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21.
阪神.淡路大震灾已过去5年了,市民对震灾的防灾意识正日益淡薄。作为震灾时自卫队灾害派遣部队的指挥官,由根据长达100天的救援活动的体验,深感市民们对自卫队的情况实在是知道得太少了。一般的市民倒也好说,可连县和市的职员、警察和消防的有关人员对自卫队是一个什么样的组织、具有怎样的灾害救援能力也几乎完全不知道,这就阻碍了救援活动的顺利进行。神户市具有与自卫队接触少的一大特点,但灾后的调查表明,这种情况不仅限于神户,例如市周边没设自卫队的基地,平时和自卫队接触少,在革新派首长指导下有意识地避开接触等,因此对自卫队不甚了… 相似文献
22.
利用一种新的神经网络模型识别点状地图符号 总被引:1,自引:0,他引:1
黄文骞 《武汉大学学报(信息科学版)》1996,(1)
着重讨论了用一种新的神经网络模型识别点状地图符号的过程,主要包括网络的结构特点和学习算法以及学习训练过程,并验证了用该网络进行点状地图符号识别的有效性。 相似文献
23.
24.
初中地理“在地图上辨认地面的高低起伏”一节中,关于等高线地形图的内容是教学重点也是难点。我在教学中通过精讲和训练,学生基本上掌握了这部分内容。我发觉学生由于尝到成功的喜悦,情绪兴奋,在转入下一个内容(分层设色地形图)前,我就因势利导,设计了这样一十问题同学生:“我们的同学 相似文献
25.
地理学本科生科研训练体系的构建与实践 总被引:1,自引:0,他引:1
大学本科阶段是创新性人才培养的关键时期。北京师范大学地理学基地一直在努力探索本科生早期科研训练的机制、模式与途径,以研究性教学和教学科研互动的新理念,依托基地所拥有的国家、教育部和北京市重点实验室、国家一级重点学科、国家级科学研究和教学研究项目等丰富的科研资源和院士、长江学者、杰出青年基金获得者、教学名师等高水平的首席导师+教学团队师资,建立并完善本科生科研立项制度,构建多学科平台、多元模式、多阶段的阶段-学科-能力三维体系的因材施教的科研训练体系。 相似文献
26.
针对高光谱影像分类问题,提出了基于深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法.首先将高光谱数据立方体看作一组特征序列;然后利用深度卷积循环神经网络构建特征序列的依赖关系,并采用"预训练+微调"的训练策略对深层网络模型进行训练,从而使得所设计的深层网络在训练样本较少的情况下也能得到更加充分的优化.在Pavia大学和Indian Pines数据集上的试验结果表明,构建的深度卷积循环神经网络的分类精度比RNN方法分别提升了9.49%和5.8%. 相似文献
27.
对传统的消除偏差法进行改进,形成分等级消除偏差法,并使用混合训练期和60 d滑动训练期方案分别对2012年6—8月ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasting) 模式夏季1~5 d的降水预报进行订正试验。为了尽可能符合中国东部夏季降水具有移动性及多种时间尺度变化的特点,混合训练期以预报期前30 d与预报期前一年同日的前后各15 d组成。结果表明:在使用分等级消除偏差法的基础上,相比ECMWF模式降水预报,两种训练期方案的订正结果几乎对各个阈值的ETS评分均有一定提高,特别是对25 mm以上降水预报评分的提高幅度,混合训练期方案的订正结果明显高于60 d滑动训练期方案;在区域性强降水预报的订正中,混合训练期方案优势更为明显。另外,通过分析两种训练期方案的预报偏差发现,分等级订正是此次消除偏差订正试验中提高强降水预报评分的关键,选择合适的训练期可以增加评分提高的幅度。由于上述试验使用的ECMWF模式预报和站点实况均是业务上常用数据,因此,该方法具有一定的业务应用价值。 相似文献
28.
有人担心驾考时人为因素多会不公平,现在这个问题已迎刃而解。基于北斗的高精度驾驶员考试训练系统,不用大费周折在地下铺设传感器,就能以低成本、厘米级的定位精度,实现全自动无人监考科目二、三所有考试。截止到去年,这个由我国企业自主开发的系统已应用到上千家驾校,实现产值2亿元,市场占有率80%以上,成为受大众欢迎、让业内眼红的北斗应用明星。 相似文献
29.
如同飞行员必须学会跳伞一样,潜艇艇员必须完成水下脱险训练。潜艇水下脱险训练是在深水、高压的环境下进行的,稍有不慎,极易发生肺气压伤、二氧化碳中毒甚至死亡事故。据美国《生理杂志》透露:美国海军在潜水训练中,每7500人次的水下脱险训练,平均就有一例减压病和肺气压伤发生;每进行50,000人次就会有一人死亡。据报道,一些潜水业较发达的国家,也都不同程度地存在潜水事故。 相似文献
30.
作为我国地质调查领域最重要的数据源之一,地质调查报告中蕴含着丰富的地学知识及地质体描述等关键信息,准确高质量地抽取地质命名实体为地学知识图谱构建、知识推理及知识演化提供基础。笔者等在阐述地质命名实体识别任务基础上,分析地质实体不仅包含大量专业术语,还存在实体嵌套、大量长实体等领域特性,进一步增加了地质命名实体识别难度。笔者等提出一种基于轻量级预训练模型(ALBERT)—双向长短时记忆网络(BiLSTM)—条件随机场(CRF)模型的地质命名实体识别方法。首先利用ALBERT对输入字符上下文特征进行建模,并采用BiLSTM对其进行进一步上下文特征表征,最后采用CRF实现标注序列预测。实验结果表明,在构建的地质命名实体识别数据集上,相比于主流的命名实体识别模型算法,本文所提出的方法具有更好的抽取性能,提出的命名实体识别模型能为领域实体识别提供借鉴,同时为地学领域实体关系抽取和地学知识图谱构建提供有力方法支撑。 相似文献