轨道交通在中国交通综合发展中均地位和作用——中国交通运输协会常务副会长王德荣先生访谈

在经济和效率这些称谓词风行的当今时代，中国交通运输的综合发展已经是一个迫在眉睫的问题。有言曰：“要致富先修路”，交通运输的便利与否，直接影响着全国的经济发展和效率的提高，因此中国在立足国情的前提下，认真观察全球其他国家在交通运输发展的经验，加快中国交通运输的综合发展一直是中国政府和经济各界密切关注的问题。在各种运输方式综合发展中，如何加快中国轨道交通的发展无疑地将对中国未来交通运输综合发展有重大影响，王德荣先生特别指出轨道交通，包括大家经常说的铁路、轻轨和地铁，在中国交通运输的综合发展中的重要性，并寄语所有关注中国未来轨道交通发展的读者：促进中国交通运输综合发展特别是加快中国轨道交通的发展，可以说全社会有责!     

面向骑行者的AEB测试方法研究

文章通过对CIDAS统计的150例汽车与二轮车碰撞事故工况样本参数信息进行系统聚类分析,提取出了用于评价面向骑行者的自动紧急制动系统(AEB)的测试场景,建立了面向骑行者的自动紧急制动系统测试评价方法,并利用Prescan和Simulink软件搭建了典型场景的虚拟交通模型以及自动紧急制动系统(AEB)算法控制模型,通过联合仿真分析验证了AEB控制算法的具体实施过程,进一步说明了典型场景和测试方法的有效性。     

有效教学视域下高职《汽车电器》课程的项目化教学课程体系研究

高职《汽车电器》课程在有效教学视域下构建项目化教学课程体系,关注教师主导与学生主体的结合。文章结合作者《汽车电器》课程项目化教学改革与实践,探讨了采用有效性教学手段构建项目化教学课程体系。实践表明,从教学实际出发选择教学内容与真实工作无缝对接,学生对项目化课程教学设计认可度较高。     

CCS检验能力全面升级

中国船级社(CCS)是我国船舶检验队伍的国家队、主力军,CCS的船检实力代表着我国船舶检验技术的最高水平.近年来,CCS在大型船舶、高附加值船舶、高技术海工设施审图建造领域实现了重大技术突破.     

深水群桩基础冲刷防护设计

介绍苏通大桥主塔墩基础冲刷防护工程的平面布置和结构设计,并对主要设计参数的确定进行了讨论.     

优化城际铁路客运需求总量预测

城际铁路客运需求预测利用人口、GDP与区域客运需求的相关性建立回归模型分析,却忽略了由于个人收入分配差异产生对客运需求影响。从收入分配差异性引起的客流变化角度分析,对人口因变量和GDP因变量进行修正,优化城际铁路客运需求总量预测。     

两层多目标优化模型的凸性

借助于点焦映射的概念建立了两个两层多目标优化问题的数学模型，较深入地讨论了两种模型在锥意义下的凸性，获得了使两个模型锥凸性成立的充分条件。     

基于安卓的汽车状态测量及预测系统的研究

设计了基于Android(安卓)的汽车运动状态在线测量及预测系统,阐述了预测系统的硬件组成和软件设计方法。通过实车道路试验,对侧向加速度与横滚角的试验值与预测值进行比较,并得出相对误差率,验证了该预测系统的可行性。与传统车载终端相比,该预测系统不仅提高了安卓车载终端对汽车主动安全的融合性,而且有效降低了汽车状态感知的成本并具有良好的可扩展性和灵活性。     

暗挖隧道下穿跨河桥部分桥桩的影响分析及对策——以北京地铁14号线北工大站-平乐园站区间为例

为研究在不降水情况下暗挖隧道下穿跨河桥桥桩的影响并确定设计与施工方案,以北京地铁14号线北工大站-平乐园站区间(以下简称北-平区间)为例,根据暗挖隧道下穿桥桩后结构变形特点建立有限元模型,进行计算分析后进一步细化设计方案（暗挖断面架设临时仰拱）; 采用全断面深孔注浆对土体进行预加固,同时兼做堵水措施。施工过程中对桥桩变形进行全过程监测,并与有限元模型计算结果进行对比。目前该隧道已经通过竣工验收,桥梁结构稳定,最终变形收敛至稳定值。结果表明： 暗挖隧道通过架设临时仰拱+注浆堵水下穿桥桩是可行的; 有限元模型可预测隧道下穿桥桩的变形,可为今后类似工程提供参考。     

A Two-Stage Feature Selection Method for Text Categorization by Using Category Correlation Degree and Latent Semantic Indexing

With the purpose of improving the accuracy of text categorization and reducing the dimension of the feature space,this paper proposes a two-stage feature selection method based on a novel category correlation degree(CCD)method and latent semantic indexing(LSI).In the first stage,a novel CCD method is proposed to select the most effective features for text classification,which is more effective than the traditional feature selection method.In the second stage,document representation requires a high dimensionality of the feature space and does not take into account the semantic relation between features,which leads to a poor categorization accuracy.So LSI method is proposed to solve these problems by using statistically derived conceptual indices to replace the individual terms which can discover the important correlative relationship between features and reduce the feature space dimension.Firstly,each feature in our algorithm is ranked depending on their importance of classification using CCD method.Secondly,we construct a new semantic space based on LSI method among features.The experimental results have proved that our method can reduce effectively the dimension of text vector and improve the performance of text categorization.