消费者"最后一公里"配送模式、服务方式与配送时隙的联合选择

为描述消费者对"最后一公里"配送模式、服务方式和配送时隙的联合选择行为,选取社会经济属性、配送活动属性和配送服务属性3类变量作为效用变量,以配送模式子集合、服务方式子集合和配送时隙子集合的组合作为选择项,构建基于广义极值(GEV)理论的交叉巢式Logit模型。通过问卷调查获得的数据,对模型参数进行估计和检验,并进行配送服务属性类效用变量的直接弹性分析。参数估计结果表明,当效用变量改变时,如果配送服务发生在上午,消费者会先变更其配送时隙,然后变更配送模式,最后考虑改变服务方式;如果配送服务发生在下午,消费者会先变更配送模式,然后变更配送时隙,最后变更服务方式。直接弹性分析表明,消费者对送货上门带来的等待时间、服务水平和经济损失都比较敏感;对职业人的配送服务相对信任,而对非职业和无人的服务方式较为顾虑;对8:00～10:00送货上门服务和12:00～16:00自提货物服务的各方面都很关注。     

CJZ凸起北坡中古生界油气潜力分析

CJZ凸起北坡中古生界成藏以层控成藏模式为主,油气成藏主控因素为储层发育特征和含油高度。远剥蚀线、近油源通道和地层倾角大有利油气成藏。     

准噶尔盆地滴南凸起白垩系清水河组层序地层划分及沉积特征

准噶尔盆地滴南凸起是陆东地区重要的油气聚集区带,其油气源条件优越,储盖配置良好,已于石炭系—白垩系多个层系获得工业油气流,但对其白垩系的研究尚欠深入。为此,以层序地层学理论为指导,基于地震资料和60口探井的录井、测井资料,对滴南凸起白垩系清水河组进行详细的地层对比及划分,进而分析其层序地层特征、沉积特征及演化。研究结果表明,研究区清水河组自下而上可划分为清一段、清二段、清三段、清四段和清五段,且清一段—清四段发育的底砾岩层具有穿时的现象;清水河组可划分为1个三级层序,由下至上发育的低位体系域、湖侵体系域和高位体系域构成了一套完整的湖平面变化周期;在平面上可识别出辫状河三角洲相和湖泊相,以及物源方向由西北至东部的变化。研究区辫状河三角洲相良好的储集条件与底砾岩层的穿时分布为地层和岩性油气藏的形成提供了有利条件,沿清一段—清四段4条超覆尖灭带分布的底砾岩层可成为下步油气勘探的有利目标。     

一类交叉扩散系统稳态解的存在性和多重性

考虑的是一类带交叉扩散的干旱地区沙漠化生态系统模型,主要研究了当资源项与降水的正反馈系数相等时的边界平衡点附近的空间非齐次稳态解性质,其中通过运用Lyapunov-Schmidt约化方法和隐函数存在定理,得到了空间非齐次稳态解的存在性与多重性,并给出了在参数λ不同的取值范围内空间非齐次稳态解的具体表示式.     

面向异质信息网络的表示学习方法研究综述

网络表示学习旨在为网络中的组件(节点、边、子网络等)学习出低维的表征向量,使得这些向量能够在最大程度上保留组件在原网络中的特性。异质信息网络是由多种类型的节点、链接关系以及属性信息组成的网络,具有动态性、大规模和异质性等特点,在现实生活中普遍存在。融合多种异质信息进行网络表示学习,能在一定程度上解决数据稀疏问题,同时有助于训练出具有高区别力和推理能力的表征向量。但与此同时,也面临着如何有效处理复杂数据关系以及平衡异质信息的挑战。近年来,研究者们针对异质信息网络设计了不同的表示学习算法,在很大程度上推动了该领域的发展。针对这些算法,首先设计一个统一的分类框架,接着对各类别下的代表性算法进行概括介绍和比较,分析它们的时间复杂度和优缺点。此外,分类汇总了实验中的常用数据集。最后给出了该领域的挑战和未来可能的研究方向。     

镁钛复合处理对不锈钢凝固组织的影响及机制

摘要：TiN是铁素体不锈钢有效的异质形核剂，但钢中大尺寸的TiN颗粒会对不锈钢板材表面质量带来不利影响。为此，提出依靠镁钛复合处理来细化TiN颗粒及控制宏观晶粒的方法。通过良好气氛保护的电阻炉试验，研究了添加Mg和Ti元素对于铁素体不锈钢宏观铸态组织和TiN颗粒细化效果的影响规律，并对其细化机理进行了详细分析。经研究得知，向铁素体不锈钢中添加了微量Mg和Ti元素后试样宏观等轴晶比例由37%提高至50%，TiN颗粒平均尺寸由处理前的5μm细化至2μm。镁钛复合处理后，钢液中形成的MgO和MgAl2O4与TiN之间的晶格错配度很低，分别为1.14和5.29，均属于有效形核范围，可以成为TiN异质形核核心，促进在晶内均匀析出更多的TiN。同时基于TiN与铁素体相之间的良好的晶格匹配关系，其进一步促进了δ-Fe形核，从而有效细化了铁素体宏观组织，这将有利于提高铁素体不锈钢力学性能和表面质量。     

基于贝叶斯网络的煤矿瓦斯爆炸事故致因分析

针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的变量;以GeNie为平台构建煤矿瓦斯爆炸致因贝叶斯网络模型,并采用交叉验证方法对其可靠性和准确性进行验证;通过贝叶斯网络参数学习、敏感性分析等对模型中各节点变量进行分析,计算不同条件下相关节点的条件概率分布和后验概率,提取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的关键因素。分析结果表明:通风不足会大幅提高煤层瓦斯含量超标的可能性,员工培训不到位是瓦斯漏检的主要诱因;在煤矿瓦斯爆炸事故已发生的情况下,可能性最大的诱因是瓦斯含量超标,其次是瓦斯漏检;导致煤矿瓦斯爆炸事故的最关键因素是瓦斯含量超标、瓦斯漏检、顶板不稳定、法律法规不健全。