一、市场调查的抽样 二、抽样方法与程序 三、抽样控制

一、研究蛋白质构象的方法 二、稳定蛋白质三维结构的作用力 三、蛋白质的二、三、四级结构 四、蛋白质折叠和结构预测

一、固定样本的连续调查 二、非固定样本的调查

传统 PM2.5 预测方法获取污染物浓度数据需要大型精密仪器，成本较高. 本文尝试利用图像数据进行 PM2.5 浓度预 测. 大气 PM2.5 浓度的变化与图像的暗通道强度、对比度和 HSI（Hue-saturation-intensity）颜色差异有密切联系. 大气中 PM2.5 浓度的升高会导致非天空区域的暗通道强度值下降，图像对比度下降和 HSI 空间颜色差异变小. 通过分析 PM2.5 浓度 与图像特征的关系，提出了一种基于图像混合核的列生成空气质量 PM2.5 预测模型

6.1水体与水体污染 6.1.1水件和水方染 6.1.2水体污染物及污染源 6.1.3水体污染类型 06.2河流水质模型 6.2.1河流水质模型简介 6.2.2河流的混合稀释模型 6.2.3守恒污染物在均匀流场中的扩散模型 6.2.4非守恒污染物在均匀河流中的水质模型 6.2.5 Streeter-Phelps-(s-P)模型 6.2.6河流水质模型中参数估值 6.3湖泊水库模型与评价 6.3.1湖泊环境概述 6.3.2湖泊环境质量现状评价 6.3.3湖泊环境预测模式 06.4地面水环境影响评价 6.4.1评价目的、分级及程序 6.4.2环境影响评价大纲 6.4.3项目分析和污染源调查 6.4.4地区水环境调查 6.4.5水环境影响预测及评价 6.4.6清洁生产和水污染防治

在研究富钴结壳高产区地形特征基础上，以富钴结壳站点地理坐标为中心，获得了一平方公里的海拔高度数值矩阵作为地形特征。使用卷积神经网络的分析方法对数值矩阵进行训练，学习坡度和平整度等区域特征，将富钴结壳站点地形和其他海底地形进行区分。依据训练后获得的模型，对富钴结壳高产区进行预测，取得了较好的预测效果，结合其他因素的影响，可以提高结壳靶区选取的精准度

第一节化学分析法 第二节消化实验 第三节代谢试验 第四节平衡实验 第五节饲养实验 第六节化学预测法

在植物病理学发展过程中，曾经把病害在较短时间内突然大面积严重发生从而造成重大损失的过程称为病害的流行，而在定量流行学中则把植物群体的病害数量在时间和空间中的增长都泛称为流行。 植物病害的预测是依据流行学原理和方法估计病害发生时期和数量，指导病害防治或病害管理。 第一节 植物病害的流行 第二节 植物病害的预测

第一节 专家评估法 一、个人判断法 二、专家会议法 三、头脑风暴法 四、德尔菲预测法 第二节 主观概率法 一、主观概率 二、主观概率加权平均法

微震能级随时间发生变化，高能级微震事件与冲击地压有良好的对应关系，为预测矿山微震能量时序变化，基于一维卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN），建立微震能级时间序列预测模型；通过模型训练，实现以前十次微震事件的能量级别作为输入来预测下一次微震事件的能量级别。由于微震样本数据类间不平衡问题，导致模型测试时将106能量级别的微震事件全部判断为105能量级别的微震事件，为进一步提高模型对106能级微震事件预测的准确率，对模型进行改进并使用混合采样方法训练改进后的模型；利用砚北煤矿250202工作面微震能级实测部分数据，改进后模型的总体测试正确率达到98.4%，其中106能量级别的微震事件测试正确率提升到99%。将模型应用于砚北煤矿250202工作面进行微震能级时序预测，模型的预测正确率整体达到93.5%，且对高能级微震事件的预测正确率接近100%