基于地质图像大数据的岩性识别研究

近些年来,随着大数据、深度学习等技术的飞速发展,大数据的开发与利用为众多行业带来了显著经济与社会效益。借助大数据手段,开展地质文本、图像和序列数据挖掘与应用研究,具有极其重要的理论与社会意义。本文在归纳总结前人工作的基础上,重点针对地质大数据中的图像数据,基于深度学习理论,构建网络学习模型,通过基于网络搜索的数据采集、数据预处理、网络搭建、网络训练及结果/评价等步骤,实现基于地质图像的大数据岩性识别。结果表明,图像识别岩性的测试准确率约为90%;有限的图像数据数,可能是产生识别误差的一个原因;机器对岩石图片所呈现的某些特征相似性,如宏观的形状、颜色等,也会给出正相关评分,从而产生误判。理论上,采用BCNN(Bilinear Convolutional Neural Network)等能够捕捉更精细细节的网络模型,解决计算机视觉中的细粒度识别问题,从而从根本上提升图像识别效率,应该是今后一个研究方向。

居民电子健康卡在智慧就医过程中的研究应用

目的:分析居民电子健康卡在就医过程中的服务作用。方法:提出了认证、就医、支付结算整体解决方案,总结经验。结果:发卡平台采用B/S架构,从实名认证、跨域查询、公卫服务到监管一体化应用集成。结论:该研究对方便群众看病就医,落实惠民政策有重要的意义。

基于马铃薯的新型绿色食品包装纸研制

近年来,随着人们对食品安全的日益关注,作为与食品直接接触的包装材料,其安全性也备受瞩目。研制了一种以马铃薯(质量比>60%)为主要原料生产的食品包装纸,通过对马铃薯淀粉进行物理改性,添加可食用纤维以及抗菌、防腐功能的食品添加剂等材料,经过配方筛选和工艺优化,增加其稳定性和成膜性,制备出新型马铃薯食品包装纸。结果表明:新型马铃薯食品包装纸克服了淀粉基类包装纸容易变脆,柔韧性不够的特点,且使用过程无有害物质迁移,使用后环保易降解,适合于即食食品的外包装。

加油站安全管理中应注意的关键点及对策

目前,我国的石油零售站点已经遍布各城镇乡村,加油站的安全管理问题也越来越受到人们的重视,分布如此之广的大小加油站,在进行日常运作时,确保安全管理是非常重要的。本文通过阐述加油站安全管理的特点,分析了当前加油站安全管理中存在的问题。并就这些问题提出了一些对策建议,以供参考借鉴。

骨外固定架治疗股骨转子间骨折106例疗效分析

目的应用转子型骨外固定架治疗股骨转子间骨折,预防因长期卧床而引起的并发症。方法在C型臂监视下,采用闭合穿针安装转子型骨外固定架,术后患者可早期活动,练习患肢功能。结果本法治疗股骨转子间骨折与传统牵引及其它手术治疗对比,在创伤、恢复时间、经济、并发症等方面占有较大优势。结论在患者骨质及身体状况允许的情况下,应用转子型骨外固定架治疗股骨转子间骨折值得临床推广。

商业信用与电力企业发展

从利川市电力公司遭遇信用危机入手,论述信用在经济活动中的作用和意义,倡导信用经济,提出企业商业信用建设应从教育和法制建设两方面着手,结合利川电网建设的任务,指出信用建设的迫切性和必要性。