【摘 要】
:
本文阐述了以排为主,排降结合的洞内降水技术在“建——永”区间隧道暗挖施工中的应用,以及取得的经验和效益。
论文部分内容阅读
本文阐述了以排为主,排降结合的洞内降水技术在“建——永”区间隧道暗挖施工中的应用,以及取得的经验和效益。
其他文献
目标检测作为计算机视觉的核心研究任务之一,被广泛应用于各个领域,如:交通检测、医疗诊断、安全保障等,一直是研究学者广泛关注的研究课题。随着人工智能技术的不断发展,基于深度学习的目标检测算法成为当前目标检测的主流算法,其中YOLOv3算法作为深度学习目标检测算法中最受关注的算法之一,具有检测效率高、泛化能力强、鲁棒性好等优点。但是,随着检测任务的复杂度越来越高,YOLOv3算法的检测精度已经不能满足
在信息技术高速发展的今天,光子器件较之于传统的电子器件在性能和集成度上都具备明显的优势。作为能实现亚波长范围内光场调控的方式,表面等离子激元(Surface plasmon polaritons,SPPs)可以克服光子器件在微纳米尺寸下存在的经典衍射极限,从而使光子器件在尺寸和性能上取得更大的突破。得益于金属-介质-金属波导(metalinsulator-metal,MIM)结构简单、易于制备、局
软件漏洞通常是指可被恶意利用的程序缺陷,是软件系统安全性的主要威胁。对软件进行漏洞检测可有效降低安全风险,已成为软件安全领域的研究热点。覆盖率导向的灰盒模糊测试(Coverage-guided greybox fuzzing,CGF)是一种动态漏洞检测技术,通过代码插桩结合遗传算法生成测试用例,并利用测试用例触发目标软件中的漏洞。现有CGF在考虑程序路径被测试的频率差异时,是基于给定阈值来区分稀有
建筑工程塔吊作为施工现场的主要起重设备,对提高作业人员的劳动效率、加快施工进度具有不可替代的作用。但由于塔吊的安装、拆卸等作业活动存在一定的危险性和施工现场塔吊安全管理不足等原因,近年来塔吊安全事故频发,造成了较大的人员伤亡和财产损失。为系统分析塔吊安全事故的发生机理,提出具有针对性的预防和控制措施,本文以我国2013~2019年194起塔吊安全事故的调查报告为数据分析来源,对塔吊安全事故致因和风
随着计算机视觉研究的迅速发展,三维场景的语义理解已广泛应用到多个三维场景感知领域,例如室内导航、机器人等智能设备对周围场景的识别与理解直接影响其定位和避障的能力,基于深度学习的室内点云分割作为室内场景理解的关键,具有重要的研究意义,本文具体研究内容如下:(1)深入研究近年来国内外学者将深度学习应用于室内三维场景点云分割的理论知识,针对深度神经网络Point Net和Point Net++在三维点云
随着现代医学诊疗手段和计算机技术的发展,医学影像成为临床诊断和医学研究领域的强有力工具。具有多方位和多参数成像方式的医学MRI影像对人体脑部结构和软组织有较高的分辨率,且无电离辐射,是病理信息和解剖结构研究的主要手段。实际应用中,由于成像设备、技术的不同以及外界干扰等因素,造成获取的MRI影像细节丢失,纹理不清晰,因此,MRI影像的超分辨率研究对于临床诊断和人类医学事业具有重要的科学意义。通过分析
时间序列数据广泛应用于气象、经济、工业等诸多领域,针对时间序列数据的预测对实际生产生活具有极大的指导意义。传统的时间序列预测方法对数据要求高,而且往往没有办法学习更长的历史值信息。本文运用人工智能研究领域中较为前沿的深度学习技术作为理论框架,对两类不同类型的多元时间序列数据经行处理预测,针对现有的一些处理时序数据的模型经行改进处理,具体工作如下:1)针对单变量多来源的多元时间序列,提出一种基于编解
全景分割网络通过共享从图像中提取的特征信息,来分别完成相对应的语义分割和实例分割任务,再通过设计融合算法来实现对两者的统一输出,最后生成全局的,统一的图像。全景分割是目前最新和功能最为齐全的图像分割技术,它可以准确分割图像中包含的所有的语义信息,在自动驾驶、人机交互和安防监控等领域都有着非常广泛的应用。在全景分割网络中的语义分割头中,对于things类部分分割范围若超过了实例分割头相对应的分割区域
椭圆型微分方程的多解性及其他性质的研究,具有很大的理论意义与实践价值。本文采用Ekeland的变分方法主要研究了下述两类椭圆型方程的多解性,一类为具有奇异项的临界重调和方程的多重正解,一类为具有凹凸非线性项和变号权函数的分数阶p-q-Laplacian方程组的多解性。本文研究了以下一类具有奇异项的非线性临界椭圆方程借助于Ekeland变分原理,证明了当奇异项系数λ属于某个集合时,方程(1)至少存在