火山岩圈闭识别描述方法及其应用

中国沉积盆地内火山岩分布广泛，松辽、准噶尔及四川等盆地不断取得重大突破与发现，火山岩已成为我国油气勘探的重要领域之一。松辽盆地长岭断陷发育火石岭组和营城组火山岩，是油气增储上产的重要领域，但其勘探成效直接取决于对火山岩圈闭的识别与刻画成果。与碎屑岩圈闭相比，火山岩圈闭成藏条件要求更为苛刻，储层条件、侧向及顶底板封堵条件是控制火山岩圈闭有效性关键要素。在解剖已发现火山岩油气藏基础上，通过攻关研究，提出了火山岩体刻画和火山岩储层的描述是火山岩圈闭识别的重点。以火山岩岩性圈闭为例形成了火山岩岩性圈闭识别描述“五步流程”，并实际应用于龙凤山鼻状构造带。钻后结果表明，火山岩岩性圈闭与钻前认识整体一致，圈闭落实可靠，验证了火山岩岩性圈闭识别描述技术方法的有效性，推进了长岭断陷火山岩的油气勘探，对国内其他盆地火山岩油气勘探具有一定的指导应用价值。      

全方位推进 高质量发展 四川石化布局谋篇“十四五”

2020年,受国际油价断崖式下跌影响,企业生存发展面临严峻挑战。面对诸多挑战,四川石化保持战略定力,主动担当作为,聚焦生产经营目标,压实重点工作任务,突出工作刚性执行,多角度深入开展提质增效专项行动,逆境奋起、质效齐升,夺取疫情防控和生产经营“双胜利”,企业建设取得卓越成果。     

基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

新时期大学英语文化与读写教学研究——评《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》

文化是语言表达的核心内涵,读写是语言交流的重要途径,两者在英语语言学习中占据着至关重要的地位。大学作为优秀专业人才培养基地,英语教学发展一直是学术界重点关注和思考的研究课题,面对新时期的教育发展,如何提高英语文化与读写教学成为了大学英语教学研究所面临的重难点问题。在2019年四川工业科技学院教育教学改革项目(cgkjg-19028)资助下,参阅《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》一书,深入探讨新时期大学英语文化与读写教学研究。     

《计算机系统应用》稿约

《计算机系统应用》(CN 11-2854/TP,ISSN 1003-3254)创刊于1992年,是中国科学院主管、中国科学院软件研究所主办的、面向国内外公开发行的技术性、应用性科技核心期刊.本刊的办刊宗旨是宣传推广信息技术在各行各业的应用.重点是宣传介绍计算机应用系统的建设(包括系统的规划、设计与开发等方面)、信息技术的应用研究与开发成果以及相关技术的分析,探讨与应用.     

煤磨热风管线旋风收尘器的改造

对5?000 t/d生产线煤磨热风管线收尘器进行改造，拆除原双旋风收尘器，利用原框架，缩小旋风筒直径与高度比例，提高旋风筒高度，缩小内筒直径尺寸，来提高收尘效率。改造后入窑煤粉灰分5?000 t/d线与2?000 t/d线差异减小到0.05%，相对降低了1.17%。     

精准识别关键问题,快速提升移网用户满意度

针对江苏联通移动网络用户满意度相对落后的现状,江苏联通对低感知用户进行深度剖析,精准识别关键问题,将移动网络五大类问题作为主要矛盾进行重点攻坚,从问题分析、方案制定、动作实施以及效果检查等多维度制定全流程的问题管控措施,通过开展"U悦"行动推进方案落地,力争实现移网用户感知提升和移网满意度评分提升的目标.     

《岩性油气藏》第33卷第1期特约主编简介

袁选俊,男,1963年生,博士,现为中国石油勘探开发研究院教授级高级工程师,博士生导师,中国石油大学(华东)兼职教授,《石油勘探与开发》、《中国石油勘探》等期刊编委。2014年以来任国家油气重大专项《岩性地层油气藏成藏规律、关键技术及目标评价》项目长。袁选俊教授1984年毕业于西南石油学院勘探系石油地质专业,获工学学士学位;1987年毕业于中国石油勘探开发研究院研究生部沉积与岩相古地理专业,获工学硕士学位;2004年毕业于中国地质大学(北京)能源系矿产普查与勘探专业(在职),获工学博士学位。     

基于像素偏转模型和机器学习的室外图像天空像素检测

图像中的天空区域对于基于视觉的地面机器人导航具有重要意义,为了识别图像中的天空部分,本文提出了一种基于像素偏转模型的BP神经网络天空识别方法.首先,制作天空图像集和非天空图像集,天空图像集由各种天气情况下的天空提取而成,非天空图像集由非天空的景物构成,主要包括建筑、汽车、树木、植物等;其次,使用提出的像素偏转模型提取天空图像集和非天空图像集的像素特征并进行处理,对天空像素点和非天空像素点进行标注,利用BP神经网络对像素特征进行训练,得到权重文件;最后,使用得到的权重文件进行天空的识别.为了更好的说明本文算法和模型的优越性,使用本文算法与Otsu算法、YeHu算法、Graph-cut算法和Mask-Rcnn算法模型进行了比较,并设计了两组组对比实验,第一组实验进行识别效果的主观评价,第二组实验利用CamVid数据集的天空类进行算法精度的定量分析.     

基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究

学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.