【摘 要】
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Considerable attempts have been made on removing the crosstalk noise in a simultaneous source data using the popular K-means Singular Value Decomposition algorithm ( KSVD ). Several hybrids of this method have been designed and successfully deployed, but
【机 构】
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Research Center for Computational and Exploration Geophysics,State Key Laboratory of Geodesy and Ear
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Considerable attempts have been made on removing the crosstalk noise in a simultaneous source data using the popular K-means Singular Value Decomposition algorithm ( KSVD ). Several hybrids of this method have been designed and successfully deployed, but the complex nature of blending noise makes it difficult to manipulate easily. One of the challenges of the K-means Singular Value Decomposition approach is the chal-lenge to obtain an exact KSVD for each data patch which is believed to result in a better output. In this work, we propose a learnable architecture capable of data training while retaining the K-means Singular Value Decom-position essence to deblend simultaneous source data.
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要:为实现对全省城市地质调查成果的规范化管理,挖掘地质调查成果信息,为城市规划、建设、管理、安全等提供综合地质信息服务,依托广东省“数字政府”政务云资源,充分利用“云计算”“大数据”“中台+微服务”等技术搭建广东省城市地质信息管理服务平台;开发数据管理与维护、三维地质建模、专业分析评价、地上地下二三维一体化展示分析、示范应用、公众服务等应用系统,实现对全省城市地质调查成果的汇聚管理、分析评价、共享服务及辅助决策.通过“数字政府”建设的政务大数据中心实现成果共享,以及基于省平台搭建地市版城市地质平台、地质成
根据项目监测实测数据,采用随机森林算法对基坑监测数据进行填充,分析了该方法的适用性、有效性,并与其他常见的数据填充方法进行对比研究.结果表明,随机森林方法作为一种集成学习方法,通过在模型训练时构造多个决策树,并输出分类结果,可以纠正普通决策树过度拟合的训练集合,且性能通常优于普通填充方法.基于随机森林方法填充后的数据,与周边数据相关性较强.在填充后的曲线图形上,还可以看到填补后数据分类性质明显,具有明显的归类特征.高质量的数据填充结果可以有效提高数据集完整性,达到高效、优质利用原有监测数据的目的.
使用网格布点法采集144个浅层土壤样品,分析测定As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn共8种重金属元素的含量.通过多元统计方法、土壤重金属含量空间分布及极值点分析,揭示了金矿地区土壤污染特征及污染风险.结果显示,区内浅层土壤重金属含量超过该地区背景值较高的元素为Pb、As、Cd,与背景值接近的元素为Cr与Ni.重金属污染风险较高的区域集中分布在金矿开采区、尾矿库、选矿厂及其下游约1.5 km范围内,主要污染元素为As、Cd、Pb、Cu、Zn,基本不存在Cr、Ni、Hg污染.相关性与主成分分析结果显
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The Permian is one of the most important periods during which the vegetative earth witnessed the transition from icehouse to greenhouse climate and the global environment changes. Organisms on the planet en-countered great challenge and the demise of swam
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