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南宁--这座始建于晋代,迄今已有1600多年历史的古城,田园牧歌、稼穑自食的古朴闭塞和贫困、落后的弱魄早已在历史的书籍中安眠了.今天的南宁,高楼林立、交通顺畅、商业发达、市容整洁、环境优美,天蓝山青水绿气清人欢,充满着现代的繁华和欣欣向荣的气息. 相似文献
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论旅游功能系统演进对区域旅游发展的影响--以神农架为例 总被引:4,自引:1,他引:3
该文归纳我国区域旅游6种开发模式,提出需要重视区域旅游功能系统导向模式,认为促进区域旅游功能系统演进的主要因素是自然变化、人文演进、利益博弈、制度创新和交通变迁。我国大三峡区域旅游功能系统急剧演进,神农架林区旅游发展将面临新的机遇和战略选择。神农架必须壮大以旅游业为支撑的第三产业,抓住进入中西部旅游经济圈的机遇,创新旅游产品,提高竞争力,在国际化进程中展示区域个性,打造“神农架”旅游品牌,通过参与区域一体化进程,促进区域营销。最后,根据实例剖析认为,旅游功能系统演进将影响旅游经济组团的空间结构演变、区域旅游发展的战略转型、旅游产品的创新、区域旅游营销合作面的拓展等方面。 相似文献
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通过对浙江天目山火山盆地进行详细的野外地质调查,在圈定火山机构,划分火山岩性岩相的基础上,对该火山机构的次火山岩和邻区的火山岩进行岩石学、地球化学和锆石U-Pb同位素年代学研究。结果表明:所研究的岩石具准铝质特征,轻、重稀土元素分异较显著,是晚期岩浆作用的产物,形成于火山弧构造环境。测得次火山岩LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄分别为126.0+1.0/-2.0 Ma和132.0+4.0/-3.0 Ma,表明该区火山喷发具有阶段性和持续性,天目山地区火山作用的时间上限约为126 Ma,可与华南地区燕山期火山活动进行对比。 相似文献
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2013年4月芦山地震发生后,中国地震局迅速成立了芦山地震科学考察指挥部,要求查明芦山地震的深部构造环境和孕震背景.为此,中国地震局地球物理勘探中心于2013年9月至11月在芦山震源区布设了一条长约410km的人工地震高分辨宽角反射/折射探测剖面,获得了信噪比较高的人工地震探测数据,采用地震射线走时正演拟合构建了该区的地壳及上地幔二维P波速度结构模型,结果显示:扬子块体和松潘—甘孜块体显示出迥异的速度结构特征,地壳厚度由南向北逐渐加厚.沉积盖层在四川盆地厚达7.8km,而进入松潘—甘孜块体沉积层最薄处只有几百米厚,几乎出露地表;在中上地壳,扬子块体平均速度比松潘—甘孜块体高0.2km·s-1,在盆地与高原耦合部位(构造转换带)以北深度大约20km左右有一厚度为8.0km的软弱层(低速层),该层内的速度为5.80km·s-1,明显低于周围介质的平均速度6.00~6.10km·s-1;构造转换带内,震相显示紊乱、不清晰、不能连续对比,由地表至上地幔顶部壳内界面不连续、速度结构异常紊乱且呈现低速异常特征;在中下地壳,沿剖面速度呈现正梯度垂向增大变化;壳内界面在扬子块体内部起伏变化不大,但在构造转换带以北呈现急速加深的趋势,特别是Moho界面起伏变化较为明显,界面深度在距离50km范围内由扬子块体的36.2km迅速变化至松潘—甘孜块体下方的45.8km,形成一陡变带.芦山MS7.0级地震震源位置位于二维速度结构异常紊乱和界面起伏变化的地带,研究表明,壳内界面及速度结构差异、起伏变化的特征与该区域的地震活动性关系密切. 相似文献
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目的:探寻唐代名医孙思邈在《备急千金要方》《千金翼方》中治疗小儿病症的用药经验及处方规律,以期指导儿科临床实践。方法:收集孙氏二书中治疗小儿病症的口服方药,建立数据库,利用IBM SPSS Statistics 26、Microsoft Excel进行药物使用频次及性味归经频次统计;使用R4.2.0 apriori函数进行关联分析;利用IBM SPSS Modeler 18.0、Cytoscape 3.9.0构建核心中药共现网络;并利用IBM SPSS Statistics 26对核心中药进行无监督的系统聚类分析。结果:共筛选纳入方剂102首,涉及中药168味,药物使用累计频次达699次,使用频次≥15次的有甘草、大黄、桂心、黄芩、芍药、麻黄、苦杏仁、石膏。药物四气以寒性居多、温性次之;药味以苦、辛、甘为主;归经主要集中在肺、肝、胃、脾、心经。支持度最高的药对为黄芩-大黄(支持度21.57%);常用的角药有大黄、甘草-黄芩(支持度14.71%,置信度71.43%),茯苓、芍药-大黄(支持度8.82%,置信度100.00%)等。聚类分析得到的潜在处方有“桂心、紫菀、生姜、半夏、苦杏仁”“石膏、甘草、麦冬、芒硝”等。结论:通过对《备急千金要方》《千金翼方》中小儿处方用药分析,发现孙氏治疗小儿病症往往遵循“病证结合、重视脏腑辨证”“寒温并用以调阴阳”“攻补兼施以祛邪扶正”的用药规律及学术思想。 相似文献
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地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献