矿区规划环境评价中灰色关联投影模型的应用

煤矿开采涉及多种原发性生态环境影响问题,而大型矿区的整体性开发,其影响尺度更为突出,表现也更复杂。在矿区开发规划的环境影响评价中,如何合理解决如生态脆弱性等综合性、复杂性问题,是评价科学性的关键。文章以晋城矿区总体规划生态系统脆弱性环境影响评价为样本,鉴于矿区多维的内涵特征,运用灰色关联投影模型,将样本投影值与评价标准投影值进行比较,对样本进行优劣排序,确定出样本所属的环境质量级别。     

计算机伦理学的道德方法论启示探析

信息技术领域出现了反思转向,与之相对应,在道德哲学领域出现了实践转向。无论是一般伦理学还是应用伦理学,就道德方法论而言主要有对立的两派,一派是道德一般论者,一派是道德特殊论者。道德一般论者提出的工程模式倡导理论立场,而道德特殊论者则反对这样的立场。这两种立场都是比较极端的。广泛反思平衡方法是第三种道德方法论。它既可以克服一般主义工程模式的缺陷,也可以弥补特殊主义和反理论的不足,这正是其平衡一词体现出来的内在哲学意蕴。在从事计算机伦理学的研究中,计算机伦理学家或是道德哲学家们也要贯彻广泛反思平衡这一方法论,只有这样才能使得计算机伦理学的研究获得真正的辩护。     

浙江天童常绿木本植物的叶片相对电导率及抗寒性

以浙江天童常绿阔叶林59种常见木本植物为研究对象,通过比较其叶片在低温胁迫下的相对电导率差异,揭示该地区常绿阔叶林常见常绿植物的抗寒性,旨在为营建具有较强抗雨雪冰冻灾害能力的人工林提供参考.结果显示:(1)各植物叶片对0℃低温普遍具有较好的抗性,未产生显著伤害;在-5℃低温处理下相对电导率显著增大,均造成了不同程度的伤...     

上海市区地表灰尘对降雨径流中汞砷污染的影响

以上海市区地表灰尘和降雨径流中汞砷为研究对象,探讨其环境效应.研究地表灰尘中汞砷粒径效应.结果表明:3个不同类型采样点中,汞砷高值都集中在小于125μm范围内,基本显示出粒径效应.对屋面和交通干道降雨径流中的汞砷含量进行分析,除交通干道径流的汞之外,屋面径流和交通干道径流汞砷浓度都随着降雨历时有衰减的趋势,并且地表灰尘...     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

基于负载的IEEE 802.11 AP切换研究

IEEE802．11规范包括MAC子层和物理层（PHY）两个协议层,支持结点的移动通信。很多切换机制的改进算法都以减少切换时间为目的,而随着无线传输的QoS要求和网络通信的速率不断提高,负载对AP切换的影响也日益显著。详细讨论了现有的基于负载的AP切换机制,并对各自的性能进行了分析比较,认为在高负载环境下,采用中心结构的切换机制会比基础结构的切换机制更具优势。     

基于亚太地区类SARS传染性疾病流行情景的供应链风险识别

供应链风险识别是指识别影响供应链运行、造成供应链脆弱性的不确定因素的过程。分析了供应链风险的形成过程,提出了包括供应链背景设定,风险因素识别,情景开发,供应链薄弱环节识别,风险组合构建、优化和评估的基于情景分析的供应链风险识别流程,并对总部位于英国的A公司进行了当亚太地区出现类似SARS的传染性疾病流行的情景时,其全球供应链风险的识别。最后对进一步的研究进行了展望。     

世界一流科技社团发展现状国际比较——基于实践动态的视角

以世界一流科技社团2019年9月-2020年6月的新闻数据,分析总结了世界一流科技社团的实践动态及发展规律.研究发现:(1)国内科技社团强调党建引领,制度优势体现出强大的凝聚力;(2)国外科技社团更加善于聚合公共资源,并将产生的新知识转化为可供应用的产品和服务,推进科技与经济、创新链与产业链的融合;(3)国外科技社团善...     

Micro-expression recognition algorithm based on the combination of spatial and temporal domains

Aiming at the problem of unsatisfactory effects of traditional micro-expression recognition algorithms,an efficient micro-expression recognition algorithm is proposed,which uses convolutional neural networks(CNN) to extract spatial features of micro-expressions,and long short-term memory network(LSTM) to extract time domain features.CNN and LSTM are combined as the basis of micro-expression recognition.In many CNN structures,the visual geometry group(VGG) using a small convolution kernel is finally selected as the pre-network through comparison.Due to the difficulty of deep learning training and over-fitting,the dropout method and batch normalization method are used to solve the problem in the VGG network.Two data sets CASME and CASME II are used for test comparison,in order to solve the problem of insufficient data sets,randomly determine the starting frame,and a fixedlength frame sequence is used as the standard,and repeatedly read all sample frames of the entire data set to achieve trayersal and data amplification.Finallv.a hieh recognition rate of 67.48% is achieved.     

基于启发式信息熵的粗集数值属性离散化算法

在一致性假设前提下,以数据集的统计性质作为启发式知识,从候选离散点集中选择离散点,根据数据集的期望值和方差来确定搜索最优离散点的区域,提出一种新的基于信息熵粗集数值属性离散化算法,并采用UCI国际标准数据集来验证新算法.新算法与已报道的算法所得到的离散断点集完全一致,决策表的离散化结果也相同,但时间代价不同,新算法比其计算效率提高40%～50%.