简介：【摘要】：在本次的实验研究中，我们基于南方CASS软件“简码识别”，与“编码引导”绘制方法使用全站仪或GPS-RTK进行简码法外业数据的采集，对比分析简码识别自动地物图形绘制、编码引导自动地物图形绘制来进行试验研究。通过实验研究验证了CASS自动地物图形绘制的可行性、可靠性、准确度、应用性，对以后的工程项目前期“数字化测图”的图形绘制方面具有一定的借鉴意义。

简介：

简介：摘要

简介：摘要：为响应国家生态政策，确保改善城市生态环境、防治固体废物污染、保障公众健康安全，将生态文明建设放在首要发展位置。重点针对城市生活垃圾分类收集处理工作进行统筹规划与合理部署，确保城市垃圾二次利用目标得以准确实现。文章以城市生活垃圾分类收集处理为研究对象，对当前的垃圾分类现状与存在问题进行对比分析，提出有针对性的建议与对策，以供参考。

简介：摘 要 本文构造一种集成贝叶斯分类器用于舆情文本分类，目的是对数据量大、突发性强的舆情信息进行自动分类分析，对训练样本做样本分词和去停用词处理后，将训练样本集分为N个样本子集，对每个子集训练贝叶斯分类器，并集成各个基分类器，对舆情文本进行分类，能够取得较高的分类准确率。

简介：

简介：摘要：本文认为，导致低空航空摄影测量中无法有效识别隐蔽地物的原因集中在基于安全考虑、无人机航拍角度首先、影像数据后期处理过程相关因素三个方面。在此基础上，本文对低空航空摄影测量中利用多源数据提高隐蔽地物识别率的机制进行了分析，并从多源数据汇总格式、影像资料处理流程等方面，介绍了基于多源数据相互关联的隐蔽地物识别模型建立流程，以供参考。

简介：摘要：目的：甲状腺结节分类诊断过程中采用TI-RADS分类法，观察该种分类方法的应用效果。方法：将我科2018年1月--2020年10月的甲状腺结节297例患者353个结节作为观察对象，并且根据分类方法不同，将患者分成一组和二组，一组使用TI-RADS分类法，二组使用ATA标准分类。结果：（1）本次总共选择353个甲状腺结节作为研究对象，其中良性结节210个，占比59.49%；恶性结节143个，占比40.50%。（2）一组和二组甲状腺结节分类后从NPV、PPV、敏感性、特异性、准确性对照中，一组分别是94.33%、76.20%、88.66%、84.13%、89.23%，二组分别是85.26%、69.68%、77.33%、71.10%、81.01%。（x2=10.021,p=0.000），结果有差异。结论：甲状腺结节诊断过程中采用TI-RADS分类法价值较高，该种方法值得在临床上推广。

简介：摘 要：《幼儿园教育指导纲要（试行）》已经明确指出，幼儿阶段的教育要有意识的帮助幼儿去了解自然、生态环境和人类的生活之间的关系。幼儿园垃圾分类的践行，能够有效的帮助幼儿树立垃圾分类的环保意识，引导幼儿环境保护从我做起。

简介：

简介：

简介：摘要内耳畸形（inner ear malformation，IEM）包括膜迷路畸形和骨迷路畸形，临床上，内耳畸形特指可通过影像学观察的骨迷路畸形。内耳畸形分类由早些年基于影像和胚胎的分类方法不断完善，进展到近年来基于指导人工耳蜗手术的分类方法。本文对各种内耳畸形的分类进行系统阐述，重点关注不同分类方法间的差异，探究内耳畸形分类方法更新的意义以及与人工耳蜗手术和预后的关系。

简介：摘要：静电纺丝技术是制造一维长纳米纤维最有效的手段。经历了一段高度发展期后，现在有关其理论和应用研究更是全面铺展开来。本文针对静电纺丝技术进行分类研究，特别涉及设备安置模式、纤维制备模式和纤维形态调控三个方面。

简介：

简介：

简介：摘要：日常生活垃圾分级处置,是源头上进行日常生活垃圾减定量、资源化和无益化的最基本方法,是改变城市人居环境的最关键技术手段,也是生态宜居、城乡振兴的最迫切需要。为了提高日常生活垃圾分级处置能力,应从影响日常生活垃圾分级处置的原因出发,侧重于影响因素关联设计和策略研究。利用分析法,确定影响日常生活垃圾分级处置原因,进而促进日常生活垃圾分级处置的有效。现阶段垃圾类别治理效果不理想,主要表现在个人层面的社会文化及价值观原因;政府机构层面的管理机制、组织结构及资金原因;政策实施层面的制度创新以及人员原因。

简介：

简介：摘要：在工程制造领域，因一些制造工艺的特殊性，无法直接判断内部缺陷质量，又不能破坏产品进行质量确认，从而衍生了无损检测技术。利用声、光、磁、电等因素，在不损害不影响产品性能的前提下，检测出检测对象内部缺陷或结构异常，确保工件或结构的质量，保证安全。本文主要从无损检测分离原理特点，提出各无损检测方式的应用，以供参考。

简介：摘要：开展垃圾分类教育，合理对垃圾进行处理和分类，是全面实施垃圾减量化、无害化的重要举措。因而，小学校必须加强对垃圾分类工作的重视，切实关注学生行为习惯的养成，以便学生能形成良好的环保素养。

简介：摘 要 本文提出一种改善特征选择的集成贝叶斯分类器，分类过程中先对文本样本进行分词和去停用词处理，然后通过特征选择实现降维，拆分训练样本，集成每个子集上得到的贝叶斯分类器进行分类，目的是对数据量大、突发性强的网络文本进行快速分类分析，并取得较高的分类准确率。