基于信息的违约传染

假定违约时间服从T分布,分别就某一时刻t没有负债人违约与有一个负债人违约两种信息条件下的生存概率及违约风险率进行探讨,得出误差项Y的不确定性完全决定了基于信息的违约传染影响的大小.     

未来大数据环境下的配用电通信网虚拟网络架构及应用

根据智能配电网的通信需求,本文提出了基于无线 Mesh 网和电力线通信网的智能配电网通信框架。在此框架的基础上,设计了一个遗传算法和启发式算法,为不同类型的业务分别建立虚拟网络并将其映射到异构的物理网络中,通过增加传输分集来保证实时业务的可靠性。通过仿真,验证两种映射算法在保证实时业务可靠性的基础上,使尽力而为型业务的吞吐率达到最大化。     

BES漂移室丝的实验研究

抽样检测了北京谱仪(BES )漂移室(DC)将要使用的镀金钨丝和镀金铝丝的极限张力,发现同批不同轴丝之间极限张力有较大差别。测量了丝的蠕变效应,得到蠕变效应修正系数。为找出合适的镀金铝丝夹丝固定参数,对铝铜两种不同材料夹丝管需研制各自专用夹丝工具。     

欢迎进入食材的绿色革命时代

民以食为天,近年来,苏丹红、三聚氰胺以及转基因等名词相继出现在人们的日常生活中,食品安全问题成为民生的头等大事。于是,"无污染"、"纯天然"标签的有机食品越来越受到消费者的关注。绿色有机食品焕发了前所未有的新生命,2010年是"绿色革命"时代,本期介绍的是春意盎然之时的绿色产品、有机食材和难得一见的未被大众认知的新食材,于特色、安全中见证绿色、新鲜食品的生命力。     

远青弧菌、硫酸盐还原菌及其混合菌种作用下B10合金的海水腐蚀行为

采用电化学实验及SEM和EDS分析技术,研究了B10合金分别在无菌和接种了远青弧菌、硫酸盐还原菌(SRB)以及二者混合菌种的海水中的腐蚀行为.结果表明,不同海洋微生物条件下B10合金的腐蚀行为及机制有所不同.远青弧菌通过阻滞氧去极化阴极过程在一定程度上抑制B10合金腐蚀;SRB则通过氢去极化使阳极溶解加速,而生成的粗大颗粒状腐蚀产物Cu2S对基体的保护性不佳,促进了B10合金的腐蚀;而在混合菌种条件下,B10合金腐蚀的阴极过程与仅接种SRB时相似,但阳极溶解形成的腐蚀产物比后者细小且致密均匀,使其阳极极化显著增大,阻滞了试样的进一步腐蚀,其腐蚀电流密度介于2种单一菌种之间.因此在工程实践中,根据实验室单一菌种条件下材料的腐蚀行为来估计和预测在实际微生物环境中材料的腐蚀行为时宜慎重.     

日本艺术家在乡村再造中的功能与作用

第二次世界大战后,随着日本经济的逐步复苏,日本乡村建设也取得了迅速的发展。从20世纪50年代开始,为了更好地促进乡村发展,日本政府组织进行了三次大规模的乡村改造运动,极大改善了乡村的基础设施和居民的生活水平。并在20世纪90年代针对日本乡村文化日渐流失的问题,展开了以传统农耕为基础、艺术展演为平台、产业观光为支撑的艺术化再造运动。本文以日本乡村的再造为线索,结合相关实例,探究艺术家在这一过程中实施的举措及发挥的功能和作用。     

装管密度对Bi-2223／Ag超导带材性能的影响

研究了不同装管密度对Bi-2223／Ag带材(19芯)性能的影响。结果表明：采用压棒装管工艺提高了带材芯丝的填充系统，有利于提高带材的工程电流密度；第一次热处理后带材表面的鼓泡明显比松装带材少，有利于提高电流沿长度方向上的均匀性，更适合制备长带。压棒装管带材与松装带材相比，宽展更大，最终热处理后芯丝致密，孔洞少，而且2223相含量高，最终带材的载流性能好于松装带材。     

粉煤灰吸附与Fenton氧化联合处理焦化废水的研究

利用粉煤灰作为吸附剂,分别对生化处理前焦化废水和生化处理后焦化废水进行了吸附处理,并将处理效果进行了对比,考察了pH值,药剂投加量,吸附时间,吸附温度等因素对处理效果的影响,得出最佳处理条件为:废水pH值为5左右时,每100 mL废水中加入6 g粉煤灰,吸附时间为40 min,处理后焦化废水的COD和色度可达污水综合排放标准(GB8978—96)中二级排放标准。对吸附处理后的焦化废水利用Fenton试剂进一步氧化处理,每升废水中投加1.40 g FeSO_4,1 mL质量分数为30%双氧水,氧化30 min后,废水中COD、色度以及含油量均达到污水综合排放标准(GB8978—96)中一级排放标准,并且此种处理方法比单独用Fenton氧化法处理,每升废水可节约3 mL双氧水和4.2 g FeSO_4,大大减少了药剂使用量,减少了废水处理的成本。     

栈式降噪自编码器在波形单元识别中的应用

为提高多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)波形单元的识别准确率和鲁棒性,提出一种栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoders,SDAE)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的波形单元识别方法.首先摒弃传统依赖脉冲序列分析技术对MFR信号进行处理的方法,通过分析波形单元结构并借助参数间的联合变化特征,提出一种MFR波形单元分段识别模型,将传统对脉冲序列的识别转化为对MFR波形单元的识别;然后在该模型的基础上引入SDAE,对训练样本数据、SDAE隐含层神经元节点进行加噪处理,并利用这些加噪后的样本数据训练优化SDAE网络模型,提取出样本数据的深层稳健特征;最后引入SVM算法,借助SDAE挖掘出的样本深层特征,实现SVM模型的优化,得到最终的波形单元识别模型(SDAE-SVM).仿真实验表明:提出的波形单元识别方法在相同样本数目和测试误差的条件下,与SVM算法相比,能够取得较高的识别准确率,具备更优越的识别效果.证实MFR波形单元识别模型是有效的,且通过SDAE网络的引入,使得SDAE-SVM方法能够自主地挖掘原始信号的深层特征,提高波形单元识别的鲁棒性和准确率.