摘要：推荐系统是帮助互联网用户克服信息过剩的有效工具。在地学数据共享领域,较其他物品的内容属性,地学数据具有更加丰富的时空属性,这也给地学数据推荐带来挑战。针对地学数据的特点,为地学数据共享推荐服务开发了一种动态加权的混合过滤方法。该方法分别采用协同过滤和基于内容过滤算法预测用户对数据的兴趣度,再以训练模型计算最优加权权重,计算最终预测评分。在数据获取阶段,通过用户访问日志数据,采用Jenks Natural Break算法分析用户访问记录获取用户的数据兴趣度。在基于内容过滤部分,通过数据的空间、时间及内容属性计算数据相似度,并以用户历史行为为依据计算用户兴趣。在协同过滤和基于内容过滤中分别采用k-NN算法计算用户对未访问数据的预测评分,并进行加权求和。通过训练集,对理想权重值及用户的共同评价度(co-rating level)进行建模,拟合二者的关系。该模型被应用于混合过滤的权重调整,以获得最优的加权方程。测试结果显示,结合数据时空属性的混合过滤方法的准确度和召回率,较单一的协同过滤或基于内容过滤方法有显著提高。

摘要：土地覆盖变化是全球变化研究的核心,而精准分类是开展土地覆盖变化研究的基础。高分辨率遥感卫星技术的快速发展对地表分类的速度和精度提出了双重挑战,近年来人工智能等新技术的发展为图像自动分割提供了实现途径,而以卷积神经网络为代表的深度学习方法在遥感图像分类领域也具有独特的优势。为对比深度学习模型设计对高分辨率图像分类结果的影响,本文以郑州市2019年高分1号影像作为输入,对比研究了基于UNet模型改进的4种不同深度学习网络模型在高分辨率影像土地覆盖自动分类应用中的差异,探讨了残差网络、模型损失函数、跳层连接和注意力机制模块等编码和解码设定对于分类精度的影响机制。研究发现:同时加入多尺度损失函数、跳层连接和注意力机制模块的MS-EfficientUNet模型对郑州市土地覆盖分类结果最优,基于像元评价的整体分类精度可达0.7981。通过在解码器中引入多尺度损失函数可有效提高林地、水体和其他类别的分类精度;而对编码器进行改进,加入跳层连接和注意力机制可进一步提高草地、水体和其他类别地物的分类精度。研究结果表明,深度学习技术在高分辨率遥感影像自动分类中具有潜在应用价值,但分类结果精度的进一步提高和多级别大范围的精细分类方法仍是下一步研究的重点。

摘要：稠油降黏冷采是一种重要的稠油开采方式。设计并合成一种两亲性嵌段聚合物降黏剂HPAM/AOS。该降黏剂具有较高的表面活性,且其亲水嵌段中含有大量极性基团,使其同时具有较强的乳化能力及稠油亲和性,从而有效提高了降黏效果。利用旋滴界面张力仪、电稳定性测定仪及激光粒度分析仪等测定降黏剂对稠油的乳化能力,通过Zeta电位仪测定降黏剂对稠油的亲和性。结果发现:与聚丙烯酰胺(hydrolyzed polyacrylamide,HPAM)相比,HPAM/AOS油水界面张力降低了98.2%,达0.007 mN/m,破乳电压提高了104.9%,达420 V;与α-烯烃磺酸钠(alpha-olefin sulfonate,AOS)相比,HPAM/AOS稠油乳液Zeta电势绝对值降低了75.3%,为-17.8 mV,具有更强的稠油亲和性。总体上,与HPAM及AOS相比,HPAM/AOS稠油降黏率分别提升了74.2%及48.7%,降黏效果明显。

摘要：围绕斜沟煤矿18201综采工作面127 V用电设备的情况,针对其种类数量多,容量大,占用的设备列车多,管理人员工作量大等情况,指出要开发一种集成化、智能化的矿用隔爆型多回路组合照明装置。文中主要分析了矿用隔爆型多回路组合照明装置的电气工作原理、防爆结构,保护部分软硬件设计方法、优势,着重介绍了A/D转换电路、主程序流程等内容。

摘要：干旱是一种世界范围的自然灾害,长期影响各国农业生产和社会经济活动。"一带一路"沿线区域生态环境脆弱、农业耕地集中、干旱灾害频繁,利用遥感卫星监测大区域的干旱水平及其时空变化,对于科学掌握"一带一路"地区的干旱格局、区域分异特征,及其对农业耕地的影响具有重要的科学和现实意义。本文基于TRMM降水数据,利用降水距平百分率干旱模型研究和获取了N50°以南的"一带一路"沿线地区1998-2015年逐月干旱时空分布,得知冬季的干旱主要分布在东北亚、东南亚和南亚地区,夏季的干旱主要分布在中亚和西亚地区,干旱的发生具有明显的季节周期性。利用BFAST算法以经济走廊为骨干划分六大片区分析了"一带一路"地区干旱的区域分异特征,可知18年来,东北亚、西亚北非、南亚和中东欧地区的干旱平均水平呈现小范围的减轻趋势,中亚地区的干旱平均水平呈现小范围的增强趋势,东南亚地区的干旱平均水平变化呈现先减后增的波动特征。1998-2015年间"一带一路"地区的干旱总面积以每年40260 km^2的总趋势不断减少。