1960-2013年黄淮海平原极端降水时空变化特征

基于黄淮海平原1960-2013年51个气象站逐日降水数据,计算了4个极端降水指数,利用线性回归、小波分析和Mann-Kendall趋势分析等方法,分析了黄淮海平原极端降水的时空变化特征以及其与厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的关系.研究结果表明,近54年黄淮海平原极端降水指数呈波动降低趋势,20世纪60年代表现出明显的减少趋势,90年代中后期开始呈上升趋势.除极强降水量(R99p)以外,其他3个指数在近54年的时间尺度上都存在2~3a的显著周期.在空间格局上,极端降水表现为明显减少趋势的站点主要位于河北省和山东省西北部地区,而河南省、安徽省和江苏省北部地区的站点具有增加的趋势.在20世纪80年代到90年代初,ENSO指数与极端降水指数呈显著负相关关系.研究结果可以为解决黄淮海平原水资源短缺等问题提供一定的理论依据.     

二元一阶常系数线性微分方程组的本质解法

对于二元一阶常系数线性微分方程组:x′=Ax+f(t),引入特征根方程|A-λE|=0的特征行向量K=(k_1,k_2)(其中K满足:K(A-λE)=0)概念,将二元一阶常系数线性微分方程组,化为二元一次代数线性方程形式:(K_2x_2)′=λ(K_2x_2)+(K_2f),(K_1x_1)′=λ(K_1x_1)+K_1x_2+K_1f,从中给出原微分方程组的解.     

上市公司企业家背景特征对企业创新投入的影响

市场的核心在企业,企业的核心在企业家。企业家对于一个企业的未来发展至关重要,而创新又是企业发展的根本。基于中国境内上市公司企业家的背景特征数据和相应公司的创新投入数据,通过回归分析,研究发现:企业家的学历与企业创新投入呈倒U型关系,任职时间与企业创新投入呈U型关系,持股情况与企业创新投入呈显著的正向关系。提出以下建议:企业家股权激励;增加企业家人力资本投资,提升学历至本科或硕士;科学设置任职时间。     

鄂尔多斯盆地吴起——志丹地区长10油层组油源及成藏分析

通过油源对比、油油对比的方法,对吴起—志丹地区延长组长10油层组的油源问题有了新的认识,吴起地区长10原油主要来自长7烃源岩;志丹地区长10原油来自长9烃源岩.最后结合油源对比结果、成藏地质特征,得出研究区东西部具有不同的成藏模式:西部吴起地区由长7烃源岩向下排烃跨层输导进入长10成藏;东部志丹地区为长9烃源岩向下排烃进入长10聚集成藏.     

视觉概念学习方法研究进展

计算机视觉的核心问题是寻找视觉概念的层次化与结构化表示.以深度学习为代表的连接主义方法能够学习到输入图像数据的分层表示,这个表示具有优异的类内不变性与类间区分性,带来了视觉目标分类问题的突破式进展.而以图像随机语法模型为代表的逻辑主义方法试图基于先验知识和输入图像数据得到视觉概念的层次化与结构化表示,进而实现像人类一样的概念迁移学习,从更一般的意义上解释视觉现象.综述了两类方法各自的一些代表性工作,分析了其主要思路与各自的优缺点.分析认为,两类方法具有明显的互补性,在概率图模型框架下将两类方法综合是未来视觉概念学习的一个重要发展方向.     

人脸特征点定位及其在心率检测中的应用研究

在人脸检测基础上,进一步确定眼睛、嘴巴、脸部外形轮廓等位置的问题称为人脸特征点定位,是人脸分析识别的关键技术。通过仪器测量心脏每分钟跳动的次数称为心率检测,是评估心脏功能的重要途径。随着心脏的跳动,血液在人体的循环流动会导致人体肤色发生相应的变化,据此可以进行心率测量。实际中,皮肤区域选择是心率分析测量的关键。总结了人脸特征点定位的主要方法,研究了基于AAM(Active Appearance Models)模型特征点定位的有效皮肤区域选择方法。通过提取信噪比高的人脸区域进行分析,测量得到心率信息。实验结果表明,该方法能有效提高心率检测准确率和鲁棒性。     

粒度对硼铁矿介电特性及微波加热特征的影响

采用谐振腔微扰法测定了不同粒度的硼铁矿在频率为2.45GHz和温度为20~800℃的介电特性,并测定其在微波场下的升温特征.结果表明:随着矿样粒度的减小,填充层空隙率降低,其介电特性增强,微波场中矿样的升温速率加快.当温度高于200℃时,矿样发生热分解产生大量微空隙而增大了空隙率,矿样的介电特性呈下降趋势,使得微波加热过程中矿样的升温速率降低.粒度对硼铁矿介电特性和升温特征的影响研究为微波在冶金领域中的应用及节约能耗提供理论依据.     

高校健美操合作学习对学生成就动机的影响探究

采用文献资料法、问卷调查法、对比实验法等研究方法,探究健美操教学中传统学习模式和合作学习模式中大学生成就动机的区别,并进一步探究合作学习模式对大学生成就动机的影响,通过18周的课堂教学实验对比,研究结果表明合作学习模式能有效地增强大学生的成就动机水平,是健美操教学有效的教学模式.     

阅读教学中注重学生自主学习

21世纪的教育强调知识学习的探索性和创新性,作为语文教学的主体—阅读教学,就不能再袭用传统的以情节分析为中心的讲问题课堂模式而不思革新进取。叶圣陶先生说:"学语文要靠学生自己读书,自己领悟。"自主学习强调的是自由、自主创新。我们教师要充分利用课堂这一实施素质教育的主战场培养     

基于卷积图神经网络的多粒度表示学习框架

卷积图神经网络（Convolutional Graph Neural Network,ConvGNN）以其强大的表达能力被广泛应用于社交网络、生物网络等领域的网络表示学习中，多粒度网络表示学习已被证明能够改善已有网络嵌入方法的性能，但目前尚缺乏以改善ConvGNN性能为目标的框架.针对此问题，提出一种基于ConvGNN的多粒度网络表示学习框架M-NRL，分为四个模块：粒化模块、训练模块、推理模块和融合模块.粒化模块构造从细到粗的多粒度网络并保留不同粒度节点的属性和标签信息，训练模块在最粗粒度的网络上以端到端的方法训练任意一种ConvGNN并优化其模型参数，推理模块使用优化后的ConvGNN推理出不同粒度网络的节点表示，融合模块采用注意力权重聚合不同粒度的节点表示以产生最终的节点表示.在四个公开引文网络数据集上进行的半监督节点分类任务验证了M-NRL的有效性，实验结果表明，MNRL不仅能加速现有ConvGNN的训练，还可以增强其最终的表示质量.