中国地级及以上城市网络结构韧性测度

随着城市间关系趋向于网络化发展以及外部急性冲击和慢性压力的增加,城市网络结构韧性作为衡量区域韧性的重要手段,致力于评估城市网络系统在面对突发故障或扰动时,能够抵御、吸收和恢复原有网络特征和重要功能的能力.以中国346个地级及以上城市为研究对象,采用2017年百度指数、腾讯人口迁徙大数据等,在构建信息、交通、经济和综合城...     

智慧嘉兴时空大数据与云平台设计与实现

在数字嘉兴建设成果的基础上,本文结合"智慧嘉兴"时空大数据与云平台试点项目建设,探讨构建全市统一的智慧城市时空大数据与云平台,介绍了平台总体架构、技术路线设计、系统实现、示范应用及关键技术分析,根据运行实践证明,该平台能够为全市政府部门、企事业单位及社会公众提供权威、统一、可靠的智慧时空信息服务.     

纳米材料的发展及其展望

介绍了纳米材料的研究现状及特点,对纳米组装材料,纳米结构材料、等纳米材料的研究进行了评述,并对２１世纪纳米材料的发展新动向提出展望。     

CLAB模型：一种乘客出租出行需求短时预测的深度学习模型

乘客出行需求预测是智能交通系统的组成部分,准确的出行需求预测,对于车辆调度具有重要的意义;然而现有的预测方法无法准确的挖掘其潜在的时空相关性,且大都忽略历史流入量对出行需求的影响。为了进一步挖掘时空大数据中的时空特性及提升模型预测乘客出行需求的精度,本文提出了一种乘客出租出行需求短时预测CLAB(Conv-LSTM Attention BiLSTM)模型。CLAB模型设置了3个模块分别为基于注意力机制的Conv-LSTM模块和2个BiLSTM模块,基于注意力机制的Conv-LSTM模块提取临近时刻乘客出行需求量中的空间特征和短时时间特征,其中注意力机制能自动分配不同的权重来判别不同时间的需求量序列重要性;为了探索长期时间特征,用2个BiLSTM模块来提取历史流入量序列时间特征和日乘客需求量序列的时间特征。采用厦门岛的网约车和巡游车的订单数据进行实验,结果表明：(1) CLAB模型更适用于使用30 min历史数据预测未来5 min短时乘客出行需求;(2)与基准预测模型相比,CLAB模型的整体的效果误差更低,具有更好的预测效果,CLAB模型比CNN-LSTM、LSTM、BiLSTM、CNN...     

伊朗库姆大桥大口径基桩孔钻进工艺

介绍了在伊朗库姆大桥工地利用泵吸反循环冲洗一次成孔工艺,施工大口径基桩孔的技术问题,包括埋设护筒、移机定位、对鱼尾导向和燕尾导向刮刀钻头镶焊角度的改进和变换泵轴密封材料等,提高了成孔效率和质量。      

基于Python的地震时大数据拥堵实时传输系统设计

针对当前地震时数据传输系统存在时延高、安全性较差及数据传输拥堵等问题,提出并设计基于Python的地震时大数据拥堵实时传输系统。系统硬件主要由视频转码模块、Python交互平台、数据流传输模块和系统维护模块几部分组成。利用解协议、解封装、解码、视频数据存储、编码、封装等实现视频转码;利用Python交互平台实现测点与地震数据监测中心之间的交互;结合CDMA传输方式与VPDN组网方式作为无线传输模块;由区域中心运维管理和通知下发等单元组成系统维护模块。系统软件分为收包与发包两种数据传输模式,以收包为主完成系统设计。实验结果表明,该系统响应速度快、延迟低,且安全性较为优越,解决了地震数据拥堵的问题。     

网络关联、空间溢出效应与中国区域经济增长——基于腾讯位置大数据的研究

以腾讯公司根据手机位置得到的中国地级及以上城市之间人口流动数据为基础,考察人口流动网络下地级市经济增长的空间关联模式及其演变,结合网络分析方法,测度地级市间经济增长的空间溢出效应。主要结论有：① 符合现实的空间权重矩阵应该是非对称的,且随着互动关系的改变而发生变化。② 人口流动网络等反应地级市之间互动的因素在经济增长空间溢出中发挥了重要作用。③ 基于网络的空间溢出效应是地级市经济增长的重要因素。     

生态遥感新锐——轻小型无人机的应用

基于研究对象视角梳理轻小型无人机遥感手段在生态学研究中的应用现状,重点分析了无人机在不同生态对象应用的优势和局限：优势主要在于其能够高灵活性、高分辨率地获取各生态对象的数据,为较大规模的生态研究提供了便利。在农田生态系统应用中主要关注农田信息检测、自动化农作等方面,但在这方面的应用还比较单一,缺乏更深层更全面的系统化应用;在森林草地中主要关注植被结构参数提取、生物量反演等,在数据采集过程中应注意设备的稳定性避免对数据准确性造成影响;城市生态系统主要集中在城市环境监测和测绘方面,同时城市方面飞控政策尚待完善;水生生态系统主要关注水生动植物监测和潮间带观测等,大规模监测也对设备续航和数据标准化处理提出了要求;动物研究应用中主要关注动物迁徙规律、物种分布等方面,在监测过程中需注意不要对动物栖息造成干扰。总的来说,无人机应用局限主要在于其获取的数据处理尚未标准化,飞控政策尚未成熟和硬件续航等方面。在此基础上探讨了未来无人机遥感在生态学研究的应用趋势：随着无人机智能化的软硬件发展和云端生态大数据的建立,无人机数据的获取和处理将更加智慧化,多源的无人机遥感数据将会更好地服务于生态学研究。     

多源空间大数据的获取及在城市规划中的应用

在当前数据爆发式增长的背景下,通过对互联网大数据的获取、处理,将数据成果更好地应用于城市规划研究中。通过对互联网数据获取、清洗、存储及在城市规划中的应用,使数据的获取方式和手段更加的多样化,对城市规划的研究起到了基础的支撑作用。不同数据源、不同数据精度和不同数据模型的地理数据融合理论与方法的研究,对于降低地理数据的生产成本,加快现有地理信息更新速度,提高地理数据质量有着重要的现实意义。对于改进传统的城市规划理念,以及科学的指导城市规划有重要的意义。     

地理空间大数据服务自然资源调查监测的方向分析

大数据为政府用户、企业用户与个人用户提供前所未有的应用价值和服务能力。针对十九大提出的自然资源调查监测的要求,从数据体系、技术能力和应用需求等方面分析了自然资源调查监测和地理空间大数据的关系,提出了由全天候立体化监测网、自然资源调查监测大数据仓库及自然资源调查监测大数据计算中心和自然资源调查监测大数据服务平台组成的自然资源调查监测地理空间大数据技术架构。同时,指出地理空间大数据服务自然资源调查监测面临获取、融合、知识发现、可视化和可靠性等方面主要挑战。