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1.
众所周如,西藏地区是研究地球深部结构和构造的窗口,是研究大陆板块学说的重要场所,也是寻找热源和其它矿产资源的有利地区.因此,世界各国地学科学家都希望在本地区进行科学研究工作,或与我国科学工作者协作共同探索这一重要地区.中国和法国的地质、地球物理科学家经商讨共同组成“中法喜马拉雅山地质研究队”,对西藏中部广大地区进行地质、地球物理的科学研究工作.深部地震探测是地球物理研究中的重要内容.中法双方共同决定,在中国西藏南部的日喀则地区至北边的那曲地区作地震探测工作.为了探测地壳上地幔的结构,1981年在西藏的南部佩枯错至普莫雍错500公里的喜马拉雅山北麓——雅鲁藏布江地区进行了人工爆炸地震探测工作.本文是中法地质研究队合作的深部地震探测资料的解释结果. 相似文献
2.
为解决由于自然纹理的干扰而导致的分割图像边缘模糊问题,对模糊C均值聚类算法进行改进并应用于交互式图像分割中。用户通过输入种子点来获得目标和背景的主要特征,并将输入的种子点作为聚类中心点;提出全局空间相似性度量标准并引入Gabor能量滤波器来计算图像中各点到聚类中心的距离;算法首次引入边缘密度概念定义权重因子,根据图像特点,自适应地计算图像中任意一点的纹理特征和颜色特征在特征空间中所占比例,使得到的特征更加准确地描述图像的本质属性。对具有自然纹理背景的图像进行仿真实验,应用两种性能指标来比较本文所提算法与随机游走算法的分割精度。实验结果表明,本文算法分割精度高于模糊聚类和随机游走算法。 相似文献
3.
4.
5.
依丽都斯·江吐热 《计算机光盘软件与应用》2014,(7):220-220,222
通过多年来的调查研究,发现案例教学法在中职计算机教学中有着极大的优点。本文将对案例教学法在中职计算机教学中的运用进行详细探讨。 相似文献
6.
为了制造腐植酸胶溶液(Humisol)我们从Haapsalu治疗矿泥中分离出腐植酸丰富的部分,称HE,这种由蒸馏而得之部分含有33%到40%的腐植酸,29—32%的其他有机物质及35%的矿物质。(E·Keel、1963)。腐植酸胶溶液(Humisol)是一种0.01%溶液,即由蒸馏所得的部分溶于等渗氯化钠溶液中制成,从腐植酸胶溶液(Humisol)的实验研究表明,这种制剂具有一 相似文献
7.
基于SSM的长江经济带省域森林公园
旅游产业现状研究 总被引:1,自引:1,他引:0
采用偏离份额分析法(SSM),以2010—2015年长江经济带9省2市的森林公园旅游产业收入数据为依据,对长江经济带省域森林公园旅游产业现状进行实证研究,综合分析长江经济带省域森林公园的发展现状。研究结果表明:长江经济带9省2市森林公园旅游产业发展总体上呈现不断上升的趋势,其中浙江省的增长量最大;长江经济带11个省域中一半以上区域的相对增长率、结构效果指数和竞争力效果指数均在1以上,表明长江经济带森林旅游产业发展较快,产业结构分配比较合理,具有较强的竞争力;湖北省和贵州省的增长率高于全国平均水平,其产业结构分布较为合理,综合竞争力较强。 相似文献
8.
三4区克上组平均井深334m,区域取心4口井,取心进尺194.14m,含油心长64.87m,含油级别油斑级为主,显示了较好的评价潜力。该区下伏克下组、石炭系油藏均已开发,运用丰富的过层井资料精细刻画克上组构造形态以及储层展布特征,三4区克上组为一套辫状河一曲流河一辫状河沉积体系;三4区克上组为一中孔、高渗储层,该区综合测井19口,标准测井544口,应用该区的标准测井资料分别建立了孔隙度、渗透率解释模型,其与岩心分析孔隙度、渗透率误差较小,从而可以定量进行区域孔隙度、渗透率解释,并为同类油藏借鉴。 相似文献
9.
针对哈萨克文文本中机构名构成特点,提出了一种基于N-gram语言模型的哈萨克文机构名可信度计算方法,并以机构名尾词为触发词,构建了一个哈萨克文机构名识别系统。系统分为训练和识别两个模块,识别过程是:首先从训练语料中提取特征进行训练,得到一个特征训练模型,然后利用训练好的特征模型及少量的附加规则,对测试文本中的机构名进行识别,实验结果表明该方法可行。 相似文献
10.
在高速网络环境中,对复杂多样的网络入侵进行快速准确的检测成为目前亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴技术,在缩短入侵检测时间与提高数据安全性上取得了很好的效果,同时深度神经网络(DNN)在处理海量数据时具有较好的并行计算能力。结合联邦学习框架并将基于自动编码器优化的DNN作为通用模型,建立一种网络入侵检测模型DFC-NID。对初始数据进行符号数据预处理与归一化处理,使用自动编码器技术对DNN实现特征降维,以得到DNN通用模型模块。利用联邦学习特性使得多个参与方使用通用模型参与训练,训练完成后将参数上传至中心服务器并不断迭代更新通用模型,通过Softmax分类器得到最终的分类预测结果。实验结果表明,DFC-NID模型在NSL-KDD与KDDCup99数据集上的准确率平均达到94.1%,与决策树、随机森林等常用入侵检测模型相比,准确率平均提升3.1%,在攻击类DoS与Probe上,DFC-NID的准确率分别达到99.8%与98.7%。此外,相较不使用联邦学习的NO-FC模型,DFC-NID减少了83.9%的训练时间。 相似文献