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在信息技术快速发展和万众创新、大众创业的时代背景下，创新与创新人才已成为国家发展的重要推动力，创新教育和创新人才培养成为高校的重要任务。本文以武汉大学地理信息科学（GIS）专业为例，结合专业特点和优势，探索了"地理素养、测绘技能"驱动下的GIS专业大学生创新能力的培养模式和"厚基础、重知识、强技能"的贯通式培养途径。围绕创新人才培养和成长的内在因素和外部条件，从人才培养方案与课程体系、创新型教师团队与新型教学方法、教学科研创新平台与创新条件、创新人才发展评价与激励机制等4个方面开展了创新型发展探索。结合实践表明，本模式取得了显著的创新成果，产生了良好的示范辐射作用。 相似文献
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提出并实现了一种针对近似平行沟渠群的典型化方法。首先,建立沟渠的方位关系图,通过生成关系图中各连通分量的极大完全子图,提取近似平行的沟渠;然后,依据视觉认知规律定义沟渠间的认知距离,并基于最小生成树的剪枝对沟渠进行分组;接着,运用K-means++算法对分组后的沟渠进行重新表达;最后,通过比较综合前后沟渠群的外轮廓相似性以及沟渠分布密度的差异,对典型化结果进行了评价。对广州市数据进行了实验,结果表明该方法能有效进行近似平行的沟渠群的典型化。 相似文献
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同位模式的挖掘是空间数据挖掘领域关注的热点问题。目前,对于网络空间现象同位模式挖掘的研究较少。本文将欧氏空间已有方法扩展至网络空间,该方法由两个核心步骤组成:①通过对网络进行划分定义同位腜停范ㄍ止叵担虎诙酝止叵到型臣仆贫先范ㄆ涫欠裎荒J健6陨钲谑兄圃煲倒镜耐荒J酵诰蚪辛朔椒ㄋ得鳎谰菁劬醚е械贾虏导鄣娜只贫哉庑┩荒J浇辛硕ㄐ苑治觯ü胍延蟹椒ǖ谋冉弦约巴纾撕募煅檠橹ち吮疚姆椒ǖ挠行浴€ 相似文献
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再生混凝土作为建筑材料在被使用前,需要对其低温抗震性能做出分析。但目前我国是全球新建筑数量最多的国家,再生混凝土成本低、需求量大,建筑方根据对普通混凝土的印象,直接将再生混凝土应用到建筑工程建设中,其中存在低温抗震性能不明确的问题。针对这个问题,提出再生混凝土的低温抗震性变化对比分析,通过再生混凝土的材料配比及实验搭建设计再生混凝土低温抗震结构模型。根据其指标对其低温抗冻性能、加速度变化、损伤指标、刚度稳定性、层位移变化等几个方面进行变化对比分析。对比实验结果表明:再生混凝土当含气量在逐渐降低时,其保温效果降低,强度在降低,抗冻性也在降低,耐久性和稳定性较差,并且在地震后楼层间的位移和加速度变化较大,不能保证楼层的稳定性;位移角无法降低到最小;随着位移和负载地震力不断增加,再生混凝土逐渐产生开裂变化,刚度减小速度较快,刚度退化程度较大,低温抗震性能较差。 相似文献
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从幸福河提出的背景和建设目标出发,结合新阶段水利高质量发展的六条实施路径,构建适用于幸福河的评价指标体系包括：防洪、水资源、水环境、水生态、水节约、水文化共6个准则层及30个具体指标。根据需求层次理论对评价区域分级,将“幸福”程度分为1～5星级。使用主客观赋权方法,综合幸福河指数和可持续发展指标,对湖北省县（市）区汉江幸福河进行评价。结果表明：22个地区大部分为3星级,上中游幸福程度高于下游,影响幸福程度主要因素是水污染和水资源总量减少。评价结果符合客观规律,可为湖北省幸福河的评价考核提供技术支撑。 相似文献
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气候与土地利用变化对汉江流域径流的影响 总被引：3，自引：1，他引：3
作为联结大气圈和地圈的纽带,水文循环同时承受气候变化和土地利用/覆被变化（LUCC）的双重影响,然而大多数的水文响应研究主要关注未来气候变化对径流的影响,忽略了未来LUCC的作用。因此,本文的研究目的是评估未来气候变化和LUCC对径流的共同影响。首先采用2种全球气候模式（BCC-CSM1.1和BNU-ESM）输出,基于DBC降尺度模型得到未来气候变化情景;然后,利用CA-Markov模型预测未来LUCC情景;最后,通过设置不同的气候和LUCC情景组合,采用SWAT模型模拟汉江流域的未来径流过程,定量评估气候变化和LUCC对径流的影响。结果表明：① 未来时期汉江流域的年降水量、日最高、最低气温相较于基准期（1966—2005年）,在RCP 4.5和RCP 8.5浓度路径下,分别增加4.0%、1.8 ℃、1.6 ℃和3.7%、2.5 ℃、2.3 ℃;② 2010—2050年间,流域内林地和建设用地的面积占比将分别增加2.8%和1.2%,而耕地和草地面积占比将分别减少1.5%和2.5%;③ 与单一气候变化或LUCC情景相比,气候变化和LUCC共同影响下的径流变化幅度最大,在RCP 4.5和RCP 8.5浓度路径下未来时期年平均径流分别增加5.10%、2.67%,且气候变化对径流的影响显著大于LUCC。本文的研究结果将有助于维护未来气候变化和LUCC共同影响下汉江流域的水资源规划与管理。 相似文献
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提出了一种运用自组织映射识别网格模式的方法。首先,计算街道网中网眼的参数,这些参数是质心、面积、矩形度、延展度、是否含有平行边、边数、一阶邻居数和矩形度平均值;然后,将网眼作为自组织映射的向量进行训练,利用U-matrix可视化方法挖掘聚类得出结果。实验结果表明,该方法能有效地从不规则街道网中识别出网格模式。 相似文献
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