嫦娥四号着陆点原位高光谱的太空风化研究

月球表面没有大气层的保护，岩石矿物长期在太空风化的作用下，逐渐演化为月壤。太空风化过程是月壤产生、成熟的过程，由于物质形态结构的改变，导致月表光谱特征产生变化。因而，作为风化产物的月壤的光谱特性，包含了月表的太空风化信息。月壤成熟度，是描述太空风化程度的重要指标，利用高光谱遥感数据进行亚微观铁（SMFe）的反演进而获取月壤成熟度，是目前研究月表太空风化的主要手段。原位探测数据，由于没有受到其他因素的干扰，获得的反演结果相对更加准确、可靠。我国嫦娥四号(CE-4)玉兔二号巡视器搭载了能直接获取月表原位高光谱数据（450~2395 nm）的科学载荷红外成像光谱仪，为研究月表的太空风化提供了很好的机会。选取了CE-4卫星着陆器登陆点附近的两处光谱数据，采用Hapke模型和光谱角匹配法对CE-4卫星登陆点附近月壤的SMFe进行了反演。根据Morris模型和FeO含量进一步反演CE-4卫星登陆点附近月壤的成熟度。结果表明，该处月壤成熟度为11.5，较大概率为不成熟月壤。     

集束化护理管理在ICU患者安全管理中的实施效果及满意度的影响

目的:研究集束化护理管理对于重症加护病房(Intensive Care Unit,ICU)患者安全管理中的实施效果及满意度的影响。方法:从2012年4月-2014年4月在本院就诊的ICU患者中选取100例作为研究对象,按照奇偶数字法将其分为观察组和对照组,每组50例。对照组患者采取临床传统护理,观察组患者采取集束化护理管理,观察对比两组患者护理前后的生活质量评分、SAS及SDS评分,护理时间、护理后感染情况及患者对护理的满意度情况。结果:两组患者护理前生活质量各指标评分比较差异均无统计学意义(P>0.05)。两组护理后生活质量各指标评分均升高,且观察组患者生活质量各指标评分均明显高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组护理后SAS和SDS评分均明显低于护理前,且观察组均明显低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。观察组的护理时间明显短于对照组,且护理后感染率2.00%明显低于对照组的16.00%,观察组患者对护理的满意度64.00%明显高于对照组的42.00%,且观察组的不满意度4.00%明显低于对照组的24.00%,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:对ICU患者实施集束化护理管理对于其安全管理具有较好的实施效果,并且取得了患者较高的满意度,值得在临床护理中推荐。     

影响煤层气开发效果的地质因素再认识

地质特征认识对煤层气开发效果起着重要作用。在资源特征相差不大的情况下,发现煤层气相邻井的产量差异仍较大。排除工程因素后,通过选取8类地质参数,细致比对了保德区块低产井与邻井的参数特征,筛查出其关键因素为煤层微幅构造与顶板封盖条件,其中以微幅构造为主。据此,重新认识并划分出区块新的次生褶皱背斜单元、向斜单元和斜坡单元,获得了不同次生褶皱构造单元的开发特征。结果表明,高、低产井分布与次生褶皱背斜、向斜相关性高达92%。其中:高产井主要分布在次生褶皱背斜变化较缓、呈隆起状的“平台”,且煤层顶板以泥岩、碳质泥岩为主,封盖性较好;低产井主要分布在次生褶皱向斜,同一井台各井开发效果差异表现为从向斜条带轴部—向斜条带内—向斜条带外的煤层气井平均单井产量不断增加,到向斜轴部的距离大于向斜曲率半径73.5%的范围为主力产气区,小于向斜曲率半径40.0%范围为产水主力区。这对煤层气新井部署、生产管理、开发调整等,具有一定的指导意义。     

以应用创新开拓商机:华为2015年将大力发展ISV

作为ICT基础设施厂商和最终客户之间的桥梁,各行业ISV对客户业务形态的深刻理解与IT架构弹性化、智能化相结合,能够帮助最终客户完成业务创新和平稳落地,因此受到华为的高度重视。在云化、移动化、大数据化、智能化的发展趋势下,软件将重新定义世界,而独立软件开发商(ISV:Independent Software Vendors)是其中的重要力量。在经济环境发展放缓、IT技术不断创新与发展、国内市场瞬息万变的大趋势下,基础设施厂商与ISV都会面临巨大的挑战与发展机遇。只有双方强强联合,     

宽带DRFM干扰机信号处理模块设计

目的:提高数字射频存储器(DRFM)干扰机的瞬时带宽、处理能力和灵活性等性能。方法:结合DRFM原理与信道化接收技术,提出了高性能宽带DRFM干扰机信号处理模块的设计方案,并据此采用先进的信号处理器件和高性能ADC、DAC设计硬件平台,完成相应的软件设计。结果:对硬件平台的性能参数进行测试,实验表明其瞬时带宽可达4 GHz,信号最大存储深度约为200 ms,最小转发延迟约为600 ns。结论:该原型机可实现对新体制雷达的有效干扰。     

基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

基于特征融合的中文简历解析方法研究

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点，提出一种基于特征融合的中文简历解析方法，即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）建模字序列生成的词向量，然后再结合BLSTM和CRF（Conditional Random Fields）对中文简历进行解析（BLSTM-CRF）。为了提高中文简历解析的效率，级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量，融合成一个新的词向量表示；再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息，输出所有可能标签序列的分值给CRF层；再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络，使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络，最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明，所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。