亚分米级精密定轨的探索

通过分析ENVISAT卫星跟踪的激光和DORIS测量数据,在完整力学模型的基础上,分别采用经验加速度修正和大气密度修正两种模式,对其进行精密轨道确定.经与精密轨道星历解进行比较,其结果达到了2~4 cm的径向轨道精度.     

基于Illustrator编排系统对长城影像图专题符号的研究

介绍了甘肃省境内明长城资源调查中形成的主要成果——长城专题影像地图,对长城影像地图专题符号制作的关键技术进行了探讨研究。提出了利用制图软件制作专题地图符号的一种新思路,并且形成完整的、规范化的系列符号,为统一化、快速化制作长城资源专题影像图奠定了坚实的基础,以满足文物管理部门对甘肃省境内明长城资源管理、保护、研究的需要。     

退化喀斯特地区植被恢复过程中苔藓的先锋作用

在贵州花江喀斯特高原生态综合治理试验示范区内采集苔藓植物样品,鉴别了主要苔藓种类,测定苔藓植物的持水性能,分析了苔藓、岩石接触面形成土壤的化学性质。结果表明：试验区内苔藓植物共有11科26属65种,以藓类植物为主;自然状态下苔藓植物含水率为36 %～898 %;新鲜苔藓持水率为2123 %～5159 %;苔藓、岩石接触面的土壤属于土壤养分分级的一级标准,各项养分指标亦明显高于对照样地。苔藓植物对喀斯特石漠生境有极强的适应性,是石漠化及其他退化生态系统进行人工生态恢复中理想的物种选择。     

从舟曲泥石流灾害看我国城镇泥石流防治

2010年8月7日深夜,甘肃省甘南藏族自治州舟曲县县城后山强降雨激发三眼峪和罗家峪同时暴发泥石流.泥石流冲人城区,摧毁房屋,淤埋街道,扫荡其流路上的一切并穿城而过后,直达嘉陵江上游支流白龙江,堵塞河道,形成堰塞湖,使城区三分之一被淹没.舟曲特大泥石流灾害致使1364人遇难,401人失踪,72人受伤.这是一次十分严重的城镇泥石流灾害,也是新中国成立以来破坏性最强、死亡人数最多的一次泥石流灾害.对我国城镇泥石流防治提出了强烈警示!     

掺聚丙烯纤维对改善高强混凝土性能的研究

在高强混凝土逐渐被广泛应用的今天,改善高强混凝土的性能成为目前工程界亟需解决的问题,掺聚丙烯纤维就是改善高强混凝土性能的重要手段之一。作者介绍了聚丙烯纤维混凝土的发展历史,阐述了聚丙烯纤维对高强混凝土性能的改善及作用机理。     

量子通信实用化现状分析与探讨

量子密钥分发和量子隐形传态不断取得的新突破,使量子通信实用化问题日益成为关注的焦点。本文简析了量子通信研究的发展历程,并对量子通信的实用化现状进行了概括：实用化量子密钥分发技术已近在眼前,但量子隐形传态的实用化仍尚需时日。针对认识和理解量子通信时的典型误区,本文做了简要澄清。根据量子通信实用化发展态势,为我国量子通信的发展提出了4点对策和建议     

采用非线性预处理的多通路回波消除算法

非线性预处理是解决多通路回波消除中因输入信号间的强相关性而引起的滤波器不收敛的有效方法．如何确定预处理中的非线性变换系数,以达到既保证语音质量,又去除输入信号间的相关性的目的,是十分值得关注的问题．文中提出了一种应用模糊逻辑来调整非线性变换系数（α）的方法,使得α能随输入信号间的相关性而合理变化,该方法以较小的计算增量为代价,能最大程度地保证通话质量并加快滤波器的收敛速度．仿真结果表明了该方法的可行性和优越性．     

大规模网络中基于FFT的呼叫阻塞率的快速算法

在大规模网络条件下,Kaufman提出的一维递推快速呼叫阻塞率（CBP）算法由于其呼叫阻塞率的计算将导致系统计算溢出,改进的Kaufman方案虽然消除了计算溢出,但是其计算时间随网络规模的变大呈指数增长．有鉴于此,文中提出了一种基于快速傅立叶变换（FFT）方法和计算溢出避免预处理机制的呼叫阻塞率快速计算方法．仿真结果表明,该算法消除了计算溢出且降低了计算复杂度,具有计算简单、无误差、速度快的优点．     

发展杭州市畜牧业的若干建议

畜牧业是现代农业的重要组成部分,关系到农民增收、城乡畜产品供给和社会公共卫生。为了实施好畜牧业“十一五”发展规划,促进杭州市畜牧业进一步纳入科学发展的轨道,实现可持续发展,特提出如下建议。一、杭州畜牧养殖业的发展情况2004年,杭州市肉、蛋、奶、蜂生产总量为47.78万吨,产值45.76亿元,占农业总产值的21.97%;2005年受高致病性禽流感和生猪价格一度下滑的影响,畜牧业产值持平略增。从全国看,杭州市畜禽养殖不是一个大市。北京、天津、长春、哈尔滨、广州、青岛、石家庄等市畜产品年产量均在100万吨以上,产值90亿以上。例如哈尔滨市…     

基于神经网络的图像描述方法研究

自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。