底牌 底线——乌克兰危机中的博弈——克里米亚“回归”的冲击波有多强烈——采访中国现代国际关系研究院俄罗斯研究所所长冯玉军

记者：3月18日，普京在克里姆林宫发表讲话，宣布正式吸纳克里米亚和塞瓦斯托波尔成为俄罗斯联邦的两个新的联邦主体，克里米亚作为共和国、塞瓦斯托波尔作为联邦级的联邦市，与莫斯科和圣彼得堡具有同样的地位。对这样一个事实，你有几个层次的解读？     

美国与政治伊斯兰的恩怨情仇

<正>"阿拉伯之春"爆发后,随着突尼斯伊斯兰复兴党、埃及穆斯林兄弟会、摩洛哥正义与发展党等伊斯兰党派通过选举上台,"政治伊斯兰"一词频频出现在新闻报道中。何为政治伊斯兰?政治伊斯兰(political Islam)是一种宗教性的政治思潮和运动,埃及穆兄会创始人哈桑·班纳将掌握政治权力视为伊斯兰教的基本要素,使政治性成为此类组织和运动区别于其他伊斯兰运动的本质特征。学术界有关政治伊斯兰的定义较多,但主流观点认为其本质是被用来实现某种政治目的的伊斯兰,即将伊斯兰教作为     

基于双空间交替学习的机器人运动技能获取

针对如何基于示范任务学习让机器人自主获得完成新任务的能力的难题,提出一种高斯混合回归结合路径积分策略提升(GMR-PI2)的表达、模仿和优化框架,同时采用基函数、策略表达权系数两个空间上交替搜索执行方案来解决上述问题.核心思想是当权系数探索到最佳逼近点附近时,根据经验最优轨迹集进行基函数的自重组,然后再重启权系数搜索,从而实现从示范任务到指标集约束任务的渐进运动技能获取.经典的轨迹规划过点实验结果表明该方法是有效和可行的.     

基于顾客偏好的瓶装水外观感性质量评价

从感性质量评价的角度提取13个感性质量评价词对,用于全面且针对性地评价顾客对瓶装水的偏好.以"想购买"为综合感性提取瓶装水的感性质量评价要素,结合聚类分析等方法确定7种代表性样本.基于语义差异法构建瓶装水感性质量评价量表,运用多元回归模型分析建立顾客偏好与感性评价词对之间的关系模型.关系模型解决了如何识别顾客偏好和感性质量需求,以及如何将这些偏好和需求整合到产品设计过程中的问题.     

LEARNING CAUSAL GRAPHS OF NONLINEAR STRUCTURAL VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL USING INFORMATION THEORY CRITERIA

Detection and clarification of cause-effect relationships among variables is an important problem in time series analysis. Traditional causality inference methods have a salient limitation that the model must be linear and with Gaussian noise. Although additive model regression can effectively infer the nonlinear causal relationships of additive nonlinear time series, it suffers from the limitation that contemporaneous causal relationships of variables must be linear and not always valid to test conditional independence relations. This paper provides a nonparametric method that employs both mutual information and conditional mutual information to identify causal structure of a class of nonlinear time series models, which extends the additive nonlinear times series to nonlinear structural vector autoregressive models. An algorithm is developed to learn the contemporaneous and the lagged causal relationships of variables. Simulations demonstrate the effectiveness of the nroosed method.     

基于LR-IV模型的滑坡敏感性评价

滑坡敏感性评价是滑坡防治中的重要一环.针对信息量模型(Ⅳ)中各影响因子等权以及逻辑回归模型(LR)中因子难以量化的问题,将逻辑回归模型(LR)与信息量模型(Ⅳ)进行耦合,构建LR-Ⅳ模型,并将逻辑回归模型及信息量模型作为对照,以湖北省为例,进行了滑坡敏感性评价.选取工程岩组、地震烈度、水系距离、构造线距离、地貌、降雨面、坡度等七个因子,结合GIS的栅格分析方法,计算各区域滑坡敏感性指数,得到湖北省滑坡敏感性区划图.将历史滑坡数据随机分为70%的训练数据与30%的验证数据,通过受试者工作特征曲线来比较各个模型之间的性能.在成功率上,LR-Ⅳ模型(91.3%)与逻辑回归模型(91.5%)、信息量模型(90.3%)相差不大,都具有极高的成功率,但在预测率上,LR-Ⅳ模型(75.7%)远胜于逻辑回归模型(65.8%),略强于信息量模型(74.9%).研究结果表明,LR-Ⅳ模型表现优异,可用于滑坡敏感性评价.     

城市轨道交通车站客流特征影响程度分析

城市轨道交通车站客流特征与其周边建成环境和社会经济因素密切相关，且不同影响因素对客流特征的影响也存在时间和空间异质性。以车站工作日日均客流量、工作日特殊时段(如早高峰进站、早高峰出站、晚高峰进站和晚高峰出站)客流量为因变量，从车站属性、连接性和建成环境3个方面选择23个自变量，采用多尺度地理加权回归(MGWR)模型构建客流特征分析模型，分析不同时间尺度下轨道交通车站客流量的影响因素及其相互作用，并以南京市轨道交通系统进行实例分析。结果表明：与普通最小二乘法(OLS)回归模型和地理加权回归(GWR)模型相比，MGWR模型更为可靠；忽略早晚高峰客流影响的全天客流量预测模型拥有的显著自变量最多，到市中心的距离对客流量有显著的负影响，证明距离市中心越近的车站的客流量集聚性越明显；周边居住、生活类设施占比较高的车站对早高峰进站和晚高峰出站客流有很强的吸引作用，而周边居住、生活类设施占比不高的车站对早高峰出站和晚高峰进站客流有很强的吸引作用。研究结果可以为城市规划部门促进城市轨道交通与城市建设的协同发展提供理论支撑。     

基于回归分析的汉江汉中段水体重金属污染预测模型

以汉江流域汉中段2006—2015年水体重金属浓度为基础数据,利用MATLAB软件,采用非线性回归分析法,建立了基于时间序列的重金属浓度预测模型并进行模型仿真。实验结果表明各种重金属浓度随时间变化的趋势与实际情况基本吻合,该模型能以较高的预测精度反映汉江汉中段水体重金属浓度随时间变化趋势。     

回归与跨越

正南粤大地,春暖花开,《广东科技》之"广东省县市科技进步考核启示录"专刊迎来了出版的日子。科学技术是第一生产力。科技进步是促进经济社会发展的关键。对全省县市科技进步进行考核,既能有力促进区域科技进步与创新,又能深刻查找区域创新与科技工作的薄弱环节,追根溯源,扬长补短,为科技支撑引领经济社会发展保驾护航。2013年,全省县市科技进步考核参与率继续保持100%,考核通过率则由十年前的26%提升到72%,这与省科技厅高度重视考核工作息息相关,更是全省各