M/M/n排队模型主算子本征值的应用

文章针对M/M/n排队模型的六个指标：系统平均等待队长，平均接受服务的顾客数，系统队长的均值，顾客在系统内逗留时间的均值，顾客排队等候服务时间的均值，顾客必须排队等待的概率，在文献[1]M/M/n排队模型稳定性讨论的基础上，应用主算子本征值的性质，得到了与经典结果相符合的6个指标的表达式。     

渤海SZ油田剩余油控制因素及挖潜策略研究

渤海SZ油田经首次加密调整后开发效果大幅提高,但随着油田逐渐进入高含水阶段,剩余油分布日趋复杂,进一步调整和挖潜的难度增大,需要探索新的技术手段和开发策略以实现油田的可持续开发。针对此现状,在三角洲相储层构型理论的指导下,综合利用岩芯、地震、测井等资料,详细刻画了单一成因砂体在垂向及平面的接触关系,并在此基础上分析了储层构型对油水运动的控制作用。结果表明,油田进入高含水期后,层间相带干扰、层内夹层及平面构型单元接触关系是控制剩余油分布的主要因素。为了进一步提高油田开发效果,提出了基于构型单元的层间水平井挖潜策略、基于构型单元的层内水平井挖潜策略、基于构型单元的平面小井距加密策略等,构建了一套海上三角洲相油田综合调整后的剩余油挖潜技术方法,并取得了良好的应用效果。     

自主导航避障移动机器人仿真软件设计

设计了一款可实现移动机器人自主导航避障的仿真软件,该软件包括机器人运行环境仿真与机器人运动控制仿真2部分.其中运行环境仿真部分提供了机器人的障碍环境即运行地图,机器人运动控制仿真部分分别模拟了机器人雷达、导航避障算法及机器人运动.首先讨论了软件框架,实现了机器人“传感-思考-执行”的运行机制;然后详细介绍了机器人雷达仿...     

档案信息与世界文化遗产影响评估关系刍议

档案和影响评估是世界文化遗产保护和管理范畴中的重要工作。档案与影响评估以世界文化遗产突出普遍价值为核心,在世界文化遗产范畴具有特定的界定和特点。二者相互作用,在世界文化遗产保护管理和展示传承方面发挥着重要作用。本文分析世界遗产范畴的档案信息与文物影响评估关系,旨在促进世界文化遗产得到妥善利用和可持续发展。     

参考束型散斑干涉术针孔滤波的统计分析

用随机光波自相关函数传递的方法，对参考束型散斑干涉计量术的偏心小孔滤波过程进行了统计分析．由象面散斑场和参考光场相于迭加引起光波Ｕ＿１、Ｕ＿１和｜Ｕ＿１｜￣２分别在滤波系统的输出面上形成各自的条纹图，明暗条纹的位置受面内位移和位相差的共同影响，三组条纹的对比度函数是相同的．     

利用动态平移法研究某油田油水分布特征

根据油田内资料欠缺、储层薄、岩性复杂、非均质性强的特点,提出用“动态平移法”进行流体性质识别。实践证明,该方法具有简便易行、精度高、分辨能力强等特点。利用此方法不仅可有效区分油、水、干层,并且可更准确地确定油层分布位置。     

特－丁基异腈Co（Ⅰ）和Co（Ⅱ）配合物的合成及谱学特性

本文报导三苯基膦Ｃｏ（Ⅰ）和Ｃｏ（Ⅱ）与特－丁基异腈的反应．依反应物摩比弥不同得到三种不同的配合物：［Ｃｏ（Ⅰ）Ｌ２Ｌ＇２］Ｃｌ（Ａ）、［Ｃｏ（Ⅱ）Ｌ＇２］Ｃｌ２（Ｂ）及［Ｃｏ（Ⅱ）ＬＬ＇Ｃｌ２］·Ｃ６Ｈ６（Ｃ）（其中Ｌ＝ｐｐｈ３、Ｌ＇＝ｔ－ＢＵＮＣ）．对它们进行了元素分析、红外光谱、１ＨＮＭＲ、差热－热重及快原子轰击质谱（ＦＡＢ－ＭＳ）分析，确定了它们的组成和结构．     

VaR与CVaR的对比研究及实证分析

对两种风险度量方法——风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）的性质和最优化算法进行了比较．首先对它们具有的性质如平移不变性等进行了比较,其中CVaR独有的次可加性最能显示它相对于VaR的优越性．然后,通过引入顺序统计量,把现实中基于CVaR的最优组合问题转化成线性规划问题,并说明只有当收益服从高斯分布时,基于VaR和CVaR的两种最优组合问题的解才是一致的,基于VaR的最优问题才有意义．最后对深市股票进行了实证分析,验证了上述结论,并分析了可能存在的影响结果的因素．     

基于本体的语义数据融合方法

针对网格中语义数据的按需访问问题,提出了基于本体的语义数据融合方法OSDF.该方法以数据对象为基本元素,利用数据对象和领域本体之间的映射关系来表达数据对象的语义,使用嵌套关系模型来表达数据对象的模式信息,通过把一个网格节点中集成的所有数据对象作为下一个节点的数据对象来实现数据资源由粗到细的融合.文中定义了OSDF的语义模型,给出了虚拟数据库的查询执行过程和算法,为使用者提供了具有语义支持、服务质量保障的数据访问服务.原型系统验证了OSDF的正确性和可行性.     

Towards a Cost-Efcient MapReduce: Mitigating Power Peaks for HadoopClusters简

Distributed data processing system is becoming one of the most important components for data-intensive computational tasks in the enterprise software infrastructure. Deploying and operating such systems require large amount of costs, including hardware costs to build clusters and energy costs to run clusters. To make these systems sustainable and scalable, power management has been an important research problem. In this paper, we take Hadoop as an example to illustrate the power peak problem which causes power inefficiency and provides in-depth analysis to explain issues with existing system designs. We propose a novel power capping module in the Hadoop scheduler to mitigate power peaks. Extensive simulation studies show that our proposed solution can effectively smooth the power consumption curve and mitigate temporary power peaks for Hadoop clusters.