基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

Top-down技术评估钢中氧的测量不确定度

基于2014年实验室日常分析钢中氧的质控数据,应用top-down技术的控制图法和稳健统计-迭代法评估了惰气熔融-红外吸收法测定钢中氧的测量不确定度。对于含氧量为52μg/g的钢铁,两种方法得到的标准不确定度均为2.8μg/g,和认定值3μg/g具有较好的一致性。     

关于大数据时代图书馆现状的一些讨论

大数据时代的到来,对我们的思维、工作方式都产生了重大的影响,图书馆学界也对大数据进行了广泛的研究和讨论,笔者先是概述了大数据的概念、理念、特征、应用,然后结合图书馆现状,指出图书馆在大数据时代面临的挑战,希望借此与同行进行进一步地探讨。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

小东西，大安全 被人忽视的电源插座

据《中国火灾统计年鉴》显示，近年来因电气原因发生的火灾高居榜首，占各类火灾总数的24．8％，带来的损失占总数的35．4％。插座产品质量不过关正是引发电气火灾的重要原因之一。[编者按]     

技巧补习班

Qiji-sonyhome：前段时间玩波斯王子的时候由于需要把E盘由FAT32转到NTFS了，那请问把NTFS转到FAT32怎么转啊？我把FAR32转到NTFS的时候是不需要软件的哦，那转回来需要的吗？     

一种在线烧写Flash的方法研究与实现

本文介绍了一种基于VXI总线，共享存储器的Flash ROM在线烧写方法，阐述了系统的功能，并给出了系统的硬件组成和软件设计。     

BM勾勒中国通信蓝图锐意创新打造主机时代

近日，IBM在广西桂林美国的漓江之畔隆重召开了题为“心无旁骜，高枕无忧”的IBM System z系列大中华区用户大会。来自IBM的战略及技术专家和与会的System z系列用户就数据海量增长、安全需求提高、数据集中管理、复杂任务处理和IT能源成本不断上升的现状和挑战，围绕重塑主机角色、主机时代回归等话题进行了广泛、深入的探讨。IBM系统与科技事业部System z系列全球销售副总裁Robert J Hoey先生、IBM系统与科技事业部System z系列大中华区总经理杨宇先生、IBM大学合作部大中华区总经理邱晓萍女士以及数位IBM System z系列的技术专家共同出席了用户大会．     

油田开发数据库抽样方法研究

为使大庆油田40多年来形成的浩瀚数据库中的数据质量满足数字化油田的需要,首先亟待解决的是对现有的数据库质量进行核查,在此基础上进行数据库的改进工作.