美国极轨气象卫星的转型探索

气象卫星是重要的国家基础性、战略性空间系统.美国极轨气象卫星体系通过融合美国国防部、美国海洋和大气管理局及欧洲气象卫星组织各自的极轨气象卫星系统,实现了全球全天时的持续覆盖能力.为获取高时效性全球范围气象卫星资料,近年来美国一直在探索气象卫星的转型发展.在梳理美国极轨气象卫星发展历程的基础上,分析了其多种转型探索,包括对美国国家海洋和大气管理局开展的新一代卫星架构研究项目,试点采购商业气象卫星数据,开展气象小卫星关键技术及载荷研究等.     

基于科技查新数据的用户拓展及其关联聚类

科技查新用户数据是查新业务积累的真实而宝贵的资源,其充分利用不仅是查新业务管理的需要,可提升查新服务水平,同时还能用于挖掘更多的情报价值.调研发现,当前对科技查新用户数据的挖掘利用仍以基础性的业务管理分析为主,而增值情报价值的挖掘较少.为拓展成都文献情报中心科技查新客户群体和增值服务范围,做大做强查新业务,立足成都中心查新服务实践,依托于积累查新用户及其服务记录,在挖掘发现潜在服务对象的基础上,通过多维用户关联聚类,探讨了后期信息情报服务的精准营销与推送,分析了基于用户聚类的服务推荐存在的不足,展望了挖掘更多需求信息的推荐路径.     

吡喃葡萄糖基咪唑啉盐表面活性剂的波谱学数据分析

以1-(2,6-二甲基苯基)-1H-咪唑与2-溴乙基葡萄糖苷为原料,一步合成了新化合物溴化1-(2,6-二甲基苯基)-3-[2-(2,3,4,6-四-O-乙酰基-β-D-吡喃葡萄糖基氧基)-乙基]-咪唑盐(化合物1),是一种咪唑啉盐表面活性剂。化合物1的结构中存在糖基,含有多个手性碳原子,导致其核磁共振氢谱和碳谱较为复杂。我们运用液相色谱-高分辨质谱(LC-HRMS)和元素分析(EA)确定了其化学组成,随后通过液体核磁共振波谱技术(包括1D和2D核磁共振手段,如~1H NMR、~(13)C NMR、DEPT90、DEPT135、~1H-~1H COSY、~1H-~(13)C HSQC、~1H-~(13)C HMBC)对化合物1的氢谱和碳谱信号进行了表征,通过解析对其结构进行了详尽归属。     

导言

本期《系统工程理论与实践》,我们设立了一个“大数据商务决策”专栏,选登了来自国家自然科学基金重大项目“大数据环境下的商务管理”的六篇优秀论文.随着移动互联网、物联网、云计算、智能技术等信息技术的高速发展和普及.全球数据量呈爆炸式增长,互联网数据中心(Internet Data Center,IDC)预计到2025年全球数据量将达到175 ZB.     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

基于共享单车出行数据的用户行为分析

基于共享单车出行数据,对用户总体出行时间和强度进行分析,并据此对高频用户出行日期和路线进行分类,针对用户出行目的地建立预测模型.结果表明,工作日和休息日出行时间分布存在显著差异,出行强度具有频率低、距离短的特征;高频用户出行轨迹在工作和休闲两维度上可归纳为三种类型;基于共享单车历史出行数据,建立用户出行目的地预测模型所得的准确率较为合理.     

基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统研究

随着工程建设行业的规模化及国际化发展趋势,重大工程逐渐成为国家发展的重要标志.重大工程的复杂性往往导致决策不确定性并引发管理中的诸多难题.为高效解决重大工程决策主体多元化所带来的信息不对称、决策方案冲突等问题,将智能决策方法融入重大工程群体决策过程中,构建了基于大数据的重大工程智能群体决策支持系统(BD-IGDSS),并通过将BD-IGDSS应用于中泰铁路工程及港珠澳大桥工程,分析该系统在重大工程决策管理中的优势.     

基于Android的实验中心信息管理系统设计与实现

随着移动通信和智能手机的飞速发展,为了让学生更方便及时获取校园教学信息,以Android作为平台,使用MyEclipse开发工具设计并实现了一款基于Android的实验中心信息管理系统。系统采用MVC框架设计,使用Jsoup数据解析和SQLites数据库等技术进行开发,能很好地实现管理系统的功能。该系统包括实验室介绍、课表查询、设备与环境、师资队伍、课程设计、开放实验、实验教学大纲、竞赛与创新和信息交流9个模块,学生可以随时随地获取相关信息,并与老师和同学进行交流,提高了学校信息化管理水平。     

缺失数据假设下的灵活贝叶斯分位数回归分析

考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.     

基于ArcGIS的矢量数据批量提取坐标的方法

现阶段,为了满足工程施工需要,往往需要提取地形图纸中多段线的拐点坐标。传统的坐标提取方法主要有两种:一种是在AutoCAD中利用显示图形数据信息命令LIST和指示点命令ID进行坐标提取;另一种是采用AutoCAD编程语言或者专业软件进行坐标提取。但前者效率低,容易出错,而后者对作业人员的编程能力要求较高,不易实现。为了解决上述问题,本文提出了一种基于ArcGIS批量提取坐标的方法,并且通过实例验证了该方法的有效性。结果表明,该方法有效解决了坐标批量提取问题,减少了人为错误,极大地提高了工作效率。