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文章基于2013—2019年度海洋科学技术奖,运用计量统计、社会网络分析等研究方法,探究海洋科学技术奖获奖成果计量特征、学科分布、获奖机构及其科研合作关系等,直观揭示海洋科学技术奖所构成的科研合作范式、科研合作网络结构等,以期为海洋科研管理、科技创新和学科建设等提供科学参考。研究表明:整体上,海洋科学技术奖获奖成果呈逐年递增趋势,一等奖与二等奖的获奖等级比值呈下降趋势;学科划分上,获奖成果主要隶属于“海洋科学”学科,又以海洋生物学、海洋装备与设备、海洋化学和物理海洋学为主体;获奖机构方面,海洋科学技术奖已奖励包括中国海洋大学和中国科学院海洋研究所等涉海类高校和科研院所在内的各类海洋科技创新主体285家,分布在山东、浙江、广东、上海、北京、江苏等19个省(市、自治区);科研合作方面,海洋科学技术奖获奖核心机构所构建的科研合作关系紧密,以自然资源部第二海洋研究所的中心度最高,中国海洋大学的中间中心度最高,其控制该科研合作网络中其他机构之间沟通交流的力度最大。 相似文献
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地铁隧道保护区沉降监测网中包含多个基准点,依据不同基准点平差所得结果也不相同。本文引入秩亏自由网平差方法,将所有基准点视为待定参数进行平差,并通过工程实例,验证此方法在地铁隧道保护区沉降观测中有一定的适用性。 相似文献
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卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例 总被引:1,自引:0,他引:1
大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。 相似文献
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广州城市规划信息网中的Web GIS方案设计与应用 总被引:5,自引:0,他引:5
王俊 《地球信息科学学报》2000,2(3):32-37
本文介绍广州市城市规划局规划信息网的GIS信息发布系统建设方案,本方案采用ESRI公司IMS 2 .0作为GIS发布服务器端软件,建立基于CGI的Web GIS系统,使用户实现WWW交互。本文从系统的硬件要求与软件需求以及服务器端服务应用程序、Web页面的开发等方面阐述了系统的建立与应用。 相似文献
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Zhang Shulin 《地理学报(英文版)》1995,(1)
1.PoPulation~aphyisthestudy0fthespatialdistributionmdarrangnatsofhumanpoPulation.ItisthesdenceofhowspatialvariarionsinthecomPosihon,growth,whgraion,anddistribLItionofpoPulatonsaiere1ataltospatialvariationsinthenatureofplaces.ThemethodsplayanimPohanroleinr… 相似文献
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