关于Barban定理的推广

本文将Barban定理中和式形式加以推广,得到关于函数μ(n)的这种和式的估计。     

δ13c-δ18O Covariance:An Effective Indicator of Hydrological Closure for Lakes?

The correlation between the Δ13c and 18O in primary carbonates is affected by several factors such as hydrological balance, total CO2 concentrations, climatic condition and lake productivity.The influence of these factors on the Δ13c-δ18 correlation may be different on different time scales. In this paper, two different-type lakes in southwestern China, Lake Erhal and Lake Chenghai, are selected to investigate the influence of climatic pattern on the Δ13c-Δ18o correlation and to evaluate the reliability of the Δ13c-Δ18o covariance as an indicator of hydrological closure. The results show that there exists good correlation between the Δ13c and Δ18o in Lake Erhai (overflowing open lake) and inLake Chenghal (closed lake). This suggests that the Δ13c-Δ18o covariance may be not an effective indicator of hydrological closure for lakes, especially on short time scales. On the one hand, a hydrologically open lake may display covariant Δ13c and δ18 as a result of climatic influence. The particular alternate warm-dry and cold-wet climatic pattern in southwestern China may be the principal cause of the Δ13c-δ18 covariance in Lake Erhai and Lake Chenghal. On the other hand, a hydrologically closed lake unnecessarily displays covariant trends between Δ13c and δ18 because of the buffering effect of high CO2 concentration on the Δ13c shift in hyper-alkaline lakes. We should be the buffering feeect of high CO2 concentration on the 13Cshift in hyper-alkaline lakes.We should be prudent when we use the covariance between 13C and 18O to judge the hydrological closure of lake.     

日本MTSAT多功能卫星

MTSAT卫星系列是日本运输省和日本气象厅合作投资的多功能(气象观测和飞行控制)卫星。第1颗卫星MTSAT-1在1999年11月发射，但由于火箭故障，星箭具毁，之后重新生产了MTSAT-1R，由于等待火箭的故障排除及改进，发射时间一再推延，直到2005年2月26日才发射，发射成功后约2～3个月播发图像。     

预应力管桩单桩竖向极限承载力分析

通过天津地区几例预应力管桩的静载荷试桩结果 ,分析天津地区预应力管桩单桩竖向极限承载力标准值的估算及与《建筑桩基技术规范》(JGJ 94— 94)和天津市《岩土工程技术规范》(DB 2 9— 2 0— 2 0 0 0 )的差别     

数字签名技术在测绘信息安全中的应用设想

随着空间技术、计算机技术和信息技术以及通讯技术的发展,基于Internet技术的地理信息系统———WebGIS应运而生。利用现代化的网络资源,进行测绘信息的网络传输,面临着安全问题的困绕。本文提出了使用数字签名技术,解决测绘网络信息安全问题的设想。     

渭北矿区地表裂陷地质灾害成因及防治

讨论了渭北矿区地表裂陷的成因、危害、防治的方法和意义。指出地震、活动性断裂、人类采矿活动、地下水活动等地质作用和煤层埋藏地质条件是矿区地表裂陷地质灾害的主要原因。矿山有关部门在减灾、防灾方面应采取的措施。     

宇宙地球厅

宇宙是由许许多多的银河系类星系组成。银河系是由成千上万颗恒星和行星组成，地球所在的太阳系只是银河系的一部分。银河系充满了未知的迷，最令人感兴趣的，那就是地球是怎样形成的?又是怎样演化的?宇宙地球厅将为您解开这个迷。     

深基坑支护方案的分析与优化

针对武汉市南湖岸边复杂的地质条件及周边环境,在某高层建筑的深基坑支护结构设计中,结合实际因地制宜地对基坑的支护方法进行了分析比较。支护效果及实测数据表明,该工程所采用的混合式支护实施方案技术安全可靠,经济合理,可为同类型基坑工程设计提供借鉴。     

基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.     

移动扫描系统在1∶2 000地形图成果检验中的应用

基于移动扫描系统提出一套新的1∶2 000地形图检验流程,通过与全站仪、RTK等传统数学精度检验方式,论证移动扫描系统三维点云数学精度对于1∶2 000地形图精度检测的适用性。通过与传统人工外业巡视等传统地理精度检验方式,对比、分析全景影像对于地理精度检测的辅助作用。实验结果表明,移动扫描系统的三维点云数据数学精度符合1∶2 000地形图测绘成果质量精度检测要求,以全景影像辅助地理精度检查一定程度降低外业检验时长。因此,将移动扫描系统运用于1∶2 000等大比例尺地形图成果质量检验工作能一定程度优化检验流程、提升质检效率,为测绘成果质量检验工作提供新思路。