二、冯铭业投资情况:冯铭业目前是珠海市天翊餐饮管理有限公司直接控股股东,持股比例为100%;目前冯铭业投资珠海市天翊餐饮管理有限公司最终收益股份为100%;三、冯铭业的商业合作伙伴:基于公开数据展示,冯铭业目前有4个商业合作伙伴,包括张志齐、魏瑞溪、罗家慧等。
黄色圆点表示远离大苏门答腊断层历史5.5级以上地震，反映地壳弥散变形。（c）数据分布。绿色圆点表示远震位置中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室岩石圈演化动力学学科组博士生冯铭业与导师陈凌研究员、新加坡南洋理工大学韦生吉副教授等提出接收函数H-Φ叠加地震学新方法，该方法通过网格搜索得到拟合...
为解决这一问题，中科院地质与地球物理研究所博士生冯铭业与导师陈凌研究员、韦生吉客座研究员等，将深度学习方法——卷积神经网络近震记录降噪技术——引入到三分量远震记录降噪中，进而提高P波接收函数波形及成像分辨率。不同于传统的频率域（或小波域等）滤波降噪方法，神经网络经过机器学习训练能够分别预测信号和噪声...
中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室岩石圈演化动力学学科组博士生冯铭业与导师陈凌研究员、新加坡南洋理工大学韦生吉副教授等利用远震P波接收函数波形随反方位角的谐波变化特征，提出了定量估计俯冲板片界面倾向的新方法，并将该方法命名为倾向搜索法（图1）。地震波正演测试表明，倾向搜索法能够较...
中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室岩石圈演化动力学学科组博士生冯铭业与导师陈凌研究员、新加坡南洋理工大学韦生吉副教授等利用远震P波接收函数波形随反方位角的谐波变化特征,提出了定量估计俯冲板片界面倾向的新方法,并将该方法命名为倾向搜索法(图1)。地震波正演测试表明,倾向搜索法能够较为...
中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室岩石圈演化动力学学科组博士生冯铭业与导师陈凌研究员、新加坡南洋理工大学韦生吉副教授等利用远震P波接收函数波形随反方位角的谐波变化特征,提出了定量估计俯冲板片界面倾向的新方...
中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室岩石圈演化动力学学科组博士生冯铭业与导师陈凌研究员、新加坡南洋理工大学韦生吉副教授等提出接收函数H-Φ叠加地震学新方法,该方法通过网格搜索得到拟合接收函数Ps转换波和多次波震相到时的最优地壳厚度和熔融分数估计,以及与熔融分数相对应的波速和波速比估计(图...
为解决这一问题,中科院地质与地球物理研究所博士生冯铭业与导师陈凌研究员、韦生吉客座研究员等,将深度学习方法——卷积神经网络近震记录降噪技术——引入到三分量远震记录降噪中,进而提高P波接收函数波形及成像分辨率。不同于传统的频率域(或小波域等)滤波降噪方法,神经网络经过机器学习训练能够分别预测信号和噪声,实...
为解决这一问题,中科院地质与地球物理研究所博士生冯铭业与导师陈凌研究员、韦生吉客座研究员等,将深度学习方法——卷积神经网络近震记录降噪技术——引入到三分量远震记录降噪中,进而提高P波接收函数波形及成像分辨率。不同于传统的频率域(或小波域等)滤波降噪方法,神经网络经过机器学习训练能够分别预测信号和噪声,实...
为解决这一问题,中科院地质与地球物理研究所博士生冯铭业与导师陈凌研究员、韦生吉客座研究员等,将深度学习方法——卷积神经网络近震记录降噪技术——引入到三分量远震记录降噪中,进而提高P波接收函数波形及成像分辨率。不同于传统的频率...