珠穆朗玛峰地区土壤和植被中多环芳烃的含量及海拔梯度分布

近年来, 研究者广泛认为高海拔山区为持久性有机污染物的冷凝器和接收器. 虽然高山地区持久性有机污染物的研究日益增多, 但是对于喜马拉雅山脉地区的研究尚少. 主要研究了珠穆朗玛峰地区土壤和植被中多环芳烃的含量及其海拔梯度分布模式. 研究结果表明, 珠穆朗玛峰地区土壤中的多环芳烃属于地球边远地区的水平. 高海拔地区更易于积累挥发性较强的多环芳烃, 易于受到大气远距离传输污染物的影响. 根据该地区多环芳烃的组成特点, 推断家庭燃烧和汽车尾气的排放是该地区多环芳烃的主要来源. 季风是将印度等人类活动频繁地区排放的多环芳烃带到珠穆朗玛峰地区的主要贡献者.     

基于INVEST模型的太行山区生态系统碳储量多维变化研究

以1990-2015年的土地利用数据为基础,对国内外碳密度研究结果修正后运用InVEST模型Carbon模块估算太行山区的碳储量,划分碳密度在海拔、坡度、坡向、植被覆盖度和降水量上的变化梯度,并分析碳储量和碳密度在各梯度的变化规律和趋势,探讨土地利用变化对碳密度的影响,结果表明:(1)研究区碳储量和平均碳密度先增后减,...     

广东六大高新区行业共性技术扩散力分析

广东高新区发展了20多年,形成了四大产业、四种产品、四类技术的行业共性特征。从高新区“两力”来看,广东处于技术能力弱,扩散能力较强的低度扩散阶段。本文认为应根据实际情况,实行梯度扩散策略,在地区、产品、产业和技术进行梯度分层次技术扩散,从而加大高新区技术和产品结构调整,形成区内区外合理的分工布局。     

基于潜在空间特征的无袖带血压估计方法

针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)的血压(blood pressure, BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression tree, GBRT)提取单周期PPG信号及其一阶和二阶导数的高阶交叉特征,并利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)提取PPG信号的时频图中的深层特征;随后将提取的特征输入支持向量回归器(support vector regression, SVR)构建BP估计模型。在UCI-BP数据库的12 000个样本上进行了模型评估,实验结果表明所提出的方法优于最新的BP估计方法。     

Cr掺杂影响γ-TiAl金属间化合物力学性能的第一性原理计算

将合金化元素Cr掺入γ-TiAl体系中,研究其对γ-TiAl力学性能的影响.采用PBE构建模型,优化结构;通过CASTEP模块计算γ-TiAl各模型的晶格常数和弹性常数;采用位置选择能方法判断Cr的优先占位.实验结果表明：掺杂元素Cr倾向于占据模型中Al的位置,掺杂后γ-TiAl的硬度增大,延展性有所提高.     

道路勘测设计中计算机的工程计算

科学技术是第一生产力，计算机作为生产工具，大大提高了生产力。工程勘察设计中计算机几乎可以被开发应用到每一个角落，利用计算机进行直接地，联动地使用中间计算数据进行“全面后台计算”的方式大大提高了工作效率。     

论《矢量分析》与《电磁场论》课程合并优势

勘工专业的两门课程《矢量分析与场论》[1]与《电磁场论》[2]的矢量分析部分在内容上有许多交叉衔接的内容,为提高教学效率与质量,在本校进行的课程改革探索中将这两门课合并为了一门整体性的学科。     

基于LIDRA的点云处理技术研究

文章介绍了利用激光雷达点云处理技术来处理航空摄影立体像对的原理与方法,并研究利用激光雷达点云处理软件TerraSolid进行了快速生成数字高程模型（DEM）和正射影像图的方法,以提高制作大范围DEM的工作效率及正射影像产品的质量。     

基于拟合曲线法和最优梯度法相结合的MPPT算法

MPPT(最大功率点跟踪)技术是光伏电池工作效率的关键,本文在对传统MPPT算法分析的基础上,提出了一种改进的最大功率点跟踪算法。该算法首先利用数值计算中函数极值的求取方法拟合出太阳能电池的输出特性曲线,在拟合曲线的基础上再通过最优梯度法进行MPP点的跟踪,大大提高了系统的追踪性能和效率。通过在Matlab/Simulink平台搭建光伏电池模型,进行算法仿真,验证了所提算法的有效性。     

基于离散Morse理论的优化模型

根据Forman的离散Morse理论的特点，提出一种基于离散Morse理论的优化模型. 该模型利用在3维空间点构建离散Morse函数进行最优化的算法，得到了问题的最优解或近似最优解，同时也证明了构建的函数确实是复形上的离散Morse函数. 这是一个全新的尝试. 实验在4个典型的测试函数中进行，结果证明了该模型的有效性，且该模型尤其适用于解决大数据量的优化问题.