复杂产品多主体协同创新最优资源整合策略

针对我国复杂产品"主制造商-供应商"多主体协同创新模式,从主制造商干预并协调供应商资源整合的角度出发,运用项目管理相关理论建立了复杂产品资源整合的分解步骤,选取供应商的可投入资源为研究对象,构建多主体资源整合收益函数,并运用运筹学相关理论,分别搭建了主制造商寻求整体最优资源整合策略和主制造商不干预下供应商个体最优整合策略模型,给出了主制造商协调控制与非协调控制下供应商的最优资源投入量,为复杂产品技术创新协同下的最优资源整合决策问题提供依据.研究结果表明主制造商对供应商群体进行资源整合时,供应商协同群体的资源增值收益明显提升,复杂产品的多主体协同创新效益明显增加.     

煤层顶底板等效岩性的确定方法

为了解决煤层顶板、底板对瓦斯涌出的影响的问题,采用矿压和数值分析理论与现场统计相结合的方法,研究了采掘煤层顶板和底板的岩性、厚度对采掘工作面瓦斯涌出的影响规律,提出了煤层顶底板等效岩性的确定方法.等效岩层分为回采顶板、底板、掘进顶板及底板四个类型各自命名,然后进行比较,采掘各选取一种排名靠前的岩性作为顶底板等效岩性的最终命名.研究结果表明:该方法确定的等效岩性,简单合理,可有效支持瓦斯涌出等效层的划分,适用于所有经过正规勘探的生产煤矿.     

利用视电阻率测井曲线形态特征定量判别沉积相

测井曲线对地下岩石共生组合规律的响应一般是通过定性因素(即测井曲线特征)和定量因素(即测井参数值)反映出来的。本文以视电阻率测井曲线的幅度、形态、顶底接触关系、光滑程度、齿中线等要素为切入点,以沉积相学为基础,总结了各种沉积相视电阻率测井曲线的特征,并基于贝叶斯判别准则,建立了内蒙古二连盆地哈达图地区沉积相定量解释模型,预期达到用测井曲线来快速、准确地区分各种沉积相的目的。通过实例分析计算,发现其准确率达到90.91%。     

生态系统服务价值时空演变、情景模拟与影响机制——以周口市为例

平原农区生态系统服务价值评估对于农区生态质量提升、土地资源合理利用等意义重大.以典型农区周口市为例，基于2000-2020年5期土地利用数据，结合土地利用动态度、转移矩阵、地理探测器等，分析周口市生态系统服务价值的时空演变及空间分异的驱动因素，并借助PLUS模型对周口市2030年用地变化进行模拟，计算多情景下的生态系统服务价值，以期为周口市资源管理与生态治理提供依据.结果表明：(1)2000-2020年，研究区建设用地面积扩张态势明显，耕地、林地面积减少，其他地类变化不显著；(2)从时间尺度看，生态系统服务价值总体逐渐递减，2000年生态系统服务价值最高为159.97亿元，2020年最低为157.65亿元；(3)空间上看，县域尺度地均生态系统服务价值形成以市区为中心、东西向延伸的“高-低-中”三级空间分布格局，高值区主要集中在西部区县，东部生态优势逐年弱化；(4)2030年自然发展、生态保护及经济优先情景下生态系统服务价值分别为159.75、159.89、158.09亿元；(5)周口市地均生态系统服务价值受多因素影响，各因素具有明显的时空分异特征，主要因子有复种指数、农业总产值和人为影...     

Wistar大鼠心脏,胃,子宫的浅淋巴流向

采用活体浆膜下间接注射法，观察了３０只成体雌性Ｗｉｓｔａｒ大鼠心脏、胃、子宫的浅淋巴流向。结果显示：（１）心脏的浅淋巴管主要注入无名静脉淋巴结；（２）胃的浅淋巴管可注入肝总淋巴结、胃胰淋巴结、腹腔左淋巴结、胰上淋巴结、脾淋巴结、脾上淋巴结和胃网膜左淋巴结；（３）子宫的浅淋巴管可洲主腰淋巴结、髂总淋巴结和子宫旁淋巴结。     

为什么深海里的鱼会发光

星期天,爸爸带我去海洋馆玩,真是让我大开了眼界。在观赏美丽的鱼儿的时候,我发现不少深海的鱼类都会发光,这是为什么呢? A:其实,海洋里很多鱼类都能发光,一闪一闪就像是天空里的小星星。不过,能发光的鱼类大多居于深海,浅海里能发     

全球最大变压器厂落户合肥

我市“1346”行动计划项目之一的天威保变（合肥）变压器有限公司工业园开工典礼10日上午在庐阳产业园举行。此项工程完工后，“天威保变”将成为全球最大的专业变压器制造服务商。     

多元智能理论在任务型英语教学中的现实化

外语学习过程涉及感知、记忆、思维、想象等一系列智力因素。因此，分析和掌握教学对象的智力因素是外语教学中的重要环节。多元智能理论以学生为中心，重视学习过程，注重通过丰富的教学活动形式培养学生的多方面能力。从多元智能观的基本思想出发，探讨多元智能观在英语教学改革中倡导的教学方式——任务型教学法中的现实化，有助于英语教师系统全面地开发学生的多种智能，促进英语教学质量与学生综合素质的提高。     

基于指标关联的舰载机出动架次率预测方法

舰载机出动架次率作为衡量航母战斗力的关键指标，对航母-舰载机系统的安全高效运行十分重要。建立根据实时数据预测当前出动架次率的模型，将会为航母指挥官的实时调度提供重要参考。首先，从指标原始数据出发，基于大数据关联度分析、社区发现及主成分分析法，确定指标之间的树状关系，从而建立稀疏深度神经网络。同时，为了保证更好的训练效果，选取标准化、L2正则化、Adam优化器作为神经网络的优化算法进行训练。仿真结果表明，在航母舰载机持续性出动任务下，所提方法能够实现对舰载机出动架次率的快速、准确、实时预测。