上海市不同历时暴雨组合概率研究

基于上海市徐家汇站1960—2011年的日降雨资料,分析上海市年最大1d和3d降水量年际变化和年代际变化特性;择优选择GH Copula函数构建了年最大1 d与3 d降水量的联合分布模型,并推算它们的同现重现期和组合风险概率。结果表明:年最大1 d和3 d降水随时间呈增加趋势,自20世纪70年代开始其均值随年代增加;年最大1 d和3 d设计暴雨同频遭遇风险率在75%~85%之间,且同现风险率随年最大1 d设计暴雨值增大而增加。在设计上海市防洪排涝标准时若考虑最大1 d和3 d降水量的遭遇组合,有利于提升防洪排涝能力,保障防洪安全。     

"平垸行洪、退田还湖"对血吸虫病扩散的影响及对策研究

血吸虫病是一种严重危害人民健康、影响社会经济发展的传染性疾病,钉螺是血吸虫的唯一中间宿主.1998年洪水后实施的"平垸行洪、退田还湖"措施对于钉螺和血吸虫病的扩散有着重要的影响.总结影响钉螺和血吸虫病扩散的因素,并对典型"平垸行洪、退田还湖"后钉螺和血吸虫病变化情况进行调查研究,结果表明,认识某一区域钉螺和血吸虫病扩散...     

KYN36-12铠装金属式封闭开关中置柜在智能化变电站的应用

介绍KYN36-12铠装金属式封闭开关柜在智能变电站的应用,提出安装后验收检查的注意事项.     

数学思想在高中数学教学中的渗透研究

对于数学思想方法的培养和使用,在日常的数学教学学习中显得至关重要。高中数学包含了数学思想中的最基本内容,同时高中数学又和深层次的数学思想紧密相连,它在学生数学学习的道路上起着承上启下的过渡作用,甚至有可能是学生最终的学校数学教育。因此。在高中数学的课堂教学中要融入数学思想的教育。     

微机综合自动化在彰武水电站的应用及效果分析

微机综合自动化不仅能够提高水电站的安全可靠性,还可减少水电站的运行成本,是水电站提高运行管理水平的一个重要标志。对彰武水电站应用长沙华能MTC电站综合自动化监控系统对水轮发电机组进行遥信、遥测、遥控和遥调等功能进行了介绍,并对彰武水电站采用微机自动化前后的效果进行了对比分析。     

基于LS-SVM的非线性多功能传感器信号重构方法研究

提出了基于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine, LS-SVM)的非线性多功能传感器信号重构方法. 不同于通常采用的经验风险最小化重构方法, 支持向量机(Support vector machine, SVM)是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法, 适用于小样本标定数据情况, 可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能. 在SVM基础上, LS-SVM将不等式约束转化为等式约束, 极大地简化了二次规划问题的求解. 研究中通过L-折交叉验证实现调整参数优化, 在两种非线性情况下对多功能传感器的输入信号进行了重构, 实验结果显示重构精度分别达到0.154\%和1.146\%, 表明提出的LS-SVM重构方法具有高可靠性和稳定性, 验证了方法的有效性.     

优雅的丹顶鹤

半辈子都在跟画面打交道。坐在画面前较色、配光、调样片、做拷贝——终年为人绣嫁衣裳。日日夜夜,忙忙碌碌。没留神,眼花了,发白了,到点了,回家了。     

秋季潮人新宠今年秋季你们想追什么风？回答很简单我们要时尚、潮流易于搭配

在这个秋季．暗黑色调等浓郁色彩作为基础色调与亮丽明快的色彩对应,形成强烈的对比．是这一季色彩搭配的主流。比如蓝色与黑色的碰撞．明黄色与灰色的交织都会让整体搭配产生出意想不到的效果。     

利用双载频方向图相乘的稀疏均匀阵栅瓣抑制方法

针对稀疏阵列天线间距远大于信号波长导致阵列方向图出现大量栅瓣的问题,该文基于不同载频阵列方向图主瓣与栅瓣相对位置关系存在差异的特性提出一种新型的栅瓣抑制算法。该算法充分利用不同载频回波信息,避免了大规模搜索,有效降低了计算量。首先根据算法原理确定了影响该栅瓣抑制算法性能的因素,然后进一步对影响栅瓣抑制性能的关键参数进行了定量分析,推导得出了栅瓣抑制后峰值旁瓣比(PSLR)与频率差的关系表达式。该表达式为栅瓣抑制快速选择最优频率差提供了理论依据。最后,通过计算机仿真验证了该算法对栅瓣抑制的有效性以及该文所推导的峰值旁瓣比与频率差关系表达式的正确性。     

孪生网络框架下融合显著性和干扰在线学习的航拍目标跟踪算法

针对一般跟踪算法不能很好地解决航拍视频下目标分辨率低、视场大、视角变化多等特殊难点,该文提出一种融合目标显著性和在线学习干扰因子的无人机(UAV)跟踪算法.通用模型预训练的深层特征无法有效地识别航拍目标,该文跟踪算法能根据反向传播梯度识别每个卷积滤波器的重要性来更好地选择目标显著性特征,以此凸显航拍目标特性.另外充分利用连续视频丰富的上下文信息,通过引导目标外观模型与当前帧尽可能相似地来在线学习动态目标的干扰因子,从而实现可靠的自适应匹配跟踪.实验证明:该算法在跟踪难点更多的UAV123数据集上跟踪成功率和准确率分别比孪生网络基准算法高5.3%和3.6%,同时速度达到平均28.7帧/s,基本满足航拍目标跟踪准确性和实时性需求.