基于能量累加的空间目标星像质心定位

研究了CCD观测图像的亚像素级高精度质心定位方法以提高目标星像的天文定位精度.分析了影响定位精度的主要因素,如图像噪声、离散化采样误差及定位窗口选择等,结合CCD弥散斑的成像特性,提出了一种基于能量累加的空间目标星像质心定位方法.该方法使用插值方式降低离散采样点和实际感光区域光线照度的不一致性;利用弥散斑能量累加自适应...     

证券监管机构与基金管理者的进化博弈分析

为了改善目前我国证券监管机构与基金经理之间的"严格监管-守法经营-不严格监管-违规经营"的死循环,采用进化博弈的方法对证券监管机构与基金管理者之间的博弈进行了分析,发现在一定的条件下没有进化稳定策略,基金管理者的违规经营与守法经营两种策略交替出现,无法消除基金管理者的违规经营,针对这种情况,提出了大力发展基金公司与机构投资者;加大对违规经营的基金管理者的处罚力度;减少监管机构采取严格监管时额外增加的成本;加强对监管机构不作为行为的督促与处罚.     

过滤准则下基金经理跳槽的进化博弈分析

为了防止基金经理人的频繁跳槽对于基金持有人的利益以及基金公司的经营风格等造成不利影响,结合进化博弈论与行为金融学的有关动量交易策略(momentum trading strategy)的过滤准则观点建立模型—即只有当私募基金给基金经理提供的待遇与公募基金提供的待遇之差大于某一个正值时,才会诱使公募基金的经理跳槽到私募基金.通过模型对基金经理的跳槽行为进行了分析,并根据模型得出增加基金经理的激励、提高基金经理的跳槽成本限制基金经理频繁跳槽的一些措施.     

电动汽车发展综述

电动汽车是未来我国发展前景广阔的一种交通工具,电动汽车充电站为电动汽车运提供能源补给,是发展电动汽车所必须的重要配套基础设施。介绍了国内电动汽车充电设施的发展状况。     

食雕大擂台(63)

~~食雕大擂台(63)@罗家良 @刘锐 @白建华 @姚德春 @陈展青 @赵海发 @张恒伟 @杜文利 @张永鹏 @邱宏志 @康少吕 @赵宁     

水体扰动条件下黄河泥沙对磷的吸附效应

采用黄河花园口断面河滩原型沙开展实验研究,重点研究了含调水调沙期的丰水期较高含沙量时黄河泥沙对磷的吸附效应及吸附动力学特性,建立了吸附动力学模型,为黄河下游河道和滩区生态综合治理提供借鉴。研究表明：含沙量越高,黄河泥沙对磷的吸附越快,吸附平衡时间越短。总磷的去除率在17.7%～60%范围的含沙量较低时,泥沙对总磷的吸附作用不明显,总磷去除率随含沙量的增加呈对数增长。单位质量泥沙的吸附量随含沙量增加呈对数递减。黄河泥沙对磷的吸附过程以物理吸附为主,同时也存在一定的化学吸附。     

稀土元素在橡胶中的应用研究进展

从4个方面阐述稀土元素在橡胶中的应用研究进展：稀土含硫配合物用作橡胶硫化促进剂、稀土填料改善橡胶性能、稀土催化剂用于橡胶合成、稀土功能性助剂拓展橡胶功能。对稀土橡胶助剂的发展提出建议。     

大平煤矿穿层钻孔瓦斯抽采负压优化研究

针对大平煤矿在瓦斯抽采过程中出现的瓦斯抽采浓度低、有效预抽期短等不利于瓦斯抽采的现象,提出了大平煤矿穿层钻孔瓦斯抽采负压优化研究课题。采取综合分析试验钻孔不同抽采负压作用下孔口瓦斯参数衰减与孔内瓦斯浓度衰减结合的方法确定抽采负压。经21上部探巷现场试验分析表明:大平煤矿21上部探巷试验区域合理抽采负压范围为-25～-35 kPa,最佳抽采负压确定为-30 kPa。     

聚丙烯酰胺改良土-膨润土的渗透性及对苯酚的吸附

为提高土-膨润土(SB)隔离屏障的渗透性及其对苯酚的吸附效果,制备一种聚丙烯酰胺改良土-膨润土(PSB)。研究聚丙烯酰胺掺量、苯酚浓度、干湿作用、冻融作用对PSB隔离屏障渗透系数的影响及对苯酚的吸附效果,并从微观层次揭示其作用机理。结果表明:苯酚浓度对PSB隔离屏障渗透系数没有影响;干湿作用下PSB隔离屏障渗透系数增加但仍保持在同一个数量级,而冻融作用下隔离屏障渗透系数增大1~2个数量级;聚丙烯酰胺可使干湿、冻融作用下隔离屏障的渗透系数有所降低,即可有效抑制干湿、冻融的破坏作用;掺加0.7%(质量分数)聚丙烯酰胺的PSB隔离屏障对苯酚的吸附率可达69%以上,相比SB隔离屏障吸附率约提高50%,且随着苯酚污染液浓度增加,吸附率逐渐提高。该研究可为苯酚污染的隔离与封闭提供理论依据与参数支持。     

基于 DenseNet-Attention 模型的高光谱图像分类

摘 要：针对高光谱图像标记样本量少，提取特征不充分以及提取到的特征不区分贡献度 的问题，提出一个新型的 DenseNet-Attention 网络模型(DANet)。首先，该模型利用三维卷积核 同步提取联合光谱空间特征，同时密集连接网络(DenseNet)的稠密连接块除了能够充分提取更 加鲁棒的特征外，还减少了大量参数；其次，自注意力(self-attention)机制作为一个模块加入到 稠密连接块中，可以使上层提取到的特征在进入下一层网络之前，经过该模块对其进行权重分 配，使具有丰富的物类别信息的特征得到加强，进而区分特征的贡献度。网络模型以原始高光 谱图像邻域块作为输入，无需任何预处理，是一个端对端学习的深度神经网络。在印第安松树 林和帕维亚大学数据集上进行对比试验，网络模型的分类精度分别能够达到 99.43%和 99.99%， 有效提高了高光谱图像分类精度。