论文部分内容阅读
充分运用遥感影像,空间地理信息技术,卫星定位等手段,围绕影响FAST安全运行的固定无线电设施和相关建设用地等方面的问题,开展FAST宁静区范围内电磁波无线电设施及建设用地动态变化监测工作,确保"中国天眼"有良好的射电波信号接收环境,为探寻未知宇宙发挥更大作用。
浅谈3S技术在FAST无线电设施及建设用地监测中的应用
【摘 要】
：
充分运用遥感影像,空间地理信息技术,卫星定位等手段,围绕影响FAST安全运行的固定无线电设施和相关建设用地等方面的问题,开展FAST宁静区范围内电磁波无线电设施及建设用地动态变化监测工作,确保"中国天眼"有良好的射电波信号接收环境,为探寻未知宇宙发挥更大作用。
【机 构】
：
贵州省第一测绘院信息遥感分院
【出 处】
：
智能计算机与应用
【发表日期】
：
2020年09期
其他文献
无线传感器网络,使用自组网的模式通讯,运用的环境通常比较特殊,节点的能量和处理能力有限,通常采用电池供电。在船舶环境下,由于条件限制,电池改换十分艰难,却要求网络的生
在商业大数据快速发展的背景下,对于企业的实际运营而言,提取和充分利用有价值的商业数据信息的能力甚至比数据的数量和质量更为重要,相关报告表明中国的商务数据分析的人才
随着我国对可再生能源的开发利用深入发展,大中型沼气工程建设不断增加,对沼气质量要求不断提高。沼气发电利用是主流趋势,我国大多数大中型沼气工程净化技术仅参考农户小型
本文提出了一种基于正交优化学习算法的分时段模型,用于解决智能微电网中电力资源和电力存储设备的不确定性问题以及POA导致的“维数灾”问题。OPOA(正交逐步优化算法)结合正
协同过滤中的矩阵分解算法在推荐系统中应用广泛,但其很难充分利用用户和项目描述文档信息,存在显式数据稀疏的问题。由于注意力机制与深度神经网络强大的特征学习能力,本文
基于深度神经网络的图像识别技术在少样本情况下会出现识别准确率下降,甚至训练失败的情况。本文针对该问题,提出了一种将少样本倍增、深度神经网络、SVM (support vector machine)相结合的算法。通过样本倍增提升样本数量,通过深度神经网络训练得到图像的高维特征,通过经典特征提取算法提取图像常规特征,构建包含高维特征和常规特征的支持向量,使用SVM进行训练。实验表明,本文所提方法对于特
近年来,随着中国经济快速发展,实体零售行业日益繁荣,商品种类日新月异。消费者在购物时往往难以精准、快速的挑选心仪的商品。尤其在商场环境下,消费者几乎无法快速搜索自己想要的商品。针对这一问题,本文结合人脸识别技术,基于用户特征的推荐算法,提出了一种精准商品推送系统,基于微信小程序和腾讯云服务实现。通过使用商场摄像头捕捉消费者面部信息,结合消费者的个人特征,在商场内为消费者推荐附近最适合的商品,能够有