Design and Implementation of Logistics Management Information System Based on GPS and GIS

随着经济的全球化发展和信息技术逐渐融入生活，信息技术已经成为经济不可缺少的一部分，因此企业成败的关键在于物流信息化发达的程度。物流管理信息系统就是一个企业的心脏，对物流进行科学合理的管理，实现物流中每个环节的全程信息化，可以提高市场反应速率、客户服务质量、决策效率和企业物流综合竞争能力。 通过大量的调研和分析发现，首先现在大多数是面向对象设计的物流管理信息系统。其次，基于传统架构的系统不能重复利用现有的资源。再次，现有的物流管理系统对物流过程中的车辆信息做不到实时动态的管理、监控和跟踪，造成时间延长、车辆缺少跟踪和定位、以及效率降低等问题。 因此，构建一个基于GPS和GIS的物流管理信息系...Along with the development of economic globalization and information technology gradually into the life, information technology has become an indispensable part of the economy, so the key to success lies in the degree of logistics information developed. Logistics management information system is the heart of an enterprise, scientifically and reasonably manage the logistics, and achieve full inform...学位：工程硕士院系专业：软件学院_软件工程学号：X201323025

七种捕食性鱼类对中华绒螯蟹幼蟹捕食风险的评估

分别以鲤、鳜、斑点叉尾、黄颡鱼、瓦氏黄颡鱼、大口鲇和乌鳢作为捕食者,以中华绒螯蟹幼蟹作为猎物,在室内水泥池(2.4 m3)进行捕食试验。以日捕获率和日摄食率为指标,评估这些鱼类对幼蟹的捕食作用和危害程度,为提高湖泊幼蟹放流效果、建立蟹—鱼复合的优质高效养殖模式提供科学依据。在幼蟹完全暴露的条件下,经过多次(至少9次)重复的试验(短期1d和长期7d),鳜对不同大小的硬壳和软壳(刚蜕壳的)幼蟹没有任何捕食作用;黄颡鱼对硬壳和软壳幼蟹也没有捕食作用,但还需做进一步观察;虽然鲤、瓦氏黄颡鱼对硬壳蟹的捕获率低,但对软壳的幼蟹有较大的危害性,对幼蟹的日摄食率分别为0.070%、0.012%;大口鲇、斑点叉尾、乌鳢对幼蟹具有较强的捕食能力,对幼蟹的日摄食率分别为0.122%、0.188%和0.284%。根据这些研究结果,可以建议:(1)在池塘和湖泊河蟹养殖中,完全可以将鳜作为套养或混养对象,以期提高养殖效益;(2)在河蟹放养的湖泊,需要抑制乌鳢和大口鲇种群,适当减少鲤和瓦氏黄颡鱼丰度,以期减少这些鱼类的捕食作用,提高幼蟹存活率;(3)在河蟹养殖池塘,不能放养乌鳢、大口鲇、斑点叉尾、瓦氏黄颡鱼和鲤

Holistic CNN Compression via Low-rank Decomposition with Knowledge Transfer

近日，国际顶级学术刊物《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（PAMI）接收了厦门大学信息科学与技术学院纪荣嵘团队的最新研究成果“Holistic CNN Compression via Low-rank Decomposition with Knowledge Transfer”。PAMI是计算机科学领域最顶级的国际期刊，其影响因子为 9.45。 该论文提出了一种统一的全局卷积神经网络压缩框架，简称为LRDKT，其目标在于统一加速与压缩卷积神经网络。该工作是厦门大学博士生林绍辉和导师纪荣嵘教授团队的阶段性研究成果，目前论文相关代码已开源。团队该方向的前期成果已经发表在AAAI/IJCAI等CCF-A类国际会议上。该论文由我校博士生林绍辉与其导师纪荣嵘教授（通讯作者）、硕士研究生陈超、悉尼大学陶大成教授、美国罗彻斯特大学罗杰波教授等合作完成，这也是我校研究生第二次在计算机领域的最顶级刊物上以第一作者身份发表论文，标志着我校信息学科研究生培养质量的突破。【Abstract】Convolutional neural networks (CNNs) have achieved remarkable success in various computer vision tasks, which are extremely powerful to deal with massive training data by using tens of millions of parameters. However, CNNs often cost significant memory and computation consumption, which prohibits their usage in resource-limited environments such as mobile or embedded devices. To address the above issues, the existing approaches typically focus on either accelerating the convolutional layers or compressing the fully-connected layers separatedly, without pursuing a joint optimum. In this paper, we overcome such a limitation by introducing a holistic CNN compression framework, termed LRDKT, which works throughout both convolutional and fully-connected layers. First, a low-rank decomposition (LRD) scheme is proposed to remove redundancies across both convolutional kernels and fully-connected matrices, which has a novel closed-form solver to significantly improve the efficiency of the existing iterative optimization solvers. Second, a novel knowledge transfer (KT) based training scheme is introduced. To recover the accumulated accuracy loss and overcome the vanishing gradient, KT explicitly aligns outputs and intermediate responses from a teacher (original) network to its student (compressed) network. We have comprehensively analyzed and evaluated the compression and speedup ratios of the proposed model on MNIST and ILSVRC 2012 benchmarks. In both benchmarks, the proposed scheme has demonstrated superior performance gains over the state-of-the-art methods. We also demonstrate the proposed compression scheme for the task of transfer learning,including domain adaptation and object detection, which show exciting performance gains over the state-of-the-arts. Our source code and compressed models are available at https://github.com/ShaohuiLin/LRDKT.This work is supported by the National Key R&D Program (No.2017YFC0113000, No.2016YFB1001503), Natural Science Foundation of China (No.U1705262, No.61705262,No.61772443, No.61572410). 该项研究得到了国家重点研发专项（No.2017YFC0113000, and No.2016YFB1001503）、国家自然科学基金联合重点项目（No.U1705262）的资助

古尔班通古特沙漠南部短命植物生长对水热条件变化的响应

于2002至2004连续3年对古尔班通古特沙漠南部短命植物生长和土壤水分状况进行系统监测,并对同期气象资料进行分析,结果表明,短命植物的种子萌发和植株生长对于水热条件变化反映极为敏感．2003年早春日均温和日最低气温稳定回升到0℃以上的时间较2002年推迟了近10天,而同期土壤水分条件变化不大,观测到2002年有28种短命植物萌发,生活期近70天,短命植物层片盖度最高可达到46．4％．而2003年只有17种短命植物萌发,生活期50天左右,层片盖度最高为20．8％．2002年春季短命植物植株高度亦显著高于2003年,可见早春时节短命植物的萌发、生长和数量动态强烈依赖于热量条件．水分条件的变化不仅通过地形分异作用影响短命植物的空间分布,亦通过其时间变化影响其萌发与生长．2002年夏季没有较强降水发生,继6月底短命植物完成生活周期后,只在秋季发现个别短命植物的秋萌株．而2003年和2004年,在7和8月份>60 mm的较强降水影响下,尖喙栊牛儿苗和囊果苔草等以>10％盖度迅速覆盖沙丘表面．可见春季过后短命植物不仅只存在秋萌现象,夏季如遇到适量的降雨,其中的一些种亦可成批萌发．研究短命植物生长对水热条件变化的响应,不仅具有一定的生态学意义,而且也有助于理解该沙漠的沙面稳定性与区域气候变化的关系

七种捕食性鱼类对中华绒螯蟹幼蟹捕食风险的评估

分别以鲤、鳜、斑点叉尾、黄颡鱼、瓦氏黄颡鱼、大口鲇和乌鳢作为捕食者,以中华绒螯蟹幼蟹作为猎物,在室内水泥池（2.4 m3）进行捕食试验。以日捕获率和日摄食率为指标,评估这些鱼类对幼蟹的捕食作用和危害程度,为提高湖泊幼蟹放流效果、建立蟹—鱼复合的优质高效养殖模式提供科学依据。在幼蟹完全暴露的条件下,经过多次（至少9次）重复的试验（短期1d和长期7d）,鳜对不同大小的硬壳和软壳（刚蜕壳的）幼蟹没有任何捕食作用;黄颡鱼对硬壳和软壳幼蟹也没有捕食作用,但还需做进一步观察;虽然鲤、瓦氏黄颡鱼对硬壳蟹的捕获率低,但对软壳的幼蟹有较大的危害性,对幼蟹的日摄食率分别为0.070%、0.012%;大口鲇、斑点叉尾、乌鳢对幼蟹具有较强的捕食能力,对幼蟹的日摄食率分别为0.122%、0.188%和0.284%。根据这些研究结果,可以建议：（1）在池塘和湖泊河蟹养殖中,完全可以将鳜作为套养或混养对象,以期提高养殖效益;（2）在河蟹放养的湖泊,需要抑制乌鳢和大口鲇种群,适当减少鲤和瓦氏黄颡鱼丰度,以期减少这些鱼类的捕食作用,提高幼蟹存活率;（3）在河蟹养殖池塘,不能放养乌鳢、大口鲇、斑点叉尾、瓦氏黄颡鱼和鲤

普定喀斯特生态系统观测研究站的生物样地建设与监测工作

生长和适应于喀斯特地貌环境的生态系统,即喀斯特生态系统,因人类活动干扰和石漠化进程影响,其结构和功能均发生退化,因此,定位、长期监测喀斯特生态系统的组成、结构、过程和功能,以及人类活动的影响和响应,对研究该类特殊生态系统的格局和动态变化具有重要意义。作为中国科学院生态系统观测网络(CERN)仅有的两个喀斯特台站之一,普定喀斯特生态系统观测研究站的生物监测总目标是开展喀斯特高原常绿落叶阔叶混交林的植被生态学(结构、过程、功能)监测与研究,及其退化植被的恢复生态学示范,建立喀斯特植被恢复与重建的优化模式和范式。本文初步介绍了普定站的生物观测网络,以普定县后寨河流域的天龙山常绿落叶阔叶混交林样地作为永久监测样地(主观测场),以陈旗不同干扰方式下的植被恢复样地、赵家田皆伐样地、沙湾主站址退耕样地作为辅助监测样地(辅观测场),以高羊河流域陈家寨坡耕地恢复和滇柏林改造样地作为生态重建示范样地(辅观测场),配合流域内外诸多样地与试验点(站区调查点),可初步定位监测和预测代表性喀斯特森林和灌丛的长期变化与未来发展趋势