对铁路企业建立激励机制的若干思考

根据目前铁路企业管理的现状,就如何激励铁路职工的工作动机,激发调动铁路职工的工作积极性,发挥好他们的最大潜能,阐述了铁路企业建立激励机制的必要性,根据铁路企业的特点,从完善分配制度改革等四个方面提出铁路企业建立适合自身发展道路的合理激励机制模式。     

电位滴定法测定络合反应中金属离子的副反应系数

本文研究了用J型汞电极的电位滴定法测定金属离子副反应系数α_M的方法及原理,测定了Zn~(2+)与醋酸根、柠檬酸根、草酸根等的副反应系数。     

车身非光滑表面边界层流场特性分析

为了研究非光滑车身表面边界层流场特性,采用大涡模拟与Realizable k-ε湍流模型对车身外部瞬态和稳态流场进行数值模拟计算,对比分析了非光滑模型与光滑模型边界层内速度、粘性底层厚度、壁面剪切力、表面摩擦阻力因数、湍流强度和湍流耗散率等流场参数,解析了非光滑表面对车身流场流动特性的影响.研究结果表明,非光滑模型边界层内速度明显高于光滑模型,边界层厚度、壁面剪切力、表面摩擦阻力因数、湍流强度、湍流耗散率都比光滑模型有所减小.非光滑表面的引入加剧了车身尾迹气流的参混效应,防止外界的高速流对内部低速流的引射作用,从而减少了车身流场能量的损失.     

基于可训练对偶标架的模型驱动并行压缩感知磁共振成像算法及其收敛性分析

并行压缩感知磁共振成像(parallel compressive sensing magnetic resonance imaging, p-CSMRI)算法旨在利用多线圈采样的部分k域数据重建原始图像。近些年基于学习的模型驱动p-CSMRI算法以较高的重建质量受到了广泛的关注,然而其先验网络架构通常基于经验设计,缺乏模型可解释性,导致算法收敛性难以分析。因此,该文构建了可证明有界的深度去噪器,并将其作为先验模块融合到模型驱动的p-CSMRI网络中,提出了收敛性可分析的深度展开p-CSMRI算法。首先基于对偶标架结合设计的深度阈值网络,构建了满足有界条件的深度去噪器;其次构建了基于对偶标架的p-CSMRI优化模型,并将对应的迭代步骤展开成了一个可端到端有监督训练的深度神经网络;最后利用可证明有界的先验模块提出了可分析收敛性的算法框架。仿真实验表明,在4倍加速因子下,通过所提算法重建图像的峰值信噪比相较Modl、 VN和VS-Net算法分别提高了1.70、 1.45和0.46 dB。该文从理论层面证明了构建的深度去噪器满足有界条件,并分析了所提算法的收敛性。     

一种基于主副备份的微服务可靠性建模与分析方法

微服务架构（MSA）将云应用构建为独立的组件，通过解耦来提高软件更新的灵活性和敏捷性，然而微服务在时延和可靠性方面仍面临许多挑战。本文使用谓词Petri网（PrT网）对基于事件总线的微服务组合进行建模，建立微服务之间的逻辑关系。采用主版本和备份部署微服务实例，提高了微服务组合整体的可靠性。基于PrT网的相关理论，验证了微服务可靠性模型和PB(Primary-Backup)副本部署策略的正确性。将微服务执行的保证率作为可靠性的参数，通过实验分析验证了本文方法的有效性。