防震减灾 硕果累累

地震监测预报(长、中、短、临)是我国防震减灾工作的基础。全国现有各类有人值守地震及前兆观测台站400多个(不含地方台站),27个遥测台网,部分已实现了数字化,GPS、卫星遥感等高科技也已用于地震预测和预报。 已建成世界一流的地震数据传输和处理系统,能快速测出全球7级以上,国内5级以上地震参数。一     

地震速报平台的开发

简单介绍了安徽测震台网速报地震时所承担的工作,以及安徽省地震速报平台的开发背景.简要介绍了安徽省地震速报平台软件的基本功能,以及为了实现这些功能所涉及的难点,详细地阐述了开发过程中解决这些难点的方法,程序讲述了程序投入测震台网试用后取得的效果,以及对测震台网工作产生的积极作用.     

探究单片机直流稳压电源的硬件系统

随着地震监测技术的发展,监测台站数量成倍增长,在地震监测台网运行维护过程中,由于天气原因,农村用电电压不稳等原因,造成监测台站断记点年维护量的30%,而我省采用的是模拟控制电源。将单片机引入直流稳压电源,提高稳压电源的性能,调节范围广的直流稳压电源系统,满足地震监测对直流稳定电压的要求。本文对单片机的直流稳压电源的硬件系统进行了探究,以期为直流稳压电源的研究提供借鉴。     

捷普电视台全台网安全解决方案

1背景简介电视台全台网是一个信息化程度非常高的网络,利用技术手段改善了电视台的生产力环境,从而达到提高经营和管理水平,增强电视台的竞争和发展能力的系统项目。全台网是一个以内容产业为主体的数字化网络     

新闻

■新举措我国颁布数字音频行业标准信息产业部发布具有自主知识产权的数字音频电子行业标准《多声道数字音频编解码技术规范》。国家数字音频行业标准的颁布,将使我国获得数字音视频产业未来发展的主动权,对提升我国数字音视频产业全球竞争力具有重要意义。防震减灾提高预测预报防御能力在“国务院防震减灾工作联席会议”上,国务院抗震救灾指挥部指挥长回良玉在会上强调,做好2007年各项防震减灾工作,首先要切实提高地震预测预报能力,加强监测台网建设,优化台网布局,及时科学地采集分析相关预警信息。其次要切实提高地震防御能力,继续强化大…     

网御神州推出全台网安全运行管理解决方案，为电视台数字化网络化建设提供安全保障

网御神州全台网安全运行管理平台解决方案是网御神州提出的针对广电行业全台网建设过程中安全保障体系建设的重要解决方案。该方案紧扣国家广电总局的《电视台数字化网络化建设白皮书（2007）》中安全保障的要求,提出了一套将电视台网中各个层次的安全防护要素进行整合,实现一体化安全运行监控、审计与管理的思想和方法,并推出了一个安全运行管理平台软件系统．将电视台网的安全保障体系真正落地。     

Ultra-NMS为灾区贡献力量

地震中，全国地震台网的监控至关重要。这一刻，地震局网管系统Ultra—NMs不能懈怠……     

光辉历程 中国计算机发展50年专栏·地震计算机应用50年之二 数字化地震监测 抵抗震灾来袭

我国在“九五”、“十五”、“十一五”三个关键时期,耗资数十亿元,建立了全国数字化地震台网和地壳运动观测网络,以及实施了中国地震数字化网络工程,就是为了进一步对地球的各种内在机理有一个深入的研究和理解。     

数字化地震监测抵抗震灾来袭

我国在“九五”、“十五“、“十一五“三个关键时期，耗资数十亿元，建立了全国数字化地震台网和地壳运动观测网络，以及实施了中国地震数字化网络工程，就是为了进一步对地球的各种内在机理有一个深入的研究和理解。     

国家地震前兆设备开放互连及其应用研究

以网格技术为基础,提出国家地震前兆设备开放互连架构,并根据地震前兆行业应用,研究设备资源的统一描述和设备资源的远程访问等关键技术,构建中国地震前兆台网设备统一管理平台,有效的提高地震观测工作的信息化水平,促进前兆行业信息化规范的形成.     

省级区域地震信息网的组网技术及实现方法

省级区域地震信息网是全国地震信息网的重要组成部分,负责收集和存储本区域的地震数据、地震前兆数据和地震应急信息,传递地震数据、震情信息、会商文件等。与许多商业网站不同,地震信息网是建立在多种通信方式、不同系统平台、专业性较强的综合性信息网络。地震信息网络既涵盖了商业网站的所有功能,而且具有自身的特色,包括信息的及时传递、数据流的实时传输。文章主要介绍省级区域地震信息网的特点、组网技术和实现方法。     

基于复杂网络的历史地震时空分布及异常分析

为了研究地震异常对地震预测及震后引发次生灾害的影响,收集整理1911年之前的历史地震数据,建立中国历史地震数据库。通过对地震及地震异常的关联分析建立复杂网络模型,根据网络模型提出每种地震异常的重要性及每次地震危害度的计算方法,并以此研究地震异常与地震之间的内部关联,最后通过网络模型的数据分析研究历史地震的时空走势。实验结果表明通过复杂网络研究历史地震的可行性,为地震研究提供了新的方法。     

Discrimination of quarry blasts and earthquakes in the vicinity of Istanbul using soft computing techniques

The purpose of this article is to demonstrate the use of feedforward neural networks (FFNNs), adaptive neural fuzzy inference systems (ANFIS), and probabilistic neural networks (PNNs) to discriminate between earthquakes and quarry blasts in Istanbul and vicinity (the Marmara region). The tectonically active Marmara region is affected by the Thrace-Eski?ehir fault zone and especially the North Anatolian fault zone (NAFZ). Local MARNET stations, which were established in 1976 and are operated by the Kandilli Observatory and Earthquake Research Institute (KOERI), record not only earthquakes that occur in the region, but also quarry blasts. There are a few quarry-blasting areas in the Gaziosmanpa?a, Çatalca, Ömerli, and Hereke regions. Analytical methods were applied to a set of 175 seismic events (2001-2004) recorded by the stations of the local seismic network (ISK, HRT, and CTT stations) operated by the KOERI National Earthquake Monitoring Center (NEMC). Out of a total of 175 records, 148 are related to quarry blasts and 27 to earthquakes. The data sets were divided into training and testing sets for each region. In all the models developed, the input vectors consist of the peak amplitude ratio (S/P ratio) and the complexity value, and the output is a determination of either earthquake or quarry blast. The success of the developed models on regional test data varies between 97.67% and 100%.     

安徽省地震观测数据传输网络的设计与实现

本文介绍了安徽省地震观测数据网络的设计初衷和建设思路,详细叙述了数据通信链路的建立过程,并对数据的收发、存储、管理做了初步介绍.整个网络的设计及建设完成达到了预期目的,对安徽地震监测预报工作产生的积极影响.     

基于BP神经网络的地震信号识别分类

本文主要讨论了利用BP神经网络对天然地震信号与地下爆炸形成的地震信号的识别分类问题,其中包括网络输入向量的选取等。结果表明,用此方法对地震信号进行识别分类是十分有效的。     

Neural network estimation of ground peak acceleration at stations along Taiwan high-speed rail system

It is essential to understand the characteristics of strong motion for reducing the negative impacts in a high-risk area. In this work, a combination of seismic parameters including epicentral distance, focal depth, and magnitude from historical records at 30 checking stations were used in back-propagation neural network model, to estimate peak ground acceleration at ten train stations along the high-speed rail system in Taiwan. The estimation was verified with available microtremor measurement at a specified station, and the calculated horizontal acceleration was checked with the existing building code requirements. A potential hazardous station was identified from the neural network estimation, which exhibited a significantly higher acceleration than that of the design value. The obtained results might be useful for revising the currently applied building code at this region to further fit in the actual earthquake response.     

网络安全现状及防御技术对策

2013年美国前中情局雇员斯诺登披露的“凌镜门事件”引起世界哗然,美国的信息网络和外交都受到了地震式的打击。网络安全问题逐渐从虚拟空间转向现实世界,国际上有实力的经济大国都在加大力度维护网络安全,制定一系列完善的网络安全战略。为了维护网络安全,我国应该做好网络安全防护工作,尽量解决或避免网络安全隐患问题。     

基于BP神经网络的天然与非天然地震识别

基于BP神经网络算法,选择山东地区天然与非天然地震事件为研究对象,选取P波初动方向、P波初动振幅与S波最大振幅比以及P波最大振幅与S波最大振幅比作为神经网络输入元,构建合理的网络模型,搜集大量的地震样本数据进行训练,实现对山东地区天然与非天然地震事件的识别。震例预测结果显示,P波初动方向和振幅比可以作为识别天然地震和非天然地震主要依据,BP神经网络方法具有对地震事件类型识别的可行性。     

联合MOD11A1和地面气象站点数据的多站点温度预测深度学习模型

针对地面气象站点分布稀疏影响站点间关系以及站点间的关系强度推理难的问题,提出一种基于联合MOD11A1和地面气象站点数据的多站点温度预测深度学习模型（GDM）。GDM包括时空注意力（TSA）、双向图神经长短期记忆（DG-LSTM）网络编码和边-点转换双向门控循环网络解码（EN-GRU）模块。首先使用TSA模块提取MOD11A1图像特征并形成多个虚拟气象站点的温度时间序列,缓解地面气象站点分布稀疏对站点间关系的影响;然后用DG-LSTM编码器通过融合两组温度时间序列来计算地面气象站点间和虚拟气象站点间的关系强度;最后用ENGRU解码器通过结合站点间的关系强度对地面气象站点的温度时间序列关系进行建模。实验结果表明,相较于二维卷积神经网络（2D-CNN）、长短期记忆全连接网络（LSTM-FC）、长短期记忆神经网络扩展网络（LSTME）和长短记忆与自适应提升集成网络（LSTM-AdaBoost）,GDM在10个地面气象站点24 h内温度预测的平均绝对误差（MAE）分别减小0.383℃、0.184℃、0.178℃和0.164℃,能提高未来24 h多个气象站点温度的预测精度。     

增强移动计算机网络端-端通信可靠性

通过改善移动台和基站之间网络层通信的可靠性，便能有效增强移动计算机网络端－端通信的性能。当网络层提供数据服务时，本文给出了移动台和基站之间的可靠数据报协议，该协议保证数据报的无丢失传递，但不必保证其顺序。当移动台在不同基站间切换时，新旧基站之间通过镜像操作，并在新旧路由之间进行流量控制，使移动台可靠数据报或虚电路协议仍能继续运行，保证了端－端通信的可靠性。可靠数据报协中直接嵌入在传统数据报下面，传