幂赋范下偏正态分布极值的收敛速度

令{Xn,n≥1}是独立同分布随机变量序列并且每个变量均服从偏正态分布.再令Mn=max{Xk,1≤k≤n}表示{Xn,n≥1}的部分最大值,得到了幂赋范下最大值分布的渐近分布和赋范常数以及幂赋范下相应的逐点收敛速度.     

基于大数据技术的学习分析系统架构

通过电子书包、移动学习终端、在线学习应用等,可捕获大量的学习行为数据.如何利用这些大数据是目前教育信息化领域亟需研究的问题.本文首先分析了教育信息化领域对学习分析的需求和研究对象.接着引入大数据技术,设计以Hadoop为核心的学习分析系统,构建基于学习分析的智能数字化教育服务,并列举此技术方案的具体应用案例.最后,提出需要解决Hadoop应用在学习分析领域的技术问题.     

用广义高阶锥方向导数刻画集值优化强有效元

在实赋范线性空间中研究集值优化问题强有效元的最优性条件.利用广义高阶锥方向相依导数,在内部锥类凸假设下,给出了无约束集值优化问题强有效元的广义高阶必要条件,并在没有任何凸性假设下利用凸集分离定理得到了充分条件.     

活化能的动力学解释

结合经典活化能的知识和具体实例分析,探讨活化能与ΔU、ΔH的关联及浓度、压强对活化能的影响,旨在从动力学角度揭示活化能的本质.研究表明：活化能是由系统内部分子、原子或离子间电性作用产生的一类化学反应阻力,单位为kJ·mol－1,其数值只能由实验测出;ΔU、ΔH与活化能无关,浓度、压强是影响活化能的重要因素.     

甘肃省气象局2014新年献词

正同志们,朋友们:一元复始,万象更新。乘着十八界三中全会全面深化改革东风,我们送走了令人难忘的2013年,迎来了无限生机的2014年。值此辞旧迎新之际,我谨代表甘肃省气象局向所有关心和支持甘肃气象事业发展的     

2014年5月8-9日金昌沙尘暴天气过程分析

通过对2014年5月8日至9日发生在金昌的沙尘暴天气过程的环流背景、物理量场等进行了综合分析,发现此次沙尘暴天气过程是高空500hpa的气旋式风切变引起的气流辐合及北方冷空气下滑共同影响所致,揭示了该次沙尘暴天气过程的天气原因。分析认为利用micaps常规气象资料并结合天气学方法、数值预报产品,可以及时、准确预报出类似的天气过程,对灾害性天气临近预报有一定的指导意义。     

氰根桥联双金属配位聚合物K2[Ni(en)2][Fe(CN)6]的合成与表征

室温下将Ni(en)_2(NO_2)_2的DMF溶液与K_4[Fe(CN)_6]水溶液反应合成了标题化合物——一种新型氰基桥联配位聚合物K_2[Ni(en)_2][Fe(CN)_6]。对标题化合物进行元素分析、原子吸收光谱、紫外光谱、红外光谱研究,对标题化合物的结构进行了推测,变温磁化率测定表明,在分子内部存在弱的反铁磁相互作用。     

多光束超分辨显微成像系统的设计与光束重合度优化

为了提升超分辨显微成像系统的分辨能力,自主设计并搭建了一套多光束超分辨显微成像系统。该成像系统包括有3束激光束,分别为405 nm实心激发光束、488 nm实心激发光束以及488 nm空心损耗光束。通过Labview程序控制纳米位移台与单光子测器间的数据采集,采用80 nm金纳米颗粒探针扫描方式对该成像系统进行纳米尺度的光束调制,完成了多光束显微成像系统的光学调节,主要包括有多光束的光斑整形、多光束间的光束空间重合度优化以及对应光斑强度分布的仿真模拟。通过已知绿色荧光蛋白样品的测试结果,说明了该方法对于系统中光束空间重合度的提升作用与效果。     

非接触式身份识别的深度学习算法

针对传统基于Wi-Fi的身份识别方法手工编码特征效率低、准确率不高的问题,提出一种基于深度学习的非接触式身份识别(WiID)算法。该算法通过分析子载波中信道状态信息数据的空间相关性,建立了用于深度学习的输入矩阵;采用二维卷积运算从相邻子载波中提取局部空间特征;构建门限循环单元层,从时间维度对空间特征进行时序建模,完成空间与时间两个维度的步态特征提取,实现端到端的非接触式身份识别,有效减少了数据预处理工作量。实验结果表明,与卷积神经网络和循环神经网络算法相比,该算法识别准确率得到了有效提高;在6种不同的实验场景下,该算法的身份识别准确率介于92.9%～95.6%之间,具有良好的身份识别效果及算法鲁棒性。