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随着社交网络的快速发展,微博已成为一种信息扩散传播的平台。鉴于微博信息扩散的特点,挖掘微博转发过程中的潜在规律对于舆情监控、热点话题追踪、产品营销等有着重要意义。以新浪微博作为数据源,以用户和微博内容作为特征源,引入机器学习中的神经网络预测算法建立预测模型,实现对微博的转发预测。结果表明,与传统预测方法的对比,对微博转发可以做出较高准确率的预测。 相似文献
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植被作为陆地生态系统的重要组成部分,常被用作评估气候变化和生态恢复成效的指标。以石羊河流域为研究对象,基于Google Earth Engine (GEE)平台采用Theil-Sen趋势分析和MannKendall检验(TS-MK)、Hurst指数揭示植被覆盖变化特征;采用偏相关分析、残差分析和地理探测器探究植被覆盖变化的影响因素。结果表明:2001~2020年间石羊河流域植被NDVI呈现波动增长趋势,增长率为0.023/10 a;呈显著增加趋势和显著减少趋势的面积占比分别为72.32%和2.40%。未来植被NDVI变化趋势保持一致(Hurst>0.5)的面积占比为63.84%,其中持续性显著增加的面积占比最大,为47.37%。偏相关分析结果表明降水对植被生长的影响较强,而温度、太阳辐射和饱和水汽压差的影响相对较弱。残差分析结果表明气候要素和人类活动影响下植被NDVI呈显著增加趋势的面积占比分别为21.59%和60.07%,石羊河流域的植被变化主要受人类活动的积极影响。此外,地理探测器的结果表明植被NDVI的空间分布主要受水热条件分布特征的影响。该研究结果有助于深化对植被覆盖变化... 相似文献
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k代表轮廓查询是从传统轮廓查询中衍生出来的一类查询.给定多维数据集合D,轮廓查询从D中找到所有不被其他对象支配的对象,将其返回给用户,便于用户结合自身偏好选择高质量对象.然而,轮廓对象规模通常较大,用户需要从大量数据中进行选择,导致选择速度和质量无法得到保证.与传统轮廓查询相比,k代表轮廓查询从所有轮廓对象中选择“代表性”最强的k个对象返回给用户,有效地解决了传统轮廓查询存在的这一问题.给定滑动窗口W和连续查询q,q监听窗口中的数据.当窗口滑动时,查询q返回窗口中,组合支配面积最大的k个对象.现有算法的核心思想是:实时监测当前窗口中的轮廓对象集合,当轮廓对象集合更新时,算法更新k代表轮廓.然而,实时监测窗口中,轮廓集合的计算代价通常较大.此外,当轮廓集合规模较大时,从中选择k代表轮廓的计算代价是同样巨大的,导致已有算法无法在高速流环境下使用.针对上述问题,提出了ρ-近似k代表轮廓查询.为了支持该查询,提出了查询处理框架PAKRS(predict-basedapproximatekrepresentativeskyline).首先,PAKRS利用高速流的特性对当前窗口进行划分,根据划分结... 相似文献
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为了改善CrN涂层的塑性变形能力,通过增强阴极弧磁控溅射技术在316L不锈钢上制备了CrN涂层。利用管式炉和液氮对CrN涂层分别进行冷处理、热处理以及冷热复合处理。通过X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱仪(XPS)、扫描电子显微镜(SEM)以及纳米压痕仪表征涂层在后处理前后的微观结构、形貌特征、残余应力及力学性能。结果表明:经过后处理的CrN涂层硬度均有小幅度降低,但其塑性变形能力均提高。其中,先热后冷复合处理几乎保持CrN涂层硬度不变(仅降低0.7%),同时提高了其塑性变形能力(提高3.1%),增强了其韧性。 相似文献
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