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習近平總書記在視察唐山時的重要講話:我國是世界上自然災害最為嚴重的國家之一,災害種類多,分布地域廣,發生頻率高,造成損失重,這是一個基本國情。新中國成立以來特別是改革開放以來,我們不斷探索,確立了以防為主、防抗救相結合的工作方針,國家綜合防災減災救災能力得到全面提升。要總結經驗,進一步增強憂患意識、責任意識,堅持以防為主、防抗救相結合,堅持常態減災和非常態救災相統一,努力實現從注重災后救助向注重災前預防轉變,從應對單一災種向綜合減災轉變,從減少災害損失向減輕災害風險轉變,全面提升全社會抵御自然災害的綜合防范能力。防災減災救災事關人民生命財產安全,事關社會和諧穩定,是衡量執政黨領導力、檢驗政府執行力、評判國家動員力、體現民族凝聚力的一個重要方面。當前和今后一個時期,要著力從加強組織領導、健全體制、完善法律法規、推進重大防災減災工程建設、加強災害監測預警和風險防范能力建設、提高城市建筑和基礎設施抗災能力、提高農村住房設防水平和抗災能力、加大災害管理培訓力度、建立防災減災救災宣傳教育長效機制、引導社會力量有序參與等方面進行努力。
研究生論壇第205期

  2019年10月17日下午,研究生論壇205期學術講座在703室如期開展,邀請到的是北京大學碩士研究生蔣一然和周一劍,報告題目分別是《可實用的地震和微地震自動檢測方法》、《基于卷積與遞歸神經網絡的地震檢測及震相拾取算法》。各專業學生部分都聆聽了這兩場報告。
  蔣一然介紹了他的研究成果:一種基于深度學習和臺陣策略的自動拾取方法,可以精確拾取到遠超人工目錄地震數目的地震,拓展臺陣的地震監測能力。利用不同的臺網數據進行交叉驗證,對我們所使用的方法的泛化能力進行測試,進一步以自動拾取的結果作為模板,使用GPU下的若模板匹配,可以高效地檢測模板相關的微地震,為進一步的地震研究提供可靠的資料。
  周一劍向大家展示了基于卷積和遞歸神經網絡的從連續波形中提取P&S波震相到時的算法。使用了8層CNN對30s的波形記錄進行分類,我;被識別出的地震時窗通過兩層雙向RNN完成序列標注任務,從而轉化為P&S波的震相到時。我們的訓練與測試數據來自于16個寬頻帶地震儀記錄的2008年汶川余震序列。我們通過數據增強將原始的人工拾取的到時文件擴展為135,966個地震時窗。最終,CNN實現了94%和98%的地震與噪聲樣本分類準確率;RNN可以實現相比于傳統算法更加穩定的震相檢測,和更為準確的S波拾取。

   

  本次講座內容較新,是當前科研中的熱點,給與會師生帶來一些啟發,對學生們的科研工作有一定的參考意義。

發布時間:2019年10月21日

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