基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

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在传统贸易受到疫情等因素较大冲击时,跨境电商发挥了灵活高效的优势,迅速地调整自身的物流通道和销售市场,能够更灵活地把中国的商品尤其是一些生活必需品和疫情下急需的医疗物资在全球销售。——中国国际电子商务中心研究院院长李鸣涛企业单枪匹马发展的日子已经成为过去,零售生态正全面进入资源互通、优势互补、发展互利的共生时代。未来十年,苏宁主要干三件事:聚焦零售主业,加大开放赋能;“云网万店”融资,提速“零售服务商”升级;加大激励,夯实新十年人才供应链。     

地铁车站机电工程机房BIM装配式技术研究

地铁车站机电工程施工是整个地铁建设中重要的一环。在传统地铁机电工程施工过程中,存在多专业相互交叉施工、施工工期紧等特点,特别是在车站机房管线安装过程中,由于管线众多,往往对整个施工工期及施工质量影响较大。本课题将传统的预制加工技术与BIM技术相结合,大大提高了工程的施工效率,保证了施工质量。     

正字法在错误记忆通道效应中的作用

采用DRM(Deese/Roediger Mc Dermott paradigm)范式,探讨汉语错误再认的影响因素.实验采用混合实验设计,并分为想象组和控制组,共54名被试参加实验,每组27名.每名被试在学习阶段进行视听两种不同呈现通道的实验,其中想象组要求被试对所呈现的词语进行正字法的判断任务,而控制组不进行该任务.测验阶段为词语再认测试,为视觉呈现.结果表明,汉语错误记忆存在通道效应,视觉通道条件下的错误记忆高于听觉通道.当在想象组中听觉通道加入正字法编码任务后,这种通道效应消失.说明正字法是编码是影响汉语错误再认的重要因素,但是其影响与国外研究不同,可能与汉语自身的语言特性和加工特点有关.     

黄冈公铁两用长江大桥维修通道施工

维修通道专为桥梁竣工后接收管养单位而设。本文以黄冈桥维修通道为例,从下部基础到上部主体框架乃至附属,全面地叙述了各部位的施工情况及工序控制要点,为以后类似施工提供一定经验。     

公路客运站服务质量评价体系

研究基于公路客运站的基本特点,通过分析影响客运站服务质量的相关因素,提出10项评价指标并建立相关的调查方式与方法,探讨服务质量评价的模型与算法,最后以成都市12家客运站为例进行了验证。     

深部电刺激丘脑底核与ATP敏感性钾通道

深部电刺激术(Deep brain stimulation，DBS)能抑制过度活动的神经核团，缓解帕金森氏病(Parkinson’s disease，PD)的运动症状和减少药物用量。深部电刺激术可能也刺激基底神经核团释放某些未知的具有神经保护作用的生物活性物质，干预神经元退变过程并延缓疾病发展，从而减缓或阻止帕金森氏病的     

微反应器的发展现状

微反应器在传质、传热、恒温等性能方面的表现都明显优于传统反应器，小尺寸、较大的面积体积比、规整的微通道使它便于运输又安全快捷.本文就微反应器的设计、制造、原理和放大等一系列问题的研究现状进行了总结和概括，并对它的应用前景进行了展望。     

编制车站班计划实验系统的研究与开发

班计划是铁路车站现场工作的依据。班计划的编制质量直接影响到车站班工作任务的完成质量。用计算机进行班计划编制,可以大大缩短编制时间,提高计划编制质量,从而提高计划兑现率,更好的完成本班工作计划和班工作指标。在现有实验项目"编组站技术作业过程模拟系统"基础上,利用已有的原始数据,设计出一套车站班计划编制系统软件,可为实验室新增一项实验项目。     

客运专线车站内变宽连续梁设计

本文介绍广珠客运专线某车站内6孔变宽连续梁,就常见的车站桥所采用的变宽连续梁型式设计特点进行了分析,并对设计中常见的问题,给出了解决办法,从设计思路上给出了建议。