Jiangxi University of Water Resources and Electric Power

自动舞蹈动作质量评估此前多沿用动作识别思路，只判断跳的是哪支舞，难以区分同一支舞里执行好坏。RSDQ-Net把目标动作与参考示范统一到19节点骨架，用可学习的相位对齐建立软对应，再把空间执行偏差与时间相位偏差分开建模，并用序数标签与人对比较统一约束一个潜在质量变量。在ImperialDance的编舞不重叠五折协议下，其QWK为0.814、序数MAE为0.207，优于最强基线2T-GCN的0.755与0.261。

自动舞蹈动作质量评估此前多沿用动作识别思路，只判断跳的是哪支舞，难以区分同一支舞里执行好坏。RSDQ-Net把目标动作与参考示范统一到19节点骨架，用可学习的相位对齐建立软对应，再把空间执行偏差与时间相位偏差分开建模，并用序数标签与人对比较统一约束一个潜在质量变量。在ImperialDance的编舞不重叠五折协议下，其QWK为0.814、序数MAE为0.207，优于最强基线2T-GCN的0.755与0.261。

三峡库区白家包边坡上，一个把随机场空间特征与水位、降雨时序一起学习的代理模型，把全年时变概率稳定分析从24230秒降到15秒，决定系数0.975。

三峡库区白家包边坡上，一个把随机场空间特征与水位、降雨时序一起学习的代理模型，把全年时变概率稳定分析从24230秒降到15秒，决定系数0.975。