双代号网络图中虚工序对时差计算公式的影响与修正

如何使用最少的虚工序和虚节点绘制双代号网络图属于NP-hard问题,所以对于任意一个给定的项目,会存在多个正确的而且虚工序画法不同的双节点网络图与之对应.本文的目的在于研究双代号网络图中不同虚工序对时差计算公式的影响并进行修正.虚工序画法的不同会导致网络图中产生数量和类型不同的节点,因此研究方法从分析节点入手.首先根据虚工序的画法将节点分为一般节点,虚出节点和虚进节点三类,然后逐一分析每类节点对工序时间参数节点式计算公式的影响.通过同定义式算法对比,结果发现工序自由时差和安全时差的节点式算法分别对于虚出节点和虚进节点失效.最后提出节点式计算公式的修正方法,实例分析证明本算法简捷有效.     

扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型

针对信用评估问题的特点,在推导混合数据极大似然函数的基础上,提出了扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型,用10层交叉验证在真实数据集上进行了测试并与神经网络分类模型进行了比较.测试结果表明扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势.     

汶川特大地震灾后对口援建系统工程的综合集成模式

在深入调查地震灾区情况的基础上,认真研究对口援建方案,分析对口援建开放的复杂巨系统的框架、时空、运行等结构及其整体特性;提出地震灾后对口援建系统工程的综合集成模式,分别就对口援建集成工程的运作模式和具体实施框架进行讨论,并就援建系统工程、迎建系统工程和保障系统工程等其体实施工程做了细致的阐述.     

基于竞争的多代产品扩散模型及其实证研究

运用扩散理论研究新产品的市场成长规律是市场营销领域重要的研究方法,现有多数研究没有考虑产品扩散进程中存在的不同类别产品间的竞争互补效应和不同世代产品间的竞争替代效应, 在Kim模型基础上,提出产品的潜在采用者数量既受到互补类产品已采用者人数的影响,又受到同类别不同世代产品相对价格的影响,建立了竞争多代产品扩散模型, 以中国通信产品为例进行实证检验,发现在历史扩散数据较少的情形下,模型的拟合度较高,参数估算结果更加真实地反映了通信产品市场扩散的现状,预测精度高于其它模型,说明所建立的竞争环境下多世代扩散模型是有效的,     

介紹湖南省地質調查所

湖南省地質調查所在一九二七年成立的。經過二十餘年來工作的結果,在設備上,已經獲得了相當的規模,在工作表現上,也完成了全省鑛產普查和最基本的全省地質圖。歷年報告圖集,現已正式出版的約有六十種,油印出版的約有五十種,未出版的稿本還有四十多種。全所現有工作職工二十三人。調查研究,一向採分工合作原則,現有的和即可恢復的工作部門,     

轻小型无人机锂电池在冲击载荷下机械/电化学耦合失效特性试验

为研究轻小型无人机锂电池在受到冲击载荷下的动响应特性及其可能产生的内短路、热失稳以及起火爆炸的规律,开展了轻小型无人机锂电池在落锤冲击下的测试试验,研究了不同落锤跌落能量下撞击载荷、响应模式、电压和温度变化,结合电池的机械响应及其电化学参数变化综合分析了轻小型无人机电池的安全性。研究结果表明：电池单体在受到不同能量落锤撞击后分为三种响应模式：低能量冲击模式、中能量冲击模式、高能量冲击模式;电池冲击载荷以及电池自身的电压变化与冲击能量的变化具有明显的相关性,电池电压和冲击载荷互为影响,具有强关联的耦合特性;电池电量与电池撞击过程中的压降规律、趋势和幅度等电化学性能之间并未有明显的耦合关系,但是对电池受撞击后的着火、爆炸等安全性后果具有重要影响。     

基于DLP的指定验证人的代理签名

代理签名与指定验证人签名都是非常有用的密码学工具,在实际生活中有着广泛的应用。在代理签名中,原始签名人能将其数字签名的权力委托给代理签名人;而在指定验证人签名方案中,对于验证人却是有所限制的。文章结合两者的优点,利用基于离散对数的Schnorr签名方案构造了一个指定验证人的代理签名方案。本方案与其他方案相比,除了满足所必需的安全性之外,在代价及计算量上更为高效。     

塞拉斯与生物表征理论

不同于一般物理事物,心理状态通常被认为表征某物或某事态.对于心理现象的表征特征,塞拉斯认为,我们可以依据言语行为的语义学概念来解释.然而,在解释非语言动物的表征现象时,塞拉斯的观点会遇到难以克服的困难.针对这些困难,我将提出一种行动的表征概念——身体行动是一种基本的表征类型.确切地说,身体行动具有命题式表征内容,并能够...     

森林生态产品的价值核算

分析了森林生态产品的有价性,通过比较的方式提出各种核算方法,并以此为依据,总结了几种常用森林生态产品价值的计算模式.     

基于数据增强和字词融合特征的实体槽位识别

针对传统的基于字级表示的实体槽位识别模型无法很好利用词语信息,以及信息技术(IT)运维领域缺少足够数量公开数据集的问题,提出一种基于BERT＿Word2vec＿BiLSTM＿CRF模型的实体槽位识别方法,并通过数据增强对模型的训练数据集进行扩展．该模型将基于转换器的双向编码表征(BERT)模型得到的字向量表示和Word2vec得到的词向量表示进行融合,通过双向长短时记忆(BiLSTM)网络进行上下文编码,通过条件随机场(CRF)进行解码,得到最终的序列标注结果．通过在某企业提供的数据集上进行实验,结果表明：融合词级特征可以在BERT预训练模型的基础上进一步提升识别性能,F1值达到了92.33%.