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81.
崇义县城位于南北向山沟中,县人民医院位于西侧山脚,新建住院大楼位于老滑坡堆积体上,地形上陡下缓,平整场地时诱发堆积体滑坡局部复活。滑坡从2013年初开始至2016年3月,先后出现过了3次较明显的活动过程,活动规模由小型变成中型滑坡,滑体厚度由浅层变为中层滑坡。伴随着滑坡活动,治理过程也经历了3个过程,治理的难度和费用一次比一次加大和上升。该滑坡的反复活动和工程治理表明,滑坡活动是个复杂的过程,只有对滑坡进行全面认识和认知的基础上,才能对滑坡进行有效治理,这就要求对滑坡进行详细勘查。滑坡勘查、设计和工程治理应强调经济合理,但过度强调节省资金,往往会适得其反。崇义县人民医院滑坡治理过程教训深刻,同时也为本地区相关类型滑坡勘查与治理积累了宝贵经验。 相似文献
82.
在煤矿开采过程中,防治水害是确保煤矿安全的一个重要方面。特别是近年来,随着开采深度的不断增加,煤矿面临的水威胁越来越严重。因此,采取科学的防水措施,有效防止水灾害对煤矿而言显得愈加紧迫。本文着重介绍了煤矿防止水的重要意义、存在问题以及常用的防止水技术,对提高煤矿水安全性提供借鉴参考。 相似文献
83.
随着社会经济的飞速发展,社会形势也在不断变化,在当前情况下只有树立正确的价值观,才能更好的适应社会的需求。该文将对现在社会大环境下的独立学院的大学生职业价值观研究的深度和广度进一步扩展,仔细分析大学生的择业观念和行为,阐述独立学院大学生树立正确职业价值观的途径,促进思想政治教育理论与其它学科理论的融合,增强思想政汉教育理论对当代社会独学院大学生的指导作用。 相似文献
84.
《西安交通大学学报》2016,(7)
为了更好地提取与大脑功能活化有关的诱发血液动力学反应(EHR),综合比较了不同经验模态分解算法的优缺点,提出了一种提取近红外光谱信号中EHR的方法——ICEEMDAN-RLS。利用5种经验模态分解算法对近端通道信号进行分解,根据分解结果对远端通道信号进行自适应滤波,借助皮尔森相关系数和相对均方误差评估不同经验模态分解算法的EHR提取性能,在此基础上分析经验模态分解和传统块平均方法的块平均次数与EHR信号质量之间的关系。结果表明,基于5种经验模态分解算法的自适应滤波方法都能有效提取远端通道信号中包含的EHR,ICEEMDAN-RLS具有更大的皮尔森相关系数和更小的相对均方误差,仅需要进行10次块平均便可获得稳定的EHR信号,比传统方法的块平均次数减少了75%,且具有较高的EHR信号质量,可以更有效地提取淹没在全局干扰中的EHR。该结果可为大脑功能活化的研究提供参考。 相似文献
85.
当前,高职院校已占据我国高等教育的半壁江山,高职学生素质教育水平直接影响到人才质量的高低。但随着现代社会对技术人才的需求空前加大,导致一些高职院校盲目进行改革,过分强调职业技术教育,轻综合素质的培养,把学生培养成为技术熟练的"工具人"。因此,素质教育的推行已经成为大势所趋,改革已成为必然之举。该文主要结合素质教育现状,分析高职学生素质教育面临的问题和归因,从课程体系、文化建设、师资队伍、考核体系等方面入手,探析了素质教育实施的有效途径。 相似文献
86.
在中国古代文学三大时间悲情模式中,悲秋是其中一个历史悠久的主题,并在韩国得到了继承和发展。《韩国文集丛刊》中的悲秋赋进一步拓展了悲秋在文学上的演绎,文化上的异质使悲秋这一主题在异国的文学中开出了璀璨的花朵。 相似文献
87.
病例对照母子对数据常用于研究母亲和子代的遗传效应以及环境风险因子对产科和早期生命表型的影响。回溯似然方法可以充分利用已有的信息,如孟德尔遗传、母亲环境因子(协变量)在给定母亲基因型下与子代基因型的条件独立性,从而有效地提高统计推断。如对母亲基因型和环境变量之间不作任何关系假设,则相应估计量比较稳健。而假设母亲基因型和环境变量独立下的估计量可以显著提高统计推断效率,但是当独立性假设不成立时会有系统偏差。本文通过对上述基于回溯似然的两个估计量进行适当的加权,得到了两个经验贝叶斯(empirical Bayes,EB)估计量,这两个EB估计量可以直观地平衡统计效率和稳健性。我们对两个EB估计量建立渐近正态性,并利用该渐近正态性构建遗传效应和基因-环境交互效应的置信区间和显著性检验。模拟和实际数据分析说明了我们新方法的表现。 相似文献
88.
89.
为了能够准确地预测空气质量指数(AQI),建立了基于集合经验模态分解(EEMD)-样本熵(SE)的极限学习机(ELM)和门控循环单元(GRU)组合的AQI预测模型。首先利用EEMD算法对AQI数据进行分解,得到一组不同尺度的本征模态函数分量和残余分量;其次计算各分量SE值,根据各分量SE值将各分量重新组合成新的序列,并将新序列按其复杂程度经过GRU模型或ELM模型进行预测;最后将所有结果叠加得到AQI预测值。实验结果表明,与反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型、长短期记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)模型、ELM模型、GRU模型、EEMD-SE-ELM模型、EEMD-SE-GRU模型和EMD(经验模态分解)-SE-ELM-GRU模型相比,基于EEMD-SE-ELM-GRU的组合预测模型其预测误差最小,预测精度最高。 相似文献
90.