中国房地产业的国际竞争力研究

伴随着中国的经济开放程度逐步加深,一些本土房地产企业正开始走向国际化,但是与发达国家相比,还存在资本结构不够合理、发展受到本国经济增长方式制约等问题。本文甄选出衡量房地产国际竞争力的25个指标,使用因子分析法对其进行了成分划分,结果表明,中国房地产业的投机性需求过于膨胀,房地产企业在经营管理和盈利模式上存在问题,且较弱的产品创新能力降低了其国际竞争力;基于VAR模型、OLS估计、Johansen协整检验等计量方法对影响中国房地产业国际竞争力的重要因素进行了实证检验,结果表明,中国房地产企业过于重视经营安全能力,在公司治理、境外市场盈利能力等方面竞争力不强,人力资本发挥的作用则极其微弱。     

北方艺术一体化运用研究--写意花鸟画与印章

在当前国画创作趋于写实甚至超写实的状态下。北方写意花鸟画从其正大气象绝能独立,给画坛带来了强劲的“东北风”和浓郁的时代气息。北方写意花鸟之作无不凌射着北方的粗犷奔流之气以及旺盛难抑的生命之气,小中见大．将人引入高处不胜寒的祟高美学境界之中。然当欣赏者或学术研究者都侧重于画作的孤枣以及独到的笔墨关系的时候,都极容易忽略印章一一篆刻艺术在其画作中所起到的无可替代的重要作用。     

明清家具雕刻与传统绘画造型相似性研究

中国传统雕塑和传统绘画都是历史上最具有魅力的两种艺术形式,也是素材和品种最为繁多的艺术,两者有很多方面是相融相通的,其中又以木雕,尤其是明清家具木雕与绘画最为相似。文章将通过对明清家具和传统绘画的客观比较,得出两者在造型方面的相似之处,这种互通性对当今新中式家具及发展当代家具雕刻有着积极的现实意义。     

医疗产品设计中的人性化研究

在经济飞速发展的今天,传统的医疗产品行业应该顺应社会的需求,更加重视人的情感需求,从人性化的设计角度,着眼于造型、色彩、人机上对医疗产品进行更深入的设计研究。     

空间 co-location 模式挖掘算法研究综述

空间co-location模式代表的是一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁的关联。它是空间数据挖掘的一个重要研究方向。首先给出co-location模式的基本概念;然后描述了针对不同数据领域提出的各种算法,并重点分析了算法提出的思路及主要特点;最后对Co-location模式挖掘未来的研究方向作了探讨。     

基于RTX的工程飞行模拟器数据采集与存储系统设计

在一些仿真应用中,由于Windows操作系统较差的实时性,从而给许多半物理仿真试验带来了一些不确定的因素.在充分论证的基础上,引入了Ardence公司的基于Windows的硬实时解决方案RTX（Real-Time eXtension）,并结合某型号飞行器仿真课题总结出了Windows环境下RTX实时应用系统的设计方法与开发流程以及RTX下硬件板卡驱动程序的编写,最后将这种设计方法成功应用在某型号飞行器飞行仿真系统中.实验证明该仿真系统是可靠的、稳定的,整个实验过程中飞行器的飞行数据没有丢失,仿真周期确定,结果正确,RTX仿真程序能够满足系统对实时性和确定性的要求.     

CaB6陶瓷研究的进展

综合介绍了CaB6陶瓷粉末、多晶体和单晶体的制备方法。评述了各种方法的基本原理和特点。合成CaB6粉末最常用的方法为碳化硼法，此方法能够以低成本制备较纯的CaB6粉末。但是得到的粉末具有硬团聚现象，使CaB6粉末的烧结有一定的难度。由于CaB6在高温下具有高的化学活性和低的塑性,CaB6多晶多采用热压烧结的方法在高温高压下制备。单晶的制备主要采用区熔法和熔剂法。区熔法适合于生产大尺寸的CaB6单晶，而铝熔剂法制备的CaB6单晶尺寸最大为5mm，对测定其某些物理性能有一定的局限。对CaB6陶瓷的应用及国内外研究现状作了简要的概括，并对其今后的发展趋势作了展望。     

公制轻型载重子午线轮胎带束层钢丝帘线的发展状况

介绍了公制轻型载重子午线轮胎带束层钢丝帘线存在的问题、发展趋势以及 2 +2× 0 30HT开放式结构高强度钢丝帘线的性能和应用。公制轻型载重子午线轮胎钢丝帘线由复杂排列紧密型结构向简单开放式结构 ,由单丝直径较小、根数较多向单丝直径较大、根数较少 ,由普通强度向超超高强度方向发展。与 1× 5× 0 2 5和 3+9×0 2 2传统紧密型结构钢丝帘线相比 ,2 +2× 0 30HT开放式结构高强度钢丝帘线的物理性能、挤出和压延工艺性能、轮胎成品性能好 ,价格低 ,适用于公制轻型载重子午线轮胎带束层。     

OFDM水下通信系统信道估计插值算法性能分析

在正交频分复用(OFDM)水下通信系统中,信道估计作为一项关键技术直接影响着系统的性能.研究基于导频信息的线性插值、二阶多项式插值、三次样条插值等信道估计插值算法,应用Matlab仿真给出它们的性能比较,得出不同插值算法下OFDM系统误比特率(BER)和信噪比(SNR)之间的变化关系,以及在不同导频间隔和不同多普勒频移条件下的误比特率曲线图,从而为更好的设计导频间隔,进行水声信道估计提供有力的参考.     

基于多代表点学习的RSKNN分类算法

RSKNN 算法是一种基于变精度粗糙集理论的 k-近邻改进算法,该算法能够保证在一定分类精度的前提下,有效地降低分类的计算量,提高分类效率。但由于 RSKNN 算法只是简单地将每个类中的样本划分成一个核心和边界区域,并没有根据数据集本身的特点进行划分,因而存在极大的局限性。针对存在的问题,提出一种多代表点学习算法,运用结构风险最小化理论对影响分类模型期望风险的因素进行分析,并使用无监督的局部聚类算法学习优化代表点集合。在UCI公共数据集上的实验表明,该算法比RSKNN算法具有更高的分类精度。