不同冲击间隔分布下经典δ冲击模型的参数估计1

通过极大似然估计方法,对冲击时间间隔服从[0, b]上均匀分布、参数为λ的指数分布以及一般更新过程的经典δ冲击模型的参数δ、λ和b进行估计,得到了其相应的估计量。     

汽车刹车盘热力学模拟分析

当前民众对汽车安全性的要求逐渐上升。为加强对汽车刹车盘热力学研究,提高汽车驾乘人员的安全,对汽车刹车盘热力学模型展开较为详细的分析:首先,建立了摩擦模型;然后,根据该模型计算得到需要的参数;最后,对所建热力学模型进行了分析,并对比分析了有无沟槽以及风道厚度2个因素对刹车盘热力学性能的影响。     

热轧中宽带钢凸度控制模型开发与应用

以国内某热轧带钢厂的新建项目为背景,分析了影响热轧中宽带钢凸度的主要因素,介绍了凸度预设定模型、工作辊热凸度和磨损计算模型及凸度和平直度反馈控制模型的主要功能及架构;针对典型产品的轧制过程设计了精轧机组工作辊的正弦辊形曲线.根据某产品轧制过程的工程记录数据,绘制了精轧机组的比例凸度分配曲线,结合多功能仪实测数据分析了模型的控制效果,带钢出口凸度保持在(40±20)μm的比例占带钢全长的100%,平直度为(0±10)I的比例占带钢全长的98%以上.     

一类多孔介质型扩散互惠模型的共存态和渐近性

研究了一类具有多孔介质型扩散的3种群互惠模型Dirichlet边值问题.在适当的条件下,证明了该时变问题存在唯一有界整体解,且除了平凡解和半平凡解之外,相应的平衡态问题还存在正的最大解和最小解.此外,该时变解在一些初值函数下收敛到最大平衡解,而在另一些初值函数下收敛到最小平衡解.这种收敛性对反应函数的任意系数都成立.该结果意味着带多孔介质型扩散的互惠模型的动力学性态不同于带常数扩散项的.     

基于数值积分与功率损耗测试的冷轧电机功率模型

为提高冷轧电机功率的计算精度,提出了一种新型的电机功率在线计算模型,模型中将电机功率分为轧制功率和机械功率损耗.其中,轧制功率采用基于简易有限元的数值积分方法计算获得,而电机机械功率损耗采用实验测试回归方法获得.基于本文设计的测试方案和模型结构,通过对某1 450 mm五机架冷连轧机组的现场测试,回归得到了功率损耗模型中的系数,并将其应用到了该机组中.现场实际应用表明该电机功率模型的计算偏差可控制在±5%以内,证明该模型具有较高的计算精度,符合现场控制要求,具有广泛的应用前景.     

融合词法句法分析联合模型的树到串EBMT方法

针对传统的基于实例的机器翻译(EBMT)方法中系统构筑复杂度和成本较高的问题,提出一种基于依存树到串的汉英实例机器翻译方法。与传统方法相比,该方法只需进行源语言端的句法结构分析,可以大大降低构筑系统的复杂度,有效降低成本。为了提高翻译精度,引入中文分词、词性标注和依存句法分析联合模型,可以减少汉英EBMT中源语言端基础任务中的错误传递,提高提取层次间特征的准确性。在此基础上,结合依存结构的特征和中英语料的特性,对依存树到串模型进行规则抽取以及泛化处理。实验结果表明,相对于基线系统,该方法可以提高实例对抽取质量,改善泛化规则和译文质量,提高系统性能。     

具有关键字搜索性质的云存储加密方案

Dan Boneh等人提出了具有关键词搜索性质的公钥加密方案,并且构造出了在随机预言模型下可证明安全的基于BDH困难问题的双线性映射对下的具体构造.本文给出了一个具有关键字搜索性质的高效云存储加密方案,而且在随机预言模型下可证明CCA-安全.该方案能够安全高效的管理云服务器中的加密文件,能够对已经加密的文件进行相等配对.构造方案能够在无安全信道环境中传输陷门Tw.     

渐进决策模型在户籍制度改革中的应用--以上海“居住证转户籍”政策为例

上海的户籍制度改革体现了渐进决策理论模型的特征，通过调整户籍政策将附着在户籍制度上的利益进行合理调整与再分配，从而达到特定时期内不同利益群体间的利益均衡。该文拟以居住证时代为背景，通过剖析上海“居住证转户籍”政策来阐述渐进决策模型在上海户籍制度改革中的运用。     

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.     

I ain’t afraid of no ghost

This paper criticizes the traditional philosophical account of the quantization of gauge theories and offers an alternative. On the received view, gauge theories resist quantization because they feature distinct mathematical representatives of the same physical state of affairs. This resistance is overcome by a sequence of ad hoc modifications, justified in part by reference to semiclassical electrodynamics. Among other things, these modifications introduce ”ghosts”: particles with unphysical properties which do not appear in asymptotic states and which are said to be purely a notational convenience. I argue that this sequence of modifications is unjustified and inadequate, making it a poor basis for the interpretation of ghosts. I then argue that gauge theories can be quantized by the same method as any other theory. On this account, ghosts are not purely notation: they are coordinates on the classical configuration space of the theory—specifically, on its gauge structure. This interpretation does not fall prey to the standard philosophical arguments against the significance of ghosts, due to Weingard. Weingard’s argumentative strategy, properly applied, in fact tells in favor of ghosts’ physical significance.