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从昔日的盐碱滩到如今风景如画的城市,大庆正悄然进行着一场“济世”之战。那就是在6000平方公里的油田上实践和落实科学发展观,在保证为国家贡献石油的同时,最大限度地节约能源,减少污染物排放,创造人与自然,资源与环境共和谐的局面,让百年老油田充分释放绿色魅力。 相似文献
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<正>你会晕车吗?你有过晕车的经历吗?现在,有许多的人都会有晕车的现象,不仅自身难受,也会影响出行的心情,于人于己都十分不便。那么,有什么方法可以快速有效解决晕车烦恼呢?1.晕车者于乘车前1小时,取伤湿止痛膏1片贴于肚脐上(称神阙穴)。如乘车超过一天,第二天另换一贴。可以有效地防止晕车。2.上车前将腰带束紧,防止内脏过分在体内游动,有助于预防晕车病发生。3.爱晕车的人,应随身装块鲜姜,在上车前可口含鲜 相似文献
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阐述了基于工作过程构建"城镇污水处理厂运行管理"实践课程的总体思路,通过对工作岗位及工作内容的分析,归纳"城镇污水处理厂运行管理"实践课程的行动领域,完成"城镇污水处理厂运行管理"实践课程从学习领域到学习情境的转换,并简述课程的实施方案。 相似文献
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为提升公路隧道初期火灾的检出率与检测精度,考虑初期烟火特征量小且不易侦测的特点,提出一种基于改进YOLOv5s算法的公路隧道初期火灾检测模型。首先,在YOLOv5s特征检测层并入变压器预测头,在原有3个特征检测头的基础上新增第4个160×160尺度的特征检测头,以增强多尺度识别能力;同时,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,用于融合高低层火焰和烟雾的语义信息;然后,采用完全交并比(CIoU)替换距离交并比(DIoU),并在置信度损失中采用Focal Loss改进YOLOv5s的损失函数,从而提升新模型整体的训练效果和检测精确度;最后,在真实隧道内开展初期火灾模拟试验,获取50 000幅训练集样本,并结合2022年3月1日江苏镇江观音山隧道真实火灾视频数据,对比分析YOLOv5s-Opt和YOLOv5s算法模型。结果表明:YOLOv5s-Opt对初期火灾的平均检测精度达到90.38%,比YOLOv5s提高2.06%;对于同一段火灾实测视频,YOLOv5s-Opt的检出率比YOLOv5s高出3.63%。YOLOv5s-Opt算法模型更擅长初期火灾小目标的检测和识别,在检测精度和检... 相似文献
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针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好. 相似文献