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依据野外调查成果, 研究维西?乔后断裂通甸?马登盆地段晚第四纪活动的地质地貌特征和古地震事件。结果表明, 该断裂段属于全新世活动段, 以右旋走滑运动为主, 全新世以来的水平滑动速率为1.8~2.4 mm/a, 垂直滑动速率为0.30~0.35 mm/a。 玉水坪探槽 揭示的断错地层OSL年龄为5.1±0.6, 5.3±0.2, 7.5±0.5和10.3±0.9 ka, 属于全新世堆积。下太平某小河T2阶地上发育的多条断层断错现代土壤层之下的所有地层, 被错上部地层的OSL年龄为5.3±0.6 ka。上新世以来的断裂活动造成上新统的强烈构造变形, 其运动性质由逆冲转变为右旋走滑。新民村和盖场等探槽揭露地震楔、砂脉和软沉积构造变形等地震现象, 垂直错距多在1 m左右, 属同一期地震事件所为, 其发生时间约为28000 aBP, 震级达到7级。 相似文献
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在传统ARMA-GARCH时间序列模型的基础上,介绍条件极值模型并运用这些模型对近十几年来上证综指进行VaR和ES样本外预测与事后检验.研究表明假设新息序列为偏t分布的ARMA-GARCH模型与条件极值模型在预测VaR和ES方面均具有出色效果. 相似文献
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以太坊是当下最流行的区块链平台之一,目前已部署数千万个智能合约,控制了价值数千亿美元的以太坊加密货币。由智能合约漏洞引起的安全事件层出不穷,资金损失尤为严重。针对当前智能合约漏洞检测率较低、检测性能不足的问题,提出了基于深度学习的智能合约漏洞检测方法。编译以太坊智能合约源码,解析其对应的字节码得到操作码数据流,根据以太坊黄皮书中操作码与16进制数的对应关系构建字典,将操作码数据流转化为用16进制数表示的操作码序列。通过对操作码序列进行分析,设计循环神经网络、长短期记忆神经网络和卷积神经网络-长短期记忆神经网络3种不同的深度学习网络结构进行漏洞检测。在真实环境中采集了47 527个智能合约,针对智能合约6种漏洞的检测,卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型的Macro-F1达到了82.1%。大量的实验结果表明,所提出的模型和方法可实现高效的智能合约漏洞检测。 相似文献
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为了进一步推进中国-东盟自由贸易区的发展,拓展双边的贸易领域,在实证分析的指导下,运用归纳法和演绎法对双边贸易的互补性和竞争性进行了分析。结果表明,虽然双边贸易存在诸多不利因素,如低价格竞争、出口产品相似等,但双边贸易总体上呈良性发展态势,双边在资源合作上存在优势互补,经济发展在层次差异中形成级位互补等。中国与东盟自由贸易区合作前景美好。 相似文献
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为解决大规模电动汽车无序入网会给配电网安全稳定运行带来一系列不良影响问题,提出了车联网(vehicle to grid,V2G)模式下电动汽车有序充放电实时响应分群调度策略.从日前-日内多时间尺度出发,充分计及车主响应意愿及响应能力,对电动汽车集群进行细致划分.针对每个调度时段,综合考虑电网、电池、车主等约束条件,建立电动汽车有序充放电优化模型.模型分为上、下两层求取电动汽车充放电调度计划:上层以调度时间区间内的配电网方差负荷曲线最小为目标,求取当前时段集群总的充放电功率;下层以电动汽车车主费用最低为目标,求取单辆电动汽车的充放电计划.通过算例仿真,验证所提模型的有效性. 相似文献
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