我国回转窑水泥不同粉磨工艺颗粒形貌剖析

利用电子显微镜及专用的计算机软件等方法，对我国目前大中型水泥企业不同粉磨工艺下水泥颗粒形貌状况进行了研究分析。研究结果表明，我国不同粉磨工艺下水泥颗粒形貌存在较大差别，提高磨机研磨功能有利于改善水泥颗粒形貌。     

艳山姜一内生菌SRT2次级代谢产物的初步研究

对一株艳山姜内生菌的发酵菌丝体提取物的化学成分进行研究。实验方法:为柱色谱分离,现代物理和光谱分析鉴定化合物的结构。结果:分离鉴定了4个化合物,分别为三十二烷酸(dotricontanoicacid),十六烷酸(Hexadeeanoicacid),蔗椒(sltl～rosc)胡萝卜苷(Daucosten01)。结论:除十六烷酸外,所有化合物均首次从该菌丝体中分离得到。     

单质碘催化合成丁醛乙二醇缩醛

以单质碘为催化剂,通过丁醛和乙二醇反应合成了丁醛乙二醇缩醛。探讨了单质碘对缩酮反应的催化活性,较系统地研究了醛醇物质的量比、催化剂用量和反应时间诸因素对产品收率的影响。实验表明：在n（丁醛）∶n（乙二醇）=1∶1.5、催化剂用量为反应物料总质量的0.4%、带水剂环己烷的用量为8mL和反应时间45min的优化条件下,丁醛乙二醇缩醛的收率可达77.6%.     

武广客运专线非饱和红粘土三轴试验成果及分析

从武广客运专线的泉口、咸宁、耒阳3个工点的不同深度的非饱和红粘土地基中钻探取样,分别进行不固结不排水、固结不排水、固结排水三轴试验,获得了3个工点的非饱和红粘土的粘聚力、内摩擦角的试验值,为武广客运专线红粘土地段的设计提供了设计指标。     

基于地形修正的降水空间插值方法及其应用

获取精准的降水空间分布信息对于水资源管理和洪涝灾害预报预警具有重要意义。地形变化对降水空间分布有显著影响,然而传统的降水空间插值方法难以考虑这种影响。基于黄土高原气象站1988～2017年长序列降水观测数据和高精度地形数据,建立了综合考虑站点与插值目标网格的位置、高程及坡向关系的降水空间插值方法(Angular Distance Aspect Gradient Weighting method, ADAGW),并在黄土高原地区进行应用。结果表明：相较于传统空间插值方法,ADAGW方法能够更有效地捕捉复杂地形下的降水空间分布。该方法在日尺度、月尺度、年尺度上的空间插值结果的决定性系数(R²)和均方根误差(RMSE)均优于传统降水空间插值方法;地形对于降水分布的影响与时间尺度有关,当时间尺度较长时,地形因素对降水分布的影响更为明显。该方法考虑了高程及坡向对降水空间分布的影响,有助于获取更精准的面雨量分布。     

一种数据采集与分析平台的研究与设计

随着互联网大数据技术的不断发展,网络数据采集技术成为热门的研究领域之一。基于Python语言下的数据采集功能库如Urllib、Requests、Selenium等模块效率低、易阻塞,并且目前的数据采集和分析平台都是独立的功能模块,没有形成闭环,用户体验差。为了解决上述问题,提出一种数据采集和分析平台,首先使用Scrapy框架完成数据采集,其次将采集到的数据通过Kettle工具进行数据清洗,再次,将处理好的结果存入MySQL 数据库,最后利用Flask框架,结合Echarts 技术搭建Web 系统,对数据分析结果进行可视化。以北京公交网站数据作为爬虫测试平台,通过对公交线路类型、公交路线等信息进行采集分析及结果展示,分析结果对城市公交的规划具有一定的指导意义,同时,平台具有稳定可靠、操作简单、实时性强等特点。     

机器学习案例化教学方法研究

如何让学生正确理解机器学习理论、准确利用所学技术解决新问题,是机器学习课程教学的重点。提出一种由浅入深的案例化教学方法,设计综合案例实现机器学习全过程的融合,讲解每一个算法的理论知识和实现过程,并通过调整算法步骤、参数等,展示各个步骤、自变量和系数等对学习结果的影响。实践结果表明,该方法能够有效帮助学生理解理论知识,强化动手能力。     

基于Sentinel-1和MODIS数据反演农田地表土壤水分—以REMEDHUS地区为例

土壤水分是陆地生态系统和水循环的重要状态变量,在植被生长监测、农作物产量评估等研究中均发挥着重要作用。为了消除植被散射的影响,进而实现农田地表土壤水分的高精度反演,以时间序列Sentinel-1影像及MODIS产品为实验数据,基于高级积分方程模型和比值植被模型的耦合模型,通过采用不同光学植被参数和VH交叉极化后向散射系数,分别对农田植被散射贡献进行表征,消除植被散射的影响,进而实现土壤水分的高精度反演。结果表明：当利用VH极化进行参数化植被散射贡献时,标定的耦合模型,虽然可消除对光学植被参数的依赖并较好地模拟Sentinel-1卫星观测,但土壤水分反演结果效果欠理想,相关系数R最大仅为0.54;与VH极化相比,利用光学植被参数表征植被散射贡献时,土壤水分整体反演效果较理想,R最大达到0.79,但光学植被参数反演结果在不同站点存在显著的空间差异性,R介于0.07~0.79之间。因此,在未来研究中可尝试将雷达数据与光学数据协同反演,以期在消除植被散射影响的基础上,实现植被覆盖区域土壤水分的高精度反演及动态变化监测。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。