不同条件下提高沉降观测精度的多维度思考

地质条件一般分为高压缩性、中高压缩性、中低压缩性及低压缩性，在不同的地质条件下会采用桩基基础、天然基础和复合地基等不同的基础型式，建筑物也会因恒荷载的不断增加而产生沉降，而沉降观测作为建筑物安全保障的最后一道预警环节显得极为重要。近年来，本单位在不同地质条件、不同基础型式下完成了大量的多层、小高层、大面积还建小区的沉降观测工作，获取了大量原始资料，观测结果与地质勘察报告、基础处理型式和桩基检测报告高度一致，对少量建筑物出现差异沉降偏大的现象进行了重点分析和判断，对存在的安全隐患按表1 提出了切实可行的处理意见，业主也对问题处理意见进行了及时、经济、有效、合理的处理，保证了建筑物的安全，深受业主的好评。

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多视几何理论辅助的无人机低空摄影测量空三加密

为降低无人机飞行姿态较差对后续空三数据处理的影响，将计算机视觉多视几何理论引入传统摄影测量，将其三维数据处理结果作为摄影测量空三加密的初始数据，以提高空三加密的精度和可靠性，不同地面分辨率和不同地形特征的多个测区试验证明了所提方法的正确性，为实际应用提供了理论和实践参考。

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低空摄影测量在地形图测量中的应用探讨

通过低空摄影测量应用于大比例尺地形图测量项目的实验，总结出低空摄影测量进行大比例尺地形图测量的作业流程，并对影响空中三角测量精度的像片控制点布设方案进行了研究，提出了像片控制点布设原则，可以为低空摄影测量在地形图测量中的应用提供参考。

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无人机航摄系统在复杂地形应用的关键技术试验

目前，国内利用高分辨率航空遥感影像进行测图和局部数据更新的应用已经较多，但是却存在着许多问题。一方面，利用大飞机航测具有成本高、空管调度难、起飞场地苛刻等弊端，不适合小面积区域测图；另一方面，虽然小型无人机具有成本低、灵活机动、能够进行云下作业等优点，但是由于搭载的非专业相机自重小、飞行姿态不稳定，导致其获取的数据影响精度无法满足大比例尺测图，特别是复杂地形区域的精度要求。

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基于WiFi信号室内定位技术的研究

主要对基于WiFi信号的室内定位技术中的三角形定位法进行了研究。鉴于现有的三角形定位模型受信号强度和环境干扰的约束影响，定位精度不高，提出了一种结合室内影响因素约束的权重改正定位模型，更加切合复杂的室内定位环境。通过试验测试和数据分析，经过加权去噪模型改正后的定位精度更高，适用性更广。

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室内定位技术发展与应用研究

目前，全球卫星导航系统是获取室外环境位置信息最常用的技术手段，但由于卫星信号易被遮挡，并不适用于室内或者高楼林立的复杂场合，因此，室内定位技术作为室外定位的有力补充迅速发展。本文通过介绍目前主流室内定位方式及关键技术，结合室内定位技术的研究现状，深入挖掘了室内定位技术的潜在价值及广阔前景，并提出具体创新应用方向，力求构建深层面的智慧位置平台。

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边缘计算：赋能智慧城市建设与治理的关键技术

边缘计算是一种前瞻性的新兴计算范式。随着万物互联时代的到来，数据将更多地来自边缘侧不计其数的传感器和终端设备，为满足新的海量数据处理需求，边缘计算技术被逐渐推到了舞台中央。目前，边缘计算被广泛地应用于智慧城市建设中，从铺设网络、装置传感器、搭建系统平台到实现数据全采集，在为智慧城市构建带来巨大机遇时，也面临着来自技术、应用甚至法律、伦理等多重层面的挑战。对此，中山大学数据科学与计算机学院教授吴迪认为，作为支撑未来人工智能应用的关键技术之一，边缘计算对升级智慧城市建设、推动城市智慧化治理至关重要，我们应进一步加速构建网络、计算、存储、应用核心能力为一体的边缘开放平台，以边缘计算驱动智慧城市发展，以此更好地建设智能化数字中国。

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基于对抗性网络的无线感知行为识别的方法简介

基于一系列传感器数据的行为识别研究有着广泛的应用。无线感知行为识别可以更好的保护用户隐私，有很高的研究和应用价值。但数据收集成本高，鲁棒性差等问题影响其研究、发展及推广。已有研究通过对抗性网络生成实验数据，增强模型鲁棒性，从而提高无线感知行为识别的准确性。本文将从利用对抗性网络合成实验数据、利用对抗性网络增强模型鲁棒性两方面介绍前人的工作。

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