Preparing Geographers for Interdisciplinary Research: Graduate Training at the Interface of the Natural and Social Sciences

Recent debates about the state of geography raise valuable questions about how the discipline can and should change in response to shifting institutional realities. Focusing on the breadth and interdisciplinarity of geography, these discussions often overlook the role of pedagogy—particularly graduate training—in adapting the discipline to new institutional landscapes. Drawing on experiences as current and recent geography doctoral students, we identify institutional seedlings of opportunity that can be cultivated toward a spectrum of alternative doctoral training models. These alternatives offer significant opportunities to better prepare early-career geographers for success and to solidify geography's position as a leader in interdisciplinary research.     

基于不确定性的大样本集抽样设计

本文研究是针对全球森林覆盖变化检测系统的大训练样本选择的优化问题。样本自动标记系统自动标记了"千万个"代表森林和非森林的像元。为了提高精度和效率,我们需要从千万个样本的大样本集中选择对训练分类器有益的样本。本文提出了两种方法:第一种方法是传统的分层等距离采样;第二种方法是基于不确定性的样本优化,通过研究相同样本间的相似性度量指标、样本不确定性度量指标及样本特征空间分布,来实现基于不确定性的训练样本选择策略。实验通过精度评价验证了基于不确定性的采样策略能比传统的分层等距离采样策略获得好的效果。     

不同盐度对多刺裸腹溞内禀增长率的影响

于２５℃时,观察了多刺探腹溞ＭｏｉｎａｍａｃｒｏｃｏｐａＳｔｒａｕｓ在盐度为２‰、３‰、４‰、 ６‰、８‰、１０‰６个浓度梯度下的生殖与生存．试验表明,多刺裸腹溞的寿命随盐度升高而缩短,在 盐度２‰－４‰范围内,每溞的平均产仔量、产仔总量及种群的内禀增长率（ｒ_ｍ）无显著差异,其最 适盐度为２‰－４‰,６‰,为其生殖的盐度上限,经过短期的海水驯化,多刺裸腹溞的生殖和生存盐 度上限可达８‰．     

物联网技术在地震受困人员应急搜救中的应用研究

为能在搜救地震受困人员时,实时监测灾区情况,增强实时性及降低搜救误差,研究物联网技术在地震受困人员应急搜救中的应用,设计基于物联网的地震应急搜救系统,采用RFID识读器将采集的数据通过互联网传输至数据处理中心服务器上,再反馈至灾区信息处理子系统中的监测防御模块中,若出现异常情况则开启射频模块,命令现场报警装置响应报警应急搜救信号;通过蚁群算法获取最优搜救路线,及时搜救地震受困人员。实验结果表明,设计系统可有效搜救地震受困人员,且系统的吞吐率高达90%,搜救准确率均值高达97.6%,耗时均值仅为0.88 h,具有较高的搜救准确率和搜救效率。     

关于地勘单位实施人才兴企战略的思考

地勘单位在属地化、企业化、市场化转变中,要树立人才新理念,加大人才资本的投资,优化人才工作环境,创新人才工作机制,牢牢抓住人才培养、吸引、使用三个环节,加快人才资源向人才资本的转变,充分发挥人才资本的营运作用,实现地勘单位发展的新跨越。     

生成式对抗网络的高光谱遥感图像分类方法研究

针对基于深度学习的分类模型在训练样本较少时所遭受的潜在过拟合问题,提出一种具备过拟合抑制的生成式对抗网络分类算法,并应用于高光谱图像分类.该算法在每次迭代时,首先,依据训练样本的标签信息使判别器网络拟合训练样本的数据分布;然后对训练样本的高维特征进行均值最小化,该过程会重新更新判别器网络参数,减小参数的值和方差,以抑制...     

多点地质统计学建模研究进展

从精细油藏描述中地质建模的意义和现状入手,介绍了多点地质统计学建模研究现状及其与传统地质建模方法的差 异。以辽河盆地西部凹陷某蒸汽驱试验区为例,分析了多点地质统计学建模中建模的基础、训练图像的建立、多点地质统计学 建模与传统地质建模相比所具有的优势等内容。指出多点地质统计学在井间预测方面具有明显优于其他传统建模方法的特 点。在文献调研基础上,结合自身工作实践,探讨了多点地质统计学建模目前存在的问题和未来的发展方向。指出未来多点 地质统计学建模的发展方向主要包括多信息综合地质成因分析基础上的训练图像获取、多点地质统计学算法进行改进和完善 和多点地质统计学建模方法应用领域的扩大等。     

A critical examination of the seafaring English education and training in China

The increased maritime accidents attributable to communication barriers have raised great concern about international shipping safety. The requirement for effective communication has been contained in the compulsory part of the International Convention on Standards of Training, Certification and Watchkeeping for Seafarers in 2010. However, many Chinese seafarers still experience difficulty in communicating with foreign seafarers at sea even though they passed the English exams required for a Certificate of Competency. Literature argues that the outcomes of maritime English education are not satisfactory. However, this claim is too general and has not been substantiated with empirical evidence. Using a mix of qualitative and quantitative methods, this paper reveals that English communicative incompetence of Chinese seafarers was attributable to the maritime English examinations system, teaching materials, teaching methods and teachers and students themselves. Recommendations were made to improve maritime cadets’ English communicative competence.     

基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面反演中的应用

BP神经网络方法在二维密度界面的反演中取得了较好的效果,但在反演三维界面时,由于模型更复杂、参数更多,BP神经网络的收敛速度和反演精度都有一定程度的下降。为了改善反演效果,本文利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值选择过程进行优化,获得了更好的网络模型;并将此模型应用于密度界面模型的反演中,预测误差从上百米减小到数十米,同时迭代计算步数减少了近2/3,有效减少了计算时间,反演结果更准确。利用基于遗传算法优化的BP神经网络反演了法国某地区莫霍面深度,预测相对误差仅为1.8%,取得了较好的应用效果。基于遗传算法优化的BP神经网络在密度界面的反演中具有良好的应用价值和研究前景。     

上海天文台2010年工作总结

总结了2010年度中国科学院上海天文台在科研、国际合作交流、人才培养和引进、佘山科技园区建设、科研管理、精神文明建设等方面取得的成果。