黄河流域大遗址文化空间网络特征研究

采用社会网络分析方法,从历史、物质、活化等多个层面,通过分析网络密度、中心性和网络凝聚子群,总结黄河流域大遗址文化空间内涵及其空间特征。结果表明：黄河流域大遗址文化主要由仰韶文化、周文化、汉文化、唐文化等构成,其空间特征表现包括文化和空间地域性引发的中心聚集、边缘散射空间结构,历史与现代物质载体促成的流域物质空间延续互通,空间单元内部关系错位呈现出巨大的发展潜力。     

地震观测仪器自动监控软件设计与实现

结合地震地球物理观测台网台站监测工作实际,研制一款地震观测仪器自动监控软件。该软件适用于不同网络环境下IP类仪器设备的网络实时或定时自动监控,地球物理观测类仪器时钟、状态和观测数据的定时自动监控,能自动识别当日观测数据中的无效数据、变幅异常、干扰、地震和限幅等信息,无需借助其他硬件和软件即可将告警信息以短信方式发送给值班人员和管理人员,可实现对仪器原始观测数据的自动备份和手动恢复,及对仪器的一键重启和校正时钟等控制类操作,无需跨平台操作即可查看当日观测数据曲线及分析数据的完整性和有效性,从而实现对仪器的统一高效管理。     

辽宁省地震信息网络运行监控系统建设

建立Nagios地震监控系统,可以更方便的实现对辽宁省地震局网络、测震、前兆节点状态的实时监控与报警,还可以保存、查看、检索节点的历史状态,为日常监控提供了便捷的服务。     

中国地震局干部教育网络系统优化改进的思考

中国地震局干部教育网络学院自推出以来,已在地震系统得到广泛应用,取得了良好的效果。但在多年的运行中也暴露出不少问题,需要结合实际运行情况重新整合系统,进行优化改进,从而更加高效地为广大学员服务。      

锡林郭勒盟地区级生态与农业气象监测评估服务系统

根据生态与农业气象业务需求,以气象通信网络为依托,采用Client/Server(C/S)体系结构,对生态与农业气象实时监测数据实现快速传输、有效存储和查询分析,及时将资料应用于生态与农业气象评估业务,为地方政府及有关生产部门提供农业气象决策服务.客户端运行县级生态与农业气象监测服务系统,负责信息监测、采集、传输;服务器端运行地区级的生态与农业气象评估服务系统,负责数据存储管理、综合分析、业务服务和产品制作等任务.     

《地理信息世界》征稿启事

<正>中国地理信息产业协会会刊《地理信息世界》是我国唯一以推动地理信息科技创新、产业创新为宗旨的最具权威的国内外公开发行的中国科技核心期刊,是中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊、《中国核心期刊(遴选)数据库》收录期刊、中国期刊全文数据库全文收录期刊、《CAJ-CD规范》执行优秀期刊。《地理信息世界》为双月刊,大16开本,每刊96页,图文并茂,全彩色印刷。国内外公开发行。征稿内容:国家有关测绘和     

黄东海间遗传连通性多物种案例分析与启示

黄东海是太平洋重要的边缘海,拥有丰富的海洋生物多样性资源,但在气候变化及人类活动的双重胁迫下,黄东海面临生物多样性衰退等问题,亟需加强保护。保护区网络被认为可有效防止或减缓人类活动和气候变化对生物多样性的负面影响,但连通性作为保护区网络的重要参数却很难直接测量。因此,本研究希望通过梳理已发表的黄东海间遗传连通性文献来揭示黄东海区域内的保护区是否形成网络。通过搜集已发表的137篇文献,共获得175个研究案例。超过半数的案例(65.71%)认为黄东海之间具有显著的遗传分化,这也意味着跨生态区群体间具有较低的遗传连通性。在总结影响因素时发现长江冲淡水、生境异质性、空间距离、进化过程、生活史(较短的浮游幼体期)、洋流等6个因素阻碍了黄东海群体间的遗传连通性,而洋流、生活史(较长的浮游幼体期)等2个因素促进了遗传连通性。进一步分析发现黄东海群体间的遗传连通性与空间距离呈显著的负相关,而与浮游幼体期呈正相关。因此,根据本研究结果,建议未来保护区网络建设应针对黄、东海生态区分别构建网络,在网络设计时应考虑保护对象的扩散能力及保护区间的空间距离。本研究不仅为构建涵盖黄东海的海洋保护区网络提供理论基础,...     

网络RTK内插模型抗差性分析

空间相关误差精确建模是网络RTK技术的关键,定量分析内插模型抗差性对网络RTK内插模型的选择和优化具有重要意义。以现有内插模型为研究对象,根据误差传播定律提出误差影响因子以评价内插模型的抗差性,通过理论结合实验的方法探究不同内插模型抗差性的空间分布特征。结果表明:不同内插模型抗差性空间分布有较大差异,三角形解算单元内,不同内插模型的抗差性均满足要求。      

融合3D DenseNet的零样本视频分类

零样本视频分类（zero-shot video classification,ZSVC）采用的点积分类方式容易使神经元产生较高方差,从而导致模型对输入分布的变化非常敏感。针对该问题,采用三维密集网络（3D DenseNet）与余弦相似性相结合的方法,提出了一种基于3D DenseNet的零样本视频分类（3D DenseNet for zero-shot video classification,DZSVC）算法,通过使用余弦相似性的分类方式替代点积分类方式来控制方差的范围,使模型对不同的输入幅值具有更强的鲁棒性。该算法首先将视频数据输入到3D DenseNet中,利用3D DenseNet的密集特性提取更丰富的时间和空间信息,并将提取出来的特征向量映射到公共空间。采用基于余弦相似性的方法对视频进行分类,在UCF101数据集和HMDB51数据集上的准确率分别为32.9%和20.2%,UCF50数据集和HMDB25数据集上的准确率分别为41.4%和23.7%,实验结果表明所提算法具有良好的分类效果。     

生成式对抗网络的高光谱遥感图像分类方法研究

针对基于深度学习的分类模型在训练样本较少时所遭受的潜在过拟合问题,提出一种具备过拟合抑制的生成式对抗网络分类算法,并应用于高光谱图像分类.该算法在每次迭代时,首先,依据训练样本的标签信息使判别器网络拟合训练样本的数据分布;然后对训练样本的高维特征进行均值最小化,该过程会重新更新判别器网络参数,减小参数的值和方差,以抑制...