钱塘江流域极端气温和最大降水事件的时空变化

基于1951-2008年钱塘江流域内外15个气象站月极端高温、月极端低温和月最大降水量资料,采用Mann-Kendall趋势分析方法和协克里金插值方法分析了不同区域、不同季节的极端气温和最大降水量的空间分布及变化趋势特征.结果表明:钱塘江流域最大降水量总体呈缓慢减少的状态,而极端气温都有上升的趋势;季节分布上,夏季最大...     

静默的缤纷——“莫迪洛漫画”浅析

身躯强健,总是叼着烟斗,对菠菜罐头爱不释手……这是家喻户晓的动画形象——大力水手。大力水手的造型设计师是吉勒摩·莫迪洛,除了设计大力水手,他还是来自阿根廷的世界著名漫画家。     

香山科学会议第401—404次学术讨论会简述

2011年6月22日－9月1日,香山科学会议先后召开了主题为：“音乐声学”、“老龄健康影响因素与保障机制的综合交叉研究”、“空间引力波探测”、“物质科学综合极端条件”的第401-404次学术讨论会。     

燃烧源PM2.5微粒润湿性能

利用W ashburn动态渗透压力法研究了燃煤电厂与垃圾焚烧发电厂PM2.5微粒的润湿性能及其与微粒形态和组分的关系,并考察了添加润湿剂(十二烷基苯磺酸钠(SDBS)、十二烷基硫酸钠(SDS)、JFC、FS-310、Silanol w22)对水润湿燃烧源PM2.5的改善作用.利用扫描电镜和X-射线能谱分析了微粒的形态和化学组分.结果表明:微粒的形态和组分对润湿性能有较大影响,垃圾焚烧发电厂PM2.5微粒的水润湿性能优于燃煤电厂PM2.5;不同润湿剂改善燃烧源PM2.5微粒润湿性的效果与微粒特性密切相关,SDS,Silanol w22可明显改善燃煤电厂PM2.5微粒的润湿性能,而FS-310,JFC则对垃圾焚烧电厂PM2.5微粒有显著改善作用;研究结果可为利用蒸汽相变提高燃烧源PM2.5脱除效果及湿法除尘提供重要基础.     

基于卷积神经网络感知功能的极端场景生成方法

近年来,基于卷积神经网络深度学习的感知算法在自动驾驶车辆环境感知系统中发挥着越来越重要的作用。由于在神经网络训练过程中,训练数据无法覆盖所有极端场景,因此如何保证基于深度学习的感知算法在极端场景下的安全性和可靠性,仍是一个亟待解决的问题。传统的基于真实行驶里程的验证方法,在获取极端场景数据上危险性高,经济性差,因此很难检验驾驶功能在极端场景下的性能。基于虚拟场景的仿真验证方法,虽然可以通过设置场景参数来生成大量测试场景,但是通过简单的参数组合并不能有效的生成极端场景。本文展示了一种在虚拟环境中生成极端场景的方法,用于训练和测试基于深度卷积神经网络的车道线识别算法。首先将场景特征用参数进行表示,然后使用deep Q-learning强化学习的方法,来生成极端场景的参数组合。通过与随机组合以及成对组合场景参数的方法进行对比,可以看出该基于强化学习的场景生成方法可以更有效地生成极端场景,因此可提高自动驾驶感知功能的测试效率,同时可为卷积神经网络提供更多的极端场景训练数据。     

山西省气象灾害预报与对策研究

气象灾害尤其是极端气象灾害是人类面临的重大问题之一,它对人类活动的严重影响,已构成制约社会和经济可持续发展的重要因素,减轻气象灾害造成的影响和损失已成为各国政府和科学家共同关心的问题,也是当今人类面临的一项紧迫任务。而极端气象灾害又有着很强的地域特征,     

极端嗜热微生物分子伴侣蛋白研究与嗜热功能蛋白质的规模化制备技术研究

极端微生物是丰富的资源宝库,有着巨大的生物技术开发前景。本文从特殊功能蛋白质的发现与表征、结构与功能及潜在性应用．以及特殊功能蛋白质的规模化制备技术两个方面,对极端微生物的资源开发与利用进行了探讨。重点介绍了极端嗜热古菌Pyrococcus furiosus分子伴侣蛋白系统的一些研究,并以P．furiosus胞外α-淀粉酶PFA为例,对工业生物技术领域重组蛋白质的规模化制备技术进行了讨论。     

Sn-Zn基无铅焊接材料的界面反应和润湿性能

总结了近年来Sn-Zn基与不同成分基板的界面反应的研究现状,概括了界面反映的主要生成物是Cu6Sn5和Cu5(Zn,Sn)两种化合物.同时总结了提高Sn-Zn基无铅焊料润湿性能所作的工作,指出在添加剂中加入金属有机物可能会成为提高焊料润湿性能的一个途径.     

基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法

蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一.目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战.针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格(statistic...     

基于灰色预测模型的全球气候变化趋势预测

考虑地球吸热、散热和海洋表面温度等因素对气候的影响,建立多变量灰色预测模型,预测未来气候变化趋势.考虑全球与局地之间是整体与部分的关系,建立基于多变量灰色预测的线性回归模型,判断全球气候变化与局地"极寒现象"之间是否存在关联性.