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.     

一种基于GIS的公交线路规划方法

城市化快速推进导致的城市扩张,使新增公交线路成为城市公共交通服务中的重要工作。基于公交线路规划中常考虑的约束条件及GIS网络分析功能,提出了一种考虑交通状况、服务人口及现有公交线网布局等约束件的公交线路规划约束模型。以其计算结果作为目标函数,基于Dijkstra算法进行最短路径分析,实现单条公交路线规划的方法。实例验证结果表明:该方法可根据公交线路服务特点,同时兼顾交通状况、服务人口和已通行公交线路等多个约束条件,在考虑现有公交网络并保障服务人口尽可能多的前提下,合理避让交通拥堵路段,有效提高乘客出行效率。与经验判断法相比,该方法可基于GIS实现公交线路规划相关空间数据的定量分析,能够显著提高工作效率,增强公交线路规划的科学性,可为城市新增公交线路规划提供参考。     

基于PMSM的无传感器控制技术的研究

使用PMSM无传感器复合操控方式不需要特别昂贵的机械传感器也能使得电机的总体尺寸变小,因而这个论题在学术界一直在不断地讨论中。详尽描述了低速高速以及复合操控方法的基本原理与实施的基本步骤,使用matlab/simulink搭建模型并仿真,分析实验结果可得出该方法在零速低速到高速的范畴内有比较好的跟踪性能。     

重量法测定蜡染制品中蜡残留量

蜡染制品中蜡残留量会直接影响蜡染制品的质量,目前报道的蜡含量测定方法不适用于蜡染制品中蜡残留量的测定,已发布的标准中使用的重量法存在具有操作不规范、溶剂有安全隐患等问题。本文选择石油醚为溶剂,建立一种新的测定蜡染制品中蜡残留量的方法,相对标准偏差在0. 55%～1. 14%之间,回收率为在98. 4%～100. 1%之间,操作安全,结果准确。     

杨林:挑战高知创业

<正>杨林,杭州迪英加科技有限公司董事长,海归终身教授,计算机视觉、深度学习和数字病理学算法专家。杨林的创业企业为迪英加科技有限公司,该公司基于大数据背景,以人工智能算法为核心技术,专注于服务精准医疗领域,提供医学影像大数据分析解决方案,产品准确率可达98%以上。从零开始创业,杨林坦言:"这确实需要很大的勇气,但我喜欢这种挑战"。创业伊始不忘初心在创立迪英加之前,杨林的履历是令人瞩目的——在2014年便以38岁的"低龄"成为了终身教授。     

产教融合视阈下机器人生产性实训基地建设的研究与实践

本文主要对产教融合视角下的机器人生产性实训基地建设过程中的建设目标与建设定位予以探讨。在此基础上,从建设基础性实训室、建设生产性实训室等方面阐述了产教融合下的机器人生产实训基地的建设,并分析了建设产教融合的机器人生产性实训基地的经济效益以及社会效益。     

基于免疫遗传算法的医疗器械物流园区选址研究

在新医改的大背景下,中国已经超过日本,成为世界第二大医疗器械市场。物流园区作为医疗供应链中重要的一环,其建设过程及选址规划的合理性都会对整个医疗器械市场起到举足轻重的影响。基于此,该文探讨了医疗器械物流园区选址的理论框架,分析了对园区选址的影响因素,建立医疗器械物流园区选址模型,并应用免疫遗传算法得出最优选址方案。     

江西高速公路沿线极端降水特征分析

以江西省高速公路为例,利用2013-2015年江西省高速公路交通事故资料、1958-2017年江西省89个国家气象观测站cimiss逐日降水观测资料,系统地研究了江西省高速公路极端降水特征。结果表明:2013-2015年江西省高速公路交通事故夏季和冬季较多,交通事故与雨量成正相关,当降水增多时,交通事故显著增多。分析发现江西省高速公路极端降水各指标在不同路段分布呈现显著的差异,R95p在杭瑞高速东段最高,其次是沪昆线西部;极端降水频次分布表现为"总体一致型"和"南北差异型",前者极端降水载荷向量大值区出现在杭瑞高速、德昌高速、沪昆高速东段南昌至上饶段,这些高值路段是极端强降水异常的敏感路段;后者极端降水载荷向量大值区位于江西省北部沿江地区。极端降水阈值在丘陵和平原地区较高,山区较低;极端降水存在年际变化的特征,20世纪90年代中期存在一个突变,突变后降水极值升高,由极端降水造成的交通事故频发。为进一步研究高速公路典型极端降水成因,对极端降水路段进行了敏感性划分,主要有3个典型的极端降水频次敏感路段,分别为德昌-沪昆东"型"、"寻全-厦荣"型、"泰井-沪昆西"型,研究成果可为提高江西省高速安全运行能力和交通专业气象服务水平提供一定的参考。     

数学建模中智能优化算法教学方法探究

优化数学模型在数学模型中具有重要地位,智能优化算法作为求解优化模型的常用方法,具有求解能力强,算法设计简单,易于实现等特点.但是学生在利用智能优化算法求解优化模型时往往会遇到很多困难.从教学内容中算法选择要有重点,教学设计要注重学生实际,教学手段要灵活多样3个方面探讨数学建模中智能优化算法的教学方法,对提高教学效果有一定的帮助.     

非一致性存储结构架构下服务器物理资源竞争问题

为了提升云服务器的负载应对能力,虚拟化技术被进一步应用于云数据中心的资源调度和资源管理。然而,虚拟化技术在提升服务器资源利用率的同时,也面临着用户类型多样化以及多任务间不同资源类型需求混合而带来的挑战,服务器的物理资源竞争问题日益严峻。该文以非一致性存储结构(NUMA)服务器为对象,分别研究了一般性物理资源竞争及其多Socket之间的资源竞争问题。提出了一般性资源竞争的度量模型,并给出了包括多Socket资源竞争在内的应对策略。实验表明,该模型能够有效表征服务器物理资源的竞争程度,相应的策略算法能够降低物理资源争夺而带来的性能干扰,提升任务运行效率。