健康城市视角下应对突发公共事件的城市设计策略

 结合中国城市应对新冠肺炎疫情的成功经验及缺憾，以创造健康、宜居、韧性、生态的城市环境为目标，设计“区域-系统-节点”三类健康城市设计路径；提出“生态健康-生活健康-治愈健康-环境健康-设施健康-救治健康”六位一体应对突发公共事件的城市设计策略，并细化为健康城市在城市空间上的形象化设计表达。     

基于特征选取与树状Parzen估计的入侵检测

针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。     

Optimal investment problem for an insurer and a reinsurer

This paper studies the optimal investment problem for an insurer and a reinsurer. The basic claim process is assumed to follow a Brownian motion with drift and the insurer can purchase proportional reinsurance from the reinsurer. The insurer and the reinsurer are allowed to invest in a risk-free asset and a risky asset. Moreover, the authors consider the correlation between the claim process and the price process of the risky asset. The authors ?rst study the optimization problem of maximizing the expected exponential utility of terminal wealth for the insurer. Then with the optimal reinsurance strategy chosen by the insurer, the authors consider two optimization problems for the reinsurer: The problem of maximizing the expected exponential utility of terminal wealth and the problem of minimizing the ruin probability. By solving the corresponding Hamilton-Jacobi-Bellman equations, the authors derive the optimal reinsurance and investment strategies, explicitly. Finally, the authors illustrate the equality of the reinsurer's optimal investment strategies under the two cases.     

基于BIM技术的室内照明仿真模拟软件计算精度解析

建筑照明专业参与BIM （building information modeling）技术的同平台作业还处于起步阶段。DIALux evo 8.2和ElumTools 2019.07是目前仅有的参与BIM技术的室内照明仿真模拟软件。采用CIE （Commission Internationale de i''Eclairage）发布的CIE 171：2006—test cases to assess the accuracy of lighting computer programs的5.2至5.8测试用例，通过验证这2款软件的计算精度，分析得出软件性能的优缺点。结果表明：在计算点光源直接照度、面光源直接照度以及光通量守恒性能这3个方面，2款软件均具有较高精度；计算大面积漫反射、遇遮挡和不同反射率这3种情况的间接照度时，DIALux evo 8.2计算精度优于ElumTools 2019.07；计算小面积漫反射的间接照度精度时，ElumTools 2019.07计算精度优于DIALux evo 8.2；计算定向透射性能时，这2款软件精度均比较低。进一步分析得出：核心算法是产生误差的主要原因，2款软件信息交换均存在一定缺陷。因此，采用光子映射算法，创建建筑与照明全信息交换接口将成为未来基于BIM技术的室内照明仿真模拟软件的研发方向。     

考虑等待时间的网约车与出租车均衡定价研究

针对网约车和出租车的出行服务竞争,用等待时间刻画影响需求的服务质量,考虑网约车服务质量高于/低于出租车服务质量两种情景,探讨两种服务共存的条件及均衡定价策略.研究结果表明:当总网络外部性为正时,两种服务需较高差异化才能实现共存;而当总网络外部性为负时,无需其他条件约束,两种服务皆可共存.通过算例分析,分析了网约车服务等待时间对消费者剩余的影响以及参数对两种服务共存条件的影响.此外,借鉴参照依赖理论描述出租车司机在竞争市场中的获利感知,提出基于服务质量差异的网约车管制措施.研究结论为网约车服务定价和监管策略提供了一定的管理启示.     

实时检验泡沫：基于严格局部鞅判别的泡沫检验方法

实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警，有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理，在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法（BSLM），并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现：相对于传统严格局部鞅判别方法，BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势，并且能更早地事前预警泡沫；在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中，新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间，发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。     

中概股企业私有化退市决策模型：基于价值低估假说

基于中概股企业私有化退市背景，分别建立了中概股企业继续海外上市与私有化退市两种情形下的企业价值模型，模拟控股股东私有化退市决策的权衡过程。结果表明：存在一个净现金流临界值，当中概股企业的净现金流大于该临界值时，继续海外上市时的企业价值更大，控股股东应选择继续海外上市；反之应选择私有化退市。中概股企业继续海外上市的资本成本率和上市维持成本越高、获取净现金流的能力越弱，净现金流临界值越高。私有化退市后的资本成本率越低以及获取净现金流的能力越强，净现金流临界值越高。最后，利用Matlab进行仿真分析并以智联招聘私有化退市为对象进行案例分析，验证了理论模型所得结论的合理性与可行性。研究结论对中概股企业私有化退市决策具有重要借鉴意义。     

基于水资源合作的水资源短缺区域水资源优化配置

为提高水资源短缺区域的水资源利用效率，实现区域水资源初始配置后的有效再配置，提出三阶段水资源短缺区域水资源优化配置方法：阶段1，利用高效的“优先规则”构建部门间水资源合作清晰联盟的用水收益支付函数，对联盟成员水资源共用、获益方式进行了合理刻画；阶段2，基于Choquet积分形式的模糊合作博弈、阶段1中的清晰联盟支付函数，构建部门间水资源模糊联盟支付函数；阶段3，基于上述成果，构建水资源短缺区域水资源优化配置模型，求解得到用水部门最优水资源合作联盟，并将求得的最优模糊联盟视为大联盟，通过求解其核仁解获得最优模糊联盟的收益分配。以京津冀区域水资源优化配置问题为例，算例结果表明：①基于Choquet积分形式模糊合作博弈的三阶段水资源优化配置模型能够最大化区域整体用水收益水平，实现水资源短缺区域中的水资源优化配置，并使区域中用水部门有机会分得更多的获益；②本文模型无需引入模糊Shapley值等分配方法作为约束条件即可求得最优联盟，模型不影响不同收益分配方法分配结果的有效性；③采用将最优模糊水资源合作联盟视为大联盟，并求联盟收益的核仁解的方法分配最优联盟收益，无论最优联盟的核心是否为空，都能保证联盟收益分配结果满足个体理性和集体理性要求，即能保证最优联盟中各成员不会“叛逃”最优联盟、联盟稳定存在，且保证获得的分配方案为确定分配值而非分配区间。即本问题中该分配方法优于Shapley值、模糊最小核、弱最小核方法。所构建的水资源短缺区域水资源优化配置模型及最优水资源合作联盟收益分配方法对水资源短缺区域的水资源优化配置问题有较好的适用性，能够为我国京津冀区域等水资源短缺区域的水资源优化配置工作提供参考。     

基于聚类层次分析模型的社区老年活动场所研究——以福州市中心城区为例

 作为老年人生活空间的重要组成部分，社区老年活动场所的建设须考虑老年人的活动特点和需求。以福州市中心城区的典型社区老年活动场所为例，采用OD调查法与相关分析法等确定了影响社区老年活动场所到访量的因子，并以SD法、德尔菲法等确定各影响因子的权重值，最终构建社区老年活动场所聚类层次分析评价模型，以评价各类型的社区老年活动场所。     

Adjustable thermal expansion in La(Fe,Si)_(13)-based conductive composites by high-pressure synthesis

Providing a suitable contact interface, where a high conductivity material with a desirable coefficient of thermal expansion(CTE) adjoins the target micro-electric devices, is very crucial to optimize the properties and service life of the relevant instruments. Regrettably, a high conductivity, low thermal expansion and relatively inexpensive material is very rare. Composites, fortunately, can offer a method to design materials with adjustable properties by mixing two or more diverse constituents. In this paper, high conductivity composites with adjustable thermal expansion were successfully prepared by a high-pressure synthesis. The composites are based on combining La(Fe,Si)_(13)-based compounds, the materials showing a giant, isotropic negative thermal expansion(NTE) properties, within Cu matrix. The La(Fe,Si)_(13)-based compounds were used to adjust the CTE of the composites, while the Cu phase is in charge of tuning the thermal conductivity properties. Thus, by changing the relative amount of the two components, the composites with high conductivities and adjustable CTE were achieved. Furthermore, the thermal expansion and magnetic properties of the composites were investigated by a physical property measurement system. The present results highlight the potential applications of the Cu-based high conductivity composites with room-temperature NTE properties in the thermal contacts to various semiconductor and microelectronic devices.