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21.
判识深盆气圈闭一般有 3种方法 :地质条件叠合法 ,理论模拟计算法 ,探测结果推定法。在深盆气勘探开发的不同阶段 ,由于研究的内容不同 ,对深盆气圈闭的判识采用的方法也不同。利用这 3种方法识别深盆气圈闭 ,可以确定圈闭的分布和发育范围 ,同时认为 ,深盆气圈闭的形成存在一个地质门限 ,进入这一门限 ,深盆气才可在圈闭内聚集成藏。将实际资料分析与理论计算相结合 ,预测了鄂尔多斯深盆气圈闭的发育范围 ,可为该盆地深盆气的勘探与开发提供依据 相似文献
22.
截至2018-01-16,LIGO已成功探测引力波事件6次.可以预期,引力波探测事件会越来越多,引力波天文学会很快进入到大数据阶段.深度学习在大数据处理方面近年来得到迅速发展.它在数据处理速度,准确度等方面都表现出极大的优势.深度学习在引力波数据处理中的应用讨论还不多.本文引入此问题,并对其进行初步研究.引力波数据最大的特点是强噪声、弱信号.现行的数据处理方法是利用匹配滤波的方式把引力波信号从强噪声中挖掘出来.同时,匹配滤波方法还可以确定引力波源的性质,定量确定其参数.匹配滤波方法的弱点是计算量巨大.这导致数据处理速度很慢.对于将来的大数据引力波天文学,这更将是一个巨大的隐患.匹配滤波方法的另一个潜在问题是,完备准确的理论波形模板是其工作的前提条件.这个潜在问题的后果是很难找到理论预期之外的引力波信号.深度学习的数据处理方法有可能在这些问题上提供出路.同时,深度学习也会遇到其自身的若干困难和问题.本文将从网络结构、训练数据制备、训练优化、对信号识别的泛化能力、对数据的特征图表示以及对特征数据遮挡的响应等方面来展开讨论. 相似文献
23.
24.
为向基于深度学习的机器翻译质量估计模型提供高效的训练数据, 提出面向目标数据集的伪数据构造方法, 采用基于伪数据预训练与模型精调相结合的两阶段模型训练方法对模型进行训练, 并针对不同伪数据规模设计实验。结果表明, 在构造得到的伪数据下, 利用两阶段训练方法训练得到的机器翻译质量估计模型给出的得分与人工评分的相关性有显著的提升。 相似文献
25.
金属露天矿帮坡角变化对最终境界影响 总被引:1,自引:0,他引:1
基于正锥排除法基本原理优化南芬露天矿最终境界,研究上盘帮坡角变化对最终境界开采形态、矿岩量等影响.根据南芬露天矿不同时期采场生产现状,设置相关技术经济参数,对矿山进行初始境界优化;按照0.5°步长逐步提升上盘帮坡角,优化不同上盘帮坡角条件下的最佳境界.研究表明,随着帮坡角变陡,最终境界地表范围逐渐缩小,底部尺寸变大或者向下延伸;不同帮坡角加陡方案得到的最终境界,矿岩量可能增大或者减小,总成本也可能增加,但利润值增大. 相似文献
26.
甘正芳 《江苏技术师范学院学报》2011,17(11):47-50
自西方深层生态学诞生以来,中国道家思想便成为现代深层生态学的哲学基础和理论源泉。道家强调自然万物平等,提倡以道观物,物无贵贱;道家的人与自然的整体观成为自然哲学的基础;道家主张回归自然,达到天人合一的圣人境界。这些都是现代深层生态学的核心。因此,在环境恶化、生态危机日趋严峻的当下,深入发掘道家的生态智慧,不仅可完善或重构深层生态学,而且可为人类解决环境问题和生态危机提供智性的生态思维方式。 相似文献
27.
随着视频监控系统的大规模普及,视频监控系统的效用评价成为一个重要的研究课题.当前视频监控系统评价只考虑了摄像机的覆盖率,缺少对摄像机覆盖质量的量化评价.该文提出了一种基于深度卷积神经网络的监控摄像机覆盖质量评价算法.将摄像机覆盖质量评价问题转化为对摄像机所采集视频帧的质量评价问题,探讨了基于视频帧的摄像机覆盖质量等级的分级策略,标注了一个摄像机视频帧质量等级数据集; 设计了一种新颖的多维标签赋值方法,利用深度卷积网络学习鲁棒的视频帧表示,进一步基于支持向量回归机(SVR)学习视频质量回归函数,从而实现对摄像机覆盖质量的鲁棒估计.实验结果表明:该算法能够准确地对监控摄像机的覆盖质量进行自动评测,有效监测了摄像机监控质量的实时变化. 相似文献
28.
研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。 相似文献
29.
根据试验研究结果以及钢纤维混凝土的应力应变关系特点,建立钢筋钢纤维混凝土深梁斜截面破坏模型,并运用塑性分析方法建立与普通钢筋混凝土深梁相衔接的统-的斜截面受剪承载力的塑性计算公式,该公式与试验数据符合较好. 相似文献
30.
在地铁监控场景下的行人检测,具有客流量大,遮挡程度高的特点。针对该场景的行人检测,提出基于深度学习甚高速区域卷积神经网络的端到端头肩检测方案。由于甚高速区域卷积神经网络模型对目标检测具有普适性,针对通过地铁监控摄像头采集的真实的客流图像数据,人工标注训练及模型测试数据集进行分析;进而根据头肩特征面积分布较集中,长宽尺度比例可明显分为一类的特性对区域建议网络网络中的锚候选框进行了改进,使其更适应地铁特殊场景中的行人检测。改进后的模型在保证系统检测精度的同时提升了检测实时性,可以精确检测地铁场景下不同姿势的头肩部位;并在不同场景及视角下的检测也取得了较好的效果。 相似文献