一种保护标价的多属性反向拍卖模型

多属性反向拍卖作为一种电子采购方式已被广泛应用于电子商务中.在大多数拍卖模型中,投标者的标价信息对于拍卖者来说完全公开,在拍卖者和个别投标者共谋情况下,会造成投标者之间的地位不平等,给其他投标者造成经济损失.文中在逼近理想解评标方法和安全多方计算基础上,提出一种保护标价的多属性反向拍卖模型,该模型采用了安全逼近理想解协议,实现标价保密和投标者地位公平,抵御拍卖者与个别投标者的共谋.     

山东智慧旅游研究

文章对山东旅游行业的发展现状进行了调查、归纳和总结,提出了山东智慧旅游发展的思路和重点,并从山东旅游行业四个主要应用群体（旅游管理部门、景区、酒店和旅行社）出发,提出了山东智慧旅游解决方案。     

基于像素拓展的图形分割与合成的方法研究

提出了一种新的图像分割与合成方法。对于图像的分割,提出了新的分割算法,先是手工将一些明显属于物体和明显属于背景的像素分割出来,然后创建一个小矩形区域进行像素拓展迭代,迭代到图像边界为止。对于图像的合成,采用平均法,设计了新的算法,使物体的基本颜色保持不变的同时,降低了合成图像中从源图像分割的物体与新背景的差异,并使得其饱和度、色度、强度更加自然真实。     

电容耦合电阻层析成像传感器结构优化设计研究

针对电容耦合电阻层析成像传感器的优化设计,首先利用有限元仿真软件建立了12电极传感器有限元模型,并分析了后续图像重建所需的传感器灵敏场,之后将该仿真模型与实际传感器相应的测量数据及重建图像进行对比验证,研究表明仿真与实验结果能够较好吻合,为对传感器性能进一步研究提供可靠基础.为了提高系统稳定性及抗干扰能力,以该原始模型...     

支持状态机建模的工作流引擎研究

为了能清晰地描述存在较多审批环节和步骤跳转的业务流程,提出利用状态机为流程建模的方法。通过改进传统的关系结构工作流引擎,给出一个支持状态机建模的关系结构工作流引擎的设计方案,详细介绍该引擎的设计原理和实现柔性方法。最后通过一个示例,演示支持状态机建模的工作流引擎的工作机制和实例迁移的过程。原型已经应用到高校学费管理系统中。实践证明,该引擎可以有效地支持状态机建模,并缩短关键业务的开发周期。     

磷酸镁水泥制备试验研究

基于水工建筑物的应急抢险与快速修补加固处理的需要,运用常规的水泥凝结时间、强度等基本性能试验,研究各材料组成对磷酸镁水泥性能的影响,确定磷酸镁水泥配方,并对不同粒径砂土的磷酸镁水泥砂浆水胶比、养护条件、强度等进行了试验研究。结果表明,硼砂是磷酸镁水泥的有效缓凝剂;氧化镁细度对水泥性能有明显影响,氧化镁越细水泥早期强度越高,但细度过细凝结时间将难以满足施工要求;磷酸镁水泥配方为:P/M值1∶3,硼砂掺量10%,氧化镁细度宜为195 m~2/kg左右;磷酸镁水泥砂浆抗压强度与胶水比具有线性相关性,与龄期呈对数关系;水中养护与标准养护相比,抗压强度降低约6%～27%,磷酸盐水泥在长期水下环境中的适用性需论证。研究成果可为水工建筑物的应急抢险与快速修补加固处理提供参考和依据。     

基于多指标分析法的南通市如海运河河流健康评价及治理对策

采用多指标分析法,从自然及水文、水质、生态特征、防洪工程、岸线利用管理、公众满意、供水保证率、"河长制"管理体系8个指标对如海运河进行河流健康评价,得出综合评价总分作为评价依据,并提出相应的治理对策.     

宁夏汉延渠灌区灌溉水利用系数测算分析与评价

农田灌溉水利用系数表示从水源引水被农作物吸收利用的过程,是反应灌区灌溉用水效率的一项指标。本文以汉延渠灌区为例,综合考虑宁夏的气候环境、土壤类型、灌溉制度及作物种植结构等因素,选取典型渠段和样点灌区,分别采用"连乘法"和"首尾法"计算宁夏汉延渠灌区2018—2019年的灌溉水利用系数,并对其进行对比分析评价,从而确定灌区适宜的计算方法。     

基于功能磁共振成像的人脑效应连接网络识别方法综述

人脑效应连接网络刻画了脑区间神经活动的因果效应. 对不同人群的脑效应连接网络进行研究不仅能为神经精神疾病病理机制的理解提供新视角, 而且能为疾病的早期诊断和治疗评价提供新的脑网络影像学标记, 具有十分重要的理论意义和应用价值. 利用计算方法从功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)数据中识别脑效应连接网络是目前人脑连接组学中一项重要的研究课题. 本文首先概括了从fMRI数据中进行脑效应连接网络识别的主要流程, 说明了其中的主要步骤和方法; 然后, 给出了一种脑效应连接网络识别方法的分类体系, 并对其中一些代表性的识别算法进行了阐述; 最后, 通过对该领域挑战性问题的分析, 预测了脑效应连接网络识别未来的研究方向, 以期对相关研究提供一定的参考.     

自适应变异粒子群优化算法及在新冠肺炎疫情传播预测中的应用

为克服粒子群算法容易陷入局部最优和全局寻优精度不高的缺点,通过对算法的局部寻优和全局寻优的特点进行分析,首先使用正态分布衰减策略改进惯性权重;同时基于算法运行的时间自适应采用不同的基于高斯分布及柯西分布的变异优化策略,解决全局搜索和局部开发能力的不平衡问题,实现了局部寻优和全局寻优的双重优化,满足了提高寻优速度和寻优精度的目的.为验证算法有效性及实用性,将改进算法用于预测新冠肺炎疫情传播情况.选取100天新冠肺炎疫情每日新确诊人数的数据,利用算法优化前馈神经网络的参数,使训练好的神经网络模型预测新冠肺炎疫情的性能提升.实验部分首先使用测试函数将改进的算法与其它五种算法进行对比,验证算法的良好性能,最后应用到神经网络完成新冠肺炎疫情传播预测.