严歌苓移民小说中的边缘人物分析

旅美作家严歌苓的作品对移民初入美国所遭遇的文化冲突所引起的困惑,生存艰难中关好的人性品质以及移民的乡愁情结都有所反映．在中西文化的碰撞和融合中,严歌苓对边缘人物的疑惑、焦灼、无奈和苦闷作了细致的刻画．她创造的移民形象,不论对于中国文学还是对于世界文学,都是一个独特的贡献．     

以价值为中心的项目评价指标的计算与推证

基于Angus G.Yu（2005）提出的以价值为中心的工程项目评价,首先区分了建设工程、建设项目、建筑产品概念,以及三者各自全寿命周期的内涵.然后在对NPCC与NPOV的计算模型具体分析的基础上,结合建设工程全寿命周期成本、收入、收益价值3个概念,推证分析得出了NPCC与NPOV的本质,以及与建设工程全寿命周期收益价值的关系.     

一种基于风险的需求优先级排序方法*

为支持风险的量化分析以提高需求优先级排序的有效性,提出了一种基于风险的方法。方法从需求和任务两个层面实现对需求选取问题的建模,以风险为关键因素计算得出需求优先级。模拟实验的结果表明,本方法有助于提高项目最终取得的价值,同时优先级排序的结果符合费效比原则,即项目实现了在早期尽快获取价值的目标。     

费用控制挣值法在好汉泊水库项目实施中的应用

好汉泊水库项目建设中,时间紧、任务重、政治性强、国际影响大,确保费用、进度的统一是保证完成任务的关键。介绍了挣值法在好汉泊水库项目实施中的有效应用。在实际工作中,对比计划费用,实际费用,已完费用3种曲线,找出差异,为决策者提供重要的参考依据。     

GPU近实时线性双目立体代价聚合

目的 近年来双目视觉领域的研究重点逐步转而关注其“实时化”策略的研究,而立体代价聚合是双目视觉中最为复杂且最为耗时的步骤,为此,提出一种基于GPU通用计算(GPGPU)技术的近实时双目立体代价聚合算法。方法 选用一种匹配精度接近于全局匹配算法的局部算法——线性立体匹配算法(linear stereo matching)作为代价聚合策略;结合线性代价聚合的原理,对其主要步骤(代价计算、均值滤波及系数求解等)的计算流程进行有针对性地并行优化。结果 对于相同的实验样本,用本文方法在NVIDA GTX780 实验平台上能在更短的时间计算出代价矩阵,与原有的CPU实现方法相比,代价聚合的效率平均有了数十倍的提升。结论 实时双目立体代价聚合方法,为在个人通用PC平台上实时获取高质量双目视觉深度信息提供了一个高效可靠的途径。     

基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法

基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。     

一种实时低成本压缩算法的VLSI实现

针对传统视频图像压缩算法时延长和成本高的问题,提出一种新的无损/近无损视频压缩算法。该算法由码率控制器和熵编码器组成,其中码率控制器通过对已有信息进行分析（上下文）来确定当前宏块的可用比特数,然后根据大量实验得出的高效Huffman码表,并结合位平面编码器对残差进行编码。实验结果表明,文中提出的视频图像压缩算法能够工作在300 MHz,吞吐量最差为1.3 pixel/cycle,同时仅用一块120＊720的SRAM来存储上一行像素值,因此很好地解决了时延和成本问题。     

A/O法废水处理碱源的研究与实践

从理论到实践阐述了以具有价格优势的 Na OH替代 Na2 CO3做碱源 ,解决 A / O法运行成本高的问题。     

Two-stage stochastic minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs

When dealing with consensus cost problems with asymmetric adjustment costs, the uncertain scenarios with certain probabilities which are becoming a serious problem decision-makers have to face. However, existing optimization-based consensus models have failed to consider uncertain factors that could influence the final consensus and total consensus cost. In order to better deal with these issues, it is necessary to develop practical consensus optimal models. Thus, we establish three two-stage stochastic minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs that may eventually lead the way to better consensus outcomes. The impact of uncertain parameters (such as individual opinions, unit asymmetric adjustment costs, compromise limits, cost-free thresholds) are investigated by modeling three kinds of uncertain consensus models. We solve the proposed two-stage stochastic consensus problem iteratively using the L-shaped algorithm and show the convergence of the algorithm. Furthermore, a case of pollution control negotiations verifies the practicability of the proposed models. Moreover, the comparison of results with the L-shaped algorithm and CPLEX shows that the L-shaped algorithm is more effective in solving time. Some discussions and comparisons on local and global sensitivity analysis of the uncertain parameters are presented to reveal the features of the proposed models. Finally, the relationships between the minimum cost consensus model and minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs and the proposed models are also provided.     

网络中多节点故障定位的探测路径选择算法

针对现有故障定位技术不能满足多节点故障定位的要求,尤其当网络中存在大量故障节点时,提出了一种基于主动探测的探测路径选择算法。该算法主要包括用于故障检测的贪婪路径选择算法和用于故障定位的禁忌链路搜索算法。在故障检测阶段,使用贪婪路径选择算法迭代地选择具有最小权重的探测路径覆盖网络中的节点。在故障定位阶段,使用禁忌链路搜索算法多次生成候选路径集以选择最合适的探测路径来解决多节点故障定位问题。在随机网络拓扑和真实网络拓扑上的仿真结果表明,与现有的节点故障定位算法相比,探测路径选择算法具有更高的成功定位率和更低的探测成本。