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期刊信息

刊名:地质通报
曾用名:中国区域地质
主办:中国地质调查局
主管:中国地质调查局
ISSN:1671-2552
CN:11-4648/P
语言:中文
周期:月刊
影响因子:0.9716775
数据库收录:
文摘杂志;北大核心期刊(2008版);北大核心期刊(2011版);北大核心期刊(2014版);北大核心期刊(2017版);化学文摘(网络版);中国科学引文数据库(2011-2012);中国科学引文数据库(2013-2014);中国科学引文数据库(2015-2016);中国科学引文数据库(2017-2018);中国科学引文数据库(2019-2020);地学数据库;哥白尼索引;日本科学技术振兴机构数据库;文摘与引文数据库;中国科技核心期刊;期刊分类:地质学
期刊热词:
基础地质

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地质通报文献综述的范文(地质学报论文格式)(2)

来源:地质通报 【在线投稿】 栏目:综合新闻 时间:2022-12-12 19:42

【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】调动 总的来说,四川“妹妹”比“汉”多有历史、环境等多方面的原因,除了以上三个原因外,还有人的思想观念、女性寿命比男性长等原因,最主要的

调动

总的来说,四川“妹妹”比“汉”多有历史、环境等多方面的原因,除了以上三个原因外,还有人的思想观念、女性寿命比男性长等原因,最主要的原因还是以上三个。 四川的女孩子都说温柔体贴,但丈人给的彩礼还很少,国内的单身者求不到老婆。 去四川看看是个不错的选择。 不,编辑要去四川买火车票。 哈哈。

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卫星发射基地为什么要选择在酒泉?

截止目前,我国共有5大卫星发射基地,其中陆地四个:酒泉卫星发射中心、西昌卫星发射中心、太原卫星发射中心、文昌卫星发射中心,海上一个:山东烟阳东方航天港,仅从名字印象上,我们就应该知道,陆地发射中心建设的时间更早。这其中酒泉卫星发射中心建设时间最早,规模最大,所以在回答此问题时,不仅要结合酒泉卫星发射基地的地理位置,更要结合基地建设时的历史条件。

首先从地理环境上讲,酒泉卫星发射基地实际位于甘肃酒泉与内蒙古阿拉善盟之间,只不过大部分子基地在酒泉境内。整个基地所占面积将近3000平方公里,皆属于沙漠性气候,不但气候干燥且居住人口稀少,全年降雨次数非常少,所以大部分时间都适合发射,这极大地保证了卫星发射效率,毕竟酒泉卫星基地的作用更多是战略支援,优越的发射条件是基础中的基础。

而且,酒泉卫星基地基本处在北纬39度附近,虽然不属于传统范围上的低纬度,但已经比较接近低纬度范围了,从地球相对角度讲,纬度越低曲线运动的即时速度越快,从这里发射轨道卫星时的初始速度也就越快,这不但会增加发射成功率,对推荐燃料的使用也会相应减少以部分。

另外,从历史条件上看,当年建设酒泉卫星基地时,还是上世纪50年代,当时的新综合实力还比较一般,处于建设起步期,在国际上远没有当前的影响力,且当时第二次世界大战刚结束不久,世界不同阵营之间有着明显的防备,选择在酒泉建设基地,也是出于安全着想,毕竟酒泉深处我国西部内陆,周边无邻国,只有北部是蒙古国,这充分保障了基地建设安全,毕竟任何国家想要突破我国层层防御到达内陆都要掂量掂量,且当时我们和苏联关系还不错,也增加了基地安全度。

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世界上主要的河流湖泊气候?

湖泊气候,由于湖泊(包括水库)水体的存在而造成异于周围陆地的一种局地性气候,其特征以湖泊范围大者显著。

综合分析了80年代后期以来湖泊沉积与环境演变研究的新进展,着重对湖泊沉积记录与亚洲古季风变迁、青藏高原湖泊沉积与环境演变、人与自然相互作用的湖泊响应等方面进行了扼要综述,指出今后研究的方向是:湖泊沉积环境指标与气候要素关系的定量研究、高分辨率环境演化时间序列与空间分异规律、现代湖泊沉积动态过程与环境、第四纪湖泊数据库与全球变化研究、科学交叉及与其它地质记录的比较研究。

关于自然语言处理的新书有哪些推荐?

2017 年,机器之心就获知邓力、刘洋教授等人在编写一本 NLP 领域的书籍《Deep Learning in Natural Language Processing》,一直以来都对此书有所期待。此书介绍了深度学习在 NLP 常见问题中的应用,还对 NLP 未来发展的研究方向进行了探讨,包括神经符号整合框架、基于记忆的模型、先验知识融合以及深度学习范式(如无监督学习、生成式学习、多模学习、多任务学习和元学习等)。

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自然语言处理(NLP)旨在使计算机可以智能地处理人类语言,是跨越人工智能、计算科学、认知科学、信息处理和语言学的重要跨学科领域。由于计算机和人类语言之间的交互技术的进步,语音识别、对话系统、信息检索、问答和机器翻译等 NLP 应用已经开始重塑人们识别、获取和利用信息的。

NLP 的发展经历了三次浪潮:理性主义、经验主义和深度学习。在第一次浪潮中,理性主义方法主张设计手工制作的规则,将知识融入 NLP 系统,这种主张假设人类思维中的语言知识是通过通用继承预先固定下来的。在第二次浪潮中,经验方法假设丰富的感官输入和表面形式的可观察语言数据是必需的,并且足以使大脑学习自然语言的详细结构。因此,人们开发了概率模型来发现大型语料库中语言的规律性。在第三次浪潮中,受生物神经系统的启发,深度学习利用非线性处理的层次模型,从语言数据中学习内在表征,旨在模拟人类的认知能力。

文章来源:《地质通报》 网址: http://www.dztbzz.cn/zonghexinwen/2022/1212/1324.html

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