FAHP-GIS在FAST台址单体滑坡危险性评价中的应用

[目的]研究贵州省平塘县500 m口径球面射电望远镜(FAST)工程台址光明顶滑坡的危险性及其区划,为该区及相似地区的滑坡灾害监测与防治提供参考依据。[方法]选取地形地貌、岩性岩组、地质构造、人类工程活动及灾害历史等作为一级评价指标,在此基础上发展二级评价指标,运用GIS技术构建基于模糊层次法(FAHP)的滑坡危险性评价指标体系,并完全参与对指标隶属度矩阵的运算,开展针对喀斯特单体滑坡危险性评价研究。[结果]光明顶坡体总体居于中危险和低危险水平,局部高危险,高危险区域主要位于1 H馈源塔和断层破碎带区域的3个支撑柱附近,高危险区约占研究区面积的4%。[结论]光明顶坡体存在安全隐患,已经对精密的射电望远镜设施的安全运行构成威胁。本文评价结果与实际情况基本相符,评价方法在单体滑坡危险性评价研究方面具有创新性,且可操作。     

糯玉米新品种河糯612的选育及高产栽培技术

河糯612是以自交系 HN601作为父本，与自主选择自交系 HN16作为母本，经杂交选育而成的糯玉米杂交种，于2018年5月30日通过广西壮族自治区农作物品种审定委员会审定。河糯612幼苗长势旺盛、整齐，植株穗位、株高较为整齐，果穗均匀、穗长较长，结实好，行排列整齐，行间紧致，出籽率比较高，色泽好。可在广西全区种植。     

现代机械制造工艺与精密加工技术探析

社会主义市场经济逐年发展，各行各业都在不断成长，机械制造工业也有了较大的发展，现代机械制造工艺的运用渐渐成熟。但是我国的机械制造基础比较薄弱，现代机械制造工艺与精密加工技术都需要深层的研究和实践。文章阐述了现代机械制造工艺和精密加工技术的基本情况，并分析了它们的特点，希望能够以此对现代机械制造工艺与精密加工技术有个明晰的介绍。     

常利率通货膨胀下有扰动的双复合Poisson-Geometric过程的两险种风险模型

考虑常利率及通货膨胀下有扰动的双复合Poisson-Geometric过程的两险种风险模型,运用鞅方法得到破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,当保费和索赔服从指数分布和混合指数分布时,得到破产概率的精确表达式。     

固相萃取-高效液相色谱串联质谱法测定油菜薹中反式维生素K1含量

为准确测定反式维生素K1的含量，建立了基于固相萃取-高效液相色谱串联质谱的甘蓝型油菜（Brassica napus L.）菜薹反式维生素K1高灵敏检测技术。样品经正己烷提取、中性氧化铝柱净化后，用C30反相色谱柱，以甲醇 （含0.025%甲酸+2.5 mmol/L甲酸铵）为流动相，采用选择反应监测（selected reaction monitoring, SRM）模式进行定量分析，20 min内可实现顺反异构体色谱分离。方法学考察结果显示，反式维生素K1在范围内线性关系良好，相关系数为0.9985。该方法检出限为0.29 μg/kg，定量限为0.95 μg/kg。回收率为87.5%～117.6%，精密度（RSD）在0.72% ～9.59%之间。利用该方法对油菜薹和反式维生素K1含量高的3种蔬菜进行分析，发现油菜薹中反式维生素K1含量为340.08 μg/100g，高于小白菜（B. rapa spp. chinensis，260.93 μg/100g）、西兰花（B. oleracea var. Italic Planch， 167.65 μg/100g）和结球甘蓝（B. oleracea var. capitata，151.11 μg/100g）。本文建立的蔬菜中反式维生素K1准确定量分析方法操作简单、灵敏度高、结果准确。同时比较发现油菜薹是一种富含维生素K1的蔬菜。      

大豆植株分杈数自动提取算法研究

根据大豆植株分杈个数可以预估大豆的产量。为了满足现代农业预测农产品产量的需要,本文提出一种大豆植株分杈数自动提取算法,即首先将采集到的大豆植株图片进行灰度变换、滤波、阈值分割得到二值图像,再进行形态学中的闭运算操作得到大豆植株的轮廓,然后基于Zhang并行快速细化算法提取骨架,最后借助改进的角点检测算法对大豆植株的所有分杈点进行标记并自动统计分杈数,仿真结果与大豆植株实际分杈点一致。     

基于信息抽取的食品安全事件自动问答系统方法研究

针对从海量食品安全事件新闻报道中很难抽取出所需答案的问题，以食品安全事件语料库为研究对象，提出了一种基于信息抽取技术的自动问答系统。首先，利用深度学习模型TextCNN对用户输入的问题进行分类，得到其所属类型。其次，对于输入问题，借助Lucene搜索引擎找到其最佳匹配文档。再次，根据输入问题的类型，从食品安全事件数据库（采用信息抽取技术自动提取的一个结构化数据库）中筛选出该文档所包含的答案候选句集合。最后，利用深度学习模型Bi LSTM及基于答案候选句上下文的特征提取方法构建一个答案抽取模型，该模型能从给定的答案候选句集合中提取出最终答案。为检查基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式及基于答案候选句上下文的特征提取方式对整个自动问答系统性能的影响，进行了多种比较实验，结果表明含有基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式和基于答案候选句上下文的特征提取方式的问答系统表现最佳，其回答准确率达到44%。这相比于传统的问答系统，具有明显的优势。     

基于多时相双极化SAR数据的作物种植面积提取

及时准确地获取农作物的空间分布信息和种植面积,在农业生产管理与农业政策的制定等斱面具有非常重要的作用。本文以多时相Sentinel-1A影像(4月17日、5月5日、6月16日、7月22日、8月27日、9月2日)为主要数据源,根据研究区作物的物候特征,提取棉花、玉米和果树在不同生长期的后向散射系数(Sigma)和归一化后向散射系数(Gamma)。通过对作物不同极化、不同时相后向散射系数的统计,建立散射特征时序变化曲线,幵分析其特征。利用人工神经网络(Artificial neural network)、支持向量机(Support vector machine)和随机森林(Random forest) 3种分类斱法对研究区的主要农作物迚行分类识别以及种植面积提取,幵对分类结果对比分析和验证。结果表明, 1)棉花的后向散射系数在6月现蕾期和7月开花期明显上升,8月仹达最高值,变化特征最明显,易与其他作物区分;玉米和果树的后向散射系数在9月仹与其他地物之间表现出显著差异。2)相较于神经网络和支持向量机,随机森林的分类效果最好,总体精度达88.97%。其中,对棉花和果园的分类精度为90.88%和93.17%,对玉米的分类效果最差,仅有71.6%。综上所述,多时相双极化SAR数据在不同类型作物的识别及面积提取斱面具有一定的应用潜力。     

基于GIS的湖南省滑坡灾害风险和损失评估

[目的] 评估湖南省滑坡发生的风险和损失等级，丰富湖南省滑坡防治理论及方法，为该地减少滑坡灾害提供科学依据。[方法] 基于GIS技术和层次分析法（AHP）以DEM、遥感、气象、岩性、地震点等数据为支撑，分别从危险性评价和易损性评价两方面对湖南省滑坡风险进行评估。[结果] ①湖南省滑坡风险等级大多处于中低风险等级，少部分为较高风险或高风险等级，中度风险等级最多，占全省面积的31.31%，其余依次为较低、较高、低和高风险等级，其比例分别是24.92%，22.09%，13.88%和7.79%；②从空间格局来看，风险性等级整体呈现出中部、东南高，西南、东北低的空间分布特征；③湖南省滑坡损失等级整体呈现出东高西低，局部不均匀的分布特征。[结论] 湖南省滑坡灾害的管理主要应从预防和整治两方面进行，依据各地区常见滑坡类型，制定有针对性的区域差异化防治预案。