长江宜昌站

现有几种起动公式中的K值不能准确预测长江宜昌站沙质推移质输沙规律。本研究通过统计分析宜昌站1956年至1964年和1973年至1974年的246组沙质推移质实测水力泥沙因子数据，将沙质泥沙简化为均匀沙进行处理，从均匀沙的起动特点出发，推导出宜昌站沙质推移质的起动公式。新公式中的K值随流量变化呈指数分布，建立了适合宜昌站的沙质推移质输沙率公式，并用1975年的实测数据验证了公式的有效性。

Oracle回收站是存储已删除数据的区域。 了解回收站的机制有助于数据恢复和管理。 该指南详细介绍了回收站的原理、操作和恢复方法。

山洪灾害防治的关键在于准确及时的预警。本研究以长江流域为例，探讨山洪灾害预警难度的评价方法。研究利用历史灾害数据、地理背景信息和社会经济数据，结合地统计分析方法，从预警设备的运行维护环境、致灾过程的类型以及下垫面复杂程度三个方面构建了山洪灾害预警难度评价指标体系。指标权重则采用层次分析法确定。 评价结果表明，长江流域内山洪灾害预警难度较大的区域主要分布在甘肃南部、四川中部、云南北部、贵州东北部、湖北西北部以及重庆大部。这些区域滑坡、泥石流灾害频发，山高坡陡，交通不便，预警设备的安装、运行和维护成本较高。

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为期三天的 Spark+AI 峰会欧洲站 2019 于 2019 年 10 月 15 日至 17 日在荷兰阿姆斯特丹举行。 该峰会是欧洲最大的数据和机器学习会议，约有 1700 多名数据科学家、工程师和分析师参与。峰会主题包括 Apache Spark、TensorFlow、MLflow、PyTorch、Delta Lake、MLflow 和 Koalas 等开源技术最新进展，以及人工智能的实际部署实践。

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