某进口固体废物“铁精粉”的鉴别方法探析

为了确保不进口污染环境的固体废物，针对某冒充铁精粉的进口固体废物，通过外观、成分、物相分析进行了系统的鉴别。确定样品主要为经研磨加工的氧化铁皮，属于禁止进口的固体废物——轧钢产生的氧化皮。     

考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法

为提高需求获取的准确性,提出一种考虑产品属性层次性的评论挖掘及需求获取方法。首先,采用基于层次主题模型的半监督方法挖掘大量文本评论数据,得到产品属性层次结构树。其次,基于依存句法分析抽取产品属性对应的情感极性相关词,并对其量化表示为情感极性值,再基于属性间的加权层次关系对缺失的情感极性值进行补充。最后,计算每个产品属性的平均用户满意度,并分析确定下一代产品的开发需求。通过挖掘汽车之家口碑数据获取用户需求的案例,证明了所提方法的有效性。     

埃塞俄比亚至吉布提跨境供水工程水源地选择及水井施工技术

为解决吉布提水资源匮乏问题,本文从项目由来、水源地选择、水井施工、钻井工艺、遇见的问题、解决方案以及提出海外项目建设性意见,可供类似项目提供借鉴。     

打好“新常态”下的投资组合拳——国家发展改革委就投资项目核准制度改革的有关问题举行新闻发布会

本刊讯国家发展改革委于2015年1月8日召开新闻发布会,主题是:投资项目核准制度改革的有关问题。国家发展改革委秘书长李朴民主持新闻发布会,国家发展改革委投资司副司长罗国三就有关情况回答了记者的提问。李朴民秘书长:各位记者朋友们,大家新年好。欢迎大家参加国家发展改革委新的一年第一次例行新闻发布会。今天新闻发布会的主题是介绍项目核准制度改革的有关情况,由我和我的同事、投资     

基于BP神经网络的异常轨迹检测方法

为有效利用轨迹内外部属性进行异常检测,提出一种基于BP神经网络的异常轨迹识别方法。对原始轨迹数据进行去噪处理,存储至百度云的LBS云端,基于百度地图的轨迹数据可视化网站实现轨迹显示,并通过归一化数据计算轨迹属性值。同时,将轨迹内外部特征属性作为BP神经网络算法的输入层,轨迹相似度量值作为输出层,调整隐含层系数得到训练模型,从而识别用户异常轨迹。在2个用户数据集上的仿真结果表明,该方法的异常轨迹识别准确率分别达到92.3%和100%。     

试论油田地面建设工程的施工项目管理

油田地面建设工程项目实施的过程中,需要进行科学的施工项目管理,来保证施工高效、有序的开展。但是现阶段在油田地面建设工程施工项目管理当中,工程设计变更频繁,质量监管力度较差,对施工项目管理工作的重视程度也是非常低的,严重影响了油田地面建设工程质量和效率。因而本文对油田建设工程施工项目管理现状和具体的施工项目管理策略进行详细的探究。     

属性分析技术应用于断陷盆地沉积相带划分

断陷盆地的油气勘探,对各种类型储层的研究是必不可少的,而湖盆沉积的各种储集层,主要表现为各种扇,包括扇三角洲,浊积扇、滑塌扇等。为了寻找优质的扇体储集层,就必须对扇体的沉积相带开展仔细研究。在划分沉积相方面,应用最为广泛的技术就是地震属性分析技术。本文主要讲述了在具有三维地震资料的情况下,综合应用地震属性分析技术成功地划分了沉积相和沉积微相,对扇体的岩性和物性都有较好的预测,为后续的油气勘探提供了技术支持。     

电网施工项目安全管理

我国现代企业现逐步进入"以人为本"的管理时代,这种管理是一种融入了对员工以及事业的献身精神方面的独特管理。如何围绕着建立"以人为本"的电网施工项目的安全管理,实现电力企业安全的长治久安,是一个值得深思且永远不会过时的话题。     

结合深度学习的网络邻居结构研究及应用

通过研究网络的拓扑结构可以探索到丰富的知识,特别是网络中节点的邻居可以形成不同的邻居结构,而不同的结构蕴含着不同的意义,进而也有着不同的影响。实际上,邻居结构与节点的交互行为之间是互相影响、互为因果的。对三种最为普遍的邻居结构进行分析,并提出结合深度学习的网络邻居结构影响力模型DNSI(neighbor structure influence based on deep learning)。通过对图片格式的网络数据提取特征,DNSI可以得到三种邻居结构影响力。分别在几个真实世界网络数据集上进行节点属性预测、类别中心度度量和用户行为预测等任务,实验结果表明该模型在绝大多数情况下具有优越性。