公民的人文素质是构建和谐东莞的基础

中国共产党提出了建立和谐社会的新目标,为实现这一目标而奋斗是全社会也是东莞目前的重大任务.在这个过程中公民良好的人文素质起着不可低估的作用,它是构建和谐东莞的坚实基础.从东莞公民人文素质的现状来看,离和谐社会的要求还有相当的距离,我们必须从实际出发,在实践中探索改变这一现状的途径和方法,以培养和提升公民的人文素质,为构建和谐东莞打下坚实的基础.     

高速船碰撞危险模型

利用船舶避碰几何的数学方法,建立高速船碰撞危险范围数学模型,并对高速船的碰撞危险范围进行预测,得出高速船碰撞危险范围与船速比及dCPA之间的关系及变化规律,使船舶驾驶人员迅速了解与高速船舶可能发生碰撞的区域,提高判断碰撞危险的效率.     

多相移光纤光栅光谱特性分析

为了研究多相移光纤光栅的光谱特性,探究其在光纤通信和光纤传感领域的应用,利用传输矩阵法,通过Matlab编程对多相移光纤光栅中等分相移光栅、相移级联光栅及混合相移光栅在不同相移个数、不同相移量大小、不同位置放置时的传输光谱特性进行了仿真和研究.结论表明:等分相移光栅可以通过增加相移个数来实现多波长的激光输出,相移量不同激光波长的输出也不同.相移级联光栅可用作带宽滤波器,通过增加相移光栅的级联数增加带宽.     

多段折线逼近法在智能气压传感器设计中的应用

提出了在智能气压传感器算法设计中,利用多段折线逼近法实现非线性校正的一种应用技巧,并以计算出的结果与实验标定数据相比较,验证了该方法的可行性.     

高校公寓区大学生思想政治工作初探

公寓区是大学生成长、成人的重要场所。高校后勤社会化后,出现了服务功能增强、育人功能减弱的新情况,公寓区大学生思想政治工作出现了盲点。根据中发16号文件精神,本文结合实际工作,针对新形势、新情况就如何作好公寓区大学生思想政治工作,以及工作载体和途径做一些探讨。     

等离子熔积成形混相瞬态场的Level-Set方法模拟

提出了一种二维等离子熔积成形瞬态模型,该模型描述了液／气界面的自由表面发展,并模拟了熔池内流体流动和传热．采用Level—Set方法处理液／气界面边界条件,考虑了熔体流动的主要驱动力——表面张力梯度、表面曲率、浮力以及工件表面的对流散热等因素．用固液相统一模型来描述固／液界面处的熔融和凝固过程,并开发了相应的软件．对高温合金K163在不同扫描速度下的熔积层表面形貌、温度场以及熔池内流场进行了模拟分析．     

基于活动的瓶颈模型:公交枢纽晚高峰居民通勤研究

如何快速消除公交枢纽瓶颈的制约,是居民通勤的老大难问题.本文结合瓶颈模型与基于活动的方法来研究公交枢纽晚高峰居民通勤行为,以解决通勤者在其活动和出行之间的时间分配问题.以瓶颈模型为基础,考虑公交内部拥挤,将出行行为与活动相关联.通过引入公交内部拥挤成本,根据不同的效用函数选择出发时间,建立了动态出行均衡模型.并由此得出均衡条件下的相关性质,来解释晚高峰通勤者在瓶颈入口前排队的交通现象.研究发现,与传统瓶颈模型相比,基于活动瓶颈模型乘客动态更加丰富,出发时间选择更为复杂.算例结果表明,通勤者对公交车内部拥挤的敏感度越高,越会尽量地避开高峰出行.为了使净效用更大,通勤者会选择在工作地滞留较长时间,晚高峰时段推迟.     

平均速率受限条件下OFDM系统联合自适应分配策略

提出一种满足不同用户速率要求的OFDM系统的联合子载波、比特和功率分配算法,以达到进一步减小发射功率的目的。首先在用户平均速率受限的条件下进行子载波分配,然后对分给每个用户的子载波进行速率注水,进行比特和功率分配,使系统在满足用户传输速率要求的同时传输功率最小。仿真结果表明,该算法功率分配部分具有较低的复杂度,相同性能要求下所需最小传输功率比其他算法小。     

基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

The Role of Survey Data in Nowcasting Euro Area GDP Growth

This paper evaluates the impact of new releases of financial, real activity and survey data on nowcasting euro area gross domestic product (GDP). We show that all three data categories positively impact on the accuracy of GDP nowcasts, whereby the effect is largest in the case of real activity data. When treating variables as if they were all published at the same time and without any time lag, financial series lose all their significance, while survey data remain an important ingredient for the nowcasting exercise. The subsequent analysis shows that the sectoral coverage of survey data, which is broader than that of timely available real activity data, as well as their information content stemming from questions focusing on agents' expectations, are the main sources of the ‘genuine’ predictive power of survey data. When the forecast period is restricted to the 2008–09 financial crisis, the main change is an enhanced forecasting role for financial data. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.