厘清业主大会的两个层面

<正>业主大会制度是《物业管理条例》创设的七项物业管理的基本制度之一,是区分所有财产制度的组成部分,包括业主大会的组成、成立条件、职责、会议制度、议事规则等内容。自2003年创设业主大会制度以来,学界和行业围绕业主大会法律属性的争论从未停止过,由于2007年的《物权法》和修订后的《物业管理条例》基于种种考虑对业主大会的属性未做出明确的界定。     

一次性塑料包装瓶盖(杯盖)的拉曼光谱分析

利用便携式拉曼光谱仪对收集到49个现售饮品或外卖配送饮品的一次性塑料杯盖样品和饮料瓶瓶盖样品进行检验分析,先根据样品外观进行分类,再根据拉曼位移按照成分进行分组,最后再通过计算相对峰高比进行进一步区分,都取得了较好的效果.建立了基于系统聚类的分类模型,利用主成分分析对60％的样本进行了降维和分类.最终被检样本被分为6类...     

FDA发布区分液体膳食补充剂和饮料行业指南

正美国FDA发布区分液体膳食补充剂和饮料的行业指南,以帮助膳食补充剂及饮料制造商和经销商判断液体产品的归类。该指南描述了区分液体膳食补充剂和饮料的要素,并提醒膳食补充剂及饮料制造商和经销商关注联邦食品、药品和化妆品法对配料和标签的要求。一、区分液体膳食补充剂和饮料,区分的因素包括食品的产品声称名称、包装、食用分量、推荐日常摄入、食用条件、产品组分、包括在标签和广     

可采储量采油速度区分砂岩油藏开发阶段

运用油藏工程方法,利用可采储量采油速度区分砂岩油藏开发阶段.与以产量、含水、开发动态等区分开发阶段的方法相比,可采储量采油速度在整个开发史逐渐下降的规律性更强,该方法准确度更高.以孤东油田实际资料检验,发现该方法可靠性较强.采用该法评价,中国多数砂岩油藏长期处于高速稳产期.     

金刚石和立方氮化硼工具的电子探针研究

运用电子探针X射线显微分析(EPMA)方法并结合XRD分析对金刚石和立方氮化硼(CBN)工具进行了研究,结果表明:在金刚石工具中,Co、Cu和Sn的元素相互均匀分布,三者形成了合金相,Co和金刚石的结合紧密程度好于Cu和Sn;金属基体与金刚石的界面上生成了一定量的Co2C,使金刚石和结合剂之间实现了冶金结合,大大增强了界面黏接强度.在立方氮化硼工具中,Sn、Ni、Cu、Co四种元素之间形成了合金,Sn、Cu、Co元素在CBN的周围均匀分布,和CBN结合紧密,但Ni和CBN界面的结合稍差一些;Co多的区域Cu相对少,Cu富集的区域Co相对少;Cu和CBN结合较好,Co和CBN在界面的结合不如Cu紧密.     

借助迷宫老鼠算法实现自动寻径

在很多工程项目中,需要解决复杂路径的快速寻找及计算路径的长度问题.本文通过AUTOCAD的二次开发技术,利用数据结构和算法,解决DWG图形路径快速寻找和计算路径长度问题.     

流密码分析方法研究综述

研究密码分析方法对设计密码算法至关重要。鉴于此,回顾了目前主要的流密码分析方法,研究了流密码分析方法的分类与联系,从主要技术特点的角度将其分为基于相关性质、差分性质、代数方程组和时间存储数据折中这4种类型,分别阐述了各分析方法的基本原理、主要技术及相关研究进展,并概括了其主要特点。此外,对流密码分析方法未来的发展方向进行了展望。     

基于云服务的气象数据信息安全认证技术研究

传统的身份认证技术无法对云端的海量访问认证请求进行有效的管理.目前的多因素认证机制中,用户的验证码由云服务提供商支持的多因素认证设备免费生成,而基于专门的动态口令卡的多因素认证服务则需要收取一定的费用.为了实现免费身份认证,采用一种区分性模型方法实现声纹识别说话人身份的确认,并采用信道补偿算法进一步提高系统性能.做了与生成性模型声纹识别身份认证技术进行对比和分析的实验,得到新方法具有鲁棒的身份认证性能的结论.     

基于查询向量的英语话题跟踪研究

通过分析英语新闻报道的特点,提出了一种基于词汇区分和位置特征相结合的特征项抽取算法.词汇区分是指将单词分为首字母是大写的单词和首字母不是大写的单词,位置特征利用新闻报道的倒金字塔式的结构特点决定单词的重要性.提出了一种基于多个特征项抽取算法融合的特征项权值计算方法,该方法认为被越多的特征项抽取算法选中的特征项越重要.提出了一种基于多数投票策略的双重过滤算法,对报道和话题是否相关进行两次过滤,大大降低了系统的误报率.实验表明提出的3种算法不但取得了很好的效果,而且具有很好的可扩展性.     

基于区分性GMM文本无关的话者识别的研究

说话人识别的关键在于如何为集合中的每一个人建立一个能表征该说话人个性特征的声学模型,建模方法将会严重影响系统的性能。基于当今与文本无关的话者识别的主流模型——高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GMM）的基础上,从声学的角度剖析了男女发音的差别,以增加说话人之间的差异性为出发点,引入竞争性思想和通用背景模型（Universal Background Model,UBM）,提出了具有区分性的GMM的建模方法,克服了传统GMM需要大量训练样本的局限性和UBM将说话人强制服从统一分布的弱点。最后实验的对比结果表明,具有区分性的GMM相比传统的高斯混合模型在识别率上有所提高。