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421.
正近年来,各地频发的各类客车、公交车以及校车等恶性事故引起了社会各界以及政府部门对车辆运营安全的极度重视,各地各级政府都颁布了相应的政策法规。早在2011年4月,交通运输部等四部门联合下发通知,要求2011年12月31日前全国所有旅游包车、三类以上班线客车和运输危险化学品、烟花爆竹、民用爆炸物品的道路专用车辆均应安装使用车载卫星定位装置,并接受24小时全监控。同年11月,交通运输部又下发了所有长途卧铺车需要安装视频监控设备的通知。而最近消息称《道路运输车辆动态监督管理办法》将于2014年7月1日起施行。为此,近期交通运输部、公安部、国家 相似文献
422.
正引言随着经济的快速发展和技术的突飞猛进,公共秩序安全、生产安全、财产安全等越来越受到人们的重视,视频监控设备被广泛地被应用在各行业领域。传统的模拟监控系统已经不能满足政府"平安城市"、金融系统、高等教育、监管、监狱、文博等行业对安防的需求。网络化、智能化、数字化、远程化特点的网络视频监控系统则成为新的应用趋势,并形成一个高效、安全、先进的网络视频监控体系。 相似文献
423.
视频监控系统作为一种广泛使用的技术防范手段,在城市社会治安综合防控体系建设中发挥着越来越重要的作用。然而在视频监控飞速发展的今天,视频监控画面的海量信息大大超过了人力有效处理的范围已经成为客观事实。传统录像通常只能在“事件”发生之后通过调用录像进行回放取证,一方面损失已经产生不可能挽回,另一方面,通过人工回放录像取证的方式效率十分低下。 相似文献
424.
针对目前宁夏电网存在甘-宁断面多回联络线停电检修的现状,通过对甘-宁断面三回联络线进行停电方式下系统的热稳定、静态稳定、暂态稳定、动态稳定和小干扰稳定仿真计算分析,确定甘-宁断面在薄弱方式下对系统的稳定性影响。结果表明:甘-宁断面在多回联络线停电检修方式下对系统的稳定性影响较大,需对甘-宁断面采取预控措施,防止热稳定和动态稳定问题的发生。 相似文献
425.
DOC(溶解有机碳)是泥炭地碳循环中最活跃、最敏感的指标. 以若尔盖木里苔草(Carex muliensis)泥炭地为研究对象,分析了2012年该泥炭地DOC季节变化特征及其影响因素,旨在揭示泥炭地碳循环特征及其对全球变化的潜在响应. 结果表明:若尔盖木里苔草泥炭地孔隙水中ρ(DOC)季节变化显著(P<0.001, n=12),总体呈先升后降趋势,8月和5月分别出现最高值(42.77mg/L)和最低值(26.27mg/L). DOC复合物组成结构季节变化明显,主要表现在:在整个生长季节,DOC复合物芳香组分〔A254/ρ(DOC),其中A254为波长254nm处的吸光度,余同〕及有色组分相对含量〔A400/ρ(DOC)〕逐渐增加,变化范围分别为0.02~0.05和0.002~0.007;5—7月DOC复合物腐殖化程度(E4/E6,即A450/A650)迅速降低,8—10月又逐渐增强. 此外,土壤层温度、地表温度及相对湿度是泥炭地孔隙水ρ(DOC)季节变化的主要影响因素,三者的R2分别为0.522、0.486和0.369,降水量则对有色组分含量和腐殖化程度的季节动态有很大贡献(R分别为0.748、-0.604),同时腐殖化程度还受到土壤层和地表温度的影响(R分别为0.744、0.722). 该研究结果有利于从DOC复合物的组成结构方面进一步了解DOC季节特征及其变化的潜在机制. 相似文献
426.
为了确定煤矸石的污染析出特性及规律,以某高速公路的煤矸石为研究对象,通过实验室模拟大自然降雨的过程,并控制实验过程中的浸泡时间、pH、固液比及空隙率,对煤矸石进行淋溶实验.结果表明,在静态浸泡实验中,污染物浸出量随浸泡时间的延长而增大,48 h污染物析出达到平衡;煤矸石中污染物的浸出量随初始pH值的降低而增大;随固液比的增大而增大.煤矸石空隙率越小,污染物析出的质量浓度越高.在模拟自然降雨的第一次淋溶过程中,煤矸石中浸出的污染物质量浓度最大,从第二次的淋溶过程开始,污染物的释放量便迅速下降,并保持较平稳的溶解释放速率.实验结果说明,降雨次数和降雨量的增加会促进煤矸石中污染物的溶解释放.在煤矸石中混合黏土、砂砾等增加煤矸石的空隙率,可以降低污染物析出量,从而减轻煤矸石资源化利用中对沿线土壤和地下水的二次污染. 相似文献
427.
428.
429.
为揭示动态惩罚机制下企业安全生产行为规律,以企业成本和收益为基础,通过区域内所有企业的博弈,运用演化博弈理论研究不同策略下企业对安全生产投入达标行为演化趋势.研究结果表明:当政府监管能力有约束时,无论企业是否明确预设控制目标,均可能出现投机心理,而政府加大惩罚力度可有效改善整体安全生产水平;同时,企业明确控制目标时,通... 相似文献
430.
为快速制定救援行动方案,提出了一种多词共现分析方法将灾害应急任务从历史发生的灾害案例中提取出来的方法。该方法首先利用K-means聚类算法将预处理好的文本进行聚类分析,归纳出应急任务集。然后利用关联规则挖掘Apriori算法提取案例文本中的频繁项集作为共现词集,分析解释共现词集与应急任务之间的关系。最后,运用Gephi软件将共现词语网络可视化,进一步分析应急任务中要素之间的相关关系。以暴雨引发的地质灾害事故为例,对该方法进行了实验,结果表明该方法能有效的将暴雨-地质灾害事故案例文本中的应急任务提取出来,并通过网络可视化分析发现,在救援过程中,应急任务之间是联动配合的一个体系,协调好各个应急任务能缩短应急响应的时间,为制定或完善救援行动方案提供参考。 相似文献