唐赋演进与唐代赋序的发展变化

唐代是赋序发展的转变期,既延续了两汉所确立的赋序基本特征,又因唐代社会发展和唐赋变化的影响而呈现出新的风貌。唐代赋序内容丰富,在颂美讽谏、体物写志、言史记学等主题中均体现出唐赋演进乃至唐代社会发展变化的特点。既体现了唐人诗赋并举的文体观的同时,又因大量探讨律赋写作技巧的批评专著的出现而削弱了其文学批评价值。随着赋文由骈入散,唐代赋序的散体化风格特征逐步形成,并终成定式。作为赋与序交织而成的产物,唐代赋序既与唐赋演进密切关联的同时,又保有其独立的文体地位。     

共享自动驾驶汽车使用意愿模型及其影响因素

为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles，SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素，通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿；采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分，以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型；提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法，并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1，2，3元/km) 下的使用频率有显著影响；使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行；公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV.     

Reissner-Nordström时空下试验粒子的进动研究

通过粒子在Reissner-Nordstrm时空中的运动方程,运用作用角变量法研究了粒子在Reissner-Nordstrm时空下近圆轨道的近日点进动,并给出了进动的具体表达式。     

拓扑流体力学及其新近发展

拓扑流体力学是理性力学的一个重要研究方向,在理论上具有重要价值,在实践中日益显出独特的作用.本文试对该方向进行综述性介绍,目的是吸引更多的国内科研工作者进入这一重要领域.本文的重点放在流体螺度(Helicity)的拓扑内涵方面.除了列出螺度与数学纽结场论的关系(即与互缠绕、自缠绕数以及作者近年来发展出来的流体纽结多项式拓扑不变量之间的关系),还介绍了国际上在流体纽结复杂系综的能量-结构复杂性关系方面的研究.最后,通过超流涡旋纽结/链环重联的具体实例,展示了这一领域当中典型的数值计算方法.我们希望通过这种理论推导与数值计算同时呈现的方式,使读者对这一国际前沿交叉领域的核心问题、研究方法以及科研中可能面对的技术困难获得一个整体的了解和把握.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

达尔文并没明确提出“适者生存”

<正>物竞天择,适者生存!"在我国妇孺皆知,被很多人当为达尔文进化论的精髓。"其实,这是一个谬误!"旅美知名生物学家苗德岁在一场讲座上纠正说。其实除了在《物种起源》第五版序言中引用过这一句话,达尔文从没说过这样的话,甚至他自己都怀疑"适者生存"是否靠谱。严复译文时加进"适者生存"苗教授年轻时毕业于南京大学地质系,在中国科学院古脊椎动物与古人类研究所攻读完硕士后,于1982年赴美,在加州大学     

摇摆条件下自然循环流量的混沌时间序列预测

针对摇摆条件下，核动力装置自然循环出现的自相关性、非线性以及高度耦合性等特点，建立了一种基于耦合数据的混沌时间序列预测模型。通过研究摇摆条件下自然循环的流动特性，以相空间重构技术为基础，研究了混沌时间序列耦合多变量预测方法。为了验证算法的有效性，以冷却剂剂体积流量为例，利用所建模型进行预测，预测值的相对精度为0.9712。结果表明，该模型的预测精度好、鲁棒性高，能够用于摇摆条件下自然循环的冷却剂体积流量预测。     

利用随机模拟的方法确定灌溉用水量频率曲线

对运城地区37年实测降雨、蒸发资料进行统计分析,分别考虑降雨蒸发为独立和互相关联的两种情况,建立了单变量和多变量季节自回归模型,生成了长系列月降雨和蒸发序列,并计算了长系列作物灌溉用水量频率曲线.结果表明:当降雨量大时,多变量模拟的蒸发量比单变量的要小,相反就大.因此多变量季节自回归模型更符合实际.通过多变量模型确定灌溉用水量频率曲线,其结果与实测序列基本吻合,该模型具有较强的实用性.