基于沉积数值模拟的辫状河心滩演化

选取黄骅坳陷新近系典型辫状河沉积解剖区,利用密井网区动静态资料相结合识别和刻画心滩及其内部结构,在此基础上通过沉积数值模拟探究研究区心滩形成过程,并建立研究区心滩顺流迁移和横向迁移演化模式。结果表明:顺流加积、垂向加积、侧向加积和侵蚀作用共同塑造心滩的形态和内部结构;滩头侵蚀、滩尾顺流加积和垂向加积形成了心滩的顺流生长和垂向生长;侧向加积与侵蚀作用控制心滩的不对称侧向生长过程。     

基于概率图模型的危险驾驶罪刑期预测

针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性.     

基于多水平发展模型的云南省县域经济增长研究

多水平模型是基于层次结构数据形成的一种统计模型,不仅能深入挖掘不同层次变量对县域经济增长的影响,而且能对县域经济增长的差异性进行分析;基于时间—区县—州市构建了3水平发展模型,分别从居民生活水平、工业发展程度、农业发展程度、交通发达程度、投资程度等视角对云南省县域经济增长差异的影响因素进行研究;经济总量由初始水平和经济增速决定,结果表明初始水平受州市层面上人均蔬菜产量和人均固定资产投资等影响较显著,增长速度受州市公路密集度影响较显著。     

合作创新的领导权博弈与利益协调研究

研究了合作创新的权力结构对知识创造及创新绩效的作用机理.考虑上下游企业合作创新的知识共享、创造及利益分配过程,界定权力均衡(LS)、上游企业领导(UL)、下游企业领导(DL)等领导权博弈模型并进行创新效率分析.研究发现:权力结构影响合作创新效率,LS模式下企业的知识产出与供应链利润优于UL、DL模式;企业的知识溢出既可提高合作伙伴的知识产出与创新利润,也存在知识外溢损失风险,UL、DL模式下领导者(跟随者)知识溢出与其创新利润正(负)相关,LS模式下企业的知识溢出与其创新利润呈"倒U型"关系;创新贡献率是引起合作利益冲突的主要原因,使用Nash协商模型检验了通过协商机制解决利益协调问题的有效性,比较发现LS模式的利益协调效果优于UL、DL模式.最后,讨论了研究的管理启示.     

2006—2016年三峡水库出入库水质变化及影响因素分析

使用2006—2016年宜昌断面及朱沱断面水质数据与影响因素数据,计算水质变化幅度,基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解,得到各影响因素对三峡水库出入库断面水质变化幅度的影响时长及贡献率大小.研究表明:长江从朱沱断面到宜昌断面水质变化幅度2006年为0. 07,到2016年下降到-0. 24,在年度上呈好转趋势.水质综合指数对工业污染源废水排放量的响应最大,持续时间最长;对农药施用折纯量和化肥施用折纯量的响应非常小,持续时间最短,但受其间接影响的持续时间非常长.主要驱动因素在研究时间内的贡献率由大到小依次为:工业污染源废水排放量贡献率为38. 10%、城镇生活污水排放量贡献率为33. 78%、船舶油污水贡献率为24. 17%、化肥施用折纯量贡献率为2. 61%、农药施用折纯量贡献率为1. 33%.不同污染物指数变化的影响因素不同,溶解氧的主要影响因素为船舶油污水产生量,高锰酸盐的主要影响因素为工业废水排放量,氨氮的主要影响因素为城镇生活污水排放量.     

资源衰退型城市产业结构调整与环境污染的联动效应

基于 2003年—2016年我国资源衰退型城市产业结构调整与环境相关数据，测度了资源衰退型城市产业结构调整与工业三废减排的耦合协调度，并进一步应用面板VAR 模型对产业结构调整与环境污染排放的动态互动关系进行定量分析.研究结果表明，目前我国资源衰退型城市产业结构调整与污染减排的耦合协调度仍处于濒临失调状态.脉冲响应图显示，产业结构高级化促进工业废水、工业二氧化硫的减排具有长期效应，工业废水减排有助于倒逼产业结构高级化.我国资源衰退型城市转型发展，应进一步推动产业结构的调整，大力发展第三产业与高新技术产业，加快经济结构优化升级，以产业结构的高级化推动城市的绿色高质量发展.     

基于多模态融合技术的用户画像方法

针对当前用户画像工作中各模态信息不能被充分利用的问题, 提出一种跨模态学习思想, 设计一种基于多模态融合的用户画像模型。首先利用 Stacking集成方法, 融合多种跨模态学习联合表示网络, 对相应的模型组合进行学习, 然后引入注意力机制, 使得模型能够学习不同模态的表示对预测结果的贡献差异性。改进后的模型具有精心设计的网络结构和目标函数, 能够生成一个由特征级融合和决策级融合组成的联合特征表示, 从而可以合并不同模态的相关特征。在真实数据集上的实验结果表明, 所提模型优于当前最好的基线方法。     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

形象思维在医学英语术语命名中的应用

形象思维在医学英语术语的命名中发挥着重要的作用。借助植物、动物、自然现象、物品、古希腊罗马神话中的人物形象对医学英语术语进行命名,可以增加医学英语术语的美感、趣味性和准确性,利于理解和记忆。     

Multi-model ensembles in climate science: Mathematical structures and expert judgements

Projections of future climate change cannot rely on a single model. It has become common to rely on multiple simulations generated by Multi-Model Ensembles (MMEs), especially to quantify the uncertainty about what would constitute an adequate model structure. But, as Parker points out (2018), one of the remaining philosophically interesting questions is: “How can ensemble studies be designed so that they probe uncertainty in desired ways?” This paper offers two interpretations of what General Circulation Models (GCMs) are and how MMEs made of GCMs should be designed. In the first interpretation, models are combinations of modules and parameterisations; an MME is obtained by “plugging and playing” with interchangeable modules and parameterisations. In the second interpretation, models are aggregations of expert judgements that result from a history of epistemic decisions made by scientists about the choice of representations; an MME is a sampling of expert judgements from modelling teams. We argue that, while the two interpretations involve distinct domains from philosophy of science and social epistemology, they both could be used in a complementary manner in order to explore ways of designing better MMEs.