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1.
以广东部分山地丘陵为研究区域, 分析了数字高程模型AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的高程精度。利用车载动态PPP技术对沿广州、惠州、韶关、清远约730 km的线路进行了数据采集, 并由CSRS-PPP定位服务系统解算得到动态点的WGS84坐标, 再通过重力场模型EIGEN-6C4将动态点的大地高转换为正常高, 最后对3种数字高程模型进行高程检核。结果表明: AW3D30、SRTM3 V4.1和ASTER GDEM V3的平均误差分别为0.55、0.17、1.59 m, 均方根误差分别为3.78、5.84、8.88 m。3种数字高程模型的平均误差在不同海拔区间差异明显, 其中AW3D30在不同海拔区间的平均误差振幅相对较小, 在2.18 m以内; SRTM3 V4.1的平均误差与海拔为负相关关系, 平均误差随着海拔的升高由正值逐渐转为负值; ASTER GDEM V3的平均误差在(0 m, 250 m]海拔区间为2 m左右, 在(250 m, 800 m]区间为-2.28 m。AW3D30的均方根误差与标准差整体上随着海拔的升高而减小, SRTM3 V4.1随着海拔的升高而增大, ASTER GDEM V3无显著规律, 在(100 m, 250 m]区间优于7.69 m, 在其余区间优于9.86 m。 相似文献
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3.
社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数据结构.社区间层次关系的引入给社区检测算法带来了更复杂的建模挑战.针对该任务,已经有一些有效的启发式的方法被提出,但是受限于社区分布形态的简单假设和离散的优化学习方式,它们无法描述更复杂的图链路数据,也无法和其它有效的连续优化算法组合获得更好的结果.为了解决这个问题,本文首次尝试建模复杂的重叠式(overlapping)层次社区结构,提出简洁的节点嵌入和社区检测双任务优化模型,通过梯度更新的方式来灵活地探索节点和重叠式层次社区的隶属关系.在学习过程中,我们可以分别获得节点和社区的嵌入表示,以应用于丰富的下游任务. 相似文献
4.
文中针对公路动态变形预计精度低的问题,结合公路下采煤需要进行变形监测这一有利条件,提出了一种不断融入实测数据的高精度开采沉陷动态预计模型,案例分析结果表明,融合实测数据的开采沉陷动态预测模型预计地表最大下沉点的相对误差优于6%. 相似文献
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6.
为了寻求光动力治疗效果更好的光敏剂,以苯丙烯醇为原料,合成3-羟甲基-4-苯基-1,2,5-二唑-2-氧化物,再与二氢卟吩e6通过酯化反应制得含有呋咱的二氢卟吩e6缀合物(Ⅳ).通过HRMS、1HNMR、13CNMR、IR对目标化合物进行了结构表征.活性评价结果表明,相比于二氢卟吩e6,呋咱基团的引入使呋咱的二氢卟吩e6缀合物摄取率提高33倍,细胞内NO水平提高2.3倍,细胞内ROS数量增强1.3倍,细胞内GSH水平减少了26%,协同提高光动力抑制肿瘤细胞增殖活性约20倍.在化合物Ⅳ浓度为33μmol/L时,其对Hela细胞的增殖抑制率为96%. 相似文献
7.
针对海上P稠油油藏纵向层薄,构造平缓,油井产能特征差异大的特点,从地质条件、储层物性及流体性质等方面,研究油井产能特征主控因素。油井产能特征是油井生产能力及稳产能力的综合体现,采用层次分析法及灰色关联法,量化评价了油井产能特征的主控因素的影响程度。研究表明,原油流度及边水距离是影响油井生产能力的主要因素;边水距离、隔夹层及砂体厚度是影响油井稳产能力的主要因素;油井产能特征综合影响程度排序为原油流度、边水距离、砂体厚度、隔夹层及泥质含量。本文针对性地提出提高油井生产能力,延长稳产期的三个措施方向:提高油井周围原油流度、改善油井附近能量供应情况及提高井控储量,对开展精准的开发调整方案具有重要意义。 相似文献
8.
由于移动无线传感器网络支持节点的移动性,使其面临更加复杂的安全性挑战,很难防御一些极具破坏力的攻击,比如节点复制攻击和女巫攻击等。本文提出了在移动异构无线传感器网络模型下一种安全高效的密钥管理方法。所提方法采用椭圆曲线密码学加密算法实现移动节点位置信息到基站的安全上传,以及基于密钥哈希的消息认证码来实现消息源的身份认证。基站则对收集的移动节点位置信息进行统计分析来协助完成固定节点与移动节点间的身份认证及会话密钥建立。实验结果表明,所提方法在密钥建立过程节省了网络资源,同时可有效防御攻击者发起重放攻击、节点复制攻击和女巫攻击等,增强了网络安全性。 相似文献
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10.
案件案由是对案件所涉及法律关系性质的描述,科学、完善的案由设置有利于正确适用法律,是人民法院实行案件分类管理的重要途径.案件案由预测技术指基于案件案情的文本描述由计算机自动给出案件所属类别.在案件属性预测研究中,由于低频类别的样本数量较少且难以学习相关特征,因此已有方法在数据处理部分通常会对低频类别样本进行剔除.然而,在案件案由预测问题中,关键的挑战正是如何对属于低频案由的案件做出准确预测.为此,文中提出了一种基于非均衡数据层次学习的案件案由预测方法.在案件案由预测中,根据案由层次结构将案由划分为一级案由和二级案由,二级案由中的大量尾部类别被汇聚成上层样本数较多的大类,进而通过层次学习的方式来实现二级案由的预测,使二级案由有一级案由的信息支撑.最后,引入调整数据不平衡的损失函数来实现案件案由的预测.实验结果表明,所提方法整体优于对比方法,其平均精确率比现有方法提高了4.81%,这表明通过层次学习和引入非均衡数据损失函数能较好地解决案件案由预测问题. 相似文献