粤北瑶山地区梅花矿区地质特征与找矿前景分析

本文介绍了梅花矿区的成矿地质特征,初步分析其找矿前景。     

酵母原生质体形成中的电镜观察

用蜗牛酶处理对数期啤酒酵母和异常汉逊酵母细胞,可以有效地从中分离到原生质体透射电镜观察证明了细胞中周质体的存在,揭示了酵母原生质体的释放机理和蜗牛酶的作用位点。     

电气试验中两个异常负值现象分析

介绍了在电气试验中遇到的两个奇异负值现象，探讨了造成这些现象的原因，并说明在工程实践中成功的解决方法。归纳了电气试验中消除干扰对电气试验结果影响的几点工作经验。     

地震震级与前兆异常空间分布的相关分析

本文利用滇西及邻区５次中强以上地震及其震前滇西前兆异常空间分布特征对震级Ｍｓ与异常空间反应最远距离ｄ进行了一定程度的相关分析，得出Ｍｓ与ｄ的经验公式为Ｍｓ＝０．００９５８９ｄ＋２．１。运用相关分析结果对滇西及邻区中强以上地震短临监视可提供一定的定量依据。     

数据驱动下交通异常行为的双层识别模型

为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识...     

龙门山中北段重磁场特征与深部构造的关系

利用平均重力场与深部地壳测深资料估算了龙门山及邻区莫霍面的深度变化,表明龙门山地区正处于莫霍面由东南向西北的陡降带上。均衡重力异常计算结果显示该区为正异常。对航磁异常的向上延拓反映出茂汶杂岩体是“无根”的。此外还应用角度平均径向能谱法反演了该区深部磁性基岩的顶面与底面深度。结果表明,龙门山地区上地壳是由若干块体拼合而成的,川西拗陷带内的磁性界面呈现出向龙门山地腹下插的格局。     

厄尔尼诺现象带来的后果

近年来,由于厄尔尼诺现象不断发生,使全球海洋和大气状况在大范围内发生异常变化,从而给海洋生态带来了严重的影响。如不久前,在南美厄尔尼诺和秘鲁太平洋沿岸海洋寒流水温会异常地升高,不仅使得海洋中鱼类大量死亡,而且还造成了陆地上洪水灾害。据亚洲开发银行近日发表的一份统计报告显示,厄尔尼诺现象在1997年里总共给印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡以及一些太平洋岛国造成了至少200亿美元的经济损失。其中印尼、马     

构建和谐社会与心理健康

改革越深化、经济越发展，社会生活节奏越加快、矛盾越复杂。要构建社会主义和谐社会，心理健康就越显得重要。当前要充分把握心理健康标准及其重要性，调查研究心理不健康的主要表现，克服心理异常，医治心理疾病，积极促进社会主义和谐社会的构建和发展。