南宁国际会议展览中心

展览中心坐落在高差约45米的小山上．它显示出一种充满自信和飞速发展的国际大都市的风范。圆屋顶具有特殊效果，其轴线直指向城市．这使得它通向外部的整体效果得以加强。半透明圆屋顶的形状使人联想起一朵盛开的鲜花-它已经成为南宁市的象征。     

CFG桩复合地基的应用

一、前言水泥粉煤灰桩简称 CFG 桩。CFG 桩复合地基是由水泥(C)、粉煤灰(F)、碎石(G)加水拌和制成一种中等强度的桩体;当桩身材料由素砼构成时也称素砼桩。素砼桩与 CFG 桩的区别仅在于桩体材料的不同,而在其受力和变形特性方面没有什么区别。CFG 桩和桩间土一起通过褥垫层形成 CFG桩复合地基,这种地基处理形式与普通碎石桩复合地基相比,能大幅度提高地基承载力;与水泥搅拌桩,旋喷桩复合地基相比,成桩质量高,桩体耐久性好,知用于多层及高层建筑。     

一种STN LCD控制器的设计及其实现

介绍了一种超扭曲向量(STN)LCD控制器的设计方案,详细分析了该控制器各模块的划分及其功能,用Verilog硬件描述语言完成了整个LCD控制器的设计工作,并用Cadence Verilog-XL软件对设计结果进行了仿真验证.仿真结果表明该LCD控制器实现了预定的设计目标.     

基于TCG图和模拟退火算法的SoC测试调度

为了降低系统芯片测试成本,需复用IP的测试电路和测试矢量,过去几年已经涌现了许多新型测试结构.测试包和测试轨由于其结构简单,已经广泛应用于系统芯片的测试方案中.但基于测试包和测试轨的测试调度算法复杂度很高,难以获得测试调度的最优解,从而降低了测试效率.本文提出了基于传递闭合图(Transitive Closure Graph)的测试调度表示法,该表示法符合P-admissible准则,使组合优化算法适用于SoC测试调度问题.最后本文用模拟退火算法来优化测试调度,实验结果表明此算法调度的测试时间要比报道的结果都好.     

北京德语学校及公寓

基地位于北京第三使馆区,繁忙的亮马桥路和风格各异的街区,显示出它周边地区的特色。建筑群自我定向的设计理念是根据其地理位置发展而来的,空间界线把基地分成几个明确定义的开放空间。它们之间相互影响,形成边界和通道,重复着中国传统的建筑结构的成组模式。 整个建筑群由水平效果强的教学楼和与其对比强烈的垂直感强的公寓楼组成。两座大楼通过层次的分割形成规则的布局,这种结构特色创造了建筑的总体连续性。     

嘉定新城

规划上明确定义的嘉定新城区，就像镶嵌在绿地中的城市岛屿。在这些小岛之间，大多数有水道的绿化带被保留下来，并进一步发展为地方性的娱乐场所。     

上海浦东展览馆

在中国，有序和谐的设计原则是指轴对称的组合，由于受历史宇宙观的影响，南北向的中央轴线在几何上占主导地位，而东西向轴线则作为辅助轴线.     

深圳中航苑

形态各异的多功能建筑构成了中航苑的主要设计特色。我们引入简洁迷人的建筑姿态来突出开放、半开放和私有空间的轮廓线,力求达到一个整体的效果。像双手做成碗的形状那样,这个雕塑中的手指向上举起,为内部的公园开辟了空间。它与邻近的中央公园和深南中路的绿化带相毗邻。 在不久的将来,中航苑的城市质量将会有所提高:将建造作为中心绿地的三个户外活动场所,它们分别是作操场用途的半开放草坪,有天棚的架空运动场以及一个围合的迷宫式花园。     

建设项目跨组织知识共享对项目绩效的影响机制研究

知识共享能促进组织绩效,但现有研究缺乏其在跨组织情境中的影响效应和机理探讨。基于建设项目业主、施工方、咨询监理等参建主体的213份调查问卷,从项目整体利益出发,揭示建设项目跨组织知识共享对项目绩效的影响机制。结果表明,建设项目跨组织知识共享对参建方的知识资本和项目绩效有显著的正向影响,相对于隐性知识共享,显性知识共享对项目绩效的促进作用更大;在显性知识共享和项目绩效的关系中,参建方知识资本的3个维度人力资本、结构资本和关系资本分别起到部分中介作用,而在隐性知识共享和项目绩效的关系中,仅有结构资本起到部分中介作用。     

自适应引力密度峰值聚类优化算法

针对密度峰值聚类（Density Peak Clustering, DPC）算法对截断距离的取值较为敏感,密度度量标准不统一且人为选取聚类中心存在主观性的问题,提出了一种自适应引力密度峰值聚类优化（Optimized Adaptive Gravitational Density Peak Clustering Algorithm, OAGDPC）算法。首先采用模糊加权K-近邻技术（Fuzzy Weighted KNearest Neighbors Density Peak Clustering, FKNN-DPC)重新定义了局部密度,统一了密度度量的标准;然后提出一种自适应选择聚类中心的策略,结合基于引力的密度峰值（Gravitational Density Peak Clustering, GDPC）算法中牛顿万有引力定律与DPC算法的参数映射,使用引力类比距离,并设置综合考虑局部密度和引力的决策参数,依据决策参数降序折线图的顶角变化自适应确定聚类中心;最后聚集非中心点并识别异常点。实验选取DPC、GDPC、FKNN-DPC和OAGDPC在人工和UCI数据集上进行测试,结果表明,OA...