实践、制度与理论:台湾乡镇市刑案调解范围之扩张

台湾乡镇市刑案调解的范围一直呈扩张态势,由此引发调解实践、调解制度与调解理论之间的紧张关系.乡镇市刑案调解的适应性来源于当事人和社会的强烈需求,法律设定的界限屡遭超越.乡镇市调解实践中反映出的从事实出发的思维,比从法律出发的思维更能彰显调解的灵活性特质.     

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大型活动人员密集、场地条件相对复杂,需要有效的行人交通规划和组织管理方案。2008北京奥运会的举办对主办方的行人交通组织和规划工作提出了严峻的挑战。本文介绍了应用仿真工具辅助奥运会期间行人设施和交通组织方案设计的分析方法。在把握行人交通特点和奥运会行人集散特点基础上,采集北京赛事活动中的行人交通流数据,标定模型参数,设计仿真方法。结合仿真结果,综合分析行人设施和管理方案,提出行人设施及行人疏散组织方案的优化建议,并以北京奥运会的主会场——国家体育场为例对方法应用进行说明。奥运会期间国家体育场及场馆外围行人交通运行的实际效果证明了相关方案和建议是可行和有效的。     

动力总成悬置支架多目标拓扑优化和强度分析

基于Optistruct,以支架的最小柔度、最大固有频率作为优化目标函数;以应力、体积作为约束函数,对一发动机后拉杆安装支架进行拓扑优化,优化结果表明:在满足悬置支架强度和模态要求下,质量减少了12%。     

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研究了高峰时段列车运行的衔接协调对换乘站候车客流量的优化问题。首先分析了换乘站各站台候车客流的组成因素,确定出各运行方向的换乘站台内客流量随时间变化的规律。然后,以时段内换乘站候车客流量的最大值最小为目标,建立优化模型。模型以站台最大可容纳候车人数为约束条件,以各方向列车在换乘站的到达时刻为调整对象,实现了高峰时段换乘站内聚集客流的优化。最后,针对验证案例,设计了遗传算法进行求解,得出了协调较优解,并给出与较劣解的对比分析。结果表明,该优化方法能够有效降低换乘站内的候车客流人数,可为网络化的优化协调工作提供参考。     

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基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义。本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法。首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost（Adaptive Boosting,自适应增强）分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数。实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持。     

转化生长因子-β_1抗体对人翼状胬肉成纤维细胞增殖及TGF-β_1-Smad4信号转导通路的影响

目的探讨转化生长因子-β1(TGF-β1)抗体对体外培养的翼状胬肉成纤维细胞增殖的抑制作用及对TGF-β1-Smad4信号转导通路的影响,评估其在翼状胬肉发病机制中的作用。方法人翼状胬肉切除后,体外培养其成纤维细胞并传至4~6代时,分别用6.25、12.5、25、50mg/mL TGF-β1抗体处理24、48、72h,采用MTT法检测成纤维细胞的生长抑制率,RT-PCR检测TGF-β1mRNA表达,Western blot检测Smad4蛋白的表达。所得数据采用SPSS19.0统计软件处理。结果 TGF-β1抗体可不同程度抑制成纤维细胞的增殖;TGF-β1抗体处理组TGF-β1mRNA的表达明显低于对照组,且不同浓度组间差异有统计学意义(P<0.05),随着浓度增大和作用时间延长,TGF-β1抗体处理组TGF-β1 mRNA的表达量呈逐渐降低趋势。不同浓度的TGF-β1抗体对Smad4的蛋白表达具有明显增强作用,且各组间差异有统计学意义(P<0.05)。结论 TGF-β1抗体对人翼状胬肉体外培养的成纤维细胞生长具有明显抑制作用,其可能通过调节TGF-β1和Smad4的表达而实现。     

航海技术专业毕业生适任性综合评价研究

针对海事公约、规则的变化,文章分析了航海技术专业毕业生适任性的主要影响因素,构建了航海技术专业毕业生适任性评价指标体系,运用模糊综合评判法建立毕业生适任能力量化评价模型,通过实例验证表明该模型的可靠性,可以为航运参与各方提供一些参考。     

海军机载光电装备的保障技术与发展分析

光电装备主要包括光电侦察、光电干扰和光电防御,是用于对敌方光电设备及制导武器实施侦察、干扰、摧毁和致眩,保护己方人员安全和光电设备正常使用的光电设备和器材.论文阐述了光电装备、保障技术、发展动向、发展分析等.     

基于Q学习算法的摘挂列车调车作业计划优化

针对摘挂列车编组调车作业计划编制问题,基于强化学习技术和Q学习算法,提出1种调车作业计划优化方法。在表格调车法的基础上,将调车作业计划分为下落和重组2个部分。通过动作、状态和奖励3要素构建调车作业问题的强化学习模型,以调车机车为智能体,以车组下落的股道编号为动作,以待编车列的下落情况为状态,形成车组挂车、摘车具体条件和车辆重组流程,并依据车组下落的连接状态和车辆重组后产生的总调车程设计奖励函数。改进Q学习算法求解模型,以最小化调车程为目标,建立待编车列与最优调车作业计划之间的映射关系,智能体学习充分后即可求解得到最优的调车作业计划。通过3组算例对比验证本方法效果,结果表明:相较于统筹对口法和排序二叉树法,本方法使用的股道数量更少、调车作业计划更优;相较于分支定界法,本方法可在更短时间内求解质量近似的调车作业计划。因而,本方法有助于提高车站调车作业计划编制的智能化决策水平。     

软土地区类矩形盾构隧道同步注浆填充扩散压力空间分布模式

为解决类矩形盾构隧道同步注浆时易发生的浆液淤积问题,研究浆液在类矩形盾构隧道盾尾间隙内的填充扩散过程.根据流体力学原理,推导浆液在宾汉姆流体条件下的压力环纵向分布模式,得到软土地区类矩形盾构隧道同步注浆环向填充与纵向扩散的力学模型及计算方法;结合宁波市轨道交通3号线陈婆渡车站出入段线隧道工程实测数据,在验证理论模型合理...