钩形弯交叉口信号协同控制优化方法研究

针对车辆在钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的整体运行特性，建立了各条车道的车辆平均延误计算模型。以各交叉口的周期时长和相位绿灯时间为约束，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口间的车辆平均延误最小为目标，建立了信号协同配时方案。以位于苏州市高新区内有轨电车沿线的两个相邻交叉口为例，采用实际数据验证所建立的方法，并设置钩形弯渠化方案。将设置的钩形弯交叉口与其相邻常规交叉口的信号协同作为改进方法，在VISSIM软件中对比分析改进方案与现状方案的车辆延误指标。实验结果表明，钩形弯交叉口与相邻常规交叉口的信号协同优化方法可有效提高交叉口的通行能力，尤其是干道直行机动车的通行能力，可降低车辆的平均延误。     

带有Lévy跳的随机捕食-食饵系统动力学行为

研究带有Lévy跳的随机捕食-食饵模型的动力学行为.主要通过构造恰当的Lyapunov函数,使用It公式证明了系统全局正解的存在唯一性,给出了系统随机持久、灭绝的充分条件,通过数值模拟进一步说明了所得理论结果的正确性.     

Lattice Solid/Boltzmann Microscopic Model to Simulate Solid/Fluid Systems-A Tool to Study Creation of Fluid Flow Networks for Viable Deep Geothermal Energy

SUMMARY:Realizing the potential of geothermal energy as a cheap, green, sustainable resource to provide for the planet’s future energy demands that a key geophysical problem be solved first:how to deve...     

构建网络工程专业双语教学课程体系

提出了普通高校网络工程专业构建双语教学课程体系的新思路,针对同一教学对象,渐进地、不间地断实施双语教学,使其贯穿整个本科学习阶段.推动双语教学可持续发展,使其真正成为培养国际化复合型人才的有效手段.     

基于串空间模型的认证测试方法

串空间模型认证测试方法是定理证明安全协议分析法中最具有代表性的一类.利用串空间模型理论对Needham-Schroeder(N-S)公钥协议中中间人攻击问题进行形式化分析与设计,并对其进行证明.与原有技术相比,该方法更为形式化,协议分析人员可以很方便地进行手动分析,并且更有利于协议分析自动化工具的实现.     

基于工作记忆内容的注意:儿童与成人的比较研究

选取10名小学儿童(7~8岁)和10名大学生(19~27岁)作为被试,采用"工作记忆+视觉搜索"的双任务实验范式,探讨儿童与成人基于工作记忆内容的视觉注意的异同.实验要求被试在工作记忆保持阶段完成一个视觉搜索任务,结果发现儿童与成人均表现出基于工作记忆内容的注意:相对于中性条件来说,工作记忆内容与干扰项匹配会显著降低成人被试的搜索绩效,而工作记忆内容与目标匹配会显著提高儿童被试的搜索绩效.研究结果表明,尽管儿童和成人都表现出了基于工作记忆内容的视觉注意,但儿童较成人能更好地运用该注意机制以提高视觉搜索绩效且受其不利影响较少.     

A Layer-Stripping Method for 3D Near-Surface Velocity Model Building Using Seismic First-Arrival Times

In order to improve the efficiency of 3D near-surface velocity model building, we develop a layer-stripping method using seismic first-arrival times. The velocity model within a Common Mid-Point (CMP) ...     

高职院校图书馆新生入馆教育工作创新研究

对几种新生入馆教育方式的优缺点进行了比较分析,以山东商务职业学院图书馆为例,详细介绍了宣传片拍摄要领及技巧,提出了一种综合性的新生入馆教育新模式.     

星型网络的几种故障诊断度研究

针对星型网络的故障诊断问题,利用集合论、图论等方法对星型网络的结构特性进行研究,给出了星型互连网络在PMC故障模式下的几种诊断度,包括:一步故障诊断度,t1/t1-诊断度,局部故障诊断度。对于一个n维星型网络(n≥3),其一步故障诊断度、t1/t1-诊断度策略和局部故障诊断度分别为n-1,2n-4和n-1,这些诊断度的提出,对星型互连网络的可靠性和容错性的研究具有重要的意义。     

部分线性回归模型中改进的差分估计及SCAD

考虑了部分线性回归模型中回归参数向量估计的问题,提出了具有更好性质的压缩差分估计,并且将SCAD惩罚函数运用到模型中得到SCAD估计,然后通过Monte Carlo模拟了压缩差分估计和SCAD估计的相关结果,并对它们之间的优劣进行了比较.