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三峡库区垃圾堆放场稳定化指标体系 总被引：2，自引：0，他引：2
三峡库区的城市生活垃圾基本上都采用堆放的方式，这不仅占用了大量的土地，而又还对土壤、水体等环境造成影响和污染。因此判别垃圾堆放场是否已经稳定，这对减少它们的环境影响和重新利用土地至关重要。对于垃圾堆放场稳定化评判指标的选取，以及它们之间的相互关系的研究则关系到稳定化判别的准确性，因而十分重要。文章根据三峡库区具体情况，从宏观指标和微观指标入手，选择并确定了指标体系，然后就指标体系中的有机质和浸出液COD之间，浸出液COD和浸出液TP、浸出液TN之间，以及有机质、浸出液COD与垃圾堆龄之间的相关性进行了分析，并确定了指标体系中各个指标的评价标准。 相似文献
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针对慕课(MOOC)评论中存在少数类特征偏移的问题, 提出一种基于特征偏移补偿的深度智能化教学评价方法. 该方法首先使用Glove预训练模型获取MOOC评论的分布式词向量; 然后采用浅层卷积神经网络, 通过多个卷积核学习教学评价的语义, 引入不同类别评论的数量设计影响因子, 归一化该影响因子并应用到交叉熵损失函数中; 最后基于Coursera平台的本科学生教学评论数据集, 通过与其他损失函数在F1,gmean,balance,gmeasure等评价指标上进行性能对比实验. 实验结果表明, 基于归一法的特征偏移补偿损失函数在gmeasure指标上比基类损失函数得到了最多15.40%的性能提升, 并且采用该损失函数的分类模型也表现出较强的稳定性. 相似文献