不同时序植被指数重构方法的江苏省冬小麦物候期提取的影响

基于2009~2010年MODIS数据,以江苏省为研究区域,比较两种常见的重构植被指数序列方法的重构能力以及应用到冬小麦物候期提取上的效果;并且用观测数据对提取结果进行了验证。结果表明,两种重构方法都能较好的去除噪声,但Savitzky-Golay滤波方法在保持原始数据的真实性方面要优于HANTS(harmonic anazysis of time series)方法,而HANTS方法在呈现原始数据的周期性方面更有优势。通过动态阈值法提取冬小麦物候期时,经两种重构方法处理后的植被指数时间序列,在返青期和成熟期提取上均方根误差均在8 d之内,抽穗期效果较差。S-G滤波重构后的植被指数时间序列提取结果要优于HANTS方法。总体来说,经两种方法滤波后提取的江苏全省冬小麦关键物候期,都能够体现全省范围分布的变化性。     

技术进步对中国CO_2减排的影响

通过引进、消化、吸收、检验和验证国外比较成熟的一个动态的气候变化综合评估模式(RICE),在对其技术进步参数进行敏感性分析的基础上,结合我国节能减排的约束目标,设定了我国2000～2050年的技术进步方案,并开展了该系列方案下的气候经济学评估.结果表明,改进技术进步,可以使我国的CO2排放量减少,气候损失值减少,大气CO2浓度和大气温度的增加幅度降低,保护全球的气候安全.与缓慢的技术进步情景相比,如果我国在2010年的CO2排放强度比2005年降低20%,2050年的CO2排放量将控制在2000年的2倍左右,2000～2050年的累计CO2排放量将减少12.4GtC;2050年的大气CO2浓度和大气温度将分别下降35GtC和0.04℃;2000～2050年的累计气候损失值将减少46亿美元,所获得的收益仅占全球总收益的6%,而给发达国家带来的收益却是我国的10倍;合作政策和非合作政策下的CO2排放控制率分别降低了4.6%和1%,减轻了我国对CO2排放总量的控制力度,有利于我国参与国际合作减排.     

汉语-印尼语平行语料自动对齐方法研究

双语平行语料库是多语种自然语言处理的重要资源,已被广泛地应用于机器翻译、机助人译、翻译知识抽取与跨语言信息检索等领域中。本文针对汉语-印尼语平行语料的自动对齐与可比语料的自动提取问题,提出了基于锚点和词典相结合的段落对齐方法,并在此基础上采用基于置信区间的长度模型实现句子对齐,同时,为了快速提高汉语-印尼语平行语料库的构建效率,还提出了基于跨语言文档相似度的可比语料提取方法。实验结果表明,本文提出的平行语料对齐方法和可比语料提取方法的准确率较传统方法有显著的提高,说明本文提出方法是有效的、可行的。     

兰州军区总医院创肺癌诊断新技术

只需抽取3毫升血液就能测出人体有无癌细胞生长的方法，4月初由兰州军区总医院泌尿科和兰州大学应用有机化学实验科技人员共同研究成功。这一核磁共振检癌法，经临床200余例诊断证明，准确率达91%以上。     

临床医学科研管理者与科技人员关系的建立与协调

现代科研管理理论认为,科研活动中最基本、最活跃的因素是人。在科研活动中,较为突出的是管理者与科技人员的关系(以下简称管科关系),这恰恰是对整个科技工作具有重要影响的一对矛盾。临床医学科研管理是基层和一线的管理,管理者与科技人员接触的直接性与频繁性往往高于其它管理,从这一意义上讲,临床科技管理工作者学会正确处理同科技人员的关系与掌握科技管理的基本知识和方法,具有同等重要的和作用。     

面向电信的客户流失预测模型研究

针对现有客户流失预测模型预测准确率低下的问题,本文结合基于统计学习的客户聚类分析和分类预测技术来构建客户流失预测模型。根据模型计算结果,可以辨别出客户类别及流失倾向,并在此基础上提出了预防客户流失的保持措施,从而为电信企业运营商的客户关系管理提供决策依据。     

基于伪标签和迁移学习的双关语识别方法

针对双关语样本短缺问题,研究提出了基于伪标签和迁移学习的双关语识别模型 (pun detection based on Pseudo-label and transfer learning)。该模型利用上下文语义、音素向量和注意力机制生成伪标签;然后,迁移学习和置信度结合挑选可用的伪标签;最后,将伪标签数据和真实数据混合到网络中进行训练,重复伪标签标记和混合训练过程。一定程度上解决了双关语样本量少且获取困难的问题。使用该模型在SemEval 2017 shared task 7以及Pun of the Day 数据集上进行双关语检测实验,结果表明模型性能均优于现有主流双关语识别方法。