【摘 要】
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针对目前疫情地图缺乏对市下辖区县疫情情况、具体病例小区分布的表示，无法满足居民对当地疫情全局、直观认知需求等问题，提出了每日疫情电子地图的设计与制作方法。探讨了每日疫情电子地图的设计原则，重点研究了每日疫情电子地图表示内容和表示方法的设计，提出了每日疫情电子地图的具体制作过程。以河南省疫情较严重的郑州、信阳、南阳和驻马店四市疫情地图设计和制作为例，基于图形图像技术和ArcGIS软件制作出了4种类型
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针对目前疫情地图缺乏对市下辖区县疫情情况、具体病例小区分布的表示，无法满足居民对当地疫情全局、直观认知需求等问题，提出了每日疫情电子地图的设计与制作方法。探讨了每日疫情电子地图的设计原则，重点研究了每日疫情电子地图表示内容和表示方法的设计，提出了每日疫情电子地图的具体制作过程。以河南省疫情较严重的郑州、信阳、南阳和驻马店四市疫情地图设计和制作为例，基于图形图像技术和ArcGIS软件制作出了4种类型160多幅每日疫情地图。每日为河南省卫生健康委员会和河南省广播电视台等8家媒体提供了疫情电子地图服务，为
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在当前的大数据时代，地理地址编码在兴趣点（POI）名称匹配中变得越来越重要。地理地址编码是研究如何快速有效地建立地点名称文字描述与地理坐标对应关系的技术实现方法，它是沟通各种孤立的信息系统、整合数字城市（智慧城市）中各种信息资源的一个关键技术。POI名称匹配是地理地址编码的关键步骤。传统的POI名称匹配费事费力，准确率不高且不稳定。基于以上问题，本文作者以德州市数字城市建设项目——“数字德州地理空
利用GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)时变地球重力场模型计算得到非洲奥卡万戈三角洲地区2003-01—2014-12的陆地水储量变化信息，分别采用主成分分析和独立成分分析提取质量变化信号，并与GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文模型进行对比。结果显示在奥卡万戈河流域东北部水储量表现出很强
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针对手写汉字文本识别准确率不高的问题，提出了一种利用卷积神经网络和循环神经网络结合进行手写汉字文本识别的端到端方法。通过Inception模块构建的卷积神经网络提取文本图像的基本特征，其次使用循环神经网络对提取的特征进行预测并输出一个关于汉字字符集的概率分布，最后采用连接主义序列分类算法计算识别结果并构建损失函数。用该算法在手写汉字文本数据集上进行试验，取得了0.712的准确识别率和0.06的编辑