浅谈次贷危机对完善我国金融监管体系的思考

二零零七年至二零零九年的环球金融海啸的爆发使得金融监管缺失的巨大隐患暴露无遗,同时也揭露各国和金融监管所存在的问题。文章简要阐述了目前金融监管现状,并将探讨在全球信用危机余波未平的今天,面临混业挑战的我国金融监管体系值得思考和进行的方向。     

基于孪生深度神经网络的风电机组故障诊断方法

为有效提取风电SCADA (supervisory control and data acquisition)中时序数据故障特征,同时考虑一维卷积神经网络(one-dimensional, convolutional neural network,1-D CNN)提取局部时序特征和长短时记忆网络(long short-term memory networks, LSTM)提取长期依赖特征优势,提出一种基于1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法;针对故障样本稀缺问题,基于孪生神经网络架构(siamese network),提出一种基于孪生深度神经网络siamese 1-D CNN-LSTM的风电机组故障诊断方法,依靠少量样本数据对机组故障特征进行有效提取。结果表明：1-DCNN-LSTM优于其他现有深度学习方法;当训练样本不足时,所提出的siamese 1-D CNN-LSTM可以显著提升故障诊断结果。     

氧注入制成SOI材料的研究

采用加热靶和少量氮离子注入制成了 SOI 材料,在1180℃、氮气保护下进行了2小时的退火。离子沟道背散射测量和电子通道花样观测结果表明:加热靶和少量氮离子注入能有效地改善顶部硅层的单晶质量.