我国行政诉讼受案范围研究

文章对我国现行行政诉讼法受案范围的确立、历史发展及确立模式进行详细的理论分析。     

基于C2C模式下顾客忠诚影响因素的研究

顾客参与、关系质量和感知风险是近年来研究顾客忠诚驱动因素的新热点。针对C2C电子商务消费者购买行为的研究表明,网上顾客对于自己感兴趣和性价比高的商品关注度较高,购买时的合作程度也较高。信任是顾客最为看重的因素,感知风险对顾客忠诚的影响最大。网络顾客忠诚主要表现为重复购买,涨价易使顾客流失,因此,网络商家努力降低顾客的感知风险,提升顾客参与度,建立良好的关系质量,是维系顾客忠诚度的有效途径。     

基于使用者行为需求的建筑设计模式研究

人们在使用空间时的行为是建筑创作中最基本的信息,掌握这一信息可使建筑设计更具有针对性和科学性.目前由于缺少科学、有效、易于操作的设计模式作为指导,往往会出现建筑空间无法满足使用者需求的现象.传统的设计模式是单向直线型的,不利于设计者与使用者之间的信息沟通.本文提出的基于使用者行为需求的建筑设计模式是双向环型的,在原有设计模式的基础上分别在设计阶段的中前期介入建筑计划学、后期介入使用后评估的理论及方法.该模式将使用者行为需求研究贯穿于整个建筑设计过程,对促进建筑设计方法的科学化具有良好的指导意义.     

论水泥厂设备的润滑

论水泥厂设备的润滑白瑞文陕西省耀县水泥厂进入八十年代以来，我国水泥工业迅猛发展，２０００ｔ／ｄ至４０００ｔ／ｄ水泥熟料生产线相继建成投产，随着水泥生产设备的大型化和微机控制的应用，设备的安全运转，直接影响到生产工艺过程的顺利进行。要保证设备的安全运转...     

不同规格轮胎的自动化混合生产方法

1 发明的详细说明1.1 原有技术 过去的轮胎自动化生产方法,如日本特开昭58-217239(1983年,美国费尔斯通轮胎公司申请)所介绍的那样,是将若干轮胎成型鼓布置在一条环形运输通道上,成型鼓在沿运输通道输送的同时,依次在各个工位上进     

遮盖聚合物的制备及其在水性涂料中的应用

合成了一种中空徽球遮盖聚合物?采用扫描电子显微镜分析了所合成遮盖聚合物的形貌结构，并对采用该遮盖聚合物的水性涂料的配方作了简单研究。该遮盖聚合物在有光乳胶漆中可以部分替代钛白粉，降低成本；即使在工程乳胶漆中，加少量该遮盖聚合物也可以适当提高涂层的耐洗刷性能。     

我国回转窑水泥不同粉磨工艺颗粒形貌剖析

利用电子显微镜及专用的计算机软件等方法，对我国目前大中型水泥企业不同粉磨工艺下水泥颗粒形貌状况进行了研究分析。研究结果表明，我国不同粉磨工艺下水泥颗粒形貌存在较大差别，提高磨机研磨功能有利于改善水泥颗粒形貌。     

基于Sentinel-1和MODIS数据反演农田地表土壤水分—以REMEDHUS地区为例

土壤水分是陆地生态系统和水循环的重要状态变量,在植被生长监测、农作物产量评估等研究中均发挥着重要作用。为了消除植被散射的影响,进而实现农田地表土壤水分的高精度反演,以时间序列Sentinel-1影像及MODIS产品为实验数据,基于高级积分方程模型和比值植被模型的耦合模型,通过采用不同光学植被参数和VH交叉极化后向散射系数,分别对农田植被散射贡献进行表征,消除植被散射的影响,进而实现土壤水分的高精度反演。结果表明：当利用VH极化进行参数化植被散射贡献时,标定的耦合模型,虽然可消除对光学植被参数的依赖并较好地模拟Sentinel-1卫星观测,但土壤水分反演结果效果欠理想,相关系数R最大仅为0.54;与VH极化相比,利用光学植被参数表征植被散射贡献时,土壤水分整体反演效果较理想,R最大达到0.79,但光学植被参数反演结果在不同站点存在显著的空间差异性,R介于0.07~0.79之间。因此,在未来研究中可尝试将雷达数据与光学数据协同反演,以期在消除植被散射影响的基础上,实现植被覆盖区域土壤水分的高精度反演及动态变化监测。     

基于区域结构特征的城区LiDAR数据快速分类

机载激光雷达能够及时准确地获取大量具有精确三维位置信息的三维点云数据,在数字城市、森林防火、智能交通等领域有着广泛的应用。城市中心区域的三维点云数据往往会因为高大树木或植被的遮挡,造成建筑物等人造目标识别特别困难。本文通过直接的二次多项式拟合方式提取高大树木等植被与建筑物目标典型局部区域的区域信息,构建区域目标敏感的结构特征,进而,通过模糊逻辑即可完成三维点云数据的建筑物目标敏感的分类任务。实验结果表明,该方法能够快速有效地实现较大尺度范围内LiDAR点云数据的分类,具有较好的应用前景和推广能力。     

基于多网络融合的缺失测井数据复原方法

为解决在实际地质储层特性分析过程中存在测井数据不完整的问题,提出一种基于多网络融合的缺失测井数据复原模型.该模型由两个网络组成,其中通过交叉网络捕获有限度的有效特征之间的相互作用关系,并通过残差思想构造网络模型,降低模型复杂度.另一网络先通过构造的树模型进行特征选择,将树模型得到的稀疏向量通过嵌入层转成稠密向量作为神经网络的输入,从而获得高度非线性的组合特征.通过组合两个网络的输出对缺失测井数据进行复原,实验结果表明,该方法在相关评价指标上优于现有方法.