民用建筑工程中土壤氡浓度检测的实践

近年来,随着社会的不断发展,由于土壤氡元素污染引发的民用建筑内部环境污染问题在逐年增多,逐渐成为了影响群众身体健康的重要因素;氡是一种放射性气体,是危害人类身体健康的辐射源之一;氡经过衰变,形成一系列的带辐射微粒,当这些微粒被吸入肺部,部分会堆积聚集,并继续散发辐射,容易令吸入者患上肺癌。天然氡气的散发出自泥土、岩石或者黄岗岩制造的混凝土能建筑材料,从墙壁、地板、或经由地面上的裂缝进入建筑物的内部。由于部分建筑物通风不足,氡气会滞留堆积在房间内部;氡气的超标,则会对长期呆在室内的人们造成健康隐患,因此。对土壤中氡元素的检测变得越来越重要。     

地图美学及其可视性质量评测综述

长期以来,地图工作者多专注于地图几何数据在精度、逻辑一致性、完整性方面的质量控制技术问题,而忽视了地图在美学、可视性等方面的理论与质量控制方法研究。基于进一步研究与应用需要,本文从地图美学及其可视性、地图质量测试方法、地图质量评价等三个方面综述了其研究现状及发展趋势。     

浙江省自然资源数字档案室建设实践

<正>习近平同志在浙江工作期间,指出“档案工作是一项基础性工作,经验得以总结,规律得以认识,历史得以延续,各项事业的发展,都离不开档案”。2018年10月,浙江省自然资源厅挂牌成立,厅档案室形成,承担自然资源档案保管等工作。厅档案室业务种类繁多、室藏数量大、载体形态多样,自然资源档案包含文书、专业、科技、音像等9大门类44个类别,共计约26万卷/件。浙江省自然资源厅党组一直高度重视档案及档案应用工作,     

回归支持向量机在区域高程异常拟合中的应用

一、引言 上世纪90年代, Vapnik等人通过对机器学习的深入研究,将Vapnik本人创立的统计学习理论（Statistical Learning Theory,SLT）即有限样本学习理论,及相关概念-VC维（VC Dimension）、结构风险最小化准则（ Structural Risk Minimization, SR M）、核函数（ Kernel Function）引入到机器学习领域,提出了有限样本学习条件下,解决模式识别、回归分析问题时,通过黑箱模型建立“输入”和“输出”的“泛函”关系,并且使得模型具有较强“泛化”能力的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）模型。空间高程异常拟合计算模型是以有限数量的已知点的大地经纬度（B,L）作为已知的输入量,空间点位的大高与该点的水准高的差值（H大地高-h水准高）作为输出量构成的分析样本,通过机器学习建立空间点位的大地经纬度（B,L）和该点高程异常值之间精确的“黑箱”关系,应用于空间样本点区域范围内及周边区域高程异常空间变化求解。