学习分析技术支持的在线深度学习的模型构建

本文将深度学习与学习分析相结合,从评价学习层次、教师深度教学能力、反思且主动地学习、学习内容的适切性四个方面阐释了学习分析对在线深度学习的影响,并在分析在线学习行为和学习分析过程的基础上,构建了学习分析技术支持的在线深度学习的模型,试图促进学习分析与在线学习融合模式的深入讨论。     

基于空气质量模拟的江苏省大气污染物排放清单比较研究

大气污染物排放清单是空气质量模拟和空气污染治理的重要依据.本研究比较分析了两套覆盖江苏省的2017年大气污染物排放清单，即分别由上海市环境科学研究院、江苏省环境科学研究院编制的"长三角清单"和"江苏省清单"，并结合区域空气质量模型CMAQ评估不同清单对长三角地区2017年1、4、7、10月的空气质量模拟的影响.清单比较结果表明，除二氧化硫（SO₂）以外，江苏省清单估算的各污染物排放量较长三角清单低.通过与观测数据比较，发现两套清单对SO₂、氮氧化物（NO_x）、臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）的模型模拟性能均较好.江苏省清单与长三角清单两者的模拟结果空间分布接近，其中江苏省清单模拟的PM_2.5和O₃在长三角多数地区略低于长三角清单的模拟结果（1月O₃除外）.江苏省清单与长三角清单均能够用于空气质量模式模拟，可为江苏地区的细颗粒物和光化学烟雾污染的控制策略制定提供参考.     

俯仰角速度传感器信号重构方法研究

为了提高关键传感器系统的容错能力,避免增加引入硬件设备的额外成本、重量与维护负担,提出了俯仰角速度传感器的信号重构方法。信号重构采用了自适应当前统计模型的卡尔曼滤波算法,改进模型能够更准确地描述飞机实际的角运动情况,提高解析信号的精度。通过不同飞行状态下的飞机角运动仿真,将所提方法与典型的信号重构方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性。     

大底盘多塔楼高层建筑结构的设计分析

大底盘多塔楼高层建筑结构现已经被广泛的应用在建筑设计中,这种结构体系最大的优势就是能够将建筑功能发挥到最大,其综合性更强,但是需要解决的问题也比较多。本文主要通过对大底盘多塔楼高层建筑结构体系的特点与分类的介绍,进而探讨了该建筑结构体系的设计要点,仅供交流。     

多晶硅锭中硬质点分析及控制研究

以多晶硅锭中硬质点为研究对象,通过实验研究和数值模拟的方法,对多晶硅锭中硬质点进行形貌和成分分析,并提出改善控制方法。研究结果表明硅锭中部的硬质点较细小,主要由SiC组成;硅锭头部的硬质点较粗大,主要由SiC和Si3N4组成,还有少量O的存在。进一步研究发现多晶硅定向凝固铸锭炉的热场结构对于多晶硅锭硬质点形成有直接影响,通过改进热场结构,优化晶体生长界面,显著减少了铸锭中硬质点的数量。     

VSMPO-AVISMA公司已做好向造船业供应钛制品的准备

俄罗斯VSMPO-AVISMA公司参加了在圣彼得堡市举办的第七届俄罗斯国际海事防务展,并展出了可在造船业中使用的相关产品,这些产品可完全替代国外同类产品。俄罗斯所有的主要造船设计部门都对VSMPO-AVISMA公司展出的产品表现出极大的兴趣,公司先后与普罗米修斯结构材料研究院、波罗的海造船厂等进行了洽谈。VSMPO-AVISMA公司     

基于Mlogit模型的制造业上市公司股利政策分析

文章选取2004—2012年深圳主板和中小企业板的制造业上市公司为研究对象,采用Mlogit回归方法研究了宏观和微观经济因素对制造业公司股利政策制定的影响,尤其是股利分配方式方面的影响。研究发现:中小板的股利分配情况要好于主板,纯现金股利为采用频率最高的股利分配方式;资产规模、盈利能力和成长能力对股利政策的制定影响广泛;强制分红政策的效果并不明显;微观因素的作用要大于宏观因素。