引江济淮工程(河南段)水资源调配系统设计与开发

为强化引江济淮工程(河南段)水资源统一调配,基于Spring Boot和Vue前后端分离开发的模式,利用天地图API、WebGL、Echarts等技术设计研发引江济淮工程(河南段)水资源调配系统。从设计思路、功能界面、关键技术3个角度论述系统设计思路和实现过程,从而实现地理信息服务、供需水预测、水资源优化配置、水资源优化调度等功能,实现水量分配可视化、运行调度智能化和跨流域调水管控一体化。系统测试结果表明:引江济淮工程(河南段)水资源调配系统的建立提高了受水区水资源精细化管理的水平,解决了引江济淮工程(河南段)跨流域调水的配置难题,为受水区水资源高效利用提供有效的技术支撑。

中国鞋靴产品对“一带一路”沿线国家出口贸易潜力研究——基于拓展的贸易引力模型的实证分析

“一带一路”倡议的实施,为我国制鞋业出口和产业转型升级提供了新的发展机遇。基于2010-2019年中国对“一带一路”沿线国家鞋靴产品出口的贸易额面板数据,构建贸易引力模型,并测算我国鞋靴产品对沿线国家的出口贸易潜力。结果表明在选取的24个国家中,大部分国家有较大的贸易潜力,其中有8国贸易潜力巨大,未来出口贸易潜力有很大的挖掘和提升空间。因此,我国应该稳定制鞋业产业布局,提升产品竞争力,积极开拓“一带一路”沿线国家市场,深化与“一带一路”沿线国家的贸易合作。

明代江南流域墓葬出土靴子考析

关于明代传统服饰的研究一直以来都备受关注,灭元建朝后便恢复了汉人衣冠,其舆服制度“上承周汉,下接唐宋”。文章以明朝服饰中的足服靴子为研究对象,从墓葬出土实物较为集中的江南流域出发;采用文献研究、实物分析等研究方法,深入探析明代靴子的历史发展、造型结构、装饰工艺及其深层的文化内涵。研究认为:江南流域出土的明代靴子实物款式各异,主要的造型区别在于靴头与靴脸两处;形制结构分解后共有六块,分别为两块靴靿、三块靴帮和一块靴底;所用材质多是深色素绸做面,白色棉布做里或底;面里间也有保暖夹棉,并借钉结工艺将多层材料加以固定,同时起到一定的装饰效果。此外结合史料分析可知:靴子自明代伊始就被限为仅官员可穿的特定服饰品,继而穿靴成为了身份地位的象征,致使民间对穿靴极为推崇;因此在明代中后期出现了僭越穿用,这一现象在江南流域部分墓葬中可以得见。

枕下套靴硬化对预应力配筋弹性长枕强度影响

在对预应力混凝土轨枕进行强度计算时,通常将混凝土轨枕简化为梁单元或建立未施加预应力的混凝土枕空间有限元模型,这种方法无法体现轨枕在实际预应力配筋下的真实应力.本文建立了能够考虑轨枕实际截面尺寸和预应力配筋的新型计算模型,对预应力轨枕受力与变形进行了分析,并与未配筋情况的轨枕受力进行了对比,说明建立这种新型计算模型的必要性.利用新型计算模型,对地铁用长枕套靴式减振轨道枕下套靴硬化对轨枕强度影响的问题进行了分析,得出了枕中裂纹产生原因,并给出了套靴硬化的限值.

水稻粳掉3号近等基因系耐冷性状的遗传研究

采用主基因+多基因混合遗传模型和分离世代加不分离世代联合分析的方法,对云南稻种粳掉3号与十和田构建的近等基因系(NILs)的衍生后代家系群体的孕穗期耐冷性状进行遗传研究。结果表明,结实率和穗长性状均受2对加性-显性-上位性主基因+加性-显性多基因(E-1)构成,主基因遗传率分别为85.64%和27.51%;株高和穗下节长均受2对主基因+多基因共同控制。独立的2对主基因和多基因都存在加性-显性-上位性效应,主基因遗传率分别为48.88%和54.19%;穗颈长是由2对加性-显性主基因+加性-显性多基因(E-2)构成,主基因遗传率为91.37%。

嵌入式iSCSI协议的简化与实现

研究iSCSI协议的嵌入式固件简化方法,提出一种无需操作系统支持的嵌入式iSCSI通信协议原型,建立一个嵌入式iSCSI启动器有限状态模型,该模型便于操作系统内核iSCSI启动器的平滑接管。将简化协议集成到IP-SAN扩展BIOS中,并应用于无本地存储设备的主机上,实现基于IP-SAN的网络引导。

基于Mooney-Rivlin本构模型橡胶防尘罩的非线性有限元分析

为揭示橡胶防尘罩的结构参数对其拉压应力的影响,采用ABAQUS软件建立了基于Mooney-Rivlin本构模型的防尘罩有限元模型。根据标准试件轴向拉伸实验数据拟合了本构模型参数C10和C01,完成了防尘罩轴向拉伸和轴向压缩工况的有限元分析,得到了防尘罩的应力应变分布规律。通过对试件和防尘罩制品的拉伸试验验证了有限元计算结果的可信性,为橡胶类零部件的强度性能分析、结构参数优化提供了一种方法。

粳稻孕穗期耐冷性的主基因加多基因遗传分析

用昆明小白谷培育的近等基因系（NIL）的不同单株（BC4F6）与轮回亲本杂交再自交的2个F2群体，2002年在海拔1916m的昆明（水温18-21℃）和2003年在海拔2150m的阿子营乡用冷泉水（19℃）灌溉种植，利用主基因-多基因混合遗传模型分析了2种冷害条件下的F2群体的耐冷基因效应。结果表明：耐冷基因是受2对主效基因＋多基因相互配合遗传控制的，其主效基因的遗传率为80．64％-85．55％，多基因遗传率为4．65％～7．17％，孕穗期耐冷性以主基因利用为主；主基因中加性效应明显，2对主基因基因效应不等，以第1对主基因的加性效应为主；在孕穗期耐冷性遗传中，主基因的加性、显性及主基因之间的相互作用普遍存在。

基于人物素描教学中鞋靴服装刻画元素的深入研究

人物素描课程是高校美术学、设计学专业的必修基础绘画课程,在人物素描的表现中,人物的外在气质表现方法有一部分是通过外在的形式来进行体现。一件优秀的人物素描作品离不开外在细节来展现人物的全貌及精气神状态,外在形式的表现则体现在了所画人物的鞋靴及服装样式的外观深入刻画,外在形式展现了所画人物的性格、气质、衣品及状态。梳理人物素描教学中的外在表现手法、鞋靴及服装元素刻画内容,总结人物素描教学中鞋靴服装刻画元素的细节深入方法,最后对如何提高人物素描的外在表现形式提出了教学策略建议。

PC机系统的启动模型和实现框架

提出一个PC系统的启动模型,并描述了如何搭建一个操作系统的框架。这个框架不仅包括一部分最终的原代码,还包括工具和环境。鉴于目前的PC机以及国内嵌入系统的处理器是以Intel处理器为主,本系统以i386+系列PC机为实现平台。

基于分类模型和SVD的协同过滤算法

协同过滤算法是近年来运用最为普遍的推荐算法,但具有数据稀疏、冷启动的缺点。为解决上述问题,特提出综合奇异值分解(SVD)和分类模型(CM)的协同过滤推荐(CFR)算法(SCC)。首先分别建立基于机器学习的分类模型和基于SVD的协同过滤模型.前者用于获取推荐标签,而后者用于获取拟推荐物品。其次用推荐标签筛选拟推荐物品,并用Top-N的方法得到推荐物品表,实现分类模型与SVD协同过滤模型的融合。邀请多名志愿者体验不同推荐算法系统进行实验对比。实验结果表明,融合算法的准确性最高达61.92%,而满意度相对SVD算法(相对提高20.007%)与分类模型算法(相对提高5.42%)有不同程度的改善,但在数据较少情况下满意度与准确性提升并不明显,所提算法不仅一定程度上解决了冷启动问题,同时具有降低了推荐过程的复杂度。

以HJ-CCD影像为基础的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感定量反演

【目的】应用卫星遥感数据可以及时获取大田种植作物"面状"苗情信息,准确反映作物群体苗情状况及其趋势,服务于产量预报和实际生产。进一步深化冬小麦关键期苗情遥感反演机理与方法,为大田种植管理提供及时信息。【方法】结合2011—2013年定点观测试验,以环境减灾卫星HJ-CCD数据为遥感影像源,着重研究样本实验区孕穗期冬小麦关键苗情参数与籽粒品质参数和产量间及其与卫星遥感变量间的定量关系,进一步增强遥感反演的机理性和重演性,与地面实测结果一起建立模型共同分析,提高遥感反演的定量化水平和可信度;以相关性最高为原则,筛选反演孕穗期冬小麦叶面积指数、生物量、SPAD以及叶片含氮量的敏感卫星遥感变量,并以2013年数据为建模样本、2011年和2012年数据为验证样本,分别构建及评价基于HJ-CCD影像遥感变量孕穗期叶面积指数、生物量、SPAD和叶片含氮量监测模型。【结果】冬小麦处于孕穗期,植被衰减指数(PSRI)可作为反演冬小麦叶面积指数、SPAD和叶片含氮量的敏感遥感变量,比值植被指数(RVI)可作为反演冬小麦生物量的敏感遥感变量,所构建的遥感反演模型是可靠的,且精度较高,尤其利用PSRI反演叶片含氮量最可靠。模型的决定系数(R2)分别为0.651、0.585、0.630和0.675,均方根误差(RMSE)分别为1.344、4.62、0.618%和2 804.3kg·hm-2。以此为依据,为表征该研究的实际农学意义,对冬小麦不同等级的关键苗情参数进行遥感反演并制图分析,从而量化表达了冬小麦关键苗情参数区域空间分布,不仅有助于制定冬小麦田间补救措施和水肥资源调配方案,而且为农业政策的制订和粮食贸易提供决策依据。【结论】构建的冬小麦孕穗期关键苗情参数遥感反演模型是可行的,为大田生产提供了一种快速、便捷、费用低廉的大面积作物苗情参数提取方法,可支持农业研究者、涉农部门领导和种植管理者获取及时有效的农情信息。

基于微服务架构的铁路现车管理系统研究

铁路现车管理系统作为铁路调度系统重要组成部分,提供铁路运输中车辆作业全过程信息管理功能。随着铁路信息化建设的不断发展,对铁路现车管理系统的集中性、实时性及稳定性提出更高要求。基于微服务架构的现车管理系统,采用基于SOA的B/S微服务架构,利用Spring Boot,Vue,RabbitMQ等技术框架,并设计适用于多站的现车内存数据模型,可同时管理国家能源集团管内所有车站现车信息,实现现车信息集中管理,简化客户端的安装部署,降低设计研发、功能拓展和系统维护难度,同时将各业务逻辑处理分散于各微服务,有效提高系统并行计算能力,目前该系统已在国家能源集团铁路调度系统中部署使用,可实时监控并管理国家能源集团管内所有车辆全过程作业信息。

融合用户动态标签和信任关系的协同过滤算法

针对协同过滤推荐算法中的冷启动以及数据稀疏问题,提出一种融合用户动态标签和用户信任关系的矩阵概率分解模型。该模型首先通过构建用户集、标签集和物品集三者间的动态联系,建立用户动态偏好矩阵;接着构建基于用户社会网络信息的用户信任关系矩阵,该信任关系矩阵使用用户信任反馈机制以实时更新用户间的信任值;最后提出融合用户动态标签和用户信任关系的矩阵概率分解模型,并在MovieLens与Jester_Joke_data数据集上进行仿真实验。实验结果表明,该算法在绝对误差均值、准确率与召回率方面获得了较好的效果,在一定程度上能有效提高了协同过滤推荐算法的性能。

雄安站半埋入式型钢混凝土柱脚设计及其受力性能研究

雄安站站房采用型钢混凝土柱,柱距、柱截面大。按照传统埋入式柱脚设计方法,型钢在承台中埋深过大,柱下承台厚度过大,基坑需要开挖大量的土方工程。针对以上设计难题,经过反复比较论证,采用一种新型的半埋入式柱脚,型钢埋入约1.35倍截面高度,采用双向设置靴梁的方式来解决柱脚弯矩传递给基础的问题,同时减小了承台厚度。通过有限元仿真分析及缩尺模型试验,研究了该半埋入式柱脚的受力性能。研究结果表明,该半埋入式柱脚在设计荷载作用下基本处于弹性工作阶段,抗弯承载力满足设计要求,且具有足够的安全储备。

基于条件价值法(CVM)的滨海湿地生态修复支付意愿实证分析——以宁波前湾新区为例

条件价值法(CVM)是目前唯一能测度居民参与生态补偿支付意愿的方法。本文以宁波前湾新区为例开展实证研究,运用基于生存分析的支付卡式数据分析方法,利用寿命表法计算民众海涂湿地生态修复支付意愿累积存活概率,根据累积生存概率的数据规律,尝试拟合适合的生存函数并计算生存概率,应用半参数Cox比例风险模型分析支付意愿影响因素,为支付卡式数据分析提供新的分析路径。研究结果表明:前湾新区周边民众平均支付意愿为24.07元/年,民众的年龄、受教育程度和收入水平对海涂湿地生态修复有显著影响,性别和对海涂生态价值的理解程度对支付意愿的影响则不够显著。为进一步激发民众环保投入热情,提高民众海洋生态修复支付意愿,提出如下政策建议:(1)强化民众对海涂生态功能的科学认知,培养民众对海涂环境的积极情感;(2)为高收入群体对海涂生态价值正外部性支付费用搭建多元化平台;(3)积极拓宽生态环保的宣传区域,创新环保宣传方式,切实改进和提升环保宣传的效果。

波形钢腹板导梁局部承压的加强构造与试验

直接使用组合梁中的波形腹板钢梁作为顶推导梁,在局部压力作用下钢梁的承载力较弱,而且钢梁与桥梁支座之间存在间隙,为此提出提高波形腹板钢导梁局部承压的加强构造。为进一步研究波形钢腹板导梁在承受局部压力作用时的受力特性,设计制作3组缩尺模型试验,测试了不同加强构造下导梁在局部压力作用下破坏形态和极限承载力。研究表明:试件破坏形态均为支座范围内波形腹板局部压溃,设置钢靴能够明显提高波形腹板导梁的局部承压性能和结构延性,特别是设置箱形钢靴的效果要优于工字形钢靴,二者分别使导梁极限承载力提高了58%和12%。

关于物质结构基本单元的探讨

从粒子产生和湮灭的舞蹈、层子模型和靴袢理论三个方面来论述基本粒子不基本的思想.前二者是从传统的西方思想——寻找物质基本单元来分析问题;后者是从能量网角度来看的,它不承认有物质的基本单元存在.

Android系统流畅度智能优化设计

随着安卓智能手机在人们生活中的普及,Android系统越来越被人们所喜爱。但是,Android系统在使用过程中系统流畅度下降、开机时间缓慢等问题,使安卓手机用户体验下降。针对以上问题,提出并设计了能够根据用户使用习惯智能优化的Android系统,优化后的Android系统比原生Android系统的流畅度得到了提高,开机启动时间比原生系统缩短了3s左右,增强了Android系统的用户体验。

基于EOQ模型参数不确定性的稳健最优订货策略

针对经济订货批量模型中需求率、单次订货成本、单位产品的库存持有成本等参数的不确定性问题,将稳健参数设计的思想和径向基函数模型相结合,分别构建库存总成本的均值响应和标准差响应的元模型,提出了一种基于径向基元模型的优化方法,从而确定经济订货批量模型的Pareto最优订货策略,并采用非参数bootstrap抽样方法去度量参数不确定性所导致的Pareto最优解的波动性.仿真结果表明这种方法能够有效降低参数不确定性所带来的随机误差;同时表明对于风险回避型的决策者,往往会以较大的订货量来降低模型参数不确定性所引起的成本波动;而对于风险追求型的决策者,会采用较小的订货量,但是随之而来的风险将会引起较大的成本波动。