为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

《技术汇编》涵盖饮用水安全保障、城镇生活污水处理与资源化、工业废水处理回用与减排、面源污染控制、水体修复、水质分析与监测等六个领域的技术，入选技术大多来源于“十五”以来相关国家科技计划项目研究成果，均为我国当前迫切需要的水环境保护技术和工艺，具有较好的应用前景。为便于使用者查阅和掌握整体情况，《技术汇编》分为技术目录和技术简介两部分。第一部分技术目录中，每项技术由技术名称、技术内容、适用范围和推荐单位四部分组成，其中的技术内容包含了技术的基本原理、主要特点和指标、使用效果以及投资运行成本情况（投资运行成本以2008年度为准核算）等信息。第二部分技术简介中详细阐述了各项技术的具体内容、应用工程与案例、联系单位信息等

现有的大坝整体性态评价方法以定性评价为主，主观性较强.针对这一问题，以单测点监控模型的计算值与监测仪器实测值之间的残差为基础，提出采用多测点融合残差表征大坝整体性态.结合信息熵理论研究了不同测点的残差变化规律，从而对各测点残差的融合权重进行了分配，计算了融合残差.通过对融合残差进行分布分析，利用逆向云发生器、正向云发生器建立了表征大坝不同性态的概念云，即评价标准.在此基础上，结合云相似度算法，建立了大坝整体性态的评价模型.算例表明，该模型能够有效识别大坝监测资料中的异常测值，并能够定量、客观地评价大坝整体性态，评价结果合理、可靠，可为保障大坝安全运行提供重要参考

中国农业大学精细农业研究中心汪懋华 精细农作”是基于信息和知识进行作物生产管理的现代农田精耕细作技术。 它是综合应用现代信息髙新科技和农业装备技术、作物生产和农业资源环境管 理决策等多种先进科技成果,实践大田作物生产管理科技思想的革命。其基本 技术思想,是要揭示农田内小区作物生长条件的空间分布差异性,实施定位处 方农作(Site- Specific Crop management),达到提高土地资源利用潜力、有 效利用投入、增加产量、降低成本、提髙经济效益、减少环境后果的优化目 标。大田作物生产,特别是主要粮食作物生产,是农业生产活动的主体,它利 用着绝大部分的国土、水、能源、装备等自然和物质资源,保障着人类的食物 安全和生存的基础