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141.
利用线阵CCD分辨率高、像素均匀等特点对光栅莫尔条纹进行细分是目前广泛采用的一种新技术。由于CCD具有自扫描能力,能将光强随空间分布的莫尔条纹信号转换成随时间变化的电信号,从而可以对光栅刻线的像的移动进行精确定位和直接数字化,改变传统莫尔条纹位相细分方法,实现对光栅栅距进行高倍数的细分。 相似文献
142.
大姚6级双震前的地震前兆特征 总被引:8,自引:2,他引:6
在连续形变观测资料中除了存在于整个时间域的短周期潮汐信息(固体潮)外,还有出现在某个时间段的长周期非潮汐信息.如何从时间或空间上认识和提取这些信息.成为认识地震过程和进行地震预报关键和迫切的问题之一。利用小波分析的时一频特性和奇异性检测特性,对大姚6级双震前的连续形变观测资料进行了处理,提取潮汐资料中的非潮汐信息。发现在地震前震中附近的形变台站都接收到了相同频段的异常信号.周期为几天到十几天,出现在各个台站的时间也大致相同。这些在震前具有一定时、空分布的信息有可能是地震前兆。 相似文献
143.
本文通过中国第三次北极科学考察在北冰洋楚科奇海台采集的08P31孔样品的多项指标分析,重建该区晚第四纪的古海洋与古气候演变历史。将08P31孔沉积物记录与其他孔综合对比初步划分为氧同位素3期(MIS 3)-MIS 1的沉积序列;TOC与Opal含量分析结果显示,自MIS 3以来该区总生产力呈逐渐上升趋势,但硅质生产力不高;CaCO3含量不仅代表海生钙质生物的生产力,也是陆源碎屑碳酸盐岩的信号;根据δ13Corg值运用两端元法计算出TOCmar/TOC,并通过TOCmar、TOCter与C/N值比较可知,δ13Corg值作为有机质来源的指标更可靠。经分析该孔沉积物有机质以海源有机质为主,但褐色层B2与白色层W3的有机质主要受到陆源有机质输入的影响;该孔沉积物中的浮游有孔虫Neogloboquadrina pachyderma(sin.)(Nps)的δ18 O和-δ13 C结果显示:褐色层B2和灰色层G1的轻值是由冰融水造成;黄褐色层Yb1上部到白色层W3下部的轻值反映了海冰形成速率提高,导致轻同位素卤水的生产和下沉。黄褐色层Yb1中部及白色层W3,Nps-δ18 O和-δ13C的重值对应低的有孔虫丰度,指示水体温度下降以及低营养环境。黄褐色层Yb2的Nps-δ18 O和-δ13C值呈镜像关系,这是由于大冰期环境下,海盆内储存了较少的融冰水导致。 相似文献
144.
针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题.通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表明,DCFPN在崩滑体语义分割方面有更高的精度并且计算量更少,训练时间更短,能够更好地为应急抢险工作. 相似文献
145.
146.
汛期强降水过程与月内低频降水的联系及其可能机制 总被引:3,自引:0,他引:3
利用1981 2010年中国753站逐日降水观测资料、NCEP/NCAR第二套逐日再分析资料及实况天气图等,选取长江中下游32次大范围持续性强降水过程,分析了该类强降水过程与月内(10~30天)低频降水的联系,并重点讨论了形成该类强降水过程的可能机制。结果表明:(1)长江中下游夏季降水具有显著的月内低频振荡周期。大范围持续性强降水过程基本位于降水低频振荡的峰值阶段。(2)梅汛期(6 7月)月内低频降水峰值位相前期,西太平洋副热带高压(下称西太副高)西伸北进,高低空急流发展加强。在强降水过程发生期,高中低层配置出现垂直方向上的最佳耦合;而台汛期(89月)低频降水峰值位相前期,西太副高东退南撤,低空急流逐渐南落至长江中下游东南部,与高空急流相配合,为强降水过程的发生提供了有利条件。(3)梅汛期东北亚低频位势高度低值区南下,与中纬太平洋西传的低频波列在长江中下游汇合。同时西太副高发展加强,造成了长江中下游降水峰值位相南高北低的低频位势高度分布,有利于强降水过程的发生;台汛期伴随从热带西太平洋到日本海低频波列的西北向移动,菲律宾东北部的低频气旋及其北侧低频反气旋的降水峰值位相分别移至长江中下游和东北亚地区,导致暖湿、干冷气流在长江流域交汇,进而造成强降水过程。(4)菲律宾以东洋面低频强对流可作为梅汛期和台汛期强降水过程发生的前期热带信号,提前低频降水峰值位相10天左右。 相似文献
148.
将“水运浑天”的制造水平推向高峰的是北宋的苏颂和韩公廉。他们于元祐七年(公元1092年)制成了中国古代最雄伟、最复杂的“水运浑天”——“水运仪象台。” 相似文献
149.
为避免密集人群踩踏事件发生,从监控图像中准确获取密集人群人数信息非常重要。针对密集人群计数难度大、人群目标小、场景尺度变化大等特点,本文提出一种新型神经网络结构VGG-ResNeXt。本网络使用VGG-16的前10层作粗粒度特征提取器,使用改进的残差神经网络作为细粒度特征提取器。利用改进的残差神经网络“多通道,共激活”的特点,使得单列式人群计数神经网络获得了多列式人群计数网络的优点(即从小目标、多尺度的密集人群图像中提取更多人群特征),同时避免了多列式人群计数网络训练难度大、结构冗余等缺点。实验结果表明本模型在UCF-CC-50数据集、ShangHaiTech B数据集和UCF-QNRF数据集中取得了最高精度,MAE指标分别优于其他同期模型7.5%、18.8%和2.4%,证明了本模型的在计数精度方面的有效性。本研究成果可以有效帮助城市管理,有效缓解公安疏导压力,保障人民生命财产安全。 相似文献
150.
即使在深冬,走在祁东县洪桥镇(县政府所在地)营房新村的街道上,也能随处见到葱郁的树木,用栅栏围起来的绿油油的蔬菜,偶尔还可以听到几声单调的鸡鸣犬吠,看起来是一幅祥和的、美丽而普通的江南小镇画面。只可惜,塌陷的地面、开裂的墙体和蓝色的警示牌显示出这是一个地质灾害隐患点。祁东县国土资源局党组书记、局长周皆民说:“营房新村位于县城,是原来物资局和煤炭公司等多家单位的家属区,人口密集。经过计算,若发生地质灾害,直接经济损失可达1.2亿元,属特大型地质灾害隐患点,但县里目前没有足够的资金进行治理。” 相似文献