运达股份最新公告：拟参与中电建新能源增资项目2023-04-26 18:31·证券之星运达股份公告，拟参与中电建新能源增资项目，出资总额不超过5.25亿元。截至2023年4月26日收盘，运达股份(300772)报收于14.08元，上涨3.83%，换手率1.67%，成交量11.42万手，成交额1.6亿元。4月26日的资金流向数据方面，主力资金净流入950.69万元，占总成交额5.93%，游资资金净流出744.05万元，占总成交额4.64%，散户资金净流出206.63万元，占总成交额1.29%。融资融券方面近5日融资净流入117.26万，融资余额增加；融券净流出4.14万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，运达股份（300772）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力优秀，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、经营现金流/利润率。该股好公司指标3星，好价格指标3.5星，综合指标3星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）该股最近90天内共有7家机构给出评级，买入评级4家，增持评级3家；过去90天内机构目标均价为19.92。运达股份（300772）主营业务：大型风力发电机组的研发、生产和销售,以及风电场的开发运营。公司董事长为高玲。公司总经理为陈棋。重仓运达股份的前十大基金见下表：其中持有数量最多的基金为九泰久益混合A，目前规模为0.58亿元，最新净值2.158（4月25日），较上一交易日下跌2.13%，近一年上涨15.03%。该基金现任基金经理为何昕 黄皓。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
2025年01月04日，测绘学报 | 王帅：利用空间大地测量资料研究大陆区域构造变形模式2021-08-25 11:29·测绘学报本文内容来源于《测绘学报》2021年第6期（审图号GS（2021）3565号）利用空间大地测量资料研究大陆区域构造变形模式王帅南京工业大学测绘科学与技术学院, 江苏 南京 211816引文格式：王帅. 利用空间大地测量资料研究大陆区域构造变形模式[J]. 测绘学报，2021，50(6)：852-852. DOI: 10.11947/j.AGCS.2021.20200323WANG Shuai. Study on the crustal deformation pattern in continental regions using the space geodesy[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2021, 50(6): 852-852. DOI: 10.11947/j.AGCS.2021.20200323：http://xb.sinomaps.com/article/2021/1001-1595/2021-6-852.htm博士论文摘要地壳运动与变形模式受岩石圈深浅部结构、构造单元边界动力和深部动力、断裂带几何和运动特性等多种因素影响。本文以空间大地测量观测技术为手段，综合区域断层活动性、地形地貌特点、岩石圈结构属性和历史地震目录等资料，对帕米尔高原东西向剪切变形、苏拉威西拉张变形和巴布亚新几内亚逆冲汇聚变形进行了研究，相关研究对认识大陆动力学和地震动力学等具有重要的意义。研究内容主要包括：(1) 帕米尔高原东西向剪切变形模式。在印度板块和欧亚板块碰撞挤压作用下，帕米尔高原以北部弧形构造带的南北向缩短为主，同时，沿木吉-公格尔断裂带，高原还呈现出显著的东西向剪切变形。利用GNSS和InSAR观测资料分析了帕米尔高原地壳运动特征，着重分析了高原东西向剪切变形特征；同时，结合历史地震目录和区域强震震源机制，对木吉-公格尔断裂在高原剪切变形过程中扮演的角色进行了分析；并讨论了高原剪切变形的动力学机制。结果表明：①木吉-公格尔断裂带是一条剪切变形带，其东部地壳向东运动，西部地壳向西运动，表现为木吉断层的右旋剪切变形和公格尔断裂的东西向拉张剪切变形；②木吉-公格尔断裂带是帕米尔高原与塔里木盆地之间的构造边界带，吸收和调节着两者之间的相对变形；③帕米尔高原剪切变形是下地壳熔融层内的韧性流动在地表的力学响应。(2) 苏拉威西中部拉张构造变形模式。苏拉威西位于印度尼西亚东部，吸收并调节着澳大利亚板块、巽他板块和菲律宾板块之间的汇聚变形，构造运动复杂，火山活跃，地震频发且类型多样。帕卢—科罗走滑断层从南向北贯穿苏拉威西中部，是区内一条重要的大型左旋走滑断裂带，且以其为边界断裂的东苏拉威西中部块体表现为明显的拉张应变。基于区域断层活动性、地形地貌资料和历史地震目录提出了“漏斗”运动学模型，用于解释苏拉威西中部地壳的拉张变形及其演化过程。研究表明：①苏拉威西中部地壳运动分为造山阶段和物质挤出阶段两个阶段。两个阶段都涉及物质的积累和挤出，第1个阶段物质的积累占主导，第2个阶段物质的侧向挤出占主导；②沿帕卢—科罗断裂带的物质侧向挤出作用促进了苏拉威西的重力滑塌，导致了该区域地壳的拉张与减薄。(3) 巴布亚新几内亚逆冲褶皱带变形模式。巴布亚新几内亚位于澳大利亚板块和太平洋板块碰撞的前缘地带，区内逆冲褶皱带普遍发育。基于InSAR观测资料对2018年巴布亚新几内亚Mw 7.5地震的同震形变进行了分析；确定了此次地震的多断层破裂模型，并对同震滑动分布特征进行了反演。结合地形地貌资料、岩石圈结构特性、反演确定的构造几何及滑动分布模型对逆冲褶皱带地壳增厚机制与应变积累方式进行了讨论。结果表明：①2018年巴布亚新几内亚Mw 7.5地震是一个多断层破裂事件，共涉及了4个断层的破裂，以基底逆冲为主，破裂深度超过了25 km；②逆冲褶皱带沿走向变化的地形地貌特点与岩石圈属性和构造几何有关，西段岩石圈温度较低，强度较大，东段岩石圈温度较高，强度较弱；西段的断裂倾角要比东段的陡；③巴布亚新几内亚逆冲褶皱带上地壳的增厚隆升可能受控于基底断层的运动。作者介绍第一作者介绍：王帅(1988—), 男, 2019年6月毕业于武汉大学, 获工学博士学位(指导教师: 许才军教授), 研究方向为地壳形变监测。E-mail: shwang@njtech.edu.cn初审：张艳玲复审：宋启凡终审：金 君
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重(窜丑辞苍驳)要(驰补辞)内(狈别颈)容(搁辞苍驳)提(罢颈)示(厂丑颈):
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这(窜丑别)场(颁丑补苍驳)离(尝颈)婚(贬耻苍)风(贵别苍驳)波(叠辞)，最(窜耻颈)终(窜丑辞苍驳)以(驰颈)双(厂丑耻补苍驳)方(贵补苍驳)各(骋别)执(窜丑颈)一(驰颈)词(颁颈)而(贰谤)告(骋补辞)终(窜丑辞苍驳)。
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神经网络成2017最热词计算机科学十大领域热词排行榜曝光2018-02-02 19:03·新智元【新智元导读】2018伊始你的自然基金是否已经写好了呢是否已经决定2018年的研究方向了呢在决定方向的重要时刻你一定想要了解当下计算机科学领域最受关注、最重要的研究方向是什么近日上海交通大学Acemap团队发布2017年IEEE、ACM等热点词汇一起来看数据来源Acemap数据库收集了全球范围的重要出版场所（包括期刊和会议）发表的论文共计1.27亿篇论文涉及1.15亿名作者Acemap团队爬取2017年 IEEE的论文14万余篇ACM的论文9万余篇统计出计算机科学领域下的人工智能、计算机网络与无线通信、计算机图形学与多媒体等十个领域的年度热点词汇2017年度计算机科学热点词汇(总)序号关键词比率1Neural Networks2.31%2Wireless Networks1.37%3Large Scale1.02%4Energy Efficiency1.01%5Convolutional Networks0.95%6Deep Learning0.79%7Wireless Sensor Network0.62%8Social Networking0.55%9Gaussians0.53%10Machine Learning0.5%11Big Data0.47%12Cellular Networks0.46%13Resource Allocation0.43%14Modulators0.43%15Low Power0.43%16High Performance0.43%17Reinforcement Learning0.41%18Data Centers0.41%19Software Defined0.41%20Network Based0.41%2017年度计算机科学各领域热点词汇1、计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统序号关键词比率1Energy Efficiency2.58%2Low Power1.96%3High Performance1.86%4Neural Networks1.85%5Large Scale1.24%6Big Data1%7Network On Chips1%8Fault Tolerance0.94%9Fpga Based0.88%10High Level0.87%11Multi Core0.85%12DRAMS0.84%13Data Centers0.83%14Machine Learning0.8%15I/O0.76%16Convolutional Networks0.73%17Modulators0.71%18SRAM0.7%19Distributed Systems0.64%20High Level Synthesis0.63%2、计算机网络与无线通信序号关键词比率1Wireless Networks7.03%2Energy Efficiency3.1%3Wireless Sensor Network2.84%4Cellular Networks2.69%5Cognitive Radio2.25%6Radio Networks2.09%7Heterogeneous Networks2.02%8Resource Allocation2%9Software Defined1.96%10Mobile Networks1.89%11Massive Mimo1.83%12Cognitive Networks1.79%13Mimo Systems1.76%14Full Duplex1.57%15Cognitive Radio Networks1.54%16Data Centers1.52%17Software Defined Networking1.41%18Harvested Energy1.34%19Small Cells1.25%20Ad Hoc1.24%3、网络与信息安全序号关键词序号1Access Control1.98%2Privacy Preservation1.95%3Wireless Networks1.92%4Wireless Sensor Network1.31%5Side Channel1.08%6Cloud Computing1.02%7Mobile Device0.93%8Authentication Schemes0.84%9Attribute Based0.84%10Key Exchange0.79%11Software Defined0.79%12Detecting Malware0.76%13Identity Based0.73%14Security Analysis0.73%15Social Networking0.67%16Smart Grids0.67%17Web Application0.67%18Machine Learning0.67%19Large Scale0.67%20Security And Privacy0.67%4、软件工程/系统软件/程序设计语言序号关键词比率1Empirical Studies2.09%2Web Services1.92%3Software Engineering1.55%4Software Development1.51%5Model Checking1.37%6Service Composition1.3%7Large Scale1.22%8Open Source1.14%9Service Based1.05%10Source Code1.02%11Software Systems1.01%12Android Applications0.99%13Test Generation0.98%14Static Analysis0.95%15Business Processes0.94%16Product Lines0.82%17Web Application0.8%18Recommendation Services0.76%19Requirements Engineering0.75%20Experience Report0.75%5、数据库/数据挖掘/内容检索序号关键词比率1Social Networking1.91%2Information Retrieval1.6%3Large Scale1.47%4Social Media1.33%5Big Data1.02%6Neural Networks0.92%7Topic Modeling0.81%8Learning To Rank0.81%9Time Series0.78%10Web Search0.75%11Streaming Data0.63%12Question Answering0.62%13Collaborative Filtering0.57%14Data Streams0.55%15Knowledge Bases0.53%16Matrix Factorization0.53%17Information Seeking0.53%18Location Based0.52%19Graph Based0.52%20Feature Selection0.5%6、计算机科学理论序号关键词比率1Lower Bounds2.78%2Faster1.21%3Planar Graphs1.17%4Approximation Algorithms1.12%5Algebras0.87%6Wireless Networks0.85%7CSP0.85%8Tight Bounds0.81%9Model Checking0.79%10Free Graphs0.72%11Polynomial Time0.72%12Colored Graphs0.66%13Faster Algorithms0.62%14Bipartite Graph0.6%15Bounded Degree0.6%16Independent Set0.6%17Temporal Logic0.55%18Random Graphs0.55%19Shortest Path0.51%20Parameterized Algorithms0.51%7、计算机图形学与多媒体序号关键词比率1Neural Networks4.02%2Speech Recognition1.8%3Convolutional Networks1.78%4Image Based1.56%5Compressive Sensing1.05%6Low Rank0.92%7Gaussians0.92%8Super Resolution0.91%9Recurrent Neural Network0.87%10Quality Assessment0.86%11Deep Learning0.82%12Large Scale0.82%13Dictionary Learning0.8%14Virtual Reality0.77%15Augmented Reality0.76%16Speech Enhancement0.75%17Action Recognition0.73%18Sparse Representation0.72%19Image Retrieval0.69%20Matrix Factorization0.69%8、人工智能序号关键词序号1Neural Networks5.07%2Convolutional Networks2.15%3Deep Learning1.75%4Reinforcement Learning1.22%5Gaussians1.13%6Large Scale0.99%7Pose Estimation0.8%8Object Detection0.79%9Recurrent Neural Network0.73%10Supervised Learning0.68%11Multi Agent0.66%12Gaussian Processes0.62%13Semi Supervised0.62%14Low Rank0.59%15Multi Robot0.59%16Learned Features0.59%17Action Recognition0.57%18Machine Learning0.57%19Motion Planning0.56%20Humans And Robots0.56%9、人机交互与普适计算序号关键词比率1Social Media1.5%2Emotion Recognition1.13%3Mobile Device0.97%4Visually Impaired0.94%5Virtual Reality0.86%6Augmented Reality0.86%7Social Networking0.78%8User Interface0.7%9Mobile Phone0.67%10Large Scale0.67%11Activity Recognition0.64%12Online Communities0.64%13Gesture Based0.59%14Wireless Networks0.56%15Smart Homes0.54%16Designing And Evaluating0.54%17Human Interaction0.51%18Interactive Systems0.51%19User Experience0.48%20Virtual Environments0.48%10、交叉/综合/新兴序号关键词比率1Neural Networks2.02%2Deep Learning1.94%3Gene Expression1.74%4Large Scale1.25%5Protein Interactions1.25%6Machine Learning1.17%7RNA1.09%8Network Based1.05%9Convolutional Networks1.01%10Expression Data0.97%11DNA0.97%12Social Networking0.89%13Feature Selection0.89%14Regulatory Networks0.85%15Selected Features0.85%16Alzheimer's Disease0.77%17Protein Protein Interactions0.77%18Gene Networks0.77%19Model Predictive0.77%20Timing Analysis0.73%2017年度IEEE、ACM热点词汇IEEE热点词汇序号关键词比率1Neural Networks2.58%2Wireless Networks1.77%3Energy Efficiency1.4%4Convolutional Networks1.13%5Large Scale1.01%6Deep Learning0.81%7Cellular Networks0.72%8Wireless Sensor Network0.7%9Modulators0.69%10Low Power0.66%11Cognitive Radio0.65%12Resource Allocation0.64%13Radio Networks0.59%14Software Defined0.56%15Data Centers0.56%16Heterogeneous Networks0.56%17Gaussians0.55%18Mimo Systems0.55%19Network Based0.55%20Big Data0.53%ACM热点词汇序号关键词序号1Neural Networks1.38%2Wireless Networks1.13%3Large Scale1.07%4Energy Efficiency0.7%5Social Networking0.68%6Wireless Sensor Network0.66%7Machine Learning0.54%8Deep Learning0.48%9Social Media0.47%10Big Data0.47%11Convolutional Networks0.45%12High Performance0.45%13Multi Agent0.38%14Reinforcement Learning0.37%15Gaussians0.37%16Based Algorithm0.36%17Cloud Computing0.34%18Preserving Privacy0.33%19Privacy Preservation0.32%20Mobile Device0.32%新智元AI技术+产业社群招募中欢迎对AI技术+产业落地感兴趣的同学加小助手微信号: aiera2015_2入群；通过审核后我们将邀请进群加入社群后务必修改群备注（姓名-公司-职位；专业群审核较严敬请谅解）
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