软件项目进度风险的贝叶斯网络模型研究

为研究软件项目进度风险,给出了进度贝叶斯网络的定义,引入工作节点、时间节点和资源节点等,并在工作节点之间的弧上添加时距;同时为进度安排中的工作不确定性、时间资源不确定性以及资源不确定性等建模。给出了进度贝叶斯网络中的相关计算,提出采用进度贝叶斯网络评估,控制软件项目的进度风险,并就一个简单示例说明了进度贝叶斯网络的应用。     

基于生活方式量表的上海地区孕妇用户画像

以上海地区孕妇为研究对象进行用户画像,基于生活方式的AIO量表调查数据对孕妇群体进行分类和描述,以更换频率较高的基本孕期产品内裤为例,从消费偏好和消费需求两个角度量化分析其消费行为.结果表明:根据受试者的生活方式可将其分为随和型和理智型,两类受试者在孕期内裤产品的购买时间和渠道上无明显差异,并且对产品的关注要点相似.理...     

等级孔MFI分子筛的合成及高效吸附结晶紫性能研究

针对传统ZSM-5分子筛孔径小,阻碍大分子吸附的缺陷.通过水热法合成微介孔复合片状MFI分子筛(MFI),用于吸附水中结晶紫(CV)染料.MFI与ZSM-5具有相同的MFI型分子筛晶体结构.与ZSM-5相比,MFI的比表面积更大、孔容更多、平均孔径更大,有利于吸附大分子染料.然后,详细考察了溶液pH、吸附时间、染料浓度...     

深基坑微扰动成桩及紧邻高铁站房变形特性研究

开展现场试验和考虑土体刚度小应变特性的三维数值模拟,研究了海安高铁站房扩建基坑卸荷对紧邻桩基础房屋的影响。结果表明：围护结构MJS工法桩施工引起的紧邻桩基位移小于0.25 mm。MJS工法桩和多支撑联合作用下,基坑围护结构最大侧向变形为(0.045%～0.11%)H(H为开挖深度)。站房桩基嵌入粉砂层中,基坑施工引起的桩基水平位移明显高于上部建筑沉降。高铁站房—基坑的水平净距增至1.5H_e(H_e为最终开挖深度)后,桩基水平位移接近于0,表明基坑施工对高铁站房的影响区域为1.5H_e。围护结构厚度从0.30 m增至0.63 m后,桩基最大水平位移降低了68.7%;继续增加围护结构厚度,桩基水平位移降幅不明显。基坑开挖宽度从0.83H_e增至2.0H_e时,桩基最大水平位移的增幅仅为29.7%,表明基坑开挖宽度对高铁站房的影响相对较小。     

口红的演变

现代社会,女性在出门之前擦口红完全是下意识的机械行为。而这个习惯实在是源远流长：原始时代的女性就已经开始用口红了!当时的口红是用有色黏土或者浆果汁做的。但是人们完全不知道原始时代的女性为什么要用口红,到底是为了吸引男性还是要把他们吓跑。非洲和欧洲西部发现的岩石雕刻品和洞穴岩石雕刻也证明：原始时代的女性的确是已经在用口红了!     

北美野牛回归冰河时代生活

据英国<泰晤士报>报道,4月,一群北美野牛从加拿大西部搭乘飞机到了俄罗斯的远东.5 000年前,它们曾经生活在那里.     

神秘而恐怖的黑色星期五

很久以前西方人就认为,星期五是个不吉利的日子。这不只是因为耶稣受难的日子就是星期五。很多时候,人们会认为这种想法只是一种迷信。不过很多办理意外事故保险的保险公司专家能够证实,大量事故都发生在星期五。而且,不只是基督徒把星期五涂成黑色,穆斯林也持有同样的观点。生     

SDS对ZnO多孔纳米块体孔道结构的影响

以ZnO纳米颗粒为原料,十二烷基硫酸钠（SDS）水溶液作造孔剂,利用我们独有的液态溶剂热压方法制备了ZnO多孔纳米块体. 实验结果表明,通过调控SDS溶液的浓度,可以调节ZnO多孔纳米块体的结构参数. 当SDS的浓度达到4.34×10^-1mol/L时,ZnO多孔纳米块体的孔道空间分布均匀性最好,孔径分布也最窄. 另外,红外分析结果表明,在液态溶剂热压制备ZnO多孔纳米块体过程中,SDS在ZnO多孔纳米块体的孔道中有微量残留.     

《个人信息保护法》价值与影响解析

<正>随着数字经济蓬勃发展,各类无线应用持续推进,我国对个人信息保护工作越来越重视。《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称“《个人信息保护法》”）自2021年11月1日施行,迄今已满一周年,在全社会形成了浓厚的个人信息保护氛围。近日,党的二十大报告再次强调要加强个人信息保护,为我国今后的个人信息保护工作进一步奠定了基调,明确了方向。     

自动飞行员复诵指令生成方法研究

为了提高效率,降低培训成本并推广使用计算机来取代管制模拟机中的飞行员席位,采用集成学习的策略来生成飞行员复诵指令。选用5个大规模预训练语言模型进行微调,并使用K折交叉验证来筛选出性能较好的4个模型作为基础模型来构建集成学习模型。所构建的集成学习模型在管制指令数据集上取得在本领域中的最优效果。在通用的ROUGE（recall-oriented understudy for gisting evaluation）评价标准中,取得ROUGE-1=0.998,ROUGE-2=0.995,ROUGE-L=0.998的最新效果。其中,ROUGE-1关注参考文本与生成文本之间单个单词的匹配度,ROUGE-2则关注两个连续单词的匹配度,ROUGE-L则关注最长公共子序列的匹配度。为了克服通用指标在本领域的局限性,更准确地评估模型性能,针对生成的复诵指令提出一套基于关键词的评价标准。该评价指标准基于管制文本分词后的结果计算各个关键词指标来评估模型的效果。在基于关键词的评价标准下,所构建模型取得整体准确率为0.987的最优效果,对航空器呼号的复诵准确率达到0.998。