跨越版本 走进Windows 10

正Windows 8已推出两年,面对许多人的吐槽,微软火烧火燎地推出了让人出乎意料的版本Windows 10。那么,相对于之前的版本,最新版的Windows做到了哪些体贴人的改变?微软完全屈服和迁就于Windows老用户了吗?Windows 8/8.1之前的用户会有什么新惊喜?Windows8/8.1用户有没有新的不适应?让我们一同去感受吧。     

基于GM（1，1）和线性回归模型在印刷包衬压缩变形中的数据预测研究

运用线性回归对预测数据进行分析,剔除异常数据,用GM（1,1）模型进行预测,有效降低了数据相对误差,提高了预测数据的精度。选用印刷包衬压缩变形的压缩变形量值,用线性回归进行数据分析并剔除异常数据后用GM（1,1）进行预测,使得预测数据具有更高的准确性和适应性。实验及仿真结果表明,经过前期数据分析整理后的灰色预测模型,其预测期望值远优于单纯的回归模型和GM（1,1）模型。     

基于引力搜索算法的分数阶变异时序回归GSA-TSGM(1,1)模型

为了利用分数阶累加算子在灰色短期预测中的高效性能,首次将分数阶累加算子引入变异时序回归模型以期取得更高的预测精度。主要方法如下：首先取湖北省链子崖某监测点1978—1987年的十年数据作为训练集并使用引力搜索算法确定最佳分数阶累加阶数,而1988—1993年的六年数据作为验证集验证提出的模型;其次对比了经典灰色模型GM(1,1)、分数阶累加灰色模型、变异时序回归模型TSGM(1,1)三种灰色模型。结果如下：首先修正了陈西江等人变异时序回归模型仿真时出现的错误,其次表明了相比于其他的模型,基于引力搜索算法的分数阶累加时序回归模型在进行灰色长期预测中具有较高的预测精度。因此,通过分数阶累加算子提高了灰色理论中长期预测模型的精度,为灰色长期预测提供了指导。     

漂珠产量与锅炉运行工况的研究

通过对本厂近半年试验数据的整理，利用数理统计知识和多元回归方程进行回归，得出影响漂珠产量与各主要因素之间的一般规律，为提高漂珠产量提供了一定的理论依据和实践经验。     

非线性混合回归模型在年径流预报中的应用探讨

在气候变化和人类活动等影响下,径流变化日益复杂,常用的流域径流预报方法有时间序列法、多元回归分析等,但这些方法预报精度较差,笔者建立起基于BP神经网络系统的年径流预报非线性混合回归模型,并以1961~2001年的数据为训练样本,以2002~2010年的数据为预测检验样本对新疆天山北坡昌吉州呼图壁县内的军塘湖流域年径流进行预报,结果表明,该预报方法具有较高的预报精度。     

移动社交:差异化坚持与“社交”的回归

正随着移动无线网络的普及——3G网络的普及,4G网络的商用,都带动着移动互联网行业的发展。即时通信应用也应运而生,继而发展壮大,用户通过移动端产品进行通讯已经大大地超过了手机短信的使用率。但慢慢的,这些移动社交产品逐渐偏离了沟通、偏离了社交,各种营销,宣传充斥着屏幕,在用户逐渐厌烦的同时,也在期待着原始社交属性的回归。另外,在移动社交产品普遍同质化的状况下,深度挖掘用户的需求才能寻求突破。移动社交产品用的差异化突破最近,一款匿名社交应用"秘密"颇受到人们的     

回归设计的本质

Menu是丹麦哥本哈根一家成立于1976年,以设计见长的家居品设计销售公司。从其网站上“我们每天都做设计,有时候甚至连夜做设计”这句公司介绍就不难看出,Menu是对设计有着执着信仰的公司,在生活悠闲惬意的斯堪的纳维亚半岛上,这种设计的激情给企业带来了源源不断的活力与生机。     

化肥生产的几个主要因素与能耗的关系

分析广州石油化工总厂化肥厂１９８６～１９９６年的生产数据，得出能耗与合成氨和尿素装置的运转率及生产负荷率有显著或极显著的负相关性，建立了几种直线回归方程。分析表明负荷对能耗的影响远大于运转率的影响，能耗与装置停车的次数相关性不显著。