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1.
正早春二月,在新春佳节到来之前,广西国土资源厅党组书记、厅长陈建军,广西国土资源厅党组成员、副厅长吴锡熹分别看望慰问张元林、林域朴、郝惠元、黄琼和等离休老党员、老干部。在自治区江滨医院,陈建军给离休老党员、老干部张元林送去慰问品,并代表厅党组向他致以新春的问候和祝福。陈建军代表厅党组感谢张老为革命事业和社会主义建设做出的贡献,感谢他一直以来对广西国土资 相似文献
2.
正7月25日—26日,广西国土资源厅党组书记、厅长陈建军率队赴巴马瑶族自治县开展扶贫攻坚调研和慰问困难群众活动。厅党组副书记、副厅长谢瑾瑜,厅副巡视员熊仁元,河池市委常委、巴马瑶族自治县县委书记王军,河池市副市长钟洪陪同调研。调研期间,陈建军一行走访了燕洞镇岩廷村,西山乡卡才村、弄峰村、弄林村、戈贤村、勤兰村以及六能易地扶贫搬迁安置点, 相似文献
3.
近年来极地研究逐渐成为各国关注的焦点。我国在极地规划战略布局、科考基础设施建设和国际科技合作等方面已开展了大量工作。为进一步明确国际极地考察和研究态势以及支撑我国极地科技体系建设,文章从国际合作、科技投入和规划布局等方面分析我国极地研究的现状和进展。研究结果表明:我国极地考察经过30余年的积累,已逐渐形成极地科学考察和研究支撑体系,为极地科学研究奠定坚实的基础;但与其他国家相比,我国极地研究总体起步较晚,还存在一定的差距,亟须从国家战略目标和需求出发,做好顶层规划,构建完善的极地科技体制,推动极地事业的高质量发展。 相似文献
4.
城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19%、94.27%、93.58%、96.63%);(94.20%、97.56%、92.02%、95.68%);(91.48%、98.61%、90.39%、94.87%).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑. 相似文献
5.
交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据.本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet).该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类.基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据.试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00%、93.77%、100.00%、100.00%、100.00%、96.73%、97.96%、100.00%、98.39%,召回率分别为100.00%、96.36%、100.00%、100.00%、100.00%、97.26%、85.72%、100.00%、94.16%.结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性. 相似文献
6.
博物馆既是国家、城市文化的重要窗口,也是地区文物保护、文物研究、面向公众和广大青少年传播爱国主义精神、历史及科学知识的基地,还是公众休闲的重要场所,它为当地居民和国内外游客提供了高素质的休闲和旅游环境。在综合分析国内外旅游目的地形象研究成果的基础上,通过因子分析、相关分析等统计分析方法对首都博物馆进行了实证研究。研究结论对创建、强化和提升博物馆的形象具有一定的理论和现实意义。 相似文献
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10.
城市出租汽车是居民出行的重要方式之一,地理流空间理论为发掘人群出行特征,优化车辆运营效率提供了新视角。本文利用厦门市出租汽车轨迹数据,采用地理流空间分析理论,对人群出行的整体随机性质进行了分析,基于流相似性度量识别并分析了丛集、汇聚、发散和社区4种典型模式及混合模式的空间分布特征,对比了基于巡游车和网约车2种车辆的人群出行模式。结果表明流空间理论能够系统性发现人群出行典型模式及混合模式,主要体现在:(1)基于2类车辆的人群出行流在空间中呈现出显著的非随机特征;(2)巡游车和网约车的典型模式在空间分布上有明显差别,网约车的有关模式分布范围更广,在厦门岛外各区中心及岛内东部软件园等区域附近较为突出,且网约车由于其订单由用户需求驱动,更容易发现潜在的高出行需求区域,同时出行结构更容易形成社区模式,而巡游车主要分布在传统岛内知名城市地标附近;(3)同一区域内巡游车和网约车出行混合模式普遍存在,约占典型模式的四分之一左右,而且不同类型车辆的主要混合模式存在差异,综合考虑混合模式能够提高城市公共设施规划的精确性和科学性。本文结果可以为车辆调度优化和城市交通规划提供支持,也表明地理流空间理论能够更有... 相似文献