一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

一类具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型

考虑一类受环境噪声影响, 具有饱和发生率和心理作用的随机SIR传染病模型. 通过构造Lyapunov函数并利用Ito公式, 得到该模型正解的全局存在唯一性, 并证明： 当随机基本再生数R*≤1时, 无病平衡点是随机渐近稳定的, 此时疾病将灭绝； 当R*>1时, 疾病将随机持续下去. 数值模拟结果验证了理论结果的正确性.     

中非经贸合作下非洲基础设施建设的现状与挑战——以亚吉铁路建设为例

在分析非洲基础设施建设现状和特点的基础上,通过亚吉铁路建设的案例研究,探讨了中非经贸合作下非洲基础设施建设的成功效应和存在的主要问题,得出中国标准缺乏国际认可、中非双方存在文化冲突、对非“全产业链”与投融资需要强化和产业结构相似的结论。同时,对未来中非经贸合作下非洲基础设施建设的发展从消除文化差异、提高合作层次、加强投融资、改进中国标准、明确合作区发展定位、后疫情时代加快构建更紧密的中非命运共同体和加强产能合作并发挥产能优势等角度提出可行性建议。     

自适应跌倒前实时检测方法

为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度.     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

推进我国实验动物福利技术的研究和应用

摘要:实验动物福利理念在我国已得到广泛认同,实验动物福利伦理审查制度已初步建立,福利相关的法规和标准也陆续出台。 如何利用目前良好的环境,发展我国实验动物福利工作是我们面临的重要问题。 倡导实验动物福利的目的是在减轻动物痛苦的基础上促进科技进步,而实现这一目标的主要途径是发展实验动物福利技术。 本文将从为什么要推进实验动物福利技术、从哪些方面推进实验动物福利技术及如何推进实验动物福利技术三方面进行分析和讨论,以期为有志于推动我国实验动物福利工作的各领域同仁提供新的视角和有益参考。     

基于码头闸口数据的集卡周转时间短时预测方法

为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度.     

磺酸化CNTs在钙钛矿太阳能电池电极中的应用

为解决钙钛矿太阳能电池(perovskite solar cells,PSCs)中采用贵金属作为对电极(counter electrode,CE)而导致的成本高昂问题,对碳纳米管(CNTs)进行磺酸化处理,并将磺酸化CNTs(s-CNTs)作为对电极材料应用到PSCs中.利用稳态荧光(PL)、电化学阻抗(EI)等方法对PSCs的电荷传输过程进行研究,结果如下:与CNTs对电极相比,s-CNTs对电极具有更好的导电性、更优异的空穴提取和传输能力,在s-CNTs基PSC上获得6.18％的能量转换效率.当喷涂量为1 mL/块,退火温度为100℃,退火时间为30 min时,s-CNTs基PSC的各项性能最优,并具有较好的重复性.研究结果为改善碳基PSCs的光电性能提供了新思路.     

基于无条件分位回归的民营上市公司高管薪酬问题研究

高级管理人员的薪酬作为现代企业委托代理关系中的核心问题一直是社会的焦点.本文以我国民营上市公司为样本,首先研究了公司规模、每股收益、营业收入、流动负债和高管持股比例作用于高管薪酬不同分位点处的条件分位偏效应,结果表明它们在不同分位水平下的影响各异;然后为了获得这些因素的一般边际影响,利用无条件分位回归分析了它们的无条件分位偏效应,结果指出公司规模、每股收益和营业收入与各个分位水平的高管薪酬呈不同程度的正相关而流动负债则为负相关,高管持股比例与低分位水平的高管薪酬正相关而对中高分位水平的影响不显著;最后对相关结果进行了对比,发现每个影响因素的条件和无条件分位偏效应有所区别,并且无条件分位偏效应的解释意义更具有现实价值.