定量地震地貌学研究进展

定量地震地貌学以三维地震数据为基础,通过对地貌特征参数的定量分析来了解盆地历史、沉积过程和填充构架,在沉积体系定量分析和储层表征方面为一新方向.其主要研究内容包括系统地质研究、地震属性分析、地貌特征定量分析、沉积单元交汇分析和沉积体系影响因素研究等五方面,核心为多数据融合及沉积单元形态定量数据的利用.定量地震地貌学在冲积河道、三角洲、浊积水道、水下扇储层特征及结构研究方面已取得较大突破,在地层沉积定量研究、储集体规模预测方面具有较大优势和前景.

基于安卓系统的西北地区旅游信息查询系统

为了方便快捷地为旅客提供旅游信息,设计并开发了一个基于安卓操作系统的西北地区旅游信息查询系统。该系统基于C/S模式,服务器端使用JSP语言和Struts2+Spring+Hibernate开源框架编写,实现旅游景点信息的浏览、添加、修改和删除,同时为客户端提供下载和更新数据的接口;客户端为基于Android平台的智能手机,可以浏览、搜索旅游景点信息,也可以通过无线网络从服务器端下载和更新旅游景点信息。实际应用表明,该系统稳定可靠,操作方便,应用前景很广。

关于震源函数空间有限化重构问题的探讨

针对波动方程空间坐标进行有限积分变换的混合域方法(有限积分变换—有限差分方法)所具有的降低问题的维数及变换方向上大尺度延伸的优势很值得进行深入和详细的探讨。因此波动方程的非齐次项(震源)在有限积分变换即有限化之后能否无损重构问题成为讨论的重点。由于震源函数表达上的多样性和复杂性,本文选择了声波方程作为模拟的对象,并且主要讨论由δ函数构成的震源空间函数的处理方法。我们给出了两种处理方法,试算和改造。并且通过算例可以看到,这两种重构方法都是比较合适的。但是,对于试算法,每给一个不同于原模型的新模型都要重新试算数据,给出一个新的合适的参数,而改造原函数这种方法则是一种与模型无关的方法。

基于改进双路径网络的上肢肌肉骨骼异常检测

针对传统的基于专家知识经验医学图像病变检测算法存在稳定性较差、计算复杂度较高、无法适应新出现病例等问题,提出一种基于改进双路径网络(dual path networks with skip connections,SkipConn_DPN)的上肢肌肉骨骼X射线照片异常检测方法。借助深度学习卷积神经网络在图像处理领域的优异性能,整合改进的深度残差网络在图像特征重用和密集连接卷积网络可以不断挖掘新图像特征的优点,并引入可以实现不同尺度图像特征融合的多条跳跃连接。在不增加计算资源消耗的前提下,该方法训练的8个SkipConn_DPN-92网络模型对MURA验证集中不同上肢研究类型的准确率均高于相同参数设置下训练的DPN-92、ResNet-101、ResNeXt-101(32×4d)和DenseNet-169网络模型,分别高约1.64%、2.21%、1.87%和3.22%,并且在临床上可以实现上肢肌肉骨骼异常的实时检测。提出的方法易于实现软件模块,可以作为放射科医生初步诊断的可视化辅助工具,具有良好的应用前景。