基于UNet+GRU深度学习方法提高叠后地震资料分辨率

现有的地震资料提频方法大部分都有各自的局限性,根据已有方法的优缺点,本文尝试将深度学习技术应用到提高地震资料分辨率中。首先,在UNet深度学习方法的基础上,井震结合,以测井声波时差和密度曲线建立合成地震记录,以井上合成地震记录为标签,以井旁地震道数据为输入数据,建立井旁地震道数据与井上合成地震记录的训练模型,用来提高地震资料的中高频信息;其次,利用GRU实现原始地震记录中低频趋势的保留,将UNet和GRU结果组合在一起,实现既提高了中高频信息又保护了地震数据中的低频信息;然后开展模型训练,将模型应用到三维地震数据体上开展计算,提高地震资料分辨率。相对以往方法,提取出的信息更加丰富。通过理论模型和实际数据应用,表明本文方法在提高叠后地震资料分辨率方面有效。

气体放电随机现象的图像智能化分析

本文采用高速相机记录气体放电信息,获得高分辨率的空间与时间的视频数据.通过分析其放电图案,发现其为树状分形结构,其单个放电点和多个放电点的分形维数分别为1.64和1.71.利用课题组采用python编写的软件,对获取的大量的图像信息进行智能化的轮廓识别和质心标记,获取了每个放电条件下,5911张相邻时间间隔为0.5 ms的图像的放电点的位置分布信息.结果显示,放电点数在空间内出现的位置概率接近高斯分布,其出现的时间间隔分布接近指数衰减.

激发学生语文学习兴趣“五法”

兴趣是最好的老师，孔子云：“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”德国教育家第斯多惠说：“教学的艺术不在传授本领，而在于激励、唤醒、鼓舞。”学生学习的兴趣一旦被激发出来，教学就会取得事半功倍之效。创造民主、轻松、和谐的课堂氛围，是激发学习兴趣、焕发课堂活力、提高教学效果的有效途径。

增强农村经营性主体 提升农业机械化水平

1桃江县农机化专业合作社发展现状近年来，桃江县高度重视农机化专业合作社等经营性主体培育，大力提升农业机械化水平，促进农业生产效益整体提高，为农业供给侧结构性改革提供了强有力的支撑。据统计，至2016年，全县农机总动力达83.99万kW，水稻油菜生产耕作、播种、收获、植保、运输、烘干等综合机械化水平达到80.1%，农机化生产由中级水平向高级水平推进。一是农机购置补贴项目实施实现历史性突破。“十二五”期间，全县累计发放农机购置补贴资金9902万元。仅2016年，发放农机购置补贴资金2006.6万元。