山西代县马桥一带金多金属矿成矿地质特征浅析

山西代县马桥一带地层主要为滹沱群四集庄组及新生界第四系地层。区内构造以断裂构造为主,褶皱构造不发育。矿体主要赋存于与滩上杂岩体接触的构造蚀变带中。初步认为该区金多金属矿的金属物质来源于燕山中晚期岩浆热液,矿床类型应属于岩浆热液充填构造蚀变岩型金矿床。     

基于亚龙YL-236的32×16 LED点阵显示屏的设计

文章介绍了基于亚龙YL-236实验台的32×16点阵显示屏的硬件电路设计、电路驱动、软件设计,实现滚动显示16×16的汉字、8×16的数字、字母。具有结构简单,可控性好,方便实现的优点,具有一定的实际价值。     

基于智能故障指示器的故障定位系统研究

文章面向城乡配电网,通过低廉的成本实现配电网的故障信号采集、故障区段定位,降低配电网线路的故障查找时间和查找成本,研究为供电企业提供的一套以故障定位为核心功能的配电自动化系统设计,加快供电恢复,从而提高供电可靠性。     

麦当劳在中国进退维谷 昔日西餐巨头风光不再

从福喜食品安全事件之后,麦当劳几乎在公开发布的所有财报中都会把糟糕业绩的主要原因归咎于这个丑闻,但这背后却是麦当劳管理问题的爆发。中国市场是麦当劳企图缓解颓势的押宝之地,然而高速扩张则引发出供应商和加盟商的管理问题,放缓扩张则意味着将中国市场拱手相让,进退维谷的尴尬局面令麦当劳在中国市场陷入困局。     

低频唤醒技术在人员定位系统中的应用研究

针对目前人员定位系统中标识卡电池使用时间短、维护工作量大的问题,提出采用低频唤醒技术降低电池工作时间,从而延长电池寿命,即设置标识卡在矿工下井时间之外为休眠状态,当矿工下井时使用低频信号接收器唤醒标识卡。测试结果表明,采用低频唤醒技术可以很好地改善标识卡电池的寿命,当信号发射周期为1~3s时,电池使用寿命延长为原来的2.7倍以上,并且标识卡的发射周期越短,改善效果越好。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

杉杉高定魅力演绎浪漫情怀

“不要太潇洒”，这句广告语相信很多人记得，出自中国服装具有开创象征的“杉杉”西服。这么多年来，杉杉装扮了一代又一代中国男士，今年3月18日，在首次移师上海的CHIC2015上，辉煌始于上海的杉杉，以“一个城市的潇洒故事”为主题，特邀来自英国萨维尔街的亨利百利裁缝大师们现场量身缝制，传统与现代结合，让参观者在回味大上海的繁华曼妙之余，再次体会杉杉的潇洒与时尚。     

医学专业大学新生适应问题与应对方式、人格特征相关研究——以海南医学院医学新生为例

目的:了解医学专业大学新生适应问题的现状,不同医学生在适应问题、应对方式的选择及人格特质层面的差异并分析适应性与应对方式及人格特质的关系。方法:采用大学生适应性量表(CCSAS)、大五人格量表以及应对方式量表对海南医学院322名医学专业大学新生进行测评。比较不同性别学生各量表评分情况,分析各量表间的相关性。结果:男学生校园生活适应、情绪适应评分及适应性总分均高于女学生(P<0.05)。不同性别学生各项应对方式评分及总分比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。男学生情绪稳定性、外向性及宜人性评分低于女学生(P<0.05)。外向性、开放性、宜人性和谨慎性与适应性量表各维度均呈正相关(P<0.05),情绪稳定性与适应性量表各维度均呈负相关(P<0.05)。解决问题和求助与适应性量表各维度均正相关(P<0.05),适应性量表各维度和自责、幻想、退避及合理化均呈负相关(P<0.05)。结论:医学专业大一新生对大学新生活存在不适应问题,其中男生对新环境的适应性更强,女生情绪稳定性、外向性及宜人性更强。外向性、开放性、宜人性和谨慎性与适应性均呈正相关,情绪稳定性与适应性均呈负相关;解决问题和求助与适应性均正相关,自责、幻想、退避及合理化与适应性均呈负相关。     

共享交通的时空轨迹检索与群体发现

为解决共享交通下的共乘用户群体发现效率低、准确率不高问题，依据R-树原理建立GeoOD-Tree索引，并在此基础上提出以最大化共乘率为目标的群体发现策略。首先，对原始时空轨迹数据进行特征提取与标定处理，挖掘有效出行起讫点（OD）轨迹；其次，针对用户起讫点轨迹的特征，建立GeoOD-Tree索引进行有效的存储管理；最后，给出以最大化共乘行程为目标的群体发现模型，并运用K最近邻（KNN）查询对搜索空间剪枝压缩，提高群体发现效率。采用西安市近12000辆出租车营运轨迹数据，选取动态时间规整（DTW）等典型算法与所提算法在查询效率与准确率上进行性能对比分析。与DTW算法相比，所提算法的准确率提高了10.12%，查询效率提高了约15倍。实验结果表明提出的群体发现策略能有效提高共乘用户群体发现的准确率和效率，可有效提升共乘出行方式的出行率。