决不以牺牲农业为代价发展工业化城镇化 河南成为国家“大粮仓”国人“大厨房”     

戴鹏 《河南地质》2008,(8):7-7

坚持走不以牺牲农业为代价的工业化、城镇化道路,始终把粮食生产放在首位,河南省在工业化、城镇化快速发展的同时,粮食产量连年攀升。今年夏粮又连续第五年获得丰收,总产首次达到306亿公斤,占全国夏粮总产的1／4强,成为名副其实的国家“大粮仓”、国人“大厨房”。  相似文献   

决不以牺牲农业为代价发展工业化城镇化河南成为国有"大粮仓"国人"大厨房"     

戴鹏 《资源导刊(河南)》2008,(8)

坚持走不以牺牲农业为代价的工业化、城镇化道路,始终把粮食生产放在首位,河南省在工业化、城镇化快速发展的同时,粮食产量连年攀升.  相似文献   

一种面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法          下载免费PDF全文

吴建华  戴鹏  胡烈云 《武汉大学学报(信息科学版)》2022,47(2):304-312

针对现有基于发生元离散化思想的Voronoi算法在计算效率与边界位置精度之间难以平衡控制的问题,提出了一种基于邻居对分类插值策略的面向多尺度面状居民地匹配的Voronoi图自适应构建算法(adap-tive Voronoi diagrams algorithm for matching multi-scale area...  相似文献   

基于BiLSTM-CRF与分类分层标注的微博中突发事件时空信息精细识别方法     

吴建华  胡烈云  赵宇  戴鹏  熊嘉奇 《地理与地理信息科学》2021,37(3):1-8

针对现有方法从微博中识别时空信息精度较低且相对粗略的问题,该文提出基于双向长短期记忆网络和条件随机场(BiLSTM-CRF)与分类分层标注的微博中突发事件时空信息精细识别方法(MFISIE).首先,设计一套适用于微博中突发事件的分类分层时空信息标注体系(CHSIAS),构建微博语料库;然后,结合BiLSTM-CRF构建微博时空信息识别模型,并利用117567条标注的微博语料进行实验.结果表明:与人民日报语料标注体系相比,CHSIAS与CRF、BiLSTM、BiLSTM-CRF 3种方法结合进行时空信息识别,F值均较高,且可获得多层级、精细化的突发事件时空信息,其中,基于BiLSTM-CRF的MFISIE方法的F值(91.2％)最高.使用CHSIAS时,BiL-STM-CRF对时间信息的识别效果最好,其对兴趣点、建筑物和相对位置描述识别结果的F值比BiLSTM方法分别提升了8.8％、6.3％和12.3％,比CRF方法分别提升了7.1％、7.7％和8.9％.MFISIE可更精确地提取微博中突发事件的时空信息,为突发事件应急信息的快速感知与精准应用提供技术支撑.  相似文献   

决不以牺牲农业为代价发展工业化城镇化 河南成为国家“大粮仓”国人“大厨房”     

戴鹏 《河南国土资源》2008,(8)

坚持走不以牺牲农业为代价的工业化、城镇化道路，始终把粮食生产放在首位，河南省在工业化、城镇化快速发展的同时，粮食产量连年攀升。今年夏粮又连续第五年获得丰收，总产首次达到306亿公斤，占全国夏粮总产的1／4强，成为名副其实的国家“大粮仓”、国人“大厨房”。  相似文献