从Banzhaf指数看国有股减持

文章分析了我国股权结构现状、Banzhaf指数和股权结构间的关系.从Banzhaf指数角度出发,举例说明了几种常用的减持方式的异同.     

“巴不得”和“恨不得”

当前学术界对“巴不得”和“恨不得”有一定的研究。从语法、语义、语用三个方面，通过收集大量的例句，分析这对同义词的不同．并从语义和语用的角度对两语法上的差异进行了说明。     

取代苯甲醇和取代苯酚活性的分子拓扑研究

基于原子的核外价电子数、成键电子数、原子直接键连的成σ键的氢原子数目和最高主量子数,定义了一种原子点价公式,构建了分子连接性指数,研究了取代苯甲醇对黑曲霉幼虫抑制活性,取代苯酚对小鼠肝细胞色素P-450转化为P-420活性与分子连接性指数的相关性.结果表明,二阶项和三阶项分子连接性指数具有良好的结构选择性和活性相关性.     

沉积盆地多次拉张模拟中拉张系数的计算

沉积盆地模拟中拉张系数是反映其构造热演化的重要参数.拉张系数β=初始地壳厚度/拉张后地壳厚度.对于只经历一次拉张的盆地而言,拉张后的地壳厚度即现今地壳厚度,很容易求得β.而沉积盆地往往经历不只一次而是多次非均匀拉张,那么各次拉张系数的计算就很难用简单的公式来计算.另外,沉积盆地由于拉张,引起岩石圈减薄和初始沉降,同时引起温度场的变化.随着时间的推移,温度场的变化又引起热沉降.构造沉降和温度场是     

有效辐射计算对沥青路面温度场的影响

从气象学的基本原理出发，建立了路表有效辐射的日变化过程曲线的计算方法，并与Ｂａｒｂｅｒ、严作人及郐尔茨分别给了同的结构温度场计算中有效辐射的挖计算方法进行了比较，分析结果表明：正确计算路表有效辐射对准确估计沥青路面温度场有重要影响。     

条件不完全确定的发散思维型数学问题

“在条件A之下,会产生哪些、什么样的结果B”的问题,就是发散思维型的问题。若其中的条件A带有某种不确定成份,这就构成一种“条件不完全确定的发散思维型数学问题”。这种问题求解过程中的思维活动,有许多特点,对于培养学生的创造性思维有相当高的教育价值。本文以实例为基础对此做了讨论。     

“一带一路”倡议下区域碳不平等量化及政策启示

在全球贸易背景下量化分析“一带一路”区域的碳不平等,厘清“一带一路”区域隐含碳排放和经济收益不均衡分配的内在机制,是践行绿色“一带一路”倡议的科学前提及基础.本研究基于全球贸易分析项目（GTAP）数据库,构建环境拓展的多区域投入产出（MRIO）模型,涵盖102个“一带一路”沿线国家和地区,且依沿线区位合并为9大研究区域,核算生产和消费视角下“一带一路”区域碳排放、增加值,追溯隐含碳排放、增加值在研究区域间的空间转移格局,通过构建双边贸易中碳不平等指标及全球贸易网络中碳不平等综合指标,全面地量化分析了“一带一路”区域的碳不平等现象.研究表明：1)2014年“一带一路”区域生产和消费视角下的碳排放分别占全球碳排放总量（25 966.23 Mt）的65.29%和60.54%;“一带一路”区域生产和消费视角下的增加值分别占全球增加值总额（669 714.27亿美元）的40.87%和40.10%. 2）在全球贸易中,“一带一路”区域承担来自非“一带一路”区域的净碳排放转移（即“一带一路”区域向非“一带一路”区域净出口隐含碳排放量）1 234.25 Mt,同时从非“一带一路”区域获得了5 154....     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

智能手机App与数字半球摄影测量叶面积指数对比研究

基于自主开发的智能手机App（LAISmart）对针阔混交林、阔叶林和农作物3种植被类型的叶面积指数（leaf area index, LAI）进行测量,并以数字半球摄影（digital hemispherical photography,DHP）的测量结果作为参考值进行对比分析．结果表明,虽然LAISmart与DHP的LAI值总体上具有高度一致性（R2=0.95,RMSE=0.68）,但是,LAISmart的性能受到植被叶片密集程度的影响．研究发现:LAI>3.9时,LAISmart的测量结果会明显低于DHP的测量结果;智能手机成像传感器的自动曝光模式,是引起LAISmart在测量LAI高值区域估值偏低的重要影响因素;当对LAI高值区域的LAISmart图像进行降低曝光度处理后,LAISmart和DHP的测量结果偏差得到进一步降低,且LAISmart测量结果的精度可以提高49%左右．此外,LAISmart的较窄视场角几乎不会对其测量结果产生影响,若能在调节智能手机曝光度的条件下使用LAISmart,则具有更高效率和更低成本优势的LAISmart可以成为替代DHP的有效方法．      

Abel数域的导子计算公式

本文基于Kronecker-Weber 定理,利用素数在Abel 数域中的分歧指数明确地给出了Abel 数域的导子计算公式. 特别地,二次数域的导子公式可以容易地从该公式推导出来.