认真贯彻公司科技发展战略 努力铺筑可持续发展之路——中水珠江设计公司首届科技工作会议胜利召开

10月22日,在党的十七大胜利召开之际,中水珠江设计公司举办了首届科技工作会议。会议由陈明清副总     

空间资源索引与top-k查询研究

以空间资源索引结构R-tree为基础, 考虑人们对空间资源能力指标的要求, 利用道路网络模型进行空间距离的计算, 提出了一种包含能力维度信息的空间资源索引结构和top-k查询算法, 并与传统遍历算法进行对比实验, 验证了查询算法的有效性。     

延迟容忍网络能量受限的路由控制策略

延迟容忍网络节点之间的连接模式可以用Edge-Markovian模型描述,该模型优于传统的负指数模型。该文基于Edge-Markovian模型研究有限能量约束下two-hop算法的最优控制问题。为了降低能量消耗,采用概率two-hop算法,信息源在每个通信机会以一定概率决定是否发送信息,问题转化为选择合适的概率在满足能量约束的前提下最大化传输成功率。利用离散时间Markov过程对问题进行建模,并从理论上证明最优概率是阈值形式。仿真及数值结果证明了模型的有效性。     

基于兴趣视图子集的流立方体计算方法

流立方体计算是流式数据多维分析的重要基础,然而流式数据的动态性、无限性、突发性等特征使其面临巨大的挑战.在实际应用中,用户的兴趣通常集中在部分视图上,基于这个特点提出了一种基于兴趣视图子集的计算方法,依据用户历史查询信息确定兴趣视图子集与兴趣路径,同时定义了Stream-Tree结构用于在主存中物化存储兴趣视图子集所包含的数据单元,在运行过程中依据多层次时间窗口约束不断更新和维护Stream-Tree中存储的数据单元,而对于稀疏数据单元仅保留高层次的聚集值.实验和分析表明,该方法能够在有限的主存空间中维持流立方体当前窗口内的数据单元,同时能够支持快速更新维护存储结构和响应用户查询.     

数据仓库中元数据技术研究

元数据及其管理是数据仓库系统的核心部件,是内部技术人员开发与维护数据仓库的蓝图,是商业终端用户导航数据仓库以及定位有用信息的路标。该文详细介绍了无数据的功能及其管理,然后简单介绍了元数据联盟的开放信息模型。     

食品级纳米粒子的合成及其应用

纳米粒子作为食品领域中重要的一员,近年来被广泛研究。本文综述了国内外近年来食品级纳米粒子的研究进展,介绍了其分类、制备方法及其在食品领域中的应用,旨在为纳米粒子的制备和应用提供技术参考。      

Ge掺杂Sm0.2Ce0.8O1.9电解质材料制备与性能研究

采用溶胶凝胶法合成了不同Ge含量的Ge_xSm_0.2Ce_0.8-xO_1.9(x=0～0.04,xGSDC)电解质粉体.XRD结果表明：Ge⁴⁺在xGSDC电解质中的固溶度低于4%;SEM和致密度结果分析表明1GSDC比SDC具有更高的致密度,Ge掺杂提高材料的烧结性能,1 450℃烧结的1GSDC的致密度为99.30%;1 450℃烧结的1GSDC在750℃下电导率为0.050 S·cm^-1,而SDC在750℃下的电导率为0.034 S·cm^-1,Ge的掺杂提高了1GSDC的晶界电导;以1GSDC为电解质的单电池在750℃的最大功率密度达到552 mW/cm².     

面筋蛋白粒子-黄原胶Pickering乳液的制备及其表征

制备黄原胶与面筋蛋白纳米粒协同稳的Pickering乳液,表征Pickering乳液的物理化学性能和微观结构。结果显示：通过黄原胶与面筋蛋白纳米粒协同作用,可制备出稳定性较好的Pickering乳液。低质量分数的黄原胶（0.2%）会促进乳析;当黄原胶质量分数不小于0.3%时,乳液于4 ℃贮存30 d仍无乳析现象;当黄原胶质量分数为1%时,贮存30 d乳液出现析油的现象。不同乳化顺序得到乳液的稳定性不同。乳液M-WG-XG（面筋蛋白纳米粒与玉米油乳化得粗乳液,然后加入黄原胶二次分散）的稳定性最好,同时乳液的平均粒径最小（21.4±0.314）μm。黄原胶的加入增大了乳液的净电荷,乳液的稳定性提高。共聚焦显微镜结果表明,乳液M-WG-XG液滴分布均匀,界面层呈现出多层结构。相比于其他方式制备的乳液,乳液M-WG-XG有更好的黏弹性和离子稳定性。     

基于网格的数据流聚类算法

本文提出的基于网格的数据流聚类算法,克服了算法CluStream对非球形的聚类效果不好等缺陷,不仅能在噪声干扰下发现任意形状的类,而且有效地解决了聚类算法参数敏感和聚类结果无法区分密度差异等问题。     

高考志愿录取概率模型研究

高考是目前我国教育体制中最重要的考试之一,它关系到千万考生的切身利益,而志愿填报是其中的一个重要环节。采用概率模型的形式来描述高考志愿的录取情况,首先分析了各所高校录取分数的分布情况;接着探讨了考生成绩的标准化问题,在此基础上对历史数据进行了处理;然后提出了用矩阵的形式来存储历史数据,并给出了录取概率的计算方法;最后用湖南省2008年度的录取真实数据对模型进行了检验,实验结果表明该模型是合理的和可行的。