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文汇报

作者：陈海翔

“我已经关注中国足球十年了，为什么你们在拥有一切的情况下无法获得成功？这让我非常困惑。”61岁的挪威人约恩·安德森挥舞着双手，用略显夸张的动作表达出自己的疑惑，“出色的基础设施、漂亮的球场、足够多的球迷、充足的资金支持... 详细信息

“我已经关注中国足球十年了，为什么你们在拥有一切的情况下无法获得成功？这让我非常困惑。”61岁的挪威人约恩·安德森挥舞着双手，用略显夸张的动作表达出自己的疑惑，“出色的基础设施、漂亮的球场、足够多的球迷、充足的资金支持，这些资源甚至要强于部分足球强国。为什......

关键词：安德森中国男足亚洲杯

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永汉蓝田打造绿美龙门示范乡镇 008

永汉蓝田打造绿美龙门示范乡镇

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惠州日报

作者：黄宇翔

过去一年，龙门扎实推进绿美龙门生态建设“六大行动”，全县森林覆盖率73.91%。常态化开展人居环境整治，农房风貌美化3014栋，全部行政村达到干净整洁标准、80%以上行政村达到美丽宜居标准。持续打好蓝天、碧水、净土保卫战，空气质... 详细信息

过去一年，龙门扎实推进绿美龙门生态建设“六大行动”，全县森林覆盖率73.91%。常态化开展人居环境整治，农房风貌美化3014栋，全部行政村达到干净整洁标准、80%以上行政村达到美丽宜居标准。持续打好蓝天、碧水、净土保卫战，空气质量优良率99.4%、空气质量连续5年排名全市第

关键词：龙门县永汉镇乡村旅游乡村绿化蓝田瑶族乡省级森林公园现代农业产业园生态屏障试点示范旅游区城乡绿化粤港澳国土绿化

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基于微服务架构的城市土壤污染物联网监测及可视化系统研发

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地学前缘 2024年第4期31卷 165-174页

作者：王汉雨周永章许娅婷王维曦曹伟刘永强贺炬翔陆可飞中山大学地球科学与工程学院广东珠海519000 中山大学地球环境与地球资源研究中心广东珠海519000 广东省地质过程与矿产资源探查重点实验室广东珠海519000

土壤污染具有累积性、隐蔽性、潜在性和不可逆性,对城市土壤污染进行预防和科学系统的监测至关重要。传统监测方法存在时效性差、数据处理能力有限等问题,无法满足城市土壤污染预防和科学系统监测的需求。本研究旨在开发一套能够实时在... 详细信息

土壤污染具有累积性、隐蔽性、潜在性和不可逆性,对城市土壤污染进行预防和科学系统的监测至关重要。传统监测方法存在时效性差、数据处理能力有限等问题,无法满足城市土壤污染预防和科学系统监测的需求。本研究旨在开发一套能够实时在线监测、处理和分析城市土壤污染数据的系统,以提高预测和预警的时效性。基于微服务框架Spring Cloud Alibaba,整合开发基于EMQX平台的订阅端,实现土壤数据的采集和入库。同时,开发与Geoserver服务器对接的WebGIS功能模块,利用OpenLayers渲染地图和土壤元素浓度图,实现对土壤状态的监控和可视化分析,进而实现对土壤污染的预测和预警。突破相关监测元素的传感器技术,可以实现城市土壤污染的物联网实时在线监测,处理和分析土壤污染数据,显著提高土壤污染预测和预警的时效性。

关键词：城市土壤污染物联网监测微服务架构 Spring Cloud Alibaba Docker 可视化系统大数据

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一堂特殊的党课

一堂特殊的党课

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保山日报

作者：郑欲翔

隆阳区丙麻乡新南村洼子寨组的老党员陈兆兴去世已有两个多月了，可他临终前向党支部书记杨国军写请示、交党费的动人事迹，还在村民间传颂着，成为十里八村热议的话题。出生于1942年12月30日的陈兆兴，患口腔癌一年多，今年6月以来，... 详细信息

隆阳区丙麻乡新南村洼子寨组的老党员陈兆兴去世已有两个多月了，可他临终前向党支部书记杨国军写请示、交党费的动人事迹，还在村民间传颂着，成为十里八村热议的话题。出生于1942年12月30日的陈兆兴，患口腔癌一年多，今年6月以来，病情急剧恶化。新南村党支部书记杨国军得......

关键词：党支部书记五十年新南村

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基于LSTM长短期记忆网络的樟子松木材气干密度NIRS模型预测

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中南林业科技大学学报 2024年第3期44卷 179-188页

作者：彭润东李耀翔陈雅张哲宇刘晓利东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

【目的】木材密度不仅与木材的各种材性密切相关,而且是衡量木材质量与价值的重要指标。采用近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)分析技术能够快速、高效地预测木材密度,避免了传统试验中繁琐的检测步骤。长短期记忆网络(Long ... 详细信息

【目的】木材密度不仅与木材的各种材性密切相关,而且是衡量木材质量与价值的重要指标。采用近红外光谱(Near infrared spectroscopy,NIRS)分析技术能够快速、高效地预测木材密度,避免了传统试验中繁琐的检测步骤。长短期记忆网络(Long short-term memory network,LSTM)作为循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的变体,不仅可以学习序列数据之间的高阶特征信息,而且克服了RNN中的长距离依赖、梯度爆炸与梯度消失等问题。将LSTM与NIRS结合,提出一种能够准确预测樟子松木材气干密度的无损检测技术,为提高NIRS模型预测木材气干密度精度提供理论依据。【方法】该研究以樟子松木材样本为研究对象,用近红外光谱仪获得106个樟子松样本的光谱数据,并在恒温(20±2℃)恒湿(65%±3%)的环境下测定样本的气干密度。通过对比多组预处理方法和特征选择方法,采用Savitzky-Golay卷积平滑(Savitzky-Golay smoothing,SGS)等方法进行预处理,采用竞争性自适应加权算法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行波段选择,剔除NIRS数据中的高频噪声与冗余信息,提升光谱数据质量、建模速度与精度。为验证LSTM模型预测能力,将其与偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PSLR)、卷积神经网络(Convolution neural network,CNN)等建模算法对比分析。上述3种算法被分别应用于建立樟子松木材气干密度近红外预测模型。【结果】基于上述3种建模方法建立的NIRS模型均可实现樟子松气干密度的有效预测。且LSTM模型的预测精度与回归拟合度均优于PLSR与CNN模型。其中SGS+CARS处理后的LSTM模型的预测精度最高、泛化性能最强、拟合效果最好(R^(2)=0.959,RMSEP=0.005,RPD=5.033)。【结论】通过对樟子松木材光谱数据与气干密度的采集,建立了一种新型的基于NIRS分析技术与LSTM的木材气干密度检测方法。LSTM预测模型相较于传统的回归模型,模型的预测精度更高,回归效果更好,鲁棒性更强。该检测方法既可保证木材的完整性,又可以提高气干密度的预测精度,实现了对樟子松木材气干密度的快速无损检测,为木材近红外光谱分析提供了可参考的模型与理论依据。

关键词：长短期记忆网络近红外光谱樟子松气干密度

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