中国重要能源资源进口来源地风险评价

为研究中国重要能源资源进口供应安全,结合实际需要并与专家讨论,对中国重要能源资源进口来源地风险的影响因素进行识别,构建了资源风险、经济风险和政治风险3个一级指标8个二级指标的中国重要能源资源进口来源地风险评价指标体系,利用层次分析法和多维灰色评估技术建立了中国重要能源资源进口来源地风险多维灰色评价模型,并对目前中国煤炭、石油、天然气三大能源的31个主要进口来源地进行风险评价,计算出各自的风险等级和风险值,结果显示:中国各主要能源进口来源地的风险状态整体上呈现一般态势,风险较高的来源地主要为伊拉克、也门、安哥拉、埃及和朝鲜,除朝鲜以外,其他四个国家在资源风险、经济风险和政治风险中均有导致较高风险状态的因素;利比亚属于高风险,主要是由其较高的经济风险和政治风险所致;而沙特、俄罗斯和澳大利亚是目前中国风险较低的能源进口来源地,主要归因于其丰富的能源储量、平稳的经济发展以及安定的政治环境。     

我国构筑国内互联网络三大“信息枢纽”

为提高我国的信息化应用水平，国家互联网络中心广州交换中心于１１月２４日正式成立，从而进一步明确了广州作为中国南部国际互联网络中心枢纽的地位，并将对广州信息产业的发展起到重要的推动作用。近年来，我国国内互联网络发展迅猛，已经形成了十大骨干互联网络，其中包括中国电信、中国联通、中国移动等５家经营性互联网络和中国教育网、中国国际经贸网等５家非经营性互联网络。目前，各大互联网络处于一种相对独立的状态，众多接入网络相互竞争激烈，普遍存在网络间的互访速度慢、效率低，而且占用有限的骨干网络带宽和国际出口资源问…     

雪峰山隧道二次衬砌、仰拱开裂及方案处理

雪峰山隧道是一座单线双洞隧道,进口开挖时,仰拱及拱墙二次衬砌开裂,通过沉降开裂数据,结合结构计算分析出开裂原因,选取加固基底等处理方案,提出对施工仰拱及基础的重要性。     

探析创新旅游职业教育的途径

经过20多年的改革开放和发展,我国旅游业发展水平迈上了一个新台阶,到2020年,中国将成为世界最大的国际旅游接待国和全球第四位的国际客源国,面对旅游业的迅猛发展,旅游职业教育的创新已成为适应时代和社会发展要求的必然选择。     

南黄海辐射沙洲海底地形可视化与定量分析

南黄海辐射沙洲海底地形复杂多变,精细的数字地形模型、不同地形单元的立体可视模型及其定量统计值是进行海洋科学研究、海洋功能区与海域开发利用的基础.利用在辐射沙洲北翼进行的单波束测深获取的水深资料,根据残差分析,选择研究区现有水深数据最佳插值法——克里金法,生成海底地形的数字高程模型.运用水深分层设色法立体可视地表征了辐射沙洲的四种地形单元:浅滩、沙脊、潮流槽和宽谷.根据地形倾角可以定量地分析脊、槽等地形单元的坡形变化,整个沙洲以水平-微倾斜地形(倾角<5°)为主,占总面积的60%,分布在宽谷、沙脊顶部和潮流槽中部等.地形剖面曲率分层设色可以更细致地刻画脊、槽相间地形单元的微地貌,并可定量分析不同地形单元的面积及所占比例.地形平面曲率和切线曲率可以指示不同地形单元的海洋动力特征,即:负值区水深较小、流场较强;正值区水深较大、流场较弱.     

泰州长江大桥群桩基础工后沉降数值分析

为了深入研究泰州长江大桥群桩基础的工后沉降问题.采用黏弹性理论,结合室内流变试验,阐述了理论中两类参数(拉压模量与拉压黏性系数和剪切模量与剪切黏性系数)物理概念的区别及其不同的适用范围.从理论上推导了广义Kelvin模型中两类参数的相互转换关系,并建立了将黏弹性系数转化为Prony级数的计算公式,从而将室内流变试验数据通过上述研究结果应用于泰州大桥,采用ABAQUS软件对其工后沉降进行了数值计算分析.结果表明,泰州长江大桥的群桩基础沉降历时发展,经30 a收敛完成,其工后沉降量占最终沉降量的20%.采用上述理论和方法考虑地基流变特性计算泰州长江大桥群桩基础工后沉降是合理可行的,可为同类型特大桥梁工程群桩基础工后沉降计算提供可资借鉴的方法.     

《岩矿实验》教学探讨

岩矿实验课程是地质专业十分重要的专业基础课，是地质专业所必须掌握的基本技能，也是众多后续课程学习的基础。但是，由于该课程具有十分明显的实践性及地质现象的多样性，传统的教学在到以前认识及技术手段局限的限制，存在一定的不足。该文在针对该课程教学现存的问题，在教学硬件，教师授课方式等多方面提出改革方案，使其更能适应该课程的特点，并培养合格的地质工作人员。     

RAQPSO算法的云计算资源调度策略

在"互联网+"时代,云计算代表了一种新的商业模式,而云系统中用户任务与计算节点的调度问题极大地影响着系统的性能和云竞争力。为此,提出了一种改进的量子粒子群算法——反向自适应量子粒子群算法(RAQPSO),通过对惯性权值参数的调整和加入反向学习算子来提高算法的全局搜索能力,并将其应用于云计算资源调度中,仿真验证了算法的有效性。建立了云计算资源调度问题的模型;采用自适应机制,将适应度函数的变化程度作为惯性权值的更新因子,避免了单纯地根据迭代次数的线性函数来取值,从而使粒子不易陷入局部最优;随后加入粒子反向学习算子,加强了粒子全局搜索能力。实验结果表明,RAQPSO算法大大节约了任务完成时间,并且保持了良好的计算节点负载平衡。     

无线传感器网络数据融合低能耗睡眠调度算法

数据融合是解决无线传感器网络能量受限问题的关键技术之一。对节点状态的合理调度能够对数据融合过程的网络能耗进行优化。文中从传感器节点能量消耗模型着手,提出了一种适用于周期性数据融合的低能耗睡眠调度算法。该算法在分析影响网络能耗根本因素的基础上,采用时分复用方法,通过减少数据传输次数、降低网络融合时延,实现低能耗的数据融合。实验与仿真结果表明,该算法能够在各种融合树结构下有效降低网络能耗。