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81.
(接上期)宋代的恒星观测持续不断,观测记录翔实丰富,星图绘制准确科学。宋代的恒星观测成果丰富,给我们留下了大量宝贵的科学遗产,表明它在中世纪时期达到了巅峰。天文仪器日臻完善,是这—硕果的保证。北宋至南宋的300余年中有记载的制造浑天仪6座、浑天象4座,大规模恒星实测有7次。其中景祐年间的恒星测量现留有341颗星的位置表——杨惟德星表,皇祐年间(公元1052年)的恒星观测现留有360颗星的位置表——周琮星表。 相似文献
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恒星的Al元素丰度可以为探索星团和星系的化学演化提供重要线索.通过系统分析银河系薄盘、厚盘、核球、银晕以及M4、M5等球状星团中恒星的[Al/Fe]随恒星金属丰度[Fe/H]的变化趋势,得出银河系薄盘、厚盘和核球恒星的[Al/Fe]随着[Fe/H]的增加而缓慢下降,而球状星团M4和M5恒星的[Al/Fe]随[Fe/H]增加没有下降趋势,这暗示Ia超新星对M4和M5恒星元素丰度的贡献比较小.详细研究了银河系恒星[Al/Fe]与[Mg/Fe]、[Na/Fe]的相关性,结果表明银河系场星的[Al/Fe]与[Mg/Fe]正相关,但在球状星团M4和M5恒星中未见此相关性;银河系盘星及M4和M5等球状星团恒星的[Al/Fe]与[Na/Fe]都存在正相关. 相似文献
85.
准确预测城市内部OD流对于优化城市交通运行效率、提高资源利用率以及促进城市可持续性发展具有重要作用。现有研究大多基于单一尺度利用地理位置之间大量的历史流量来预测未来的流量,尚未有研究充分探究不同空间尺度下OD流预测可能存在的重要特征或建模精度差异等问题。本研究以北京市出租车轨迹为例,采用深度重力模型(Deep Gravity)对不同空间尺度下的轨迹OD流进行预测。同时,引入SHAP值(SHapley Additive exPlanations)揭示不同尺度下影响OD流预测建模的重要特征。结果表明:(1)相比于重力模型和辐射模型,街道尺度下深度重力模型的OD流预测精度最高(CPC值高达0.83),且成功捕捉到了北京市早晚高峰时段的OD流网络整体结构,呈现出“环形散射状”特征;(2)在本研究所选各空间尺度下,对OD流预测精度影响最大的4个特征均为O、D点之间的出行距离,O、D点周围公司企业数量、餐饮服务数量以及购物服务数量;(3)同一特征对OD流预测模型的局部影响不同于全局,如科教文化和体育休闲类POI在全局尺度下对模型影响较小,但在局部尺度下却表现出极大的影响。 相似文献
86.
企业管理是企业为实现一定目的而合理的组织人力、物力、财力等各种因素,有计划的指挥、调节、监督经济活动的各种职能的总称。内部审计与企业管理的关系是由内部审计在企业管理中的职能和作用决定的。内部审计服务于企业管理,同时受企业管理的制约。 相似文献
87.
两个不起眼的星系在学界掀起了轩然大波,但时至今日仍不清楚到底是怎么回事。在距离地球约6000万光年之外——至少有一些天文学家的结论如此,有一对奇特的星系正在引发一场宇宙学骚动。分别被称为NGC 1052-DF2和NGC 1052-DF4,后文简称为DF2和DF4,它们所包含的恒星数量远远少于常见的星系。然而,让天文学家咋舌的并非它们缺少恒星,而是这两个星系似乎不包含暗物质,但暗物质占据着宇宙物质组成的85%。 相似文献
88.
89.
柔性水囊潜堤由橡胶制成,内部充水,具有结构简单、造价低廉等优点,能较好满足人工岛、跨海桥梁、海洋平台等基础设施建设工程对简单便携、拆装方便的临时防波堤的需求。为了探究柔性水囊潜堤的消波特性,在溃坝水槽内开展溃坝波与半圆柱形柔性水囊潜堤相互作用的试验研究,重点探究柔性水囊潜堤与溃坝波相互作用过程中水位变化特性,并与半圆柱刚性潜堤的性能进行比较;同时分析柔性水囊潜堤内部初始水压和浸没深度等参数对其消波性能的影响。结果表明:柔性水囊潜堤能够用作临时防波堤来衰减波浪;与半圆柱刚性潜堤相比,柔性水囊潜堤在降低溃坝波无量纲最大水位、提高消波性能方面更具优势;内部初始水压是影响柔性水囊潜堤消波性能的重要因素,适当降低内部初始水压,有利于增强柔性潜堤的变形程度,进而增加波能耗散,可获得更好的消波效果;而增加浸没深度即潜深,会使得柔性水囊潜堤对溃坝波的影响程度降低,消波效果减弱。 相似文献
90.
机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升. 相似文献