来自大陆内部的强烈亏损重稀土元素的中酸性火成岩的成因、岩石组合及其成矿作用是否类似于俯冲洋壳熔融形成的埃达克岩,还需要深入的研究。一些强烈亏损重稀土元素的中酸性火成岩(或埃达克质岩)的所表现出的高钾特征很可能与高压(>1 GPa)条件下的熔融或源岩的高钾有关。文中提出了一个有别于俯冲洋壳熔融+埃达克岩+Cu、Au成矿的新工作模型——拆沉洋壳或下地壳熔融+强烈亏损重稀土元素的中酸性火成岩(或埃达克质岩)+Cu、Au成矿。拆沉洋壳或下地壳熔融形成熔体的Fe_2O_3对地幔的交代(氧化)作用可能是Cu、Au从地幔迁出并最终成矿的一个重要原因,但是增厚下地壳环境中流体的作用也不?     

多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估

基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而，由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像识别系统在复杂电磁环境中易受到各类干扰等多因素的影响，使得现有识别系统在对抗攻击鲁棒性方面评估不足，存在极大安全隐患。本文首先从深度学习理论不完备性和识别系统攻击样式两个方面分析了潜在安全风险，并重点介绍了深度识别模型对抗样本攻击基本原理和典型方法。其次，针对光学遥感影像和SAR遥感影像两类典型数据形式，从鲁棒正确识别率和对抗攻击可解释性两个方面开展多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估，覆盖了9类常见深度识别网络架构和7类典型对抗样本攻击方法，验证了现有深度识别模型对抗攻击鲁棒性普遍不足的问题，分析了对抗样本与正常样本的多隐层特征激活差异，为下一步设计对抗样本检测算法和提升模型对抗鲁棒性提供参考。     

陕西多普勒天气雷达监测信息发布系统的开发与应用

为了充分发挥西安多普勒天气雷达在服务经济建设和防汛减灾工作中的作用 ,使市、县气象局能够方便及时地获取和使用雷达信息 ,在省气象局的组织下 ,由省、市、县三级业务技术人员合作开发了统一的、面向市县级气象局等低端用户的多普勒天气雷达监测信息系统 ,投入使用后收到了良好的效果。1　系统结构分析与传统的 71 1、 71 3等天气雷达相比 ,多普勒天气雷达有非常丰富的监测输出产品。从产品的要素类型来看 ,有基本反射率、平均径向风速和速度谱宽三种基本要素 ,以及大量的二次计算产品。从观测时间密度上来看 ,每隔 6min一次梯扫 ,2 4 h…     

基于CUDA的并行雷达拼图算法研究北大核心CSCD

雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。