升金湖水生植物群落现状与分析

通过对升金湖实地样方调查,对升金湖水生植物群落现状进行了统计分析.结果发现组成升金湖水生植物群落的主要优势种类有21种,频度分析发现群落中低频度种的数目较高频度种的数目多.升金湖水生植物群落分布格局复杂,种群中各个体分布不均匀,成群、成丛、成块或斑块状地密集分布;各群大小、群间距离、群内个体的密度都不相等;各群大都是不规则随机分布.水生植物分布广,占全湖水域面积48.16%.     

浅谈变电站设备的状态检修

电力系统中变电站设备的运行状态对于变电站系统的运行以及电力系统的稳定运行都有着重要的影响作用,对于电力变电站设备实时进行运行状态的检修,是对变电站的电力供应以及电力系统运行稳定的重要保障。本文主要从电力系统变电站设备状态检修的意义、电力系统变电站设备状态检修的原则和电力系统变电站设备状态检修的实施,对电力系统变电站设备的状态检修进行分析论述。     

基于土壤类型法的鄱阳湖生态经济区土壤碳密度和碳储量评估

以鄱阳湖生态经济区为研究对象,通过文献资料查阅、区域土地利用数据调查、数学模型计算等方法,分析了研究区土地覆被变化下土壤有机碳库的动态变化特征。结果表明:研究区土壤有机碳储量平均值为615.83×10~6t,各土地覆被类型的土壤碳密度大小为:林地耕地其他农用地自然保留地园地牧草地。研究区土壤平均碳密度为12.03 kg/m~2,高于我国10.8 kg/m~2的土壤平均碳密度值,土地覆被类型之间的转换和土地退化是导致土壤有机碳库变化的主要原因。     

基于Lucene的校园网搜索引擎的设计与实现

利用基于校园网的搜索引擎来搜索学校局域网内的信息已成为人们关注的热点,一方面是因为校园网内信息量不断增加,利用搜索引擎可以提高搜索效率;另一方面是因为由于网络设计的限制,百度等搜索引擎搜索不到局域网内的很多信息.在研究搜索引擎基本原理和技术的基础上,设计了基于Lucene的校园网搜索引擎.测试表明,本系统能很好地完成用户的搜索要求.     

浅谈期刊校对工作中应注意的问题

校对工作在保证期刊出版质量的方面具有不可缺少的重要作用，一份高质量的期刊除了要有其它因素之外，出色的校对工作，是它必不可少的保证。     

基于集成卷积神经网络的交通标志识别

以交通标志识别为研究目的,提出一种基于集成卷积神经网络的交通标志识别算法,通过对多个不同结构的卷积神经网络进行集成以提高算法识别率。为了缩短网络训练和测试时间以及提高网络识别率,对单个卷积神经网络的结构进行了优化。使用ReLU(rectified linear unit)激活函数来代替传统的激活函数,使用批量归一化(batch normalization,BN) 方法对卷积层输出数据进行归一化处理,将卷积神经网络的分类器用支持向量机(support vector machine,SVM)代替。使用德国交通标志识别数据库(german traffic sign recognition benchmark,GTSRB)进行训练和测试,实验结果表明,提出的算法识别率为98.29%,单幅交通标志图像测试时间为1.32 ms,对交通标志具有良好的识别性能。     

“J2EE”“教学做”一体化教学模式研究

分析＂J2EE＂的特点及教学现状,探索＂教学做＂一体化教学模式内涵,从开发一体化的教程、采用任务驱动法教学、加强双师素质师资队伍建设、完善实践教学条件、转变评价方式等方面构建＂J2EE＂＂教学做＂一体化的教学模式和实施方案。     

基于造纸法再造烟叶原料预测产品化学成分的方法

以再造烟叶配方原料化学成分含量为基础,利用物料守恒关系式,计算产品中配方原料的留存率和转移率后,探索造纸法再造烟叶产品化学成分含量计算方法,并利用该计算方法对4种再造烟叶产品进行计算.结果表明:除硝酸盐及氯离子外,计算出的造纸法再造烟叶化学成分的相对偏差6%以下,该计算方法具有快速、准确度高等优点,有利于再造烟叶产品配方的调控.     

城乡一体化背景下地籍信息系统的探讨

随着社会经济和城乡统筹发展,地籍管理工作中也出现了一些问题,使得建立以城乡一体化为背景的地籍信息系统成为必要.在分析其必要性的基础上,提出了地籍信息系统的构成及其功能,为统筹城乡土地管理工作提供参考.     

面向视频测量机器人高噪声小视场星图的星点提取

星图识别提取是自动天文测量数据处理的关键环节．针对视频测量机器人拍摄的小视场星图具有高噪声的特性,提出了利用基于合理阈值分割的连通算法来处理此类星图;分析了4种不同星图的图形特征,对比了常见的星点提取算法对真实星图的识别效果;在定性定量分析的基础上,通过验证,得到了阈值分割下的连通算法要优于边缘检测和聚类算法的结论,并获得理想的星点提取效果．真实星空半仿真星图的室内试验表明:利用该算法可以准确可靠地计算恒星质心坐标,其水平和垂直方向均方根误差（RMSE）分别为0.025和0.021像素,可满足高精度的天文测量需求．