墨西哥的债务“债券化”未能如愿以偿

去年底,墨西哥政府突然宣布将发行一种高利率的新债券,用美国财政部的国库券作抵押,按一定折扣,换回它所欠外国商业银行的债务。这项计划由美国摩根保证信托公司代办。愿参加的外国银行的投标日期到今年2月26日截止。墨西哥政府原想通过这个计划,发行50亿到100亿美元新债券换回它所欠的100亿到200亿美元的债务。     

型钢混凝土(SRC)梁受弯承载力计算方法比较

<钢骨混凝土结构设计规程>和<型钢混凝土组合结构设计规程>是现有的两部型钢混凝土设计规程,为了便于工程设计人员正确选用,对这两部规程的分析思路、并将相应的计算值与实验数据进行比较,得出两部规程不同的设计特点,并提出了现阶段存在的主要问题,最后提出一些适合工程应用的建议.     

巴西“克鲁扎多”计划为什么受挫

去年11月27日,巴西首都巴西利亚爆发了大规模暴力事件,携带催泪瓦斯的警察和乘坐装甲车的军队与数千名抗议政府经济节约措施的游行群众发生了冲突。在这次暴乱中,据说有33辆汽车被焚,5家银行遭抢劫,7幢公共服务大楼被烧,100名警察受伤,200多示威者被捕:这次冲突已被巴西报刊称作是“巴西首都历史上最大的野战”。     

漫谈美国股票暴跌

10月13日,星期五,纽约股票交易所的行情发生了暴跌。官方、企业界、公众都为之震动。白宫办公室、财政部、联邦储备局的头头们闻讯后立刻举行了会议,商讨紧急对策。西方主要工业国的财政金融当局和各证券交易所之间也互通声气,力求采取共同步骤,稳定市场。美国联邦储备局向金融市场连续提供了巨额资金,以缓和资金周转的困难。10月20日,纽约道·琼斯30种工业股票平均指数于前一周下跌216.26点后,终于回升了119.88点。市场稍趋稳定。不过,在23日和24日两天中,市场抛售股票者仍多,行情继续出现下跌。伦敦、东京、香港和西欧的证券交易所情况稍好,但也大体类似。两年前,也就是1987年10月19日纽约股票行情暴跌曾引起了极大的惊慌。当时道·琼斯30种工业股票平均指数一天之内下跌508点,纽约股票交易所的股票总值一下子损失5000亿美元。为此里根     

土壤渗滤系统中土壤酶活性与系统脱氮效果的关系研究

研究了土壤渗滤系统污水脱氮效果及其与内部酶活性空间分布的关系.7个工况的研究结果表明:①在水力负荷0.01 m3·m-2·d-1条件下,系统对COD,NH3-N,TN,TP的去除率达到了90%以上,具有良好的脱氮除磷效果;②系统内部中层和底层的脲酶活性均与系统的TN去除率显著正相关,底层的亚硝酸盐还原酶(NIR)活性与出水的NO3--N,TN浓度显著负相关,硝酸盐还原酶(NAR)活性与系统脱氮效果的关系不明显.现将前两种酶活性(脲酶,NIR)作为指示系统脱氮效果的重要指标.     

新型冷板对服务器CPU散热的研究及能耗分析

设计了一种新型服务器散热的冷却装置,以一台服务器CPU及机箱为研究对象,建立热分析数学模型.通过比较空气冷却与液体蒸发冷却的模拟散热效果,分析施行强制对流协同冷板蒸发冷却方案的可行性.实验验证了模拟的可行性,结果表明:强制对流蒸发冷却对服务器CPU及机箱散热效果明显,120 W高功耗下CPU的工作温度仍较为稳定,且机箱内的温度分布更为均匀.该方式不仅有利于单台服务器机箱的散热,并且在小型服务器工作站能耗分析中,相对风冷散热其空调机房能耗要减少40%左右.     

基于BP网络的智能建筑温度场辨识方法研究

监测区域内温度场有效辨识是智能建筑能效管理的关键.本文将监测区域温度场辨识计算问题定义为一个最优化同题,采用前向神经网络作为温度场辨识计算结构,使用最小最大法为基础的球极射影方法对原始数据进行规范化处理,对BP网络和RBF网络作为辨识结构时的监测区域内温度场辨识性能进行测试与分析.实验结果表明,以BP神经网络作为辨识结...     

浅谈大学艺术专业班主任工作的特点与方法

艺术专业的教育特点决定学生的思想意识淡化。与其他专业相比,艺术专业的大学生,个性化、风格化表现得尤为突出,这是艺术有别于自然科学与人文科学的显著特点。作为班主任在艺术类学生组织和管理上,既要强调原则性又要与把握灵活性相结合,不能死板的一概而论。     

关于组合逻辑电路设计实验的改革探索

组合逻辑电路设计是十分重要的数字电路实验,关于此实验的改革旨在提高学生的创新思维能力和排错能力,培养学生的实践技能,并为理论教学发挥良好的辅助作用.文中列举了自2009年以来学院数字电路课程组关于组合逻辑电路设计实验改革后调整安排的若干实验内容,并对实践教学效果进行了总结和分析,同时对未来的改革方向做出了展望.     

改进后的YOLOv5用于跌倒行为检测

随着全球人口老龄化不断加剧，由于跌倒致死的比例也随之增加，及时发现跌倒行为对降低死亡风险至关重要。针对现有跌倒检测算法在实际应用场景中出现漏检、准确率低等问题，本文将改进后的YOLOv5目标检测方法用于跌倒行为检测。具体改进措施：将YOLOv5的边界框损失函数GIoU更换为α-IoU；引入卷积块注意力机制模块（CBAM），使网络可以更专注地学习跌倒特征；在特征融合层引入加权双向特征金字塔网络结构（BiFPN）以充分利用不同尺度的特征，从而提高检测精度。实验结果表明，改进的YOLOv5模型对跌倒行为的检测精度mAP达到了98.8%，比改进前提高了4%，满足对实际应用场景下跌倒检测的要求。