【摘 要】
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从自然环境、人为因素、观测技术系统和地球物理事件等方面总结长沙井水位在日常观测中可能遇到的干扰因素,分析不同干扰因素对长沙井水位观测数据产生的影响,归纳其干扰特征。结果表明,长沙井水位受到的自然环境干扰主要有气压、降雨和雷电等;人为干扰主要包括更换仪器、井房改造、清理排水管路和调节气氡进水量等;观测系统干扰主要为排水管堵塞和供电故障;地球物理事件干扰主要为同震响应。不同干扰因素引起的干扰特征各不相
【基金项目】
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湖南省地震局防震减灾科研项目资助。
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从自然环境、人为因素、观测技术系统和地球物理事件等方面总结长沙井水位在日常观测中可能遇到的干扰因素,分析不同干扰因素对长沙井水位观测数据产生的影响,归纳其干扰特征。结果表明,长沙井水位受到的自然环境干扰主要有气压、降雨和雷电等;人为干扰主要包括更换仪器、井房改造、清理排水管路和调节气氡进水量等;观测系统干扰主要为排水管堵塞和供电故障;地球物理事件干扰主要为同震响应。不同干扰因素引起的干扰特征各不相同。本次研究不仅能够提高对非地震前兆异常的识别能力,同时还能够促进对地震前兆异常信息的有效提取。
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在乳腺动态增强磁共振(DCE-MR)图像中,乳房分割和腺体分割是进行乳腺癌风险评估的关键步骤.为实现在三维脂肪抑制乳腺DCE-MR图像中乳房和腺体的自动分割,本文提出一种基于nnU-Net的自动分割模型,利用U-Net分层学习图像特征的优势,融合深层特征与浅层特征,得到乳房分割和腺体分割结果.同时,基于nnU-Net策略,所使用的模型能根据图像参数自动进行预处理和数据扩增,并动态调整网络结构和参数
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