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1.
[目的/意义] 面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求,建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化,同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理,丰富服务模式,提升服务需求响应速度。[方法/过程] 在调研已有相关研究与实践分析基础上,提出平台设计思路、建设框架,对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论] 专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据,打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法,实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理,实现数据共享和重复利用。 相似文献
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青藏高原冈底斯斑岩成矿带不同于经典的产于岛弧和大陆边缘的斑岩铜矿,而形成于后碰撞挤压向伸展转变期,显示了极好的成矿前景.本文对冈底斯中段尼木矿田白容、厅宫和冲江斑岩铜矿区斑岩体进行了系统研究,确定出斑岩体演化和侵入序列为:似斑状二长花岗岩→成矿二长花岗斑岩→石英闪长玢岩→花岗闪长斑岩.K-Ar和^40 Ar/^39 Ar年代学研究获得白容矿区似斑状二长花岗岩中角闪石的K-Ar年龄为16.9±2.4Ma;石英闪长玢岩中黑云母的K-Ar年龄为12.3±0.2Ma、^40 Ar/^39 Ar坪年龄为12.5±0.2Ma;花岗闪长斑岩中黑云母的K-Ar年龄为11.5±0.2Ma、^40 Ar/^39 Ar坪年龄为12.4±0.2Ma;厅宫矿区石英闪长玢岩中黑云母的K-Ar年龄为13.8±0.2Ma、^40 Ar/^39 Ar坪年龄为14.9±0.2Ma;花岗闪长斑岩中黑云母的K-Ar年龄为13.5±0.3Ma、^40 Ar/^39 Ar坪年龄为14.2±0.2Ma,这些年龄表明:石英闪长玢岩晚于似斑状二长花岗岩,略早于花岗闪长斑岩.成矿与二长花岗斑岩有关,其侵位时间晚于似斑状二长花岗岩,早于石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩.尼木癍岩铜矿田这种复式杂岩体较充分的分异演化有利于含矿热液的集中与逐渐富集成矿.白容斑岩铜矿蚀变矿化二长花岗斑岩的蚀变绢云母的K-Ar年龄为11.8±0.2Ma,^40 Ar/^39 Ar坪年龄为12.0±0.1Ma,代表了中低温蚀变和矿化末期的年龄.白容矿区绢云母化带的蚀变年龄与石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩的黑云母^40 Ar/^39 Ar年龄基本一致,与厅宫矿区辉钼矿Re-Os年龄及石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩的黑云母^40 Ar/^39 Ar年龄同样基本一致,暗示两个矿区石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩的岩浆结晶冷却与成矿二长花岗斑岩后期热液成矿时间上有重叠.结合前人年龄数据大致确定出白容矿区岩浆-热液活动时限为0.5~5Ma,厅宫为4Ma,冲江为4.5Ma.尼木矿田成矿斑岩^40 Ar/^39 Ar年龄晚于冈底斯碰撞后第一次快速隆升时间≈21Ma,15Ma冈底斯中段NS向正断层开始活动,表明含矿斑岩体可能侵位于地壳加厚、冈底斯山大规模隆升到一定程度后出现弱伸展环境的构造背景下,即斑岩铜矿形成于从南北向挤压隆升到东西向伸展初始发育的过渡构造背景. 相似文献
7.
北京地区大气气溶胶光学特性及其直接辐射强迫的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
利用2003年9月-2004年12月天空辐射计观测数据初步反演得到了北京地区大气气溶胶光学特性的参数,包括:500 nm大气气溶胶光学厚度,Angstrom波长指数,单次散射反照率和粒子谱分布的季节变化特征。将反演得到的结果代入辐射传输模式,计算北京地区大气层顶和地面在晴空条件下大气气溶胶的辐射强迫,并分析了其季节变化特征。 相似文献
8.
从会计原则、会计处理方法和国际协调等角度,分析了现阶段商誉的表内入账具有高度的不确定性和现实的不可操作性。较为可行的权宜之计是将自创商誉进行表外披露。 相似文献
9.
长白山阔叶红松林林隙特征及对树种更新的影响 总被引:12,自引:0,他引:12
长白山阔叶红松林实际林隙面积小于250m2的林隙数量占被调查林隙的70以上,扩展林隙面积大部分分布在100m2-500m2之间(70%左右),林隙最大面积大部分分布在300m2-900m2之间,林隙模型所模拟的面积应在500m2-900m2之间。40%的阔叶红松林林隙是风干扰形成的。每个林隙的平均林隙形成木的数量是2.65株。最大林隙形成木集中分布在50cm-60cm和60cm-70cm两个径级内,占总数量的50%以上,红松、紫椴、蒙古栎和春榆在最大林隙形成木中占95%以上,其中紫椴(40%)所占比例最大,红松(34.5%)次之。林隙内的树种更新密度比林冠下提高了30%左右。根据树种对林隙的反应可分为4类:鱼鳞云杉、水曲柳、青楷、白扭、红松、臭冷杉、胡桃楸和色木对林隙反应中等;紫椴、裂叶榆和春榆对林隙有强烈反应;白桦、山杨、蒙古栎和落叶松需要强烈林隙干扰才能引起树种更新。 相似文献
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1 CKO的产生知识主管 (ChiefKnowledgeOfficer ,CKO) ,也称智力资产总监 (DirectorofIntellectualCapital) ,是一种新型高级管理职务 ,其职责是管理组织的智力资产———知识资本。知识经济时代 ,影响组织的竞争能力、效益增长 ,使产品和服务增值的无形关键因素是组织的智力资产 ,即员工在知识经验、技能诀窍、工作伦理、道德规范等方面的综合智能 ,以及学习新技术、新知识、新解决方案、做好新工作的能力[1] 。知识正取代资金、自然资源和劳动力而成为最基本的经济资源 ,成功的… 相似文献