我国记者赴日采访险经过辐射区(组图)

记者沿日本东北高速公路穿越福岛市,记录了灾区民众的生活现状。面对物资短缺、加油站停电等困难,救援工作仍在紧张进行中。期间,还有一位便利店店主免费赠送食物给中国记者。
大船渡市役所是当地救灾调度中心,不断有民众前来咨询工作人员 特派记者徐剑桥、陈世昌 摄

大船渡市役所是当地救灾调度中心,不断有民众前来咨询工作人员 特派记者徐剑桥、陈世昌 摄

 

日本自卫队用军车给民众提供饮水  特派记者徐剑桥、陈世昌 摄

日本自卫队用军车给民众提供饮水 特派记者徐剑桥、陈世昌 摄

 

  楚天都市报讯(特派记者陈世昌 徐剑桥) 蜿蜒的日本东北高速公路,将美丽的福岛、仙台、岩手等县市串成一线。连日来,记者沿着地震抢险救援的生命通道东北高速公路,向灾区挺进。

  与辐射区擦肩而过

  福岛核电站接二连三出现险情,核辐射成了全世界最为关注的话题。在记者沿东北高速公路穿过福岛市时,福岛核电站刚发生一次爆炸,记者几乎是和辐射区擦肩而过。

  当众多中国媒体同行第一时间抵达日本东京后,摆在我们面前的就是如何尽快抵达灾区。而横穿重灾区的东北高速则是最为便捷的一条通道。

  前日,当记者准备赶赴重灾区时,司机白砂先生提醒,这条高速公路要穿过福岛市。而在仅隔几十公里外的海边,则是随时可能出现爆炸的福岛核电站。

  此时,如果绕道日本西海岸,可能一天都无法到达灾区。记者只好决定冒险沿东北高速前行。

  一路上,天空格外蓝,高速公路上来往的救援车辆穿梭不停,丝毫看不出有任何危险的迹象。

  下午2时许,当车辆顺利地穿过福岛,进入仙台境内时,有同行打来电话焦急地说:“福岛核电站刚刚出现爆炸,已有放射性物质飘散,民众疏散范围扩大为20公里。”

  听到这个消息后,司机白砂害怕地说:“幸亏我们所经过的区域,不在疏散范围内。”

  汽车加油要靠手摇

  地震发生后,灾区出现了物资和燃料非常紧张的状况,尤其是汽油。而记者租用的面包车,经过几天的奔波,汽油所剩无几,随时可能停在高速路上。

  昨日上午,当记者来到东北高速一个加油站时,等候加油的汽车已经排起了长龙。令人惊奇的是,在这儿加油,全部靠手摇。

  工作人员说,现在加油站都停电了,无法正常加油,但由于救灾车辆非常多,他们便想出了一个办法,通过手摇加油器的摇臂,将油灌进汽车油箱。

  记者看到,要让一辆小车加满油,需要花费15分钟。等加完一箱油,工作人员额头上满是汗珠。他们说,这些都是救灾车辆,必须让他们尽快加上油。

  店主免费送记者食物

  “你们不远万里从中国赶到日本,报道日本受灾情况,我们感谢都来不及。”昨日中午1时许,在东北高速宫城县金城服务区内,便利店店主根本和明将几袋食品递给记者,一定要免费赠送。

  进入灾区采访后第二天,我们储存在车上的干粮全部耗尽。而沿途的便利店和大型超市的食品,几乎全被抢购一空。如不及时购买食物,我们可能会挨 饿。不幸的是,司机白砂师傅连续找了几个便利店,不是关门,就是空空如也。“这是最后一个服务区了,如果再没有食品,那只能饿着肚子采访了。”两天来,白 砂师傅已经滴米未进,他有些无奈地对记者说。

  而令人失望的是,金城服务区便利店依然大门紧闭。记者试着拍了几下门,一名日本男子迅速从侧门走了出来。他有些抱歉地说:“现在店内,只剩下一些小吃,不能饱肚子。”

  此时,已经饥肠辘辘的我们顾不得那么多,几乎要将小店所有食物搬空。就在记者准备结账时,店主根本和明得知我们是来自中国的记者后,他主动要求“免单”。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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