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1.
在搜集、学习相关资料的基础上,对地质科技论文作者署名与致谢的编写规则与写作方法形成较为系统的认识,作者署名是科技论文的重要组成部分,要努力掌握其编写规则与写作方法。署名的编写时要明白作者署名的意义,要遵守作者署名的编写规则、要了解通讯作者的意义与编写方法,要真实客观地提供作者的相关信息。必要时,可在文末编写致谢。  相似文献   
2.
作为矿物学的重要基础研究方向之一,新矿物的发现及其晶体结构、晶体化学的研究始终备受各发达国家的一贯重视。新矿物的研究和发现及其成果具有国际性,在一定程度上反映了国家在该领域以及整体科技水平和对科学发现的贡献。笔者近年来参与了对若干存疑矿物进行的精细晶体结构与晶体化学研究和矿物学研究,从2005年至今参与发现的23种新矿物均获得国际矿物学协会新矿物及分类命名委员会(IMA-CNMNC)所批准。这些新矿物的获批得益于成功地获取了成分数据、衍射数据和晶体结构的阐明。本文就新矿物的认定规则、申报内容和数据、分类命名、研究内容及工作方法等进行综述,在此抛砖引玉,希望通过交流促进我国新矿物研究领域的发展。  相似文献   
3.
4.
新型测绘是未来测绘行业发展的趋势,在分析目前全国大学生测绘技能大赛与高校测绘教学现状的基础上,构建面向新型测绘的技能竞赛体系,并根据新型测绘的基本构架设计对应的理论与实践教学模块和基本的理论教学改革方案,提出基于CDIO模式进行测量实践教学改革,以实现技能竞赛引导下的创新性、应用性人才培养。  相似文献   
5.
6.
随着我国热能源开发,热力管道工程大规模应用,由此带来的岩土体应力、变形、渗流和温度耦合作用问题已经成为岩土工程领域的研究热点。在长期荷载作用下,岩土体的变形和强度随时间而变化,尤其是软土,具有明显的流变特征。传统的各流变模型并未考虑升温方式和温度对其各参数的影响。为了能更好地反映流变固结特性,考虑软黏土的黏弹塑性,在西原模型基础上,引入温度膨胀系数,建立了热力耦合作用下的改进西原模型,给出了其应力-应变关系,并利用Laplace变换和逆变换求解了一维热固结方程,得到了其解析解。计算结果表明:固结压力一定时,温度升高加快土体固结;温度一定时,土体中孔压随固结压力增大而减小;改进西原模型的弹性模量越大,孔压消散速率越大,土体固结越快;土颗粒受温度影响而产生的热膨胀对于孔压消散的作用非常小;黏滞系数越小,孔压消散更快,土体固结越快;试验结果与考虑土体的黏弹塑性的热力耦合改进西原模型计算结果吻合,改进西原模型可以较好地描述土体的热力耦合特性。  相似文献   
7.
江留慧  李传勋  杨怡青  张锐 《岩土力学》2020,41(5):1583-1590
目前考虑土体非线性压缩及渗透特性的双层地基非线性固结解均假定土体固结系数保持不变,能反映固结系数变化的双层地基非线性固结解还很鲜见。引入经典的e- 和e- 非线性关系描述土体的非线性压缩、渗透特性,在假定双层地基上、下土层压缩指数与渗透指数比值 相等且不等于1的基础上,得到变荷载下考虑土体固结系数变化的双层地基一维非线性固结近似解。该解答在 1条件下可退化为已有的 1时双层地基一维非线性固结解。基于此解探讨了双层地基上、下土层参数的相对比值对非线性固结性状的影响。结果表明:单面排水条件下 越小,下层土与上层土的相对压缩性越低、相对渗透性越高,则双层地基非线性固结速率越快;减小 值,增加双层地基中压缩性小、渗透性高的土层的厚度,会加快地基的固结速率。  相似文献   
8.
9.
分析百度地图位置解析技术功能及特点,提出使用地址解析及坐标转换功能,对地震应急基础属性数据进行解析,实现基础属性数据空间化,设计地理坐标纠偏算法,提高地震应急基础数据的可用性,为地震应急工作提供数据保障。该算法操作简单,运行快捷,解决了地震应急基础数据库中属性数据及时更新的关键技术问题。  相似文献   
10.
位置预测技术可以提前预知用户下一时刻的位置,在基于位置的服务(Location-based Service,LBS)领域中发挥着极其重要的作用。现有的位置预测技术大多仅使用用户的地理轨迹,仅使用地理轨迹挖掘出来的用户移动模式易受地理特性的限制缺乏深层次的语义信息。本文基于某商场群体用户的室内轨迹数据和语义信息预测用户下一个时刻语义位置。语义位置预测包括停留区域识别、停留区域语义匹配、语义位置建模。在停留区域识别阶段,为减少室内停留时间不固定对停留区域识别的影响,本研究提出了一种新型的时空凝聚层次聚类算法(Spatial-Temporal Agglomerative Nesting, ST-AGNES),该算法具有思想简单、超参数少、自动生成聚类个数等优点。在语义匹配阶段,引入了吸引度规则,充分利用停留区域所有轨迹点与室内高密度的商铺名称信息做匹配。最后,采用长短型记忆神经网络模型(Long Short-Term Memory,LSTM)挖掘群体用户的语义位置模式并预测用户未来的语义位置,实验预测正确率达到61.3%。  相似文献   
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