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192.
193.
分析上海城市轨道交通网络化建设的现状和特点,认为城市轨道交通网络化建设必须进行有效的安全风险管理与控制,而工程风险控制的关键环节在于构建风险控制管理体系,加强工程设计风险管理,加强施工风险控制管理,建立事故报警机制与应急预案.综合分析不同阶段潜在的风险源的成因以及可能导致的后果,制定对应的措施及应急预案.阐述工程风险控制辅助技术手段的应用. 相似文献
194.
与同一船体的双轴系相比,双体船的双轴系、舵系由于分属于两个相距较远的片体,因而对轴系中心线、舵系中心线的拉线找正来讲,存在着一定的难度;尤其是在本船的设计吃水较浅,船艉下部无法安装镗床,无法对前后艉轴承进行一次性加工的情况下,对拉线找正工作结合实际情况另辟途径。 相似文献
195.
文中探讨了海事行政处罚工作在远程受理、异地执行实现方式上的必要性和可行性,并结合笔者在此方面开展的尝试.性工作所取得的初步成果,介绍了现有的“海事行政处罚辅助受理系统”功能特点及使用情况。旨在向读者提供海事行政处罚受理形式上的新思路,以求借助先进的计算机网络技术突破传统的海事违章处理模式,为海事行政相对人提供便利服务。 相似文献
196.
一种相控阵天线波束展宽方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决传统天线展宽方法在相控阵雷达应用中的不足,文章提出一种通过减少阵元数的方法展宽天线波束宽度。通过理论分析该方法的可行性,在此基础上分析了由于天线展宽带来的主副瓣比下降和雷达威力下降的问题,并提出改进的办法。 相似文献
197.
通用信元速率算法(GCRA)可用于提高ATM交换机信道资源利用率.主要分析GCRA中的虚调度算法(VS)和连续状态漏桶算法(CLB)的工作原理及其二者的关系,介绍峰值信元速率(PCR)的定义和参考模型,并对GCRA在PCR中的应用进行分析和仿真. 相似文献
198.
The rapid development of the Internet brings a variety of original information including text information, audio information, etc. However, it is difficult to find the most useful knowledge rapidly and accurately because of its huge number. Automatic text classification technology based on machine learning can classify a large number of natural language documents into the corresponding subject categories according to its correct semantics. It is helpful to grasp the text information directly. By learning from a set of hand-labeled documents, we obtain the traditional supervised classifier for text categorization (TC). However, labeling all data by human is labor intensive and time consuming. To solve this problem, some scholars proposed a semi-supervised learning method to train classifier, but it is unfeasible for various kinds and great number of Web data since it still needs a part of hand-labeled data. In 2012, Li et al. invented a fully automatic categorization approach for text (FACT) based on supervised learning, where no manual labeling efforts are required. But automatically labeling all data can bring noise into experiment and cause the fact that the result cannot meet the accuracy requirement. We put forward a new idea that part of data with high accuracy can be automatically tagged based on the semantic of category name, then a semi-supervised way is taken to train classifier with both labeled and unlabeled data, and ultimately a precise classification of massive text data can be achieved. The empirical experiments show that the method outperforms the supervised support vector machine (SVM) in terms of both F1 performance and classification accuracy in most cases. It proves the effectiveness of the semi-supervised algorithm in automatic TC. 相似文献
199.
200.