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1.
近日,为认真贯彻全省国土资源信息工作会议精神,进一步加快我局信息化建设步伐,提高广大干部职工的计算机知识和信息化应用水平,实现土地登记发证微机化管理,缙云局举办了为期一天的地籍信息系统操作实务培训。培训中,杭州网新超图地理信息技术有限公司的技术人员就我局下步要投入运行的地籍信息系统操作实务进行授课。局科室、事业单位及基层所业务人员30余人参加了培训,掌握了土地登记中常见的设定登记和变更登记操作,拓展了对地籍信息系统的了解。 相似文献
2.
3.
北京人时代周口店附近一带的气候 总被引:2,自引:1,他引:2
过去,有许多关于北京人的文章或小册子,都或多或少地谈到了他们在周口店居住期间的气候问题,但说法彼此不甚一致,不妨抄几段在这里。 步达生(Black,D.)等: “由动物及植物化石,可知周口店时代之气候,比现在为温和,由红色土质之存在可知当时纬度或较现在为低。”(1933:《中国原人史要》) 相似文献
4.
5.
基于PSO-PP的围岩稳定性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
围岩的稳定性评价是一个复杂的不确定系统问题。结合投影寻踪方法、粒子群算法和逻辑斯谛曲线函数,建立了围岩稳定性评价的粒子群优化投影寻踪(projection pursuit based on particle swarm optimization,PSO-PP)模型。该模型一方面采用粒子群算法优化投影指标函数及逻辑斯谛曲线函数参数,确保了模型的准确性;另一方面利用逻辑斯谛曲线函数建立投影值与经验等级之间的非线性关系。模型的测试结果显示了良好的精度,实例分析结果与实际状态完全一致,表明该模型在围岩稳定性评价中的可行性和有效性。 相似文献
6.
在近期的矿山接替资源找矿过程中,对店房金矿以西的角砾岩体西段勘查新圈定5条金矿体。金矿体的形态与产状严格受断裂构造控制,直接产于火山机构的环状、放射状构造和蚀变破碎带之中,矿石分为石英脉型和构造蚀变岩型,围岩蚀变以硅化和黄(褐)铁矿化为主,成矿作用分为2期4个阶段;稳定同位素和流体包裹体研究表明,成矿流体主要为幔源,并具低盐度和多源特点,以岩浆热液为主,成矿温度为中、低温,主成矿期为燕山晚期,店房角砾岩体西段金矿床属与火山构造有关的中、低温热液矿床。 相似文献
7.
一、两门关系十分密切的科学第四纪地层的开始形成,根据目前多数人的看法,大约距今已有三百万年的历史。这个时代的堆积物,在以往常常被地质学家所忽略,在这方面做的工作不多。直到解放之后才得到重视,把有关第四纪的科研填补上。这是非常好的事,因为这一阶段的地层很重要,我们的衣、食、住、行都得向它索取。 相似文献
8.
1932—1937年间在周口店中国猿人产地及其他地点采得八十馀件节足动物化石,多破碎,完整者极少。颜色不一,由乳白而棕黄,兼有呈半透明玻璃状者。经初步观察,应属节足动物门,多足纲,倍脚目,马陆科,计一属两种: 一、山马陆(Julus of.terrestris)此种在第一,三,十五地点及山顶洞均有发现。此与现生的山马陆无甚差异,仅肛板及由二肛板所成之肛门沟稍大。二、裴氏小马陆(Julus peii Chia & Liu(sp.nov.)此种於第一,四,十五地点及山顶洞均有发现。由身体及头部形态,身体环节数目(三十个以上),知其与山马陆同属。但其决非幼小山马陆,因其体节数目多於长成之山马陆。但与现生於日本的一种 Nipponoiulus truncatus 近似,惟後者体节数较少,尾端钝圆。关於马陆属化石,据现在所知最早发现於始新统地层中,直到现在仍有生存,变异极小。以上所述二种若非与其他脊椎动物化石共生於周口店地点,则其年代颇难鉴定,因其有以後爬入岩隙死後石化之可能,不过上述之标本不但有共生脊椎动物为证,且有的已埋藏於固结的砾岩中,其属於更新统时期可无疑义。 相似文献
9.
基于Hoek-Brown准则的隧洞围岩变形研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于在许多实际条件下,比如节理岩体中,线性的M-C准则不太适用,非线性的Hoek-Brown比较适用,因此,可以尝试使用这一非线性屈服准则对洞室变形进行研究。研究隧洞变形时,将围岩分为弹性区、应变软化区、塑性流动区。采用Hoek-Brown准则和非关联流动法则对洞室变形进行了理论推导;软化区域围岩参数随着塑性变形增加而变化,解析法难以求得应力,采用龙格-库塔方法进行数值计算,求解得到塑性软化区和流动区半径,并最终求得洞室变形。通过算例计算表明,在不考虑软化区和流动区时,方法和Carranza-Torres计算结果相差甚小;随着原岩应力的增加,膨胀角对洞室变形的影响增大。 相似文献
10.
基于Monte Carlo-BP神经网络TBM掘进速度预测 总被引:1,自引:0,他引:1
预测隧道工程中TBM掘进速度,主要有完全经验的、半理论半经验的模型和人工智能等方法,所用参数均为确定性的,未考虑参数存在的随机性,故导致预测结果的不准确性。基于此,提出了Monte Carlo-BP神经网络TBM掘进速度预测模型,着重考虑了一些重要输入参数的随机性, 其中输入参数重要性的大小通过粗糙集进行计算排序。采用Monte Carlo产生随机数时,由于参量的样本数据的有限,分布函数均采用阶梯形经验分布函数。如果采用的数据是来自不同类型的 TBM,则应当考虑机器性能参数,并重新对参数重要性进行排序。实例计算表明,Monte Carlo-BP神经网络模型预测结果和实测值总体趋势和均值比较一致。 相似文献