矿物微区分析中透射电镜测试技术的应用

透射电子显微镜（Transmission Electron Microscope,TEM）提供了超高的空间分辨率和多样化的微区分析方法,是纳米地质学研究的重要表征手段之一。运用TEM技术研究矿物时,由于地质样品的高度复杂性和强烈非均质性,使得实验测试过程复杂而困难。文章探索了一套适用于地质样品的TEM分析测试流程。首先根据样品特性,选择合适的样品制备方法,重点介绍了粉末制备法、离子减薄法及聚焦离子束法;然后进行目标矿物的定位,提出了一种扫描电镜（Scanning Electron Microscope, SEM）+TEM组合定位法;接着进行包括明场像、暗场像、高分辨像、电子衍射花样等不同类型图像的获取,着重说明了各种图像的成像原理、拍摄过程、注意事项和实验技巧;最后是选定关注的微区,测试元素组成及分布情况,并与常用的微区成分分析仪器进行对比,从而说明TEM成分分析的适用范围及优点。     

哥哥的双肩：一边是忠，一边是孝

我永远不会忘记那个日子——2010年3月29日,星期一。 那天下午,当我上第二节课的时候,突然接到住在县城的姑父打来的电话,那是我这一辈子最不愿意听到的一个电话,也是我最接受不了的一个电话：“你哥哥在南坡乡卫生院抢救,但是……”噩耗传来,犹如晴天霹雳,我一下就懵了,好端端的哥哥怎么能说没了就没了呢？     

基于LiDAR和航空影像的地震灾害倒塌建筑物信息提取

地震灾害损失评估是震后展开救灾工作的重要环节.快速、准确地获取震后损毁建筑物信息能够为灾区减灾、救灾工作提供有效的支持.高分辨率航空遥感是灾害监测的重要技术手段,但其信息自动提取的精度受到一定的限制.近年来新出现的LiDAR技术能够提供地面目标的高程信息,可应用于复杂环境下倒塌建筑物信息的提取.研究中采用航空遥感数据和...     

基于均值漂移的粒子滤波算法设计及其在导航数据处理中的应用

针对标准粒子滤波算法中存在的计算量大和粒子的权值退化的缺陷,将均值漂移算法和PF算法进行融合,设计基于均值漂移搜索算法的粒子滤波新算法。该算法仍遵从粒子滤波算法的计算框架,基本原理是利用MS算法对粒子的聚类作用,将均值漂移思想融合到粒子滤波算法的重要性采样过程中,对粒子集进行确定性搜索,使每个粒子收敛于局部最优值,这样粒子的状态表示更接近真实的状态分布,因此只需较少的粒子数便可达到未嵌入MS的使用大量粒子数的粒子滤波状态估计的性能,从而在缓解粒子的权值退化的同时提高粒子滤波算法的实时性。大量的数值试验和对GPS/DR组合导航数据处理的结果验证了该方法的有效性。     

发展核能应充分考虑国情

改革开放以来,随着我国经济的快速发展,国内化石能源消费总量增长迅速,我国即将面临化石能源资源枯竭的严峻局面。既然化石燃料能源不能从根本上保障我国的长期能源安全和可持续发展,那么只有实现能源供应多元化,特别是大力发展核能,不断提高我国能源的自给率,不断优化能源结     

浅析矿产资源如何合理开发利用促进经济可持续发展

如何使有限的矿产资源能够合理配置和高效利用来保证经济的健康、持续发展是摆在我们面前的重要课题之一。因此,合理地开发矿产资源是提高矿产资源利用水平的基础。以台儿庄区矿产资源管理发展为例,只有充分认识矿产资源保护和合理     

基于验后方差估计原理导出的选权迭代法剔除粗差

将抗差估计的思想融入到粗差探测的算法中,设计出对模型误差,特别是粗差具有抵抗能力的粗差探测算法.基于验后方差估计原理导出的选权迭代法即为抗差佑计的一种,首先是应用最小二乘法来计算观测值的参数x、残差V、协因数阵Qvv及单位权σ0 的初值,然后再根据残差和有关的参数,按所选择的权函数,计算每个观测值的权,经过迭代计算求得...     

密度聚类算法在连续分布点云去噪中的应用

在原始测量获取的点云数据中,除了目标数据外,还有大量的噪声数据。噪声往往无规律地分布在目标物体周围,难以用统一数学模型区分。基于密度的聚类算法将簇定义为密度相连的点的最大集合,能发现任意形状、大小的类簇,将该算法应用在点云去噪中,能将密度分布连续点进行聚类,从中提取出目标点云。     

长江中下游两次罕见连阴雨强降水的对比分析和模拟

利用中尺度数值模式MM5和实况资料,对比分析了分别发生在2008年秋季和2009年春季长江中下游历史罕见的强连阴雨天气过程.结果表明,欧亚地区500 hPa"两槽一脊"型是长江中下游春、秋季出现强连阴雨过程的典型环流形势.连阴雨过程低空急流异常活跃,存在风向、风速的辐合.比较该两次过程显示,2009年春季连阴雨过程低层...     

一种求解贝叶斯模型平均的新方法

贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging,BMA）是最近提出的一种用于多模式集合预报的统计方法.进行贝叶斯模型平均需要准确估算模型集合中每个竞争模型的权重与方差,经常采用的方法是期望最大化（Expectation-Maximization,EM）方法与马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）方法,两种方法各有优劣.本文首先对BMA的（对数）似然函数进行改进使之无需BMA权重之和为1的显式约束,并利用一种有限记忆的拟牛顿优化算法（LBFGS-B）对其进行极大化,由此提出了一种求解贝叶斯模型平均的新方法（BMA-BFGS）.采用三个陆面模式进行的土壤湿度多模式数值模拟试验表明：在计算精度方面,BMA-BFGS的精度与MCMC方法几乎一致,优于EM算法;在计算耗时性方面,BMA-BFGS的计算耗时与EM算法相当,远小于MCMC方法.