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M型恒星(M dwarf)是主序星中质量较小的恒星,也是银河系中数量最多的恒星类型,在其周围形成的行星通常距离主星较近,宜居带也比F、G、K型恒星更靠近主星,更有利于发现系外宜居行星.研究表明, M型恒星周围平均存在2.5颗小质量行星,约为F、 G、 K型恒星的3.5倍,但M型恒星周围巨行星的出现率(occurrence rate)则比F、 G、K型小一个量级.基于M型恒星周围发现的401颗行星的参数开展了统计研究,发现质量越大的行星平均轨道半长径越大.类地行星约占行星总数的74%,且轨道半长径均小于1 au,其中28颗行星具有潜在宜居性.根据行星质量-半径关系,在质量等于4倍地球质量(M⊕)处存在一拐点,除少数几颗行星外,大部分小于该质量的行星可能都是由约65%的硅酸盐和约35%的铁组成,大于该质量的行星半径则随质量增加而迅速增大.约60%的M型恒星周围的行星位于多行星系统且轨道分布紧密,相邻行星轨道在3:2、5:3及2:1等平运动共振位置处存在峰值. M型恒星的多行星系统形成与演化等问题对现今的行星形成理论提出了新挑战. 相似文献
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Sentinel-1A合成孔径雷达数据不受云、雾等天气条件的影响并具有丰富的纹理信息,为提取城市建设用地信息提供了一种新的数据源。本文发展了一种基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法。该方法的优势主要在于可以有效复合不同极化方式下的Sentinel-1A合成孔径雷达数据和综合集成多尺度特征。在甘肃省张掖市甘州区的应用表明,该方法的提取结果总体精度为92.50%,Kappa系数为0.85。与现有方法“KTH-Pavia城市提取器”相比,Kappa系数提高了37.10%,总体精度提高了11.50%。因此,该方法具有良好的应用潜力。 相似文献
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针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
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《静悄悄的革命》一书作者为佐藤学,他是日本东京大学教授、教育学博士。作为"行动的研究者",他遍访日本全国各地学校,深入课堂,与一线教师共同研究教学,构建起日本全国性的"学习共同体"。作者在本书中欲传递的信息有很多,但作者认为支撑教师的创意和创造性的关键在于给每个孩子学习的尊严、专注教材(学问)的发展性和教师自己的教育哲学这三点。 相似文献
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锆石的U-Pb测年、Hf和O同位素及稀土、微量元素的研究与应用已获得诸多进展,但锆石中铀含量所蕴藏的地质意义却较少被关注。华南花岗岩型铀矿床的铀源一直存在争议,不同观点认为其分别来自早期已固结地质体、分异岩浆、地幔柱或热点以及U、Th、K富集圈。为尝试利用锆石中的铀含量来追索铀源,本文通过搜集诸广山南体花岗岩锆石U-Pb同位素测年文献,掌握了该花岗岩中14个岩体、37件样品、3种岩性,共467个锆石定年数据。通过数据分析发现印支期(253Ma、244Ma)和燕山期(139Ma、124Ma)具高分异特征的4件酸性岩脉(小岩体)样品中锆石的铀含量明显高于同期岩体。依据铀矿床中高分异酸性岩脉(小岩体)侵位期、基性岩脉侵位期、铀成矿早期(140~90Ma)三者的良好对应关系,结合这一锆石铀含量指示,初步认为华南花岗岩型铀矿床中铀可能主要来自高分异花岗岩浆;推测花岗岩型铀成矿可能属壳幔混合作用结果,即铀源来自地壳分异岩浆,成矿流体和矿化剂主要来自地幔,而成矿空间受断裂系统控制。岩体锆石铀含量或可在铀源丰度、矿床品位判别等方面发挥积极作用。 相似文献
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为对比信息量模型中灾害数量和灾害面积2种样本的适用性,以黄冈南部地区作为研究对象,探讨了评价因子的优化组合形式,采用信息量模型,根据研究区工程地质条件和地质灾害的特征初选评价因子,结合成功率曲线确定2种样本的因子优化组合,进而通过灾害比率及典型地质灾害点验证易发性评价结果。结果表明:①在单因子评价结果中,2种样本的单因子评价结果的AUC值排列顺序不尽相同,但呈现出一定规律性;②各叠加因子评价结果的准确度均达到因子优化组合的94.9%以上,变化幅度相对较小,且呈现出随因子数量增加而增大的趋势,但并不是越多越好;③2种样本的易发性评价结果都显示出高、较高易发区主要集中于研究区中部及北部地区,低易发区和较低易发区多集中于长江沿岸以及研究区南部,与灾害分布位置相符;④2种样本均为地质灾害易发性评价中信息量模型的有效计算样本,且面积样本的准确度明显优于数量样本。 相似文献
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位于中国和尼泊尔边境的西藏樟木口岸是国家一类陆路通商口岸,也是西藏最大的边贸中心口岸。2015年尼泊尔大地震之后,西藏樟木口岸因多次发生滑坡灾害,而导致口岸关闭。为了调查樟木口岸区域滑坡灾害的分布和变形情况及更好的服务于区域减灾防灾,利用InSAR技术对覆盖该区域的Sentinel-1A和ALOS-2两种卫星影像数据进行了处理,并通过分析视线向年均形变速率图,圈定了17处疑似滑坡,并对其中的5处典型滑坡进行时间序列形变特征分析,监测识别出的滑坡基本沿318国道所在一侧的波曲河左岸分布。InSAR调查结果表明受地震影响樟木地区的滑坡多分布在沿波曲河左岸的陡峭山体上,中尼公路迪斯岗至友谊桥段的古滑坡出现了局部复活的现象,同时樟木镇居民所在的城区也发育有扎美拉山危岩体崩塌滑坡灾害。 相似文献
20.
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献