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1.
运用贝叶斯分位数回归方法, 研究不同收入水平劳动力从人力资本外部性效应中获益的情况以及不同分位点上城市规模对人力资本外部性的影响, 得到3 个主要结论: 不同收入水平的劳动力从城市人力资本水平的提高中获得了不同的工资溢价, 收入水平较高的劳动力从人力资本外部性效应中获益更多; 城市规模对人力资本外部性的影响在不同分位点上并不相同, 特大城市与中小城市人力资本外部性差异在高分位点更明显, 大城市与中小城市的人力资本外部性差异则随分位水平的提高而增大; 不同户籍类型劳动群体从人力资本外部性中获益程度差别较大, 不同收入水平的城市居民从人力资本外部性中获益均比农民工多。 相似文献
2.
基于道南细孔-介电DSPM-DE模型,开展了工业含盐废水多级纳滤分离系统的代理模型构建与优化研究。首先,利用高维模型表征的数学建模方法,构建与原有纳滤理论模型有高拟合度的高精度代理模型。基于此代理模型,进一步构建膜法分盐工艺中的多级纳滤分离的数学优化模型,并以分离单位质量NaCl的比能耗为优化目标,讨论在给定设计参数的条件下进料液中[Cl-]/[ ]的变化对不同级数纳滤系统的分盐性能及最优操作条件的影响。优化结果显示,进料[Cl-]/[ ]的增加有利于提高NaCl总回收率和降低分盐比能耗。在相同的纳滤膜投资成本下,双级系统在降低能耗方面更胜一筹,与单级系统相比最高可节能5.84%。 相似文献
3.
4.
利用 4-羟基二苯甲酮( 4-HBP)和丙烯酰氯合成了 4-丙烯酰氧基二苯甲酮( 4-ABP),将其与丙烯酸类单体共聚制备了光交联型羟丙分散体( PCHAD)进一步与氨基树脂复配,得到了一系列光 /热双重固化羟基丙烯酸酯分散体 PCHAD-AR。利用差式,扫描量热仪、紫外分光光度计对 PCHAD-AR的光 /热双重固化行为进行了研究,探讨了光 /热双固化顺序和氨基树脂含量对涂膜性能的影响。结果表明:加入氨基树脂后不影响双固化体系的光交联行为;最佳固化工艺为先光后热固化,当光固化 60 s、170 ℃热固化 20 min,氨基树脂用量为分散体的 10%时,涂膜的 Tg为 57. 1 ℃,凝胶含量达到 98%以上,涂膜硬度为 3H,柔韧性为 0. 5 mm,附着力 0级,耐酸、耐醇、耐水稳定性均达到 10 d以上,相比于单一的光、热固化体系,双固化体系涂膜耐碱性提升,涂膜外观无明显变化的时间由 1d延长至 3d。 相似文献
5.
网络表示学习的目标是将网络中的节点嵌入到低维的向量空间,为下游任务提供有效特征表示.在现实场景中,大规模网络通常具有不完整的链路,而现有的大多数网络表示学习模型都是在网络是完整的假设下设计的,因此其性能很容易受到链路缺失的影响.针对该问题,文中提出了一种基于不完全信息的深度网络表示学习方法DNRL(Deep Network Representa-tion Learning).首先采用转移概率矩阵将结构信息和属性信息进行动态融合,弥补了结构信息不完整带来的过大损失,然后采用一种具有强大特征提取能力的深度生成模型(变分自编码器)来学习节点的低维表示,并捕获网络数据中潜在的高非线性特征.在3个真实属性网络上的实验结果表明,与当前常用的网络表示学习模型相比,所提模型在不同程度链路缺失的节点分类任务中都明显地改善了分类效果,在可视化任务中更清晰地反映了节点的团簇关系. 相似文献
6.
本文以羟基丙烯酸分散体和氨基树脂为主要反应物制备了水性氨基烤漆,研究了二丙二醇丁醚( DPnB)、乙二醇丁醚( BCS)、二乙二醇丁醚( DGBE)、丙二醇甲醚( PM)、丙二醇甲醚醋酸酯(PMA)、异丙醇( IPA)6种成膜助剂对水性氨基烤漆性能的影响。通过对样品进行动态、静态流变性的表征以及粒径测试,研究了各成膜助剂的作用机理。结果表明: PM对氨基树脂和羟丙分散体树脂都有较好的相容性,其作用在水相和分散体粒子之间,有利于分散体在成膜前体系的稳定性。同时使用 PM为成膜助剂时,漆膜具有较快的表干速度,干燥后表现出较好的力学性能。经 130 ℃烘烤 25 min后,漆膜的 60 °光泽达 89. 5,柔韧性达 1 mm,冲击正冲 50 cm,反冲 50 cm,铅笔硬度 H,说明 PM是本研究氨基烤漆体系的最佳成膜助剂。 相似文献
7.
机械臂数字孪生模型的评价过程中首要环节是对机械臂概念设计方案进行评价,评价方法的优劣性直接影响整个机械臂的设计与制造.提出一种基于价值函数的层次分析法,在功能分析和形态学矩阵的基础上构建了混合的方案评价模型.在原有的层次分析法过程中,对两个因素之间的比较采取指标价值函数的方式,提高了层次分析法的客观性.研究机械臂的数字孪生概念域模型,解决了机械臂设计方案的选择与优化的问题;结合专家知识,使选择的方案具有专家水平,提高了其评价的客观性;基于价值函数的层次分析法,开发了机械臂数字孪生概念域评价软件. 相似文献
8.
开源软件的成功推动了软件产业的蓬勃发展,大量代码资源为代码搜索创造了条件.如何通过代码搜索技术找到需求代码成为一个重要问题.为了更好地推进后续研究工作,首先对代码搜索相关概念及研究趋势进行介绍和说明;其次对使用不同技术的代码搜索研究工作进行综述,包括基于信息检索、查询和代码描述增强、程序特征分类以及深度学习等方面,并进一步总结归纳不同方法的优缺点;接下来针对代码搜索技术所应用的多个领域进行介绍,包括程序合成、代码推荐与补全和代码风格改善等方面;最后分析现阶段代码搜索面临的主要问题,为未来该方向的发展提供一定的参考与建议. 相似文献
9.
位置与背景鲁棒的区域提取技术一直以来都是DM码识别技术中的关键核心.目前,已有的二维码区域提取主要是利用卷积神经网络或者BP神经网络等方法来实现的,其共同特点是基于神经网络,且有较高的准确率,但这些方法仍存在以下缺点:(1)训练过程复杂繁琐;(2)训练后仍需对图片进行特征变换或者图片重组才能达到对其进行定位识别的目的 .针对该问题,提出了一种基于语义分割技术的DM码条码区域提取方法:先采用基于深度学习的SegNet网络从图片中分割出包含二维码的最小区域,再对得到的区域进行二维码定位与解析,并进行了实验验证.实验结果表明,与已有的基于神经网络定位二维码区域的方法相比,利用SegNet的定位方法更为简洁高效,能够将准确率提高到99.5%,且具有更高的鲁棒性. 相似文献
10.