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1.
基于网格的空间信息模型与服务技术研究 总被引:12,自引:0,他引:12
空间信息基础设施是实现数字城市的核心与基础,现有的万维网已经不能满足空间信息访问与处理的需要。该文对以空间信息为核心和基础的数据网格——空间信息网格的基础理论及网格中的空间信息模型与服务技术:进行研究。提出了空间信息网格的若干关键技术及网格中的空间信息模型的特点与要求,并对空间信息网格服务进行了初步的探讨。 相似文献
2.
3.
基于ARMA模型的广元市中区经济增长预测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用广元市市中区1978年到2004年GDP数据,构建了广元市市中区时间序列趋势的ARMA模型.在此基础上,对广元市市中区2006年到2010年未来5年内的GDP进行了预测,并针对该区"十一五"规划的各项目标任务提出了一些对策建议,为广元市市中区未来的发展提供参考依据. 相似文献
4.
数字城市:智能城市的初级阶段 总被引:1,自引:0,他引:1
针对国内外数字城市研究和建设中的主要问题,介绍了全球化进程中正在兴起和汇聚的新技术———物联网与传感器网络、空间信息网格等为数字城市的演进提供的可行性。提出数字城市的发展必然导向智能城市,并将数字城市作为智能城市的初级阶段进行重新诠释;提出为了适应数字城市向智能城市进化,数字城市系统的构建必须满足开放性、易拓展性、可重用性、可动态适应的智能性等特征。 相似文献
5.
hairy作为成对控制基因参与果蝇等体节动物的体节形成;体节极性基因hedgehog是节肢动物和环节动物体节边界维持的关键基因。本研究分析了单环刺螠hairy的序列特征以及hairy和hedgehog在其幼虫体节发生过程中的时空表达特征,结果显示:单环刺螠Hairy序列中含有保守的HLH结构域、Hairy_orange结构域和四肽WRPW;其mRNA在早期体节幼虫中的表达量显著高于晚期担轮幼虫,并且定位于每个体节的边界处。单环刺螠hedgehog mRNA在体节幼虫中的表达水平显著高于早期体节幼虫,并且呈现保守的体节边界表达特征。研究结果表明,hairy和hedgehog在单环刺螠幼虫体节中的表达图式与小头虫等典型体节动物中的表达图式基本一致。 相似文献
6.
实施海洋负排放践行碳中和战略 总被引:1,自引:0,他引:1
焦念志 刘纪化 石拓 张传伦 张永雨 郑强 陈泉睿 汤凯 王誉泽 董海良 唐剑武 叶思源 董双林 高坤山 张继红 薛强 李琦 贺志理 屠奇超 王法明 黄小平 白雁 潘德炉 《中国科学:地球科学》2021,(4):632-643
碳中和是应对气候变化的必由之路,海洋负排放是实现碳中和的重要途径.文章提出海洋负排放相关的八个基本路径,包括陆海统筹减排增汇、海洋缺氧酸化环境减排增汇、滨海湿地减排增汇、养殖环境减排增汇、珊瑚礁生态系统减排增汇、海洋地质碳封存、海洋碳汇核查技术体系,以及海洋碳汇交易体系和量化生态补偿机制等;旨在抛砖引玉,引发研讨、推动... 相似文献
7.
SOXB作为重要的转录因子,参与了动物内胚层分化、消化道形成、神经细胞和感官细胞分化的调控。本研究利用RACE技术克隆了单环刺螠(Urechis unicinctus)2个soxb亚族基因soxb1(Uu-soxb1)和soxb2(Uu-soxb2)的cDNA全长序列,大小分别是1871 bp和2906 bp。在两个推导的氨基酸序列中均包含SOX家族的HMG-box结构和SOXB亚族蛋白特有的Group B homology序列,进化树分析它们分别与SOXB1和SOXB2聚类。原位杂交结果显示,Uu-soxb1和Uu-soxb2为母源表达基因;二者在担轮幼虫中的表达图式存在差异,其中早期担轮幼虫中Uu-soxb1 mRNA广泛分布于虫体中,Uu-soxb2 mRNA则集中于顶纤毛束基部和虫体后部(口后纤毛环之后),中期担轮幼虫中,Uu-soxb2阳性信号主要位于纤毛环及虫体的下半球;而Uu-soxb1 mRNA主要位于虫体下半球;之后的发育中二者的表达位点基本一致,即:晚期担轮幼虫中主要位于虫体后部,体节幼虫和蠕虫状幼虫中主要分布于消化道和体壁处。本研究结果表明,单环刺螠soxb在消化道发育过程中的表达模式与其他已报道动物类似,提示其在消化道发育中具有保守的功能。 相似文献
8.
目前的一些地心坐标向大地坐标的转换模型在计算速度,稳定性或精度方面存在一定的局限性。本文探讨了非线性方程组数值迭代的求解方法及其在MATLAB 7.0中的编程实现,并将结果与基于一元三次方程求解的严密方法做了比较分析,结果证明该方法是可以在实际中参考应用的。 相似文献
9.
随着对水下目标特性研究的深入和声学探测技术的发展,基于单模态的阵列式信息融合或基于空间信息的分布式信息融合的水下目标识别方法研究已有一定成果,但针对复杂海况导致单一物理场或单一融合层次的系统识别性能提高有限等方面影响的水下目标识别方法研究还有所不足,因此,开展基于多模态深度融合模型的水下目标识别方法研究可利用模态互补,共享信息而提升识别率。文中在国内外研究基础上,深入研究了基于到达时差法和多模态方法组合的检测方法,初步形成了基于水声环境空间中多模态深度融合模型的识别框架,开展了海洋中典型自然与人为事件的信号分析与特征提取,并在此基础上,设计新型基于海底基站的被动识别系统。该系统同步记录和由位置等组成的时间序列标记声、磁和压数据,可实现高精度、高分辨率的识别。本研究可满足未来海洋观测对高性能水下目标探测、定位和跟踪系统的迫切需要,为海洋安全监管、海洋突发事件应急响应等领域提供新的技术手段和科学参考。 相似文献