时空地图数据服务的多级权限与服务转发控制技术

针对时空地图数据服务性能提升及安全需求,提出一种数据服务的多级权限与服务转发控制技术。首先,构建多层级多细粒度的数据分层分级控制和授权管理结构;然后,基于多级权限结构,建立服务转发控制体系,提升数据更新和服务转发效率,以及数据的安全标准化结构;最后,基于分层分级数据服务转发控制技术,实现数据分责管理,保障数据资源在不同级别用户的统一共享管理。研究成果应用于国土空间基础信息平台,已形成可复制推广的软件产品。     

建筑施工设施定位BP神经网络决策

针对城市建筑施工中普遍狭小场地的现场管理问题，应用复合智能技术基础，对建筑施工现场管理的智能决策进行了研究，并着重探讨了其中关于施工设施定位的BP神经网络决策以及相关技术。     

“数字市政”——城市集约化管理转型探索

近年随着城市基础市政设施建设的巨大投入,城市得到了空前的发展,伴随着新技术的推广,城市信息化管理已成为城市高层管理者的首要工作,其投资力度也不断加大,为新时代、新经济注入了活力,保障了城市可持续发展的需要,城市品质也得以不断提升。但城市的建设发展还没完全摆脱粗放的扩张型膨胀建设,城市管理还远不能适应现代城市的发展需求。特别是随着适应WTO的改革开放步伐不断加快,管理手段严重与城市发展不相适应的矛盾,制约着城市发展从整体管理素质上进入健康有序的轨道,极大地困扰着各城市公共事业的高效运作和建设管理,成为提高城市综合效能、活力和竞争力的严重瓶颈。要保持长久的持续发展,城市必须向集约型发展转型,这其中首先是基于信息化管理的集约化管理的推行。然而长时期城市管理条块分割,各类城建档案散落和遗失在各建设单位和管理部门,城市基础建设信息缺乏有序的梳理整合,加上“重建设轻管理”的情况,使得信息资源管理得不到重视。尤其在我国城市公用事业领域,传统的分行业分头管理的模式,使得一些行业单位在建设、运营和管理方面,各自有一套相对独立且独特的体系,还远谈不上信息互联互通和共享,要打破该局面推行基于信息共享的协同管理有相当的难度,严重制约...     

人工神经元网络模型在城市用水量预测中的应用研究

本文针对常规城市用水量预测模型在预测中存在的盲目性大、拟合精度不高且预测容易失真的不足,引入BP神经元网络的计算方法,建立了非线性人工神经元网络预测模型:利用人工神经元网络学习理论对非线性离散参数的辨识理论对城市用水量需求预测方法进行了较为深入、系统的研究。该模型考虑了城市中众多因素对用水量需求的影响,使所建立的预测模型初步具备系统决策功能。实例预测表明,本文所建立的BP神经网络预测模型系统及其相应计算方法具有较高的预测精度和准确度,能够为城市的用水量预测提供规划依据。     

独立的统一数字化城市信息系统

从现代城市系统综合管理的实际需求出发 ,提出了统一城市信息系统 (UniversalUrbanMulti InfoSystem) ,并对其建设和实施进行了探讨。UUMIS最大的优点是可以实现不同操作系统、不同应用平台的各种网络环境间的信息资源的共享和交流 ,从而可以结合网络和虚拟现实技术 ,进行全面直观的城市决策管理。本文详细分析了建立统一数字化城市信息系统的必要性和技术重点 ,并就城市建设规划管理领域率先推进统一数字化城市信息系统的具体实施和应用作了深入探讨。     

0.1%氟虫腈饵剂的高效液相色谱分析

采用高效液相色谱法对0.1%氟虫腈饵剂进行分析测定,以乙腈–水为流动相,使用C18柱和紫外检测器,外标法定量。该方法的线性相关系数为0.99998,标准偏差为0.0022,变异系数为1.8%,平均回收率为103.6%。     

苦参碱在甘蓝中的残留及安全使用评价

对苦参碱在甘蓝及土壤中的残留消解动态及最终残留量进行了研究。苦参碱在甘蓝中半衰期为3.15～3.82d,在土壤中半衰期为18.2～21.9h,以推荐的剂量和使药次数,苦参碱在甘蓝中的残留量符合安全要求。     

应用液质联用仪测定番茄、黄瓜中多菌灵残留量

介绍一种适用于番茄、黄瓜样品中多菌灵残留量测定的液相色谱质谱联用分析方法。与传统方法相比,本方法具有灵敏度高、结果可靠性高、操作简便等特点。样本以丙酮提取,经过滤,加氯化钠振摇分层,取上清液,注射进入高效液相色谱–质谱–质谱联用仪进行测定。结果表明,样品添加回收率在92.6%～118.5%之间,相对标准偏差为4.20%～10.32%,方法的检测限为0.05mg/kg,符合农药残留分析要求。     

施工现场管理中人工智能技术应用研究

本文从分析以往专家系统或人工神经网络的单一智能技术解决施工现场管理问题的不足和缺陷出发,提出应用复合智能技术解决问题的思路,在此基础上建立了一个施工现场管理复合智能系统模型,在文中简要阐述了模型的集成机制。