基于共词分析的智慧城市研究现状与展望

以中国知网(CNKI)总库中主题为智慧城市的文献为数据源,采用共词分析法和因子分析、聚类分析及多维尺度分析等相结合的方式探讨我国智慧城市的研究现状,展望其发展趋势。目前国内智慧城市研究主题分散,缺乏主线及核心,应深入研究和理解智慧城市的概念和模型等本质问题;对物联网、云计算等研究热点,应理清理论、技术及发展模式,拓宽研究广度和深度;研究集中在信息通信技术(ICT)等技术领域,缺乏人、社会及环境等非技术要素的研究;应更为全面地关注智慧城市形态给城市发展带来的正面及负面影响。因此,随着未来国内智慧城市研究和实施的不断深入,其发展将会渐趋理性、合理、系统和全面。     

基于引力势力范围的郑州城市多中心空间形态识别

识别和分析城市多中心结构的空间形态,对优化城市空间结构具有重要意义。对引力模型的多中心综合实力参数和距离参数测定方法进行优化,首先将能够反映居民对空间结构感知体验的空间句法可达性,与人口经济和社会活动空间分布结合构建评价体系,定量计算多中心综合实力;然后将能够表达居民出行轨迹空间特征和偏好规律的词向量相关性,作为距离参数引入引力模型;最后计算引力强度并划分势力范围,对多中心发展目标的现实演化状态进行分析和评价。通过对比实验发现：优化引力模型与传统引力模型分析的势力范围存在一定差异,经空间统计和实地调查验证,优化模型对多源数据的运用更充分,考虑的因素更全面,其空间形态分析结果较为准确;从识别与规划多中心势力范围差异看,二者在郑州市核心城区的势力范围较为相似,均为早期规划或自然演化形成的已建成多中心,而部分外围多中心的识别与规划位置不同,空间形态差异明显,为未建成多中心,还远未形成其应有的分散疏解作用。     

《地学前缘》网上查询和浏览方法

方法一：（1）登录中国地质大学（北京）网站，网址为：http：／／www．cugb．edu．cn （2）点击首页右侧“特色网站”栏目下方的“中国地质大学（北京）期刊网”按钮 （3）在[刊物]选项选择《地学前缘》，通过篇名、作者、作者单位、关键词、中文摘要、全文、期号7个字段输入检索词，最后指定查询年限后点击[检索]按钮     

基于空间共现核的遥感影像分类

采用了基于模糊关系的图像空间共现核来进行高分辨率遥感影像的分类。首先分析了遥感影像的特点,指出其不存在绝对的参考帧。针对该特点,采用了具有较好方向不变性的描述子MROGH（multi-support region order-based gradient histogram）来进行遥感影像底层特征的描述;随后针对图像编码时的软编码情形采用了基于模糊关系的图像空间共现核来构建遥感影像的全局特征汇聚。在公用基准数据集上进行的遥感影像分类实验表明,采用本文方法得到的分类正确率显著优于传统的方式。此外,针对遥感影像分类时采用的不同分类框架进行了评估。     

用于内置式标签地图权重表达的等差字大策略评估

在标签地图应用日益增加的背景下,亟需开展标签权重表达策略的评估研究。引入眼动跟踪方法,针对常用于标签地图权重表达的一种等差字大策略进行评估。实验设定无目的自由浏览和有目的阅读分析两个应用场景,布置标签选取、识别/搜索、记忆和主观评价任务,统计分析被试完成以上任务的眼动数据和其他衍生数据,结果显示:（1）不同大小的标签在信息凸显性、视觉吸引力、权重记忆以及识别/搜索时的搜索效率、阅读效率和认知负担方面并未表现出明显差异性;（2）文字大小处于上游的标签相比处于下游的标签更加容易被识别/搜索,被试的兴趣度更高,但并不意味着文字越大的标签越容易被识别/搜索,被试的兴趣度越高;（3）采用等差字大策略的标签地图总体评价良好。该研究有助于地图设计者进一步了解等差字大策略的特点。     

《地质科学》历史沿革与发展刍议

通过查阅《地质科学》自1958年7月创刊至今64年来的文献资料,简要回顾了《地质科学》期刊的创刊历史和发展历程。通过对2002年~2021年《地质科学》刊文数据进行统计,利用关键词分析、第一作者附属研究机构分布、作者信息汇总等分析,总结了《地质科学》近年来刊发文章的研究热点,稿源分布特点及发展面临的挑战,进而对办刊方向提出了建议。     

千秋岁 贺肖序常院士八十寿诞

春秋岁月,天地人生路。祁连云,天山雪,登珠峰高处,为民探矿铬。板块出,重写大地运动赋。     

《CT理论与应用研究》稿件要求

<正>1.所投稿件要求观点明确,论据可靠,层次分明,论述精练,语言准确,符合规范。2.缩写。外文缩写词必须符合国际规范,缩写在文中第一次出现时需要标明全称并说明中文含义。3.量、符号和单位,数值精度期刊刊登论文中的量名称、量符号及其单位采用国家标准。量符号和代表变动性数字的符号,     

基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法

灾害期间的舆情引导有助于维护社会稳定。社交媒体是舆论传播的重要渠道,通过微博评论了解用户的网络情感及关注的话题,可以帮助相关舆情监测部门掌握公众的关注热点,从而选择适当的干预节点来应对网络舆情,并对公众情绪进行疏导,这对于应急管理具有现实意义。现有的研究大多是利用有监督的机器学习方法进行情感分类,这需要人工进行语料的标注,工作量大。本文根据微博评论文本的特点,综合考虑情感词以及表情符号等多重情感源,构建了台风灾害领域情感词典。在此基础上,提出了一种基于情感词语义规则的情感倾向计算方法,以及基于词向量的话题聚类方法。首先,采集了近年5次台风灾害期间共计40多万条微博评论文本,基于大连理工情感词汇本体库进行扩展构建了台风灾害领域情感词典,结合PMI法构建表情符号词典,根据语义规则确定情感倾向,并使用3500条评论文本验证了该方法的有效性。然后,本文基于词向量、TF-IDF与K-means的聚类方法探索灾害期间热点话题。最后,以2020年4号台风“黑格比”为例,基于台风期间的5万余条微博评论文本进行了舆情情感分析,并识别出6类与台风相关的话题。通过时空分析发现,随着时间的推移,微博评论文本的数量发生一定变化,评论数量多的地区大都集中在沿海地区和经济水平高的地区,台风登陆当天浙江省的恐惧情感达到最高。结果表明,基于语义规则和词向量的台风灾害网络情感分析方法,能在类似灾害事件发生时为政府部门掌握和引导网络舆情提供辅助。     

从词集的编辑与流传看柳永词的传播

通过考察柳永词集的编辑与流传情况,勾勒与描摹柳永词传播的总体轮廓与宏观史况。柳永词的传播在整体上升的趋势之中,又呈现出宋之始兴、元之滞涩、明之复苏、清之繁盛的阶段性特点。