变形监测点位测量精度研究

本文基于全站仪,应用直接测量模型、交会测量模型、对某一变形点位进行观测。分析、研究不同观测方法所得数据资料的质量和精度情况,并讨论数据资料中观测误差的主要来源。最后比较两种不同观测方法的优、缺点,综合评判后找出最佳观测方法,可为以后类似的测量工作提供一定的经验和依据。     

偏对称正态分布的若干性质

定义了偏对称正态分布并研究了其性质.此类分布包括偏均匀正态分布,偏t正态分布,偏拉普拉斯正态分布,偏Logistic正态分布和偏三角正态分布等,探讨了此类分布的一些性质.     

KL油田沙三下亚段混合沉积特征及演化

针对目前莱州湾凹陷南斜坡带KL油田沙河街组三段下亚段陆源碎屑与碳酸盐岩混合沉积形成条件、沉积特征及模式认识程度较低的问题，利用该区壁芯、薄片及扫描电镜等资料，结合构造演化、古气候和古地貌背景，在层序格架约束下研究沉积环境，分析其沉积特征。结果表明，研究区发育混合沉积，形成于宽缓斜坡、亚热带湿润气候，兼具湖平面、物源、水动力条件周期性变化等条件；该混合沉积包括相缘渐变混合与原地混合两种沉积类型，互层式和组分式两种混合模式，以及4种混合样式。两种混合沉积类型沉积机理不同，混合模式及组合样式表现较大差异，因而具有不同的储层微观特征。     

竞争新常态下的研究生教学与培养问题

当前社会竞争越来越激烈，硕博士研究生毕业要求越来越高.竞争已成为一种新常态，伴随着研究生成长的每个阶段.如何在这种竞争新常态形势下，培养出适合社会发展进程的研究生也是摆在每一个导师面前的新难题.本文从研究生危机形势教育、心里素质培养、专业知识讲授、研究生生活关注等几个方面阐述了研究生教学与培养问题.以期研究生导师能认真切实关心研究生生活，最终能帮助在读研究生认清竞争新常态，把握研究生阶段的学习机会，避免各种不良因素影响，认真学好专业知识，能为国家最新的一带一路战略服务.     

多胺基针刺布的制备及其在H2S去除中的应用

为了解决含硫化氢(H_2S)废气的高效净化问题,直接以腈纶针刺布为原材料,通过一步反应制备了多胺基针刺布,测得其交换容量为5.9 mmol/g,并用红外光谱和热分析技术对其进行了表征;研究了碱液存在下多胺基针刺布对H_2S的去除性能及气体流量、碱液浓度、增重率、氧含量和H_2S浓度等因素的影响,结果表明碱液和多胺基针刺布的协同作用对气体中的H_2S具有优异的去除性能.吸附饱和的多胺基针刺布可用碱液再生,且再生后性能无明显变化,在所设定实验条件下,针刺布处理容量和碱吸收容量分别稳定在30.6 mg/g和697.2 mg/g左右.     

知识管理背景下高校教师知识共享的实现机制研究

高校教师知识共享的行为，不仅有利于教师个人职业发展，也有利于学校的发展。现阶段，教师知识共享实现的并不理想，存在着一些阻碍，主要表现在三个方面：技术、利益冲突和知识差异。针对以上三个障碍因素，该文主要从转变观念、创建平台和建立激励机制三个方面探讨高校教师知识共享的实现机制。     

论自动驾驶汽车交通事故致人损害的民事责任

自动驾驶系统虽然在现阶段尚不具有民事主体资格,但其特殊性决定了自动驾驶汽车交通事故致人损害的民事责任不完全等同于传统机动车交通事故侵权责任。根据自动驾驶系统是否存在缺陷,此种责任可分别成立机动车交通事故侵权责任和产品责任。就前者而言,自动化程度的不同决定了责任主体也有所不同,其或者是人类驾驶员,或者是人类驾驶员与生产者,或者是所涉各方当事人。就后者而言,其责任主体不仅包括自动驾驶汽车的生产者和销售者,还包括编程者、设计者等人员。由于自动驾驶系统的智能性,上述责任在责任构成和免责事由等方面也具有一定的特殊性。     

以AsW_(12)为结构单元的Keggin型多金属氧酸盐合成与性质研究

采取简单的一步水热合成方法,通过调控反应体系的pH与原料起始物质的量比,合成了一例结构新颖的化合物[Ag(bpy)_3]_2[HAsW_(12)O_(40)],(bpy=2,2’-bipyridine).采用X-射线单晶衍射、元素分析、IR对合成化合物进行了结构表征.该化合物是由多阴离子[HAsW_(12)O_(40)]~(2-)(简写为AsW_(12))和两个游离的金属有机配合物{Ag(bpy)_3}构成.在紫外光照射下,对化合物的光催化降解活性进行了研究.     

基于MIGA-BP神经网络的短期电力负荷预测

准确的短期电力负荷预测有助于工业生产中故障诊断和发电成本的降低.针对已有遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)存在局部搜索能力差的缺点,提出多岛遗传算法优化的BP神经网络(MIGA-BP),通过使种群在不同"岛屿"进化和迁移提高物种多样性,克服GA-BP算法中的缺点.将天气因素影响权重和归一化后的负荷数据输入建立的MIGA-BP神经网络预测模型,在MATLAB环境下进行仿真研究.结果表明,控制变量条件相同时,MIGA-BP模型预测误差比GA-BP模型的更小,对短期电力负荷预测更有优势.