商业建筑防火与安全疏散设计的相关研究

城市中商业建筑的数量和范围在不断的扩大,由于商业建筑中所涉及到的功能以及建筑结构具有复杂性的特征,如果在火灾发生时,没有完善的安全疏散措施或者是防火措施的话,那么会带来不可挽回的后果,因此在进行商业建筑防火和安全疏散设计,相关工作人员需要从实际情况入手,制定完善的防火和安全疏散设计方案,从而减少由于火灾发生所带来的严重后果,最大限度地保护人们的生命财产安全。     

创办文明食堂的实践思考——以西藏山南二高学生食堂为例

一、文明食堂的创办缘起与内涵 山南二高成立于2004年,在短短的6年中,山南二高从无到有,从普通高中到全区重点高中的变革,倾注着每个二高师生的心血.     

绿色格宾挡墙在边坡防护中的应用及效果评价

为保证边坡在施工期及运营期的稳定性,通常采用防护工程以提高边坡稳定性,本文介绍了公路工程中边坡防护常用的几种类型,着重研究了格宾挡墙在边坡防护中的应用,并采用有限元软件ANSYS对格宾挡墙防护效果进行评价,研究结果表明:绿色格宾挡墙不仅能与道路工程周边环境相协调,起到美化道路景观的作用,而且能大大提高边坡整体稳定性,同时格宾挡墙能有效减小边坡变形。     

西藏类乌齐县卡玛多村嘎堆崩塌基本特征及稳定性评价

嘎堆崩塌位于类乌齐县卡玛多乡嘎堆自然村,属倾倒式崩塌.本次研究主要采用地形图测量、剖面测量、综合地质调查等多种手段,查明灾害地质发育的自然环境条件,通过对灾害体特征、破坏方式、主要影响因素等方面进行实地调查,进一步分析了稳定性评价,并提出相应防治措施建议,为具有相似发育特征灾害体防治提供科学依据.     

2002年拉萨市成年居民主要慢性病患病情况分析

目的:描述2002年拉萨市成年居民超重和肥胖、高血压的患病情况。方法:利用2002年中国居民营养与健康状况调查西藏调查点的数据分析不同年龄组的超重和肥胖患病率;高血压水平、高血压患病率以及高血压的知晓率、治疗率和控制率情况;血脂异常患病情况。结果:2002年拉萨市成年居民超重率为29.0%,肥胖率为15.9%;高血压患病率为41.0%,高血压的知晓率、治疗率和控制率分别为33.5%、25.9%、5.4%。结论:拉萨市成年居民的慢性病患病率较高,慢性病已成为拉萨居民的一个重要健康问题,应开展行之有效的措施实施干预和治疗。     

linux时实化模型

Linux操作系统是一种通用型操作系统,所以在系统设计时做了实时性和实现简化的一个折衷,在系统结构方面就存在了对实时的支持不够。文章提出了linux时实化改进的一个设计模型,以提高linux的实时性。     

TASSM＿BS：基于Bi-LSTM和Self-Attention的藏文自动分句方法

自动分句在自然语言处理中具有重要的应用价值,是机器翻译、句法分析和语义分析等任务的重要前期工作环节。当前藏文自动分句中采用的基于词典的分句方法,以及基于词典和统计模型相结合的分句方法因受句尾词兼类现象和数据稀疏等问题的影响,分句效率较低。对此,该文提出了一种基于Bi-LSTM和Self-Attention的藏文自动分句方法。通过实验对比,该方法的宏准确率、宏召回率和宏F₁值分别到达了97.7%、98.06%和97.88%,其结果优于所有对比方法。另外,在实验过程中还发现,当模型使用序列前端截补方式定长的数据时,其性能优于使用后端截补方式定长的数据;当模型使用基于Skip-gram的音节字表示时,其性能优于基于CBOW和随机生成的音节字表示。     

基于Single-Pass的网络舆情热点发现算法

考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比single-pass,改进算法极大减少了漏检率和错检率,降低了由于新文本流内文档进行相似度计算导致系统性能的下降,平均提高Web文本聚类效率40%。将聚类后的Web文本应用于网络舆情分析,进行主题关注度分析和话题热度特性分析。     

西藏网络文化阵地建设研究

本文对西藏的网络文化建设现状和问题进行了分析,指出加强西藏网络文化阵地建设的重要性和必要性,针对多渠道打造良好网络文化阵地建设的宣传普及和教育平台提出了一些建设方案,形成各种推动和谐网络文化建设的合力,推动西藏网络文化良好发展。     

一种基于高斯混合模型的轨迹预测算法

在智能交通控制系统、军事数字化战场、辅助驾驶系统中,实时、精确、可靠的移动对象不确定性轨迹预测具有极高的应用价值.智能轨迹预测不仅可以提供精准的基于位置的服务,而且可以提前监测和预判交通状况,进而推荐最佳路线,已经成为移动对象数据库研究的热点,亟需设计准确而高效的位置预测方法.针对现有方法的不足,提出了基于高斯混合模型的轨迹预测方法GMTP,主要步骤包括:(1) 针对复杂运动模式利用高斯混合模型建模;(2) 利用高斯混合模型计算不同运动模式的概率分布,进而将轨迹数据划分为不同分量;(3) 利用高斯过程回归预测移动对象最可能的运动轨迹.GMTP是高斯非线性概率统计模型,其优势在于:计算结果不仅是位置预测值,更是关于移动对象未来所有可能运动轨迹的概率分布,可以利用概率统计分布特性获得某种运动模式(如匀加速运动)下的位置预测.大量真实轨迹数据集上的实验结果表明:与相同参数设置下的高斯回归预测和卡尔曼滤波预测法相比,GMTP的预测准确性平均提高了22.2%和23.8%,预测时间平均缩减了92.7%和95.9%.