四元含锂铷氯化物水盐体系298.2 K介稳相平衡研究

采用等温蒸发法研究了四元含锂铷氯化物体系Li+,Na+,Rb+//Cl--H2O 298.2K下的相平衡关系,测定了平衡液相的溶解度、密度和折光率.基于实验数据,绘制了该四元体系的立体图、干基图、密度-组成图和折光率-组成图.该四元体系298.2K下的介稳相图由1个共饱和点,3条单变量曲线和3个结晶区(RbCl、NaCl、LiCl·H2O)组成.将研究的结果同LiCl+KCl+RbCl+H2O体系进行了对比和分析,总结Na+和K+对三元体系Li+,Rb+//Cl--H2O的影响.应用折光率计算的经验公式对实验测定的折光率进行了验证,其最大绝对误差小于-0.0090,从而证明了实验数据的可靠性.     

供应商股权融资下供应链控制问题的模型分析

供应商股权融资下的供应链控制是企业融资决策与供应链运作管理的有机契合,而股权融资使供应链控制矛盾冲突愈发凸显,因此研究供应商股权融资下的供应链控制问题尤为重要.文章刻画了供应商股权融资下供应链零售与批发定价权重塑的新特征,通过构建供应商股权融资模型,探讨"市场成长性"与"供应链契约结构"如何影响供应链控制策略选择,揭示强弱控制策略对供应商的股权融资额及契约设计影响.核心研究发现是:市场成长性主导了供应商股权融资后对供应链控制策略选择,供应链契约不锁定时应避免采用强供应链控制;当契约锁定时强供应链控制促进了供应商股权融资,而契约不锁定下弱供应链控制促进了供应商股权融资;此外,供应商选择的最优供应链控制策存在"股权融资意愿背驰"现象.     

基于过程挖掘的临床路径Petri网建模

提出基于统计α算法的临床路径Petri网模型,将Petri网和基于统计α算法的过程挖掘算法集成,从事件日志中挖掘重要信息,获得完善的诊疗流程,并在此基础上建立Petri网模型,有效实现诊疗流程的优化和改进.通过仿真数据试验,验证了本文提出的统计α算法相较于经典α算法在准确度和运行时间上有着较大的优势.并将模型运用到临床路径真实数据上,证明了模型的有效性和准确性.     

基于远洋渔船作业场景的机会网络移动模型

在分析现有移动模型性能的基础上,针对远洋渔船机会网络中节点运动作业时的特点,提出了一种符合远洋渔船移动特征的平滑转弯半马尔科夫移动模型(Smooth Turn Semi-Markov Smooth Mobility Model,简称STSMS模型).从节点运动方程和平均稳态速率两方面进行了理论分析,并对节点运动轨迹和平均稳态速率进行了仿真验证.仿真结果表明,构建的STSMS模型能较好地反映节点的运动特点,并具有速率不随时间延长发生衰减的特性,适用于远洋渔船机会网络的模拟仿真.     

轮拱罩充满率对整车气动特性的影响

针对某种小型轿车,基于计算流体力学(CFD)方法研究了不同轮拱罩充满率时旋转车轮对整车气动特性的影响,并与现有理想模型的试验结果对比.结果表明:在其他参数不变的情况下,随着轮拱罩充满率的下降,整车阻力系数上升,升力系数下降,当充满率下降27%时,阻力系数上升接近20%,升力系数下降接近30%.阻力上升主要是由于轮拱罩中的气流量增加,并且受轮拱罩结构的影响,内部流动分离加剧,导致尾流区的涡量均上升,车辆背压下降;升力下降主要是因为下车身气流速度加快,导致下车身压力减小.     

基于风险矩阵法的公路高边坡风险评估

风险矩阵法操作简便,在工程建设领域内应用广泛,但由于存在风险,导致该方法存在不稳定性,利用Borda序值法可以解决此类问题。从工程应用的角度对风险矩阵评估方法进行总结,结合实例分析Borda序值法在风险评估中的具体应用,将同等级的风险进一步细分和排序,为采取相应的有效的风险控制措施提供决策支持。     

季节性应用复方丹参滴丸对单纯性高血压的疗效观察

目的探讨季节性应用复方丹参滴丸对单纯性高血压的影响,寻找出能够有效控制和预防单纯性高血压并发症发生的方法,提高治疗效果,提高患者生存质量的同时降低患者经济负担。方法对入选的单纯性高血压患者分成两组:治疗组和对照组。治疗组每年3～4月(春夏交替之际)及10～11月(秋冬交替之际)口服复方丹参滴丸+正常治疗),对照组采用正常治疗,即根据患者不同的情况,对患者进行个体化规范化的降压治疗;对治疗组和对照组进行2年随访,以其并发症和平均再住院次数为指标,进行统计学分析,以确定其临床实际意义。结果治疗组与对照组的高血压并发症的发生率比较,2年具有显著性差异(P0.05);两组平均再住院次数存在显著性差异(P0.05)。结论季节性应用复方丹参滴丸能够有效控制和预防单纯性高血压。     

中心损失与Softmax损失联合监督下的人脸识别

深度学习在人脸识别领域已经取得了巨大的成就,针对当前大多数卷积神经网络采用Softmax损失函数进行特征分类,增加新的类别样本会减小类间距离的增长趋势,影响网络对特征判别的问题,采用了一种基于中心损失与Softmax损失联合监督的人脸识别算法,来提高网络对特征的识别能力。在Softmax基础上,首先,分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心,训练过程新增加样本时,网络会约束样本的分类中心距离,从而兼顾了类内聚合与类间分离。其次,引入动量概念,在分类中心更新的时候,通过保留之前的更新方向,同时利用当前批次的梯度微调最终的更新方向,该方法可以在一定程度上增加稳定性,提高网络的学习效率。最后,在人脸识别基准库LFW上的测试实验证明:所提的联合监督算法,在较小的网络训练集上,获得了99.31%的人脸识别精度。     

DARPA持续推动科技创新的挑战赛模式分析

 国防高级研究计划局（DARPA）是引领美军科技创新的"技术引擎"。为总结DARPA在推动科技创新方面的成功经验,回顾了DARPA代表性挑战赛的有关情况,分析了DARPA挑战赛模式的成功经验。研究表明,DARPA挑战赛模式充分利用了美国乃至世界的技术研发力量,取得了显著成效,目前已成为DARPA推动科技创新发展的重要途径,并引起美国其他创新机构和世界各国的广泛关注与纷纷效仿。     

人工智能政策解析及建议

 人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的驱动力,世界发达国家纷纷把发展人工智能提升至国家战略高度,争相出台相关政策。通过解析美国、英国、法国、德国、欧盟、日本和中国的人工智能政策,借鉴发达国家的人工智能政策和相关措施,提出了发展中国人工智能的政策建议。