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1.
随着海洋在经济发展中的地位日益突出,海洋地质调查越来越重要,如何合理地管理使用海洋地质调查数据成为研究热点.文中以海洋钻探为例,采用面向对象的技术方法,提出了基于EPICENTRE数据模型的海洋钻探数据库构建方法,实现了海洋钻探业务与EPICENTRE数据模型的关联.该方法得到的海洋钻探数据库是面向业务的,与传统的关系数据库相比具有良好的可扩展性,稳定性以及关联性等优点.文中重点对业务模型与逻辑模型的关联技术进行了介绍. 相似文献
2.
随着海洋地质调查程度的不断深入,海洋地质调查业务越来越多,如何合理地管理使用海洋地质调查数据成为研究热点。文章以面向对象的思想为基础,借鉴POSC Epicentre数据模型和中国石化石油勘探开发数据模型建设思路,提出了面向业务的海洋地质应用模型标准体系架构,介绍了海洋地质调查数据库应用模型的构建方法,对海洋地质调查业务进行系统的分析,详细描述了海洋地质业务模型的分析方法,设计了逻辑模型的构建流程。以海洋地质调查地球物理业务为例,构建了其业务模型和逻辑模型,可以弥补现有海洋地质数据库系统存在的缺陷,提高数据服务的效率。 相似文献
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4.
该文的目的在于提供一种系统的评估方法,构建资源整合方式的决策模型。使风险投资企业能结合当地区位优势和自身的战略动机选择适当的整合方式,通过资源的整合将生产函数国际移植或再造,从而提升风险投资企业跨国风险投资系统的效率。并以上海市为例,通过熵权层次分析法,完成系统有序状态的评价和测定,最终形成最优的决策指标并给出具体的资源整合方式,为风险投资企业的跨国资源整合提供理论依据和政策建议。 相似文献
5.
<正>基于LBSNs数据识别城市更新的潜力场所基于位置的社交网络数据(LBSNs数据)可以用于城市空间活力的监测,不同平台的LBSNs数据在城市分析中可以互相补充,综合对比多个平台的数据可以进一步对该地区的特征进行把握,从而识别出城市更新的潜力场所。 相似文献
6.
三维地面反作用力(Ground reaction force, GRF)是人体运动分析的重要测量参数,但其测量受到一定限制。本文系统归纳了机器学习在预测GRF中的应用现状。以“ground reaction force”与“machine learning”“neural network”组合为关键词检索,筛选利用机器学习模型预测GRF的研究。共纳入14篇研究,研究的动作包括步行、跑步及个别专项动作,利用不同的学习算法来预测GRF,输入参数包括足底压力参数、运动捕捉获取的人体运动学参数等,均采用相关系数及均一化均方根误差作为评价指标。结果显示,利用机器学习预测GRF可获得极好的预测精度。利用机器学习模型预测GRF在人体运动中的应用还有待更多的研究,如增加用于机器学习的数据集大小可进一步提高学习模型的预测性能等。 相似文献
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