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在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值. 相似文献
2.
我国的矿业权出让制度改革正在全面推进,合理评价区块期望价值对于油公司的区块进退决策至关重要。对于含有多个勘探目标的成熟探区,简单地将各目标价值相加通常会高估区块期望价值,应综合考虑两方面的因素:一是各勘探目标的地质情况,包括相对空间位置关系、地质成功率、资源规模和地质相关性等;二是油公司的勘探策略,包括干井承受能力、承诺钻井数量、对各目标的钻探次序等。为此,从油公司区块进退决策实际出发,提出一套基于概率论的勘探目标群期望价值估算方法,并通过实例讨论了上述因素对区块期望价值的影响。 相似文献
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介绍了CSJ型炮孔测量仪的炮孔倾角测量原理及其倾角测量功能在实际应用中存在的缺陷,分析倾角测量误差过大的原因,推导最大偏差角的计算公式。针对该缺陷,提出了增加楔形弹片、柔性连接和电子压力传感器的改进设想。预计经过改进后的测量仪,其导向管能自动与孔壁贴伏,且贴伏程度可测,同时可测得炮孔的直径,降低人员操作与导向管尺寸对炮孔倾角测量的影响,提高测量精度。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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焦建利 《中国信息技术教育》2021,(7)
随着技术的进步,在线活动越来越普遍。受新冠肺炎疫情影响,差不多大半年来,越来越多的学术会议、项目研讨会、论坛、工作会议、培训和工作坊都变成了在线活动。这不,AECT、ISTE、GCCCE、FETC、VARTEL、GET2020全球教育科技大会,一系列大型的国际会议纷纷变成了在线活动。坐在家里书房的工作台前,参加全球性的国际学术会议,可以说是一种新的常态了。那么,新的问题来了,到底怎么参加在线活动?或者说,在参加在线学术会议的时候,可以有哪些策略、技巧和方法,能使参加在线活动的收益最大? 相似文献