数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效的进行相关数据的传达与沟通，通过直观的传达关键数据的特征，从而做到数据价值的更高体现。提供多种展示模板供用户进行选择，同时支持模块的自定义功能。

我校地球科学与信息物理学院谭静强教授领衔的跨学科研究团队在Reviews of Geophysics发表了题为“Recent advances and challenges of waveform-based seismic location methods at multiple scales”的长篇论文，系统研究了新型波形类定位方法在多尺度地震定位中的重要进展和应用前景。中南大学为第一及通讯作者单位，博士后李磊为论文第一作者，谭静强教授为唯一通讯作者。论文合作者还包括德国地球科学中心、德国汉堡大学、法国巴黎大学、法国格勒诺布尔大学、荷兰乌得勒支大学、捷克科学院、罗马尼亚地球物理研究所等5个国家的高校和科研机构的7名学者。近日，我校地球科学与信息物理学院谭静强教授领衔的跨学科研究团队在Reviews of Geophysics发表了题为“Recent advances and challenges of waveform-based seismic location methods at multiple scales”的长篇论文，系统研究了新型波形类定位方法在多尺度地震定位中的重要进展和应用前景。中南大学为第一及通讯作者单位，博士后李磊为论文第一作者，谭静强教授为唯一通讯作者。论文合作者还包括德国地球科学中心、德国汉堡大学、法国巴黎大学、法国格勒诺布尔大学、荷兰乌得勒支大学、捷克科学院、罗马尼亚地球物理研究所等5个国家的高校和科研机构的7名学者。Reviews of Geophysics是由美国地球物理学会（AGU）主办的学术期刊，其影响因子在最新的汤森路透期刊引证报告（JCR）中位居地球化学和地球物理类的第一位。作为只接受约稿的同行评议期刊，该期刊每年只发表约25篇论文，内容涵盖地球物理学、大气科学、海洋科学及空间物理等所有地球和空间科学领域。谭静强教授团队此次发表的论文被选为该刊2020年第1期（Volume 58, Issue 1）的封面文章。论文基于团队长期研究成果，从页岩水力压裂诱发地震监测技术需求的背景出发，结合数字化地震仪器和高性能计算技术快速发展的趋势，对新型波形类震源定位方法进行了及时、全面而系统的梳理和总结，着重分析了相应的方法学进展和面临的主要技术挑战，介绍了该方法在声发射、微地震、诱发地震和天然/火山地震等多尺度地震定位中的应用现状，有助于推动地震监测方法在多学科领域以及跨尺度工程应用中的融合与发展。与传统的走时反演定位法不同，新型波形类方法能同时利用幅度和走时信息。论文详细阐述了该方法的兴起缘由和发展历程，深入分析了方法原理和分类。该类方法可被分为波形叠加法、逆时成像法、波前属性层析成像和全波形反演等四种类型。波形叠加法和逆时成像法依赖于地震数据的密集采样，全波形反演法虽然考虑了原始数据中的更多细节信息，但在实际应用中仍然面临计算量大、反演不稳定等挑战，波前属性参数类似于走时信息，可以看作是原始波形数据的抽象。波形叠加法平衡了地震数据的冗余度，既考虑了密集采样条件下的初至波波形信息，也应用了数据抽象后的走时信息，是目前最成熟也最成功的波形类定位Reviews of Geophysics是由美国地球物理学会（AGU）主办的学术期刊，其影响因子在最新的汤森路透期刊引证报告（JCR）中位居地球化学和地球物理类的第一位。作为只接受约稿的同行评议期刊，该期刊每年只发表约25篇论文，内容涵盖地球物理学、大气科学、海洋科学及空间物理等所有地球和空间科学领域。谭静强教授团队此次发表的论文被选为该刊2020年第1期（Volume 58, Issue 1）的封面文章。论文基于团队长期研究成果，从页岩水力压裂诱发地震监测技术需求的背景出发，结合数字化地震仪器和高性能计算技术快速发展的趋势，对新型波形类震源定位方法进行了及时、全面而系统的梳理和总结，着重分析了相应的方法学进展和面临的主要技术挑战，介绍了该方法在声发射、微地震、诱发地震和天然/火山地震等多尺度地震定位中的应用现状，有助于推动地震监测方法在多学科领域以及跨尺度工程应用中的融合与发展。与传统的走时反演定位法不同，新型波形类方法能同时利用幅度和走时信息。论文详细阐述了该方法的兴起缘由和发展历程，深入分析了方法原理和分类。该类方法可被分为波形叠加法、逆时成像法、波前属性层析成像和全波形反演等四种类型。波形叠加法和逆时成像法依赖于地震数据的密集采样，全波形反演法虽然考虑了原始数据中的更多细节信息，但在实际应用中仍然面临计算量大、反演不稳定等挑战，波前属性参数类似于走时信息，可以看作是原始波形数据的抽象。波形叠加法平衡了地震数据的冗余度，既考虑了密集采样条件下的初至波波形信息，也应用了数据抽象后的走时信息，是目前最成熟也最成功的波形类定位方法。论文还着重分析了现阶段波形类方法在速度模型依赖性、成像分辨率特征和计算成本等方面存在的研究难点和应用挑战，为后续的研究工作指明了方向。据统计，我国页岩气可采资源量居世界第一位，页岩油可采资源量居世界第三位，非常规油气资源探采涉及一系列十分复杂的地球科学问题，近年来已发展成为地球科学的热点和前沿。谭静强教授团队聚焦页岩油气地质与地球化学、页岩储层改造及其环境影响等领域的应用性基础研究和交叉科学研究，已经取得了较为突出的科研成果，在Reviews of Geophysics, AAPG Bulletin, Fuel, Marine Petroleum Geology, Rock Mechanics and Rock Engineering等地学、能源和工程领域著名期刊发表了系列论文。​​​​

得到三个重要结果：（1）在在线社交网络中，个体的传播力可以被精确地定义为最大连通渗流集团的大小与个体在该连通集团的概率的乘积。这里第一次给出了社交网络中个体传播力的简洁数学方程。（2）任何个体的影响力都可以在特征关联长度内，仅仅通过局部的网络结构信息来精确衡量，其误差会随该长度成指数衰减。这种现象与物理相变中临界行为之间有着深刻的理论关联。（3）基于上述发现，设计了一个优化算法来选择最具有影响力的个体。该算法不需要知道网络结构的全局信息，从而其计算时间复杂度与网络规模无关为一常数。在顶点数量以亿为单位的网络上，该算法时间复杂度比以往最快的贪心算法快上千万倍，且可以获得质量极高的优化解。

成果简介： 数据获取手段的不断进步，产生了海量的地理科学数据，在科学数据共享需求的背景下，如何从大数据中准确发现并获取用户所需的数据，是地理信息共享迫切需要解决的问题。本研究针对常规信息检索方法不适用于地理共享数据智能发现的现状，从数据关联和用户模型两方面着手，构建面向地理共享数据的异构信息网络模型，将地理共享数据和其他相关信息放入一个更加复杂的环境中去

研究内容 ：本课题主要进行了纳米材料的制备研究、纳米改性聚合铝 的制备及其在废水处理中的应用、 纳米改性陶粒的制备及其在废水处理中 的应用等三方面进行了研究。 其中纳米改性聚合铝的制备及其在废水处理 中的应用主要展开了纳米改性聚合铝的制备、混凝处理生活污水的结果、 混凝处理靛蓝印染废水、混凝处理混合印染废水等四方面进行了研究；纳 米改性陶粒的制备及其在废水处理中的应用主要展开了国产普通陶粒理

本发明公开了一种具有抑制幅度可控性的射频发射机边带失真分量的抑制系统，包括失真分量生成模型、系数提取模块、数模转换器、射频发射机、双工器、射频接收机、第一精度转换器、第二精度转换器、数字域滤波器、模数转换器和减法器。本发明还公开了一种具有抑制幅度可控性的射频发射机边带失真分量的抑制方法。本发明能够根据不同需求，灵活选择需要抑制的幅度，由于对数据进行了尾数截断处理，减少了运算时存储数据所需的寄存器位数，从而节省硬件资源。由于建模数据采用了更少的字长，所以相较于传统边带失真抑制方案，本发明减少了数据计算的复杂度，提高了计算速度。

技术优势 智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。 1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。 2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。 3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。 智慧水利大数据平台——功能模块图 大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图 系统主要功能模块

技术优势智慧水利大数据平台项目成果包括- -套软件产品“水文与水库大坝安全监测大数据平台”和两类算法，即“水库入库流量预测算法”和“智能水库防洪调度算法”。1)水文与水库大坝安全监测大数据平台:该平台基于传感器网络采集水库水文信息和大坝的各个核心区域的压力、位移、沉降等信息，基于大数据分析技术和可视化方法，设计实现了一种面向水库大坝安全监测的可视分析软件平台。2)水库入库流量预测算法:水库入库流量预测是精细化水库调度的基础，现有的基于水文模型的库流量预测方法对流域的适应能力较弱，预测精度难以满足精细化调度的应用需求。该项目基于历史水文数据，采用深度学习技术，对水库的入库流量进行滚动预测。结合智能化的时间序列决策方法，能够实现对水库的智能化管理调度。3)智能水库防洪调度算法:汛期的水库防洪调度是水库管理中面临的重要问题。该项目针对水库防洪调度中的上下游安全问题建立多目标优化模型，采用计算智能方法对模型求解获得精细化的水库防洪调度方案。与现有工程实践中基于规则的水库防洪调度不同，该方法不依赖于水利专家的经验，能够提供更加精细化的水库防洪调度方案。智慧水利大数据平台——功能模块图大坝安全检测指挥中心数据大屏——水库大坝一张图系统主要功能模块应用前景随着水利信息化的发展，物联网技术、人工智能技术和大数据技术的广泛应用，智慧水利逐渐成为可能，智慧水利大数据平台的建设正处于蓬勃发展的历史时期。该研究成果面向水库管理中的信息化和智能化问题展开研究，提供了基于物联网的大坝数据采集，基于大数据处理和可视分析技术的大坝安全监测和基于计算智能技术的水库入库流量预测与智能水库防洪调度解决方案。项目研究成果包括科研成果论文和软件产品，研究成果成熟度较高,具备良好的市场转化潜力。

Ø 本内存数据库包括了磁盘数据库应有的功能，如：数据操纵、数据定义以及数据查询。此外，本软件使用socket通信，分别搭建了服务端和客户端程序，使数据操作和数据处理分开执行。并且实现了单用户多处登陆引发的多线程问题。本项目最终获得“江苏软件杯——首届全国大学生软件设计大赛”优秀奖。