GPS技术在交通中的应用

在"数字交通"的规划建设中,如何结合GPS技术解决交通堵塞、运营车灵活调度并大力发展交通智能化管理,显得特别重要.本文就GPS移动目标监控系统的设计、实现模式分析和GPS技术在交通中的典型应用进行探讨.     

计算机三维动画技术概述

计算机三维动画涉及到计算机图形学、图像处理领域中的多种技术，本文就目前计算机三维画中采用的技术作一综合概述。     

北斗卫星伪距偏差标定及对用户定位精度影响

伪距偏差是指卫星导航信号非理想特征导致的不同技术状态接收机产生的伪距测量常数偏差。本文将伪距偏差作为一种用户段误差,提出基于并置接收机的伪距偏差计算方法和基于DCB参数的伪距偏差计算方法,以实现伪距偏差与其他误差的分离。然后利用实测数据测量了北斗卫星伪距偏差,结果表明伪距偏差标定序列波动STD约为0.1 m,不随时间明显变化,不同地点接收机测量的伪距偏差具有较好的一致性。在1.5 G频段,北斗卫星B1I频点伪距偏差最大。北斗卫星新体制信号B1C伪距偏差最小,较北斗卫星B1I频点伪距偏差明显改善,也明显好于GPS卫星L1C/A频点伪距偏差。在其他频段,GPS卫星L2C伪距偏差略大于北斗卫星B3I伪距偏差,L5C频点伪距偏差次之,B2a频点伪距偏差最小。最后,利用实测数据分析了伪距偏差对定位精度的影响。结果表明伪距偏差与卫星群延迟参数高度相关。若用户接收机与群延迟参数计算采用的接收机技术状态差异较大,用户接收机定位精度将明显恶化。     

基于光谱相似性的多光谱数据纹理编码算法研究

基于多光谱纹理“映射模式”概念，提出了基于光谱数据相似性的多光谱、高光谱数据的编码方法。利用光谱相似测度对不同类型的纹理进行编码，表征地物的全局纹理特征，将纹理提取的算法扩展到多维光谱图像分析中，提出了多尺度纹理组合算法。试验证明，该方法合理有效，可大大提高分类的准确性和精度。     

自然景物树的视觉模拟

用ＰＤＺＬ算法、Ｆｒａｃｔａｌ－Ｓｕｂｄｉｖｉｓｉｏｎ算法在ＳＧＩ工作站上实现了自然景物树的计算机视觉模拟。     

基于深度学习的卫星影像自动数字化技术

传统的遥感数据数字化方法效率低、容易出错,已经越来越不适应快速增长的地理信息数据需求。为了解决上述问题,提出一种基于深度学习的卫星影像自动数字化技术。利用Mask R-CNN算法技术对遥感图像的对象进行识别,对经过数据处理后的卫星影像进行训练,并提取其几何特征。能够对影像的重要对象特征进行识别,全部图像分类的结果准确率总体达到80%以上。其中识别率最高的是道路、水系、绿地,准确率可达到85%,可以作为卫星影像自动数字化工具。     

河南省自然资源厅举行宪法宣誓仪式

<正>6月6日下午,河南省自然资源厅举行宪法宣誓仪式。厅党组书记刘金山讲话,厅党组成员、副厅长杜清华主持宣誓仪式。根据我国宪法宣誓制度和《河南省国家工作人员宪法宣誓办法》,省自然资源厅近期提拔的4名副巡视员和厅党组任命的87名处级干部依法进行了宪法宣誓。全体人员首先集体奏唱国歌,然后面对国旗国徽,右手举拳,庄严宣誓:"我宣誓:忠于中华人民共和国宪法,     

健脾生髓方联合西药治疗恶性肿瘤化疗后白细胞减少症24例

目的：观察健脾生髓方联合西药治疗恶性肿瘤化疗后白细胞减少症的临床疗效。方法：将48例恶性肿瘤化疗后白细胞减少症患者随机分为2组,每组各24例。对照组采用常规西药治疗,治疗组在对照组治疗基础上加健脾生髓方治疗,比较2组综合疗效与白细胞数量,并记录药物不良反应。结果：总有效率治疗组为95.8%,对照组为62.5%,2组比较,差异有统计学意义（P<0.05）;2组白细胞计数治疗前后组内比较及治疗后组间比较,差异均有统计学意义（P<0.05）;2组不良反应发生率比较,差异有统计学意义（P<0.05）。结论：健脾生髓方治疗化疗后外周血白细胞减少症有较好疗效。     

地理信息系统专业实习模式探索性研究——以广州大学GIS专业实习为例

地理信息系统本科专业实践操作性强,其专业综合实习在人才培养过程中起着非常重要的作用。通过两届学生的专业综合实习,并结合实习效果及就业状况,对本专业的实习过程进行了分析。通过对实习基地建设、实习内容安排及就业方向的分析,并根据市场对人才的需求,提出了新的人才培养方向(应包括开发型人才、应用型人才、管理型人才、营销型人才及科研型人才)。同时提出了新的专业实习模式及人才培养方案建议,为本专业的实习及人才培养提供了借鉴。     

SEAS5模式对新疆月尺度气温和降水的预测性能评估

基于欧洲中期天气预报中心第五代季节预测系统SEAS5模式的历史回报数据和新疆98个气象站的气温、降水观测资料,利用距平符号一致率P_c、趋势异常综合评分P_s、距平相关系数ACC、时间相关系数TCC等方法,综合评估SEAS5模式对新疆1993—2019年月尺度气温和降水的预测性能。结果表明：SEAS5模式对新疆月气温、降水的总体预测性能较好,对降水趋势和量级有一定的预测能力。模式的预测性能存在明显的月际差异和空间差异。模式对新疆4—9月气温和4月、6—8月降水的预测性能较好。气温预测评分中,4月P_c最高(61.3分),7月P_s最高(74.4分),6月ACC最高(0.17)。降水预测评分中,4月P_c最高(58.7分),7月P_s最高(72.1分),4月ACC最高(0.16)。空间分布上,模式对1、3、6和12月南疆的气温预测性能普遍高于北疆,对7和9月南疆西部的预测性能低于其他地区。模式对南疆的降水预测性能普遍高于北疆。