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貴大新聞網(wǎng)訊（記者 高秀娟）6月26日，校黨委書記楊未率隊(duì)赴黔西南州貞豐縣永豐街道戈岜村、巖魚村開展鄉(xiāng)村振興專題調(diào)研，實(shí)地走訪農(nóng)戶、養(yǎng)殖戶并慰問駐村工作隊(duì)。黔西南布依族苗族自治州政協(xié)黨組成員、副主席，貞豐縣委書記段棚出席調(diào)研座談會(huì)。在戈岜村，楊未一行走訪慰問戈岜村家庭養(yǎng)牛戶劉勝汪和抗美援越老黨員唐朝榮，詳細(xì)了解他們的家庭狀況和生活困難。在劉勝汪家中，針對其反映的養(yǎng)殖問題，楊未現(xiàn)場聯(lián)系學(xué)校專家予以解答，并承諾將持續(xù)提供專業(yè)技術(shù)支持。走訪唐朝榮時(shí)，在了解到其眼部健康問題后，楊未當(dāng)即表示可協(xié)調(diào)安排后續(xù)赴貴陽就醫(yī)事宜，確保老黨員得到及時(shí)治療。座談會(huì)上，與會(huì)人員集中學(xué)習(xí)了《關(guān)于集中整治違規(guī)吃喝的通知》及《貴州大學(xué)教職工違規(guī)吃喝“十嚴(yán)禁”》。15名駐村工作隊(duì)員分別匯報(bào)了駐村工作開展情況、存在的困難及下一步計(jì)劃，各二級單位負(fù)責(zé)人匯報(bào)了對口幫扶措施。段棚對貴州大學(xué)的幫扶工作給予高度評價(jià)。他指出，自2016年結(jié)對幫扶以來，貴州大學(xué)充分發(fā)揮人才、科技、教育優(yōu)勢，在人才資源、科技服務(wù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、招商引資等方面為貞豐縣提供了強(qiáng)有力支持。他表示，貴大選派干部深入鄉(xiāng)村一線傾情付出、真幫實(shí)做，切實(shí)提升了群眾幸福感和

貴大新聞網(wǎng)訊（計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院）近日，我校計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院（貴州保密學(xué)院）張永軍團(tuán)隊(duì)在模式識別領(lǐng)域國際頂級期刊Pattern Recognition（中科院一區(qū)TOP期刊，模式識別與人工智能領(lǐng)域頂級期刊之一）上發(fā)表題為“Leveraging negative correlation for Full-Range Self-Attention in Vision Transformers”的學(xué)術(shù)論文，展現(xiàn)了團(tuán)隊(duì)在模式識別和圖像處理領(lǐng)域的深厚學(xué)術(shù)積累與前沿創(chuàng)新能力。論文第一作者為2021級碩士研究生龍偉，通訊作者為張永軍老師，貴州商學(xué)院為共同單位。自注意力機(jī)制在圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像分割等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中具有重要作用，但現(xiàn)有方法在特征提取上仍存在一定局限性，主要表現(xiàn)為只能捕捉圖像中的正相關(guān)特征，忽略了特征之間的負(fù)相關(guān)性。這使得基于自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型在高維語義信息提取和特征區(qū)分上存在明顯不足，特別是在處理復(fù)雜對象特征時(shí)無法有效進(jìn)行精準(zhǔn)識別。此外，自注意力機(jī)制在反向傳播過程中容易出現(xiàn)梯度消失問題，從而影響模型優(yōu)化，現(xiàn)有方法仍然存在注意力權(quán)重分布過于均勻?qū)е绿卣鲄^(qū)分度降低，不利

貴大新聞網(wǎng)訊（礦業(yè)學(xué)院）近期，貴州大學(xué)礦業(yè)學(xué)院左宇軍教授領(lǐng)銜的礦山動(dòng)力災(zāi)害預(yù)警與控制團(tuán)隊(duì)在礦山微震信號識別及處理技術(shù)領(lǐng)域取得重要研究成果。相關(guān)成果發(fā)表在國際頂級期刊 International Journal of Rock Mechanics and Mining Engineering （IF=7.0，中科院一區(qū)TOP期刊）和 Engineering Geology （IF=6.9，中科院一區(qū)TOP期刊）。論文第一單位為貴州大學(xué)，貴州大學(xué)礦業(yè)學(xué)院左宇軍教授及省外高水平大學(xué)“組團(tuán)式”幫扶專家、中南大學(xué)董隴軍教授為論文通訊作者，王劍博士后為論文第一作者。微震活動(dòng)是地下采礦環(huán)境中應(yīng)力重分布、地質(zhì)異常和潛在風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)。如何快速有效地識別微震事件，例如噪音、爆炸和鉆孔活動(dòng)，對于確定礦山的穩(wěn)定性和安全性至關(guān)重要。研究成果系統(tǒng)開展了礦山微震信號識別及處理技術(shù)方面的研究，構(gòu)建了K-means和高斯混合模型（GMM）相結(jié)合的聚類方法，對礦區(qū)微震信號進(jìn)行時(shí)空聚類分析，確定了導(dǎo)致微地震事件的采礦相關(guān)活動(dòng)，例如地應(yīng)力重分布、礦石運(yùn)輸、爆破和鉆孔；采用短時(shí)傅里葉變換（STFT）提取的頻率平均值和標(biāo)準(zhǔn)差、