南贝尔凹陷东次凹北洼槽南屯组一段储层特征

南贝尔凹陷东次凹北洼槽位于蒙古人民共和国东方省境内,主要油层为南屯组一段Ⅱ油组(K1n1Ⅱ),其次为南屯组一段Ⅲ油组(K1n1Ⅲ)及南屯组一段Ⅰ油组(K1n1Ⅰ),通过薄片、扫描电镜、x衍射分析和测井解释等手段,对南屯组一段Ⅱ、Ⅲ油组储层的岩石学特征、物性和孔隙结构特征进行了分析研究。该层位岩性主要为火山碎屑岩,孔隙类型主要为完整粒间孔隙、溶蚀孔隙,属于低孔低渗-中孔中渗储层。依据储层分类评价标准,结合普通物性分析及压汞分析的孔隙度、渗透率资料,并结合相应的压汞参数进行储层分类评价。研究表明,南屯组一段Ⅲ油组储层类型为Ⅲ类,南屯组一段Ⅱ油组储层类型为Ⅱ类。     

由一个组元的偏摩尔量计算其它组元的偏摩尔量

给出了一种计算三元系和多元系中组元偏摩尔量和体系的摩尔量的新方法。如果某一组元的偏摩尔量为已知,则可计算其他组元的偏摩尔量和体系的摩尔量。     

基于封装和聚集组播的区分服务组播实现方案

给出一种区分服务组播的三层实现模型,在此基础上给出一种基于封装和聚集组播的区分服务组播实现方案：EADSMCast(Encapsulated and Aggregated DiffServ Multicast). 一方面通过对基于封装的DSMCast方案的改进,在组播分组头部封装聚集组播树上核心路由器的转发信息,保持了区分服务域中核心路由器的无状态性和可扩展性;另一方面,通过对聚集组播的组-树匹配算法的改进,使多个具有相同或相似转发结构的组播组共享一棵聚集组播树,有效地减小了边界路由器中组播路由表的规模。仿真实验结果表明,EADSMCast是一种能够支持异构QoS组播、可扩展性良好的区分服务组播实现方案。     

下一代互联网中的智能QoS组播路由算法

设计了一种下一代互联网中的智能QoS组播路由算法,给定一个QoS组播请求和柔性QoS需求,包括带宽需求、组播端到端延迟区间,延迟抖动区间和出错率区间,寻找一棵QoS组播路由树.提出一种基于演化算法和单纯形算法的混合算法来构造满足上述需求且费用近优QoS柔性组播路由树,兼顾网络负载均衡.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法.     

数据的剔除对缺落值模型的影响

从距离角度和效率角度研究了一组数据和多组数据缺落值估计的影响,建立了剔除一组数据时Cook距离与复相关系数的等式关系,剔除多组数据时Cook距离与广义相关系数的不等式及广义方差比度量与Hoetelling广义相关系数的等式关系.     

Klamkin不等式的一组新推广及其应用

利用Chebyshev不等式和幂平均不等式,研究了Klamkin不等式的一组新的推广,并给出了推广方法和结论的一组应用.     

求解一次不定方程的Petri网方法(Ⅱ)——用带加权抑止弧的Petri网求方程的特解

引入一类增广Petri网——带加权抑止弧的Petri网的概念,用这种网构造出求n元一次不定方程的一组特解的Petri网模型和把一组整数解转换为一组非负整数解的Petri网模型,通过这些网的运行,可以求出n元一次不定方程的满足某种特定要求的一组特解,并把整数解转换为非负整数解。     

初等变换的一个应用

给出了线性代数中用初等变换判断向量组的线性相关性,求向量组的极大线性无关组和秩以及求向量组在其生成的子空间的一组基下的坐标。     

异维A酸红霉素凝胶联合青鹏软膏治疗寻常痤疮临床分析

目的:观察异维A酸红霉素凝胶联合青鹏软膏治疗寻常痤疮的临床疗效和安全性。方法:将136例患者随机分为3组,A组42例,给予异维A酸红霉素凝胶,外用,每晚一次;B组40例,给予硫磺乳膏,外用,早晚一次;C组54例在A组基础上加用青鹏软膏,外用,早上一次;疗程均为8周,分别于治疗前和治疗结束时评定患者的总皮损评分变化。结果:治疗结束后,ABC3组有效率分别是76.19%、65.50%和90.74%;C组的有效率与A、B两组比较,差异具有统计学意义(p0.01)。结论:异维A酸红霉素凝胶联合青鹏软膏治疗寻常痤疮临床疗效较好,不良反应少。     

不同运动方式对女大学生腹部脂肪的影响

目的：通过进行不同运动方式对女大学生实验的研究,寻找能减少腹部脂肪的有效方法。方法：采用仰卧起坐和快走两种方式对超重的女大学生进行减肥实验,对减肥效果进行测试和评价。结果：不做任何运动的一组（A组）,腹部脂肪率基本没变（P﹥0.05）。只做仰卧起坐的一组（B组）,腹部脂肪率有一定的减少（从31.84±1.56减少到31.15±1.57）,只快走的一组（ C组）,腹部脂肪率也有一定的减少（从32.83±1.88减少到31.16±2.12）,但通过对B组与C组运动前后腹部脂肪率的差值比较后,两者并无明显差异（P﹥0.05）。快走和仰卧起坐间隔进行的一组（ D组）,腹部脂肪率有明显的减少（从32.40±2.10减少到30.03±1.85）,其减少量大于只快走或只做仰卧起坐的一组,且具有统计学意义（ P ﹤0.05）。结论：快走一类的有氧运动加上专门针对腹部的运动,可以明显减少腹部脂肪。     

Public Auditing for Shared Data Utilizing Backups with User Revocation in the Cloud

With the advent of cloud storage, users can share their own data in the remote cloud as a group. To ensure the security of stored data and the normal operation of public auditing, once a user is revoked from the user group, the data files he signed should be resigned by other legal users in the group. In this paper, we propose a new re-signature scheme utilizing backup files to rebuild data which can resist the collusion between the cloud and revoked users, and we use Shamir Secret Sharing Scheme to encrypt data in the multi-managers system which can separate the authority of the group managers. Moreover, our scheme is more practical because we do not need managers to be online all the time. Performance evaluation shows that our mechanism can improve the efficiency of the process of data re-signature.     

基于二分关联图的大数据隐私保护方法

针对目前大数据缺乏群组隐私保护的问题,提出一种基于二分关联图的大数据群组隐私保护方法,在不同群组隐私层级的二分关联图中保护数据隐私。所提算法通过关联图分层(association graph layering, AGL)和层级群组差分隐私(hierarchical group differential privacy, HGDP),实现发布大数据的群组隐私保护。关联图分层将给定关联图的节点和边分组,通过划分二分关联图的节点最小化每个层级的敏感度,可以向不同权限的用户公开不同层级的子图;在层级群组差分隐私过程中,对不同层级选择灵敏度并计算方差,重复聚合噪声减少方差,通过高斯机制进行子图噪声注入,实现分层关联图的扰动,以保证每个层级的群组隐私。实验结果表明,所提方法可以用来保护群组数据的综合敏感信息,并且比其他方法具有更好的隐私保护效果和更高的数据可用性。     

Efficient Processing of Skyline Group Queries over a Data Stream

In this paper, we study the skyline group problem over a data stream. An object can dominate another object if it is not worse than the other object on all attributes and is better than the other object on at least one attribute. If an object cannot be dominated by any other object, it is a skyline object. The skyline group problem involves finding k-item groups that cannot be dominated by any other k-item group. Existing algorithms designed to find skyline groups can only process static data. However, data changes as a stream with time in many applications,and algorithms should be designed to support skyline group queries on dynamic data. In this paper, we propose new algorithms to find skyline groups over a data stream. We use data structures, namely a hash table, dominance graph, and matrix, to store dominance information and update results incrementally. We conduct experiments on synthetic datasets to evaluate the performance of the proposed algorithms. The experimental results show that our algorithms can efficiently find skyline groups over a data stream.     

非银行金融集团运营决策管理系统

针对大型非银行金融集团在运营管理方面的需求,本文设计了一套金融运营管理系统,该系统以MyEclipse为开发平台,采用B/S模式设计,支持在线短信发送,支持手机客户端在线操作和浏览运营数据.实现了对非银行金融集团运营监管数据的快速、准确的全面管理,提高了整个集团的运营管理水平.     

高准确度网络安全意识个体评估及群体指数构建方法

针对网络安全意识评估方法存在评估准确度不及、客观性不足、缺少对群体的网络安全意识评估方法等问题，提出了一种高准确度的网络安全意识个体量化评估和群体指数构建方法.该方法从多个维度采集个体的网络安全意识数据，利用混合回归模型将安全数据量化为安全得分；利用改进的标签传播算法进行聚类，通过设定监督信息而不依赖标签数据，得到个体的信息安全意识等级；利用多个个体的信息安全意识评估结果，使用基于Grubbs准则构建的指数计算公式，弱化群体中的异常点，量化群体内部共同意识，得到群体网络安全意识指数.实验结果表明，相对现有的评估方法，该方法的准确度和客观性显著提升，同时能够正确反映群体网络安全意识水平，为网络安全意识的全面提升和闭环促进提供了技术方法.      

人类ABO血型的群体遗传学研究

以大学生义务血型鉴定基础数据为资料（N=790）,对血型等数量性状遗传学计算方法进行了探讨,并与中国人ABO血型系统的血清学资料、几个常见外族ABO血型资料等进行了对比,分析了人类ABO血型的群体遗传学特性及其类别。     

自回归条件异方差模型的模拟

通过介绍怎样利用SAS/ETS中的自回归(Autoreg)过程实现条件异方差(ARCH)模型数据的分析,将理论与实践相结合,利用SAS/IML软件模拟两组(一组为ARCH(q)模型,另一组为AR(m)-ARCH(q)模型)ARCH数据,然后调用自回归过程对两组数据分别用相应ARCH模型进行效据拟合,得到理想结果.     

基于BP神经网络的高知识群体失业率预测研究

基于MATLAB仿真平台建立了高知识群体失业率预测的BP神经网络模型,应用数据插值及曲线拟合的方法,补充了高知识群体失业调查中未采集与未公布的数据,解决了失业率预测中的不完全数据问题,训练集和检验集与实际失业数据的仿真实测误差符合实用要求,有效提升了高知识群体失业预测的精确度.     

规避群体对品牌规避的影响机制研究

为了探讨规避群体对品牌规避的影响,采用实证研究方法,构建理论模型并进行假设检验.通过问卷调查收集数据,运用SPSS和AMOS统计软件分析数据.结果表明:规避群体显著正向影响品牌规避;规避群体正向影响消费者的非理想自我一致性,负向影响消费者的自我-品牌联结;非理想自我一致性是规避群体和自我-品牌联结的完全中介变量,自我-品牌联结是非理想自我一致性和品牌规避的部分中介变量;品牌涉入负向调节规避群体与品牌规避之间的关系及规避群体与非理想自我一致性之间的关系.     

基于多任务贝叶斯压缩感知的探地雷达成像算法

针对步进频率连续波探地雷达(SFCW-GPR)目标成像空间的联合稀疏性,在基于稀疏贝叶斯压缩感知(BCS)成像的基础上,提出了多任务贝叶斯压缩感知(MT-BCS)算法;针对不同的任务,采用一种通用的先验层次贝叶斯模型,该算法能在有限观测数据条件下,通过利用每组观测数据之间的相关性,使得从较少的随机样本中恢复原始信号;该算法对每组任务的重构都是独立的,在充分利用观测数据的相关性的同时,又可以保留各自数据的特性,实现各组观测数据之间信息共享;仿真结果表明,MT-BCS的重构性能良好,在相同条件下MT-BCS算法的重构效果优于BCS算法所得到的重构效果。