完全市场中的Yaari对偶效用最大化问题

效用最大化问题是经济学和金融学中的最重要和最基本的问题之一.经典的von NeumannMorgenstern期望效用模型在实践中都受到诸多挑战.Yaari对偶效用理论是重要的非期望效用模型之一.本文研究完全金融市场中的Yaari对偶效用最大化问题.前人在某种单调性条件下得到了该问题最优解的显式刻画.而在本文中,无需任何单调性条件,我们得到了最优解的显式刻画.     

教师专业发展与校本培训论析

新课程改革已经在全国展开并逐步深入,新课程改革需要教师专业发展为支撑,需要校本培训为载体来保证和推动其持续有效地进行。     

受约聚甲醛的热力学性质研究

采用旋转异构体模型，将受约束聚甲醛(POM)长链等效为约束在圆柱体内，用完全计算法研究受约的聚甲醛链的热力学性质，发现体系的配分函数Z与链长N存在关系：lnZ=aN b，其中N也代表键的数目，a和b仅与温度T和无限长圆柱体的直径D有关．这种方法为研究多链体系的热力学提供一种近似方法。     

电信网络系统的远离平衡态特性分析

远离平衡态是电信网络系统有序演化的必要条件,本文从多样性和非均匀性2个方面对电信网络系统的远离平衡态特性进行了分析,从而揭示了电信网络远离平衡态特性和系统有序演化之间的内在逻辑。     

HLR设备安全备份在GSM网络中的应用

提出了GSM网络中HLR(Home Location Register)的安全问题,阐述了HLR安全备份方法,提出了HLR安全备份在现网中的实现方案。     

药物化学考试试卷分析

本文对2005级药学专业药物化学期末考试试卷进行了统计分析，包括成绩分布、试题难度和区分度等方面，从而对这次考试进行效果和质量的评价，为改进教学方法，提高教学质量提供了参考依据。     

基于普通编码器的高精度位置检测方法

根据普通增量式光电编码器测量转角位置的原理，分析了量化误差的形成原因和编码器脉宽制造误差对测量精度的影响，提出了新的信号处理算法——脉冲细分法，利用该方法减小了量化误差．同时标定出编码器的脉宽系数井以它作为脉宽制造误差的补偿参数，消除对位置测量造成的影响，最终提高了系统的测量精度．     

数据库系统的安全

本文全面而扼要地讨论了数据库系统的安全问题，并分别给出了应对措施和方针。     

沥青搅拌储罐加热节能技术分析与试验研究

分析了安装搅拌装置的沥青储罐动态加热原理和加热过程,初步建立了梯次动态加热模型,确定了多个沥青罐的加热时序和节点,并对沥青罐加热节能技术进行了试验研究.结果表明,在保证搅拌设备连续生产的条件下,沥青罐加热的时间节点为在用罐内沥青剩余34.5%时.与传统加热工艺比较,采用梯次动态加热工艺能减少热量损失19.23%,可有效降低加热能耗.该研究对提高沥青温度均化速度、减少能量消耗和改善沥青加热质量有重要的参考意义.     

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.