简介:摘 要:信息化是消防救援队伍提质强能的“倍增器”,是加快实现消防救援体系和救援能力现代化的必由之路。然而,当前信息支撑队站管理的手段始终跳不出传统技术,长期处于低水平徘徊。笔者结合自身工作实际,分析信息化支撑队站管理效能不高的根源,提出建设“数据驱动”型消防队站,为破解消防救援站正规化管理难题提供新思路。
简介:摘 要:信息化是消防救援队伍提质强能的“倍增器”,是加快实现消防救援体系和救援能力现代化的必由之路。然而,当前信息支撑队站管理的手段始终跳不出传统技术,长期处于低水平徘徊。笔者结合自身工作实际,分析信息化支撑队站管理效能不高的根源,提出建设“数据驱动”型消防队站,为破解消防救援站正规化管理难题提供新思路。
简介:摘要:深度学习工作流中最难的部分之一是为模型寻找最佳的超参数。深度学习模型的性能与超参数直接相关。超参数调优越多,得到的模型就越好。在神经网络框架中,如何对其模型的超参数进行自动化获取一直是一个重要问题。因此,为了提高超参数优化的效率,提出了一种基于贝叶斯优化,进化和粒子群的超参数优化算法。该方法针对不同优化场景进行了相应的使用。
简介:摘要:随着我国经济快速发展及人民生活水平的不断提高,城市和农村生活垃圾产生量日益增加,由于历史和现实原因,部分垃圾未能进行妥善处理,而是选择适宜地形地貌粗放堆填,未规范配套防渗、导排、导气等工程措施,填埋周期和存量不确定、分类分质不到位、潜在污染风险高。大部分非正规垃圾填埋场都存在历史遗留问题,对周边环境的污染主要是由渗滤液渗漏、降水导致的冲刷、地下水径流的携带和填埋气外溢造成。近年来我国城市化水平不断提升,城镇人口持续扩张,生活水平明显增长,生活垃圾的产出量也由此增加。常用的垃圾处理方式主要分为焚烧、填埋,辅以部分综合利用措施,其中,填埋的成本不高且有较优的卫生效果,应用最为广泛。研究表明,不同区域、不同气候、不同生活习惯条件下的垃圾填埋场渗滤液产生量差异较大,相应的污染防治措施也不尽相同。基于此,本篇文章对非正规垃圾填埋场地下水环境调查布点方法进行研究,以供参考。