天河站便衣组 旅客的“防火墙”——天河客运站便衣组工作侧记

<正>2014年8月10日,广州市公安局便衣侦察支队向天河客运站送来一面"警民携手灭罪、共筑一方平安"的锦旗,感谢天河站便衣组多年来出色的表现,对他们协助警方作战取得的成绩表示肯定。组建2006年起,随着地铁3号线的开通运行,天河站运送客流量增长迅速。据统计现在每天从天河站区域(长途、公交、地铁)进出的客流超过约20万人次。随着客流量增大,天河站及周边治安环境日见     

计算机在《工程测量学》中的应用

利用计算机进行小三角锁内业计算，既简捷、又迅速，准确度高，效果好，而且输入输出清楚明了。     

水泥稳定碎石基层连铺钢模支护技术研究

山东淄博市中润大道西延建设工程基层施工中,为确保基层具有较高的承载能力,减少基层裂缝,缩短施工工期,采用2层连铺双层钢模支护体系进行水泥稳定碎石基层施工。文中介绍了连铺双层钢模支护技术的工艺原理,阐述了其工艺流程及操作要点。     

天河客运站为春运保驾护航

广州天河汽车客运站是广州主枢纽第一家客运站站场,也是国家交通管理部门核定的一级站场。该站占地面积4．6万平方米,1997年1月建成投入使用,首期投资1．4亿元建成的客运大楼占地3千多平方米,客运功能面积近6000平方米,客运大楼集客运服务、行车服务、办公和商贸等功能于一体。车站主停车场面积2万余平方米,可供200多台候发班车同时停放,发班卡位60多个,     

基于Hopfield神经网络的雷达多目标跟踪

针对海上船舶雷达在多目标跟踪过程中实时性较差和不能快速响应的问题,提出目前密集杂波情况下多目标跟踪中最为有效的数据关联算法——联合概率数据关联(Joint Probabilistic Data Association,JPDA)算法。为解决JPDA随着目标增多的情况会出现的组合“爆炸”及计算量较大导致跟踪实时性较差的问题,从分析联合概率数据关联确认矩阵着手,依据Hopfield神经网络在解决旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时的思路,提出基于Hopfield神经网络联合概率数据关联(Hopfield Neural Network Joint Probability Data Association,H-JPDA)来改进联合概率数据关联算法,通过简化矩阵拆分过程,显著减少计算量,提高跟踪的实时性。基于上述改进的神经网络联合概率数据关联算法,通过MATLAB对多目标跟踪进行仿真,仿真结果表明该算法能提高跟踪的实时性和快速响应能力。     

对《道路交通安全法》基本原则的探讨

一、保障道路交通安全的原则 第一，防止“带病”车辆上路行驶。一是对营运机动车实行严格的准入制度；二是建立机动车强制报废制度。通过以上措施，从制度上杜绝“带病”车辆上路行驶，可以有效预防重特大交通事故的发生。     

内河典型水域船舶领域特征

为获取内河典型水域的船舶领域特征,利用船舶历史轨迹数据建立统计模型。通过网格化目标船周围水域,计算每一时刻下目标船周围距其最近的他船所占的网格,叠加每时刻下他船的网格分布,得到单船的网格密度图,对同一长度类型的船舶的网格密度图进行叠加,得到特定类型船舶的网格密度图。观测该网格密度图和分析该网格密度数据,得到特定类型船舶领域的形状和大小。分析结果表明:在内河典型水域,船舶领域的形状和尺度均与传统的基于理论分析的领域形状和尺度及海上自由航行水域船舶领域的形状和尺度有较大的区别。内河水域船舶的领域形状受船舶行为影响明显,呈非对称椭圆状,且椭圆长轴与船首向平行。船舶领域长度为船长的2.5~3.5倍,船宽的16~21倍;船舶领域宽度为船长的1.5~2.0倍,船宽的9~12倍。     

基于AHP的模糊综合评价在砼桥梁中的应用

为了给大型桥梁建立客观的评估评价体系,进而为目前大量在役桥梁提供合理的维修加固依据,文章结合现有资料和相关规范,建立了混凝土桥梁整体工作状态评估的详细模型,提出桥梁各底层指标的评估等级向量的确定方法,并应用于工程实例中,为桥梁评估研究提供依据。