【摘 要】
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确定地震震级对中长期地震预报、震后应急救援和地震危险性评价具有重要意义。古地震学是研究地质记录中的地震事件,特别是它们的位置、时间和震级大小。然而,传统由地表破裂参数确定的古地震震级仍存在不确定性(大多数地震事件不会导致地表破裂,或位移小于0.3 m),尤其是由湖泊沉积记录的古地震事件。为了解决未发现明显位错地震震级问题,本文依据软沉积物变形构造的类型和形式,对确定地震震级/强度的方法(经验估算、
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确定地震震级对中长期地震预报、震后应急救援和地震危险性评价具有重要意义。古地震学是研究地质记录中的地震事件,特别是它们的位置、时间和震级大小。然而,传统由地表破裂参数确定的古地震震级仍存在不确定性(大多数地震事件不会导致地表破裂,或位移小于0.3 m),尤其是由湖泊沉积记录的古地震事件。为了解决未发现明显位错地震震级问题,本文依据软沉积物变形构造的类型和形式,对确定地震震级/强度的方法(经验估算、最大液化距离、扰动层厚度、软沉积物变形类型,经验公式,快速沉积砂层厚度)进行总结和讨论,并分析其理论基础
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为实现互联网上大量背景复杂、视点变化的视频中人体动作的识别,提出了一种使用无监督的深度信念网络(DBNs)进行人体动作识别的创新方法。该方法采用深度信念网络(DBNs)和受限玻耳兹曼机进行无约束视频的动作识别,利用无监督深度学习模型自动提取合适的特征表示,不需要任何先验知识。在一个具有挑战性的UCF体育数据集上进行实验,证明了该方法准确有效。同时该方法也适用于其他视觉识别任务,并在未来可扩展到非结
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