为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
注意:1。实践考试将在理论论文之后进行,但直到2025年2月28m。2。如果发现受试者的Namelcode有任何差异,请在3天内向考试单元通知考试单元。3。候选人应非常仔细地注意问题的日期,时间,考试中心和序列。
小溢出物穿着防护设备,以防止皮肤和眼睛污染。避免吸入蒸气或灰尘。用吸光剂(干净的抹布或纸巾)擦拭。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。所有未受保护的人员的大量溢出。溢出时湿滑。避免发生事故,立即清理。穿防护设备,以防止皮肤和眼睛污染和灰尘吸入。锻炼风或增加通风。用湿吸收(惰性材料,沙子或土壤)覆盖。扫掠或真空,但避免产生灰尘。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。如果发生了农作物,下水道或水道的污染,请建议当地的紧急服务。危险货物 - 初始紧急响应指南编号:不适用
注意:1。实践考试将在理论论文之后进行,但直到2025年2月25日。2。如果找到了主题名称/代码的任何差异,请在03天内通知考试单元。3。候选人应非常仔细地注意问题的日期,时间,考试中心和序列。
课程M.A.:阿拉伯语;梵文;语言学;英语;印地语;波斯语;乌尔都语;教育;心理学;临床心理学;经济学;地理;历史;社会学;社会工作;政治学;妇女研究;人类意识和瑜伽科学;运动心理学M.com:商业硕士:生物科学;生物技术;生物化学;遗传学;环境科学;羊水学;微生物学;植物学;农艺学;动物学;人类意识和瑜伽科学;应用地质;地球信息学;计算机科学;信息技术;电子设备;物理;化学;数学M.F.Sc.:应用水产养殖硕士(Tech。):遥感法学硕士:人权;刑法
Vopak通过在Rayong Map Ta Phut中建造160,000立方米的储罐基础设施来支持将美国乙烷进口到泰国,从而达到了积极的最终投资决定,以扩大其全球工业终端足迹。Vopak的合资企业泰国坦克终端与全球领先的全球化学品公司PTT Global Chemical Companic Company Limited(GC)签署了具有里程碑意义的15年合同,用于在泰国储存和处理Ethane。根据本协议,泰国坦克航站楼将建造一个由长期合同支持的新的160,000立方米储罐基础设施,预计将于2029年完成。这种乙烷基础设施在战略上很重要。Ethane将作为石化饼干的长期原料供应,提高成本竞争力,原料安全性并加强泰国在全球化学工业中的领导地位。作为Vopak在泰国投资战略的一部分,Vopak计划在未来四年中分配约1.3亿欧元的储存和其他基础设施。这些投资与任何特定项目无关,并有望在调试后提供积累的运营现金回报。乙烷具有较低的碳足迹,与GC对可持续和负责任的运营的承诺保持一致。关于泰国坦克航站楼泰国坦克码头(TTT)是GC,Gulf Energy Development公共公司有限公司和Vopak Holding International B.V.Vopak在泰国坦克航站楼的股份为35%。Vopak在泰国坦克航站楼的股份为35%。它为液体化学物质和气体提供了存储和物流基础设施,以确保泰国最大的工业港口的Map Ta Phut的安全有效的终端操作。关于PTT全球化学PTT全球化学公共公司有限公司(GC),于2011年10月19日被注册为公共公司有限公司,以担任PTT Group的化学旗舰运营。自成立以来,GC一直致力于成为该行业的领导者,并将烯烃和芳香族与原油和冷凝物的精炼结合在一起。GC是泰国最大的集成石化和炼油业务,领先的
第15(2)条根据第16条(EU)第596/2014(MAR)的第16条(MAR)对任何PPET施加义务,后者还执行不是金融工具的批发能源产品的交易。以类似于ESMA对“专业安排或执行交易的定义”的解释,该定义在3月11日的第3条第3(1)条的第28(1)点中,在定义中没有任何参考文献限制了范围的范围并排除了其他财务或能源欧洲立法规定的人的规范类别,该法规将受到其他财政立法的规定,该法规的规定是规定的,该法规的规定是规定的。第6版《 ACER指南》将在2024年进行更新,以反映已修订的邮寄中与PPET相关的新义务。
进行了混合实验-数值研究,以建立在加压飞机机身中存在或不存在多点损伤 (MSD) 的情况下的实用裂纹扭结标准。修改了 Ramulu-Kobayashi 裂纹扭结标准,以预测沿 MSD 线的自相似裂纹扩展以及随后在撕裂带附近的扭结。进行了仪器化双轴试验样品和小型机身断裂实验,以生成裂纹扭结和裂纹速度数据,然后将其输入到断裂样品的大变形弹性动力学有限元模型中。计算出的混合模式 I 和 II 应力强度因子以及扩展裂纹之前的大轴向应力用于评估自相似裂纹扩展和裂纹轨迹上的裂纹扭结标准。预测和测量的裂纹扭结角度和位置之间具有极好的一致性。通过计算和测量的应变计数据的匹配进行了额外的验证。
在传播预测的输入之后,贝叶斯神经网络还可以不确定。这有可能通过拒绝低信心的预测来指导训练过程,而最近的变异贝叶斯方法可以在不进行蒙特卡洛重量的情况下这样做。在这里,我们在通过动物自然栖息地中通过被动声学监测设备进行的录音应用了无样品的野生动植物呼叫检测。我们进一步提出了不确定性吸引标签的平滑性,其中平滑概率取决于无样品的预测不确定性,以减少对损失值较少贡献的数据。我们介绍了一个记录在马来西亚婆罗洲的生物声学数据集,其中包含来自30种物种的重叠呼叫。在该数据集上,我们提出的方法在接收器操作特征(Au-Roc)下的面积约为1.5分,F1的13点和预期校准误差(ECE)的溶质百分比提高了约1.5点,与所有目标类别相比,预期校准误差(ECE)的位置为19.5点。