两阶段Logit模型的惩罚广义估计方程估计的渐近性质

2012年Wang等在较弱条件下证明了经典Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质。两阶段Logit模型是经典Logit模型的推广,可以处理较复杂的属性数据,其联系函数(link)已不再是自然联系函数。本文在更弱条件下证明了两阶段Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质,推广了文献中的相应结果。     

基于YOLOv3算法和深度特征的地点识别方法

针对视点、外观等因素变化给地点识别应用带来的不利影响,设计了1种基于显著路标及深度特征的地点识别方法.首先分割图像中的显著物体作为候选路标;然后设计YOLOv3算法网络,对候选路标进行识别,以删除不适合环境建模的特定对象类型;最后在图像相似度测量中,利用中层卷积层的性能特点,提取候选路标的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)特征,并结合降维操作,提升匹配效率.在3个具有挑战性的公开数据集上进行了试验,与FAB-MAP、SeqSLAM和Place-CNN等先进方法进行了比较,该方法的平均识别精度达到71.22％,优于其他3种方法,表明经过筛选的显著路标的CNN特征可以抵御强烈的视点和外观变化.     

基于调整秩回归的组变量选择

EXP惩罚是一种指数形式的惩罚函数,它近似于L₀惩罚. EXP惩罚最小二乘估计具有模型选择的相合性和渐近正态性.但是,惩罚最小二乘方法对重尾分布和含有异常值的混合分布的效果并不理想.该文考虑回归模型中的变量是以组结构形式存在的,研究基于调整秩回归的EXP型组变量选择,给出了调整秩回归估计的理论性质,并通过数据模拟和实例分析,检验调整秩回归的EXP惩罚的效果,结果表明这种方法具有较好的表现.     

关于模型选阶的一个新方法

本文提出了直接利用候选模型的估计方差的变化一曲线曲率，来选择真模型的阶数，这一方法异于传统的利用距离准则导出估计真模型阶数的准则的做法，文中还对这一新方法进行了模拟研究，发现当真模型的系数比较显著时，这个新准则具有很高的准确率。     

银鱼投放及增殖技术

1．投放技术 ．1投放地点的选择。尽可能选在距岸有一定距离，水深2米左右，具有硬质泥沙或砂砾底质，昆虫等小型铒料生物较丰富的库湾。并要同时选择几个投放地点进行多点投放，以免一个点投放不当造成失败。     

从教学实践谈英语和德语中的状语从句

在英语和德语学习中,状语从句既是一个语法重点,又是一个难点,令许多学习者欲罢不能,欲学不会。因此,本文旨在通过透视德语和英语状语从句中的异同,为已经熟练掌握英语的学习者的德语习得探寻一条行之有效的途径;本文拟把状语从句大致分为四大类进行比较:地点、时间、情况、原因状语从句。     

宾馆应该善于运用“六化”的服务艺术

自20世纪90年代中期以来，宾馆的网络化服务逐渐成全球趋势。如自1995年开始，美国饭店目录商REED集团就在网上推出了500家饭店REED旅客网，方便客人根据自己打算停留的地点选择称心的饭店下榻。在新加坡，宾馆目录商又借助网络将城市旅游资源牢牢掌握在手中，拥有城市旅游资源的宾馆的CONCIERGE柜台都设置了卫星接收系统和互联网接口。     

多目标规划的惩罚函数法

分析本文引用极限集的概念建立了多目标规划的惩罚函数法,并对该方法进行了收敛性分析,文章最后给出了数值计算的例子.     

罚函数法在处理钻柱边界约束问题中的应用

将罚函数法应用于钻柱有限元分析中.并将罚函数法与降阶法和对角线叠加法进行了计算对比.结果表明.罚函数法(尤其在非线性变形或工况复杂情况下)计算较为精确。收敛性也较好.对惩罚因子的选取进行了探讨,结果表明,惩罚因子取10~5～10~8时,计算效果较好;钻柱的不同方向适当采用不同程度的惩罚,可提高收敛速度而不影响计算结果.     

查尔斯王子想招聘挤牙膏工 英国王室的好工作、坏工作

正王室里最好的和最差的工作都是什么?英女皇登基60周年的庆典将延续近1年,许多媒体都想尽办法接近皇室,希望能"零距离"报道,一些记者想出了"卧底"的点子,希望应聘成为皇室的服务人员。在偷偷报道之外,还能领取不菲的薪水,何乐而不为呢?