多重网络中的创意扩散模型研究

基于线上线下多种渠道的创意扩散研究是企业管理的新兴研究热点之一.为此,引入多重网络理论与传播动力学理论,考虑工作中线下沟通、工作中通过企业社交媒体在线沟通及非工作时间电子沟通三种渠道,构建多种渠道构成的多重网络中的创意扩散模型.研究创意在多重网络中持续扩散的阈值条件,并对创意在多重网络中的扩散过程进行仿真实验.结果表明:1)当员工在单位时间内通过以上各渠道沟通的平均次数较接近时,在多重网络中创意扩散的速度较快,创意扩散的范围较广;2)与匀质网络相比,当非工作时间电子沟通子网络是无标度网络时,在多重网络中创意扩散的速度较快,扩散的范围较广;3)增大子网络层间创意扩散的相互促进作用对整个多重网络中创意的有效扩散有积极影响.     

齐次核的Hilbert型多重级数不等式取最佳常数因子的等价条件及应用

利用实分析技巧和权函数方法, 讨论具有齐次核的多重级数Hilbert型不等式, 得到了其取最佳常数因子的充分必要条件, 并给出其应用.     

温度和机械载荷联合作用下油田超深井中硬质涂层膨胀锥与套管的屈服挤毁压强及试验验证

在充分考虑温度载荷、机械载荷、硬质涂层膨胀锥硬度、套管硬度对膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强影响的基础上,根据分形理论和接触力学推导出膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强的计算公式.数值分析表明:膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随最终温度、分形粗糙度、线膨胀系数、硬质涂层膨胀锥布氏硬度、中间主应力系数、套管壁厚的增大而增大;当分形维数从1增大时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而减小;当分形维数增大到接近于2时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而增大;随拉压强度比的增大,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强减小.屈服挤毁压强的计算值与试验测试值之间的相对误差为-8.9253%～-0.9901%.     

大尺寸工程模型试验中的相似材料配比试验研究

大型物理模型试验是研究复杂工程问题的重要方法，如何快速、准确地确定相似材料配比是试验中至关重要的一环.为降低试验成本、简化试验步骤、充分调用原料性能，采用河砂、水泥和石膏这三种最普通的原料，以骨胶比(河砂与水泥石膏的质量比)和水膏比(水泥与石膏的质量比)为变量，进行了45组对比试验，对相似材料的物理及动、静力学参数进行了研究.获得了以河砂、水泥和石膏为原料配制的相似材料各物理量的变化区间；探讨了骨胶比和水膏比对相似材料各物理量的控制作用，并对比了其敏感性；基于多元线性回归分析建立了各因素与物理量间的定量关系，得到的拟合公式能较好地描述相似材料的性质.     

VSAT系统改进冲突分解算法研究

文章提出一种新的改进隔离型随机N叉树形冲突分解算法,对VSAT随机接入多址接入系统中冲突分解进行了研究。给出了冲突信息分组分解所需平均时隙数和系统吞吐量的解析式,进一步给出了信息分组冲突分解的实验值。     

基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。     

基于多元智能理论的网络学习资源设计

阐述了多元智能理论,分析了多元智能理论对网络学习资源设计的启示,并通过案例对多元智能理论指导下的网络学习资源设计进行了研究．     

求解多项式重零点的并行迭代方法

建立了一种至少4阶收敛的求解多项式重零点的并行迭代方法，分析并证明了相应的收敛性定理。     

集成有源负载放大器的研究

本文重点介绍了集成有源负载放大器的分析方法,并以镜像电流源为例详细介绍、对比了两种方法(图解分析法和微变等效电路分析法)。此外,介绍了用厄雷电压计算 Av 的简便方法。     

A NEW DESCRIPA NEW DESCRIPTOR OF AMINO ACIDS BASED ON THE THREEDIMENSIONAL VECTOR OF ATOMIC INTERACTION FIELD

QUANTITATIVE STRUCTURE ACTIVITY RELATIONSHIP (QSAR) IS A VERY IMPORTANT TOPIC FOR MANY SCIENTIFIC FIELDS AND CAN BE TERMED AS QUANTITATIVE SEQUENCE ACTIVITY MODELS(QSAM)[1] WHEN REFERRED TO THE RESEARCH ON RELATION- SHIPS BETWEEN STRUCTURES AND ACTIVITIES OF BIOLOGICAL MOLECULES, SUCH AS PROTEINS, AND NUCLEIC ACIDS. HOW- EVER, IT IS VERY DIFFICULT TO ESTABLISH A QSAM MODEL,…