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基于马尔科夫——灰色bp神经网络组合模型的深基坑变形预测研究

基于马尔科夫——灰色bp神经网络组合模型的深基坑变形预测研究基于马尔科夫——灰色bp神经网络组合模型的深基坑变形预测研究

  • 2022-02-28
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A10/35绝对重力仪测试及性能分析

A10型绝对重力仪用于测量重力加速度(g),具有高精度、便携式和易操作等优点。本文介绍了A10的基本原理,并与FG5型重力仪进行了对比分析。基于A10/35绝对重力仪的室内和野外测量数据,分析了该仪器的稳定性和影响测量精度的主要因素。测试结果表明,不同环境下该仪器测量组间离散度均小于10×10-8ms-2,仪器性能稳定可靠。

  • 2022-02-24
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多型号海洋重力仪的海上比测结果分析

本文通过对GT-2M、KSS-31M和ZLS三种不同型号海洋重力仪开展同船环境下的同步系统测试工作,依据海洋地质调查规范要求对获得的测试结果进行预处理,在分析相同测量环境下各重力仪得到数据的空间变化特征和测线交点差的基础上,探讨其相应的技术性能和工作特点。可认为这三种不同类型重力仪的测试结果总体上差别不大,但在船只变速、转向和恶劣海况等因素影响下所表现出的技术特点有较大差异。

  • 2022-02-24
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基于神经网络技术的遥感水深反演模型研究

利用Landsat7ETM+遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性,选取了相关性较好的ETM1、ETM2、ETM3、ETM4、ETM3/ETM2 等5个水深反演因子,建立了BP神经网络水深反演模型,为充分体现BP神经网络模型的优越性,利用SPSS软件建立了单波段、波段比值、多波段三种不同的线性回归模型。通过对比发现,具有很好的自适应能力和非线性映射能力的BP神经网络模型在处理遥感水深反演问题上比传统的线性模型效果更好。

  • 2022-02-24
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A3航摄仪在海岛海岸带测绘中的应用研究

随着航空摄影测量技术的发展,航摄领域呈现出一批数码航摄仪,常见的有DMC,ADS80,UCXP、SWDC,A3等。按照成像方式的不同可分为三类:①以面阵CCD作为成像器件的面阵传感器,如DMC、UCXP、SWDC等,②以线阵CCD作为成像器件的线阵推扫式传感器,如ADS40/80/100等, ③ 以面阵CCD作为成像器件,以扫摆拍摄成像的扫拍式传感器,如A3航摄仪。其中,A3以其独特的成像方式,突破面阵相机受框幅大小的限制,线阵相机作业效率偏低、数据处理复杂等问题,不仅测量快速、准确、经济,而且不受地理条件的限制,能够有效减少野外作业量,降低劳动强度,代表了大面积数字成图的发展方向。国内研究中,周树旺[7]、苏永奇[8]、蒋春华[9]等对A3航摄仪在实际项目中的应用进行了初步研究。

  • 2022-02-24
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多光谱遥感水深反演及其水下碍航物探测技术

海洋测绘是人类认知海洋、探索海洋与利用海洋资源的主要技术手段之一。近几十年来,人类在发展海洋测绘技术方面已取得了巨大成就,测量范围也不断地扩大。获取了类型众多、精度不一、分辨率各异的海量时变或非时变的海洋测量信息[1]。与海洋测绘技术发展不太相称的是海岛礁区的测绘技术在方法上仍显得比较滞后,尤其是对暗礁密布测量船只难以到达的危险海域、存在争议或他国非法侵占岛礁附近海区的水深测量与水下碍航物探测,还依然缺少有效的技术手段,由于传统的海洋测量方法要求测量船只必须在测量海区上沿计划测线航行,显然在上述海区传统的测量手段难以实施,从而导致这些海区的水深信息和水下碍航物信息严重缺失。因此,危险海域、有争议或被他国非法侵占的岛礁附近海区的水深测量与水下碍航物探测技术,已成为海洋测绘学科发展中急待解决的难点之一,迫切需要探讨并提出相应的解决方法。因而急需研究基于卫星遥感的水深和水下碍航物探测方法。

  • 2022-02-24
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产品点胶固定喷涂后部分位置发黄原因技术讨论

各位老师我们产品在用705b硫化硅橡胶点胶固定后喷涂的dca-scc3,固化后部分有胶的位置发黄,是胶的原因还是三防漆的原因?麻烦帮分析下

  • 2022-02-17
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插接端子和塑料壳体之间配合的空隙是否过大的讨论

这个都是厂家企标、用插拔力和接触损耗比较,还有个焊接变形量会影响 2的位置没有间隙,是图片误导您了,实际上有这个地方是有间隙的,也就是1的地方稍微能看出来。

  • 2022-02-17
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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密码应用与安全性评估—解决方案

平台摆脱了传统硬件堆叠模式,实现密码设备算力最优化利用,满足虚机云环境、容器云环境等不同场景下的密码应用需求。平台采用插拔式框架设计,实现通用密码服务、典型密码服务、密钥管理服务、专用密码服务的动态接入、无感扩容提供丰富的密码应用SDK,构建全场景的密码应用体系。

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智能体与传播应用研究报告

《智能体与传播应用研究报告》(以下简称为“报告”)在融合传播和应用创新的视角下,以智能体(AIAgent)与传播的融合为主轴,以智能体传播的形式、载体、现象、产品、案例为观察对象,通过分析智能体与传播的融合表现、融合机制、融合生态与融合影响,探讨Agentic AI 不断深度融入媒体与传播的未来图景。

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