青海铁通顺利完成电信C网割接

由于青海铁通直属通信中心的精心组织准备和安排落实，2008年11月1日凌晨6：00电信C网割接工作顺利完成。在此次割接施工准备工作中，直属通信中心运维部积极组织协调，制定了详细的措施和分工，网管中心、程控室、计费中心提前准备。在施工中，网管中心主要负责省内部分地区C网数据的制作和拨测，程控室负责西宁地区C网数据的制作和拨测，计费中心配合网管中心、程控室对割接施工后的计费话单进行了及时验证，圆满完成了电信C网割接工作。     

青海铁通青藏铁道通信事业部完成青藏铁路公司调度台的合并

青藏铁路公司决定将管内的原调度区段海宁段与宁哈段合为一个区段，哈柯段与柯格段合为一个区段，使原来的4个调度台合并为2个调度台。为此，青海铁通青藏铁道通信事业部高度重视，由总经理召集有关部门和人员及时召开了专题会议，对此项工作做出了周密的部署和安排，成立了施工组织机构，制定了切实可行的施工方案及安全措施。2005年4月19日20点在青藏铁路公司调度所下达停点施工命令后，将海宁台调度DC-6选叫箱、干调电话、自动电话移到宁哈台。     

聚合物改性剂和石油沥青相容性评价方法研究进展

综述了6类聚合物改性剂和石油沥青的相容性评价方法,即定性观察法、流变学方法、热力学方法、化学分析法、形貌图法和数值模拟法,分析并比较了各种方法的优缺点与适用性,在此基础上针对聚合物改性剂和石油沥青的共混反应类型特点,建议了适宜的相容性评价方法,并展望了未来聚合物改性剂和石油沥青相容性评价的研究方向。研究结果表明：聚合物改性沥青属于黏弹性材料,基于流变学方法的相分离系数对于检测聚合物改性剂与石油沥青之间的差异较为敏感,适于评价两者之间的相容性;单一评价指标不宜准确评价聚合物改性剂和石油沥青的相容性,建议采用多种分析方法综合评价;对于物理共混的聚合物改性沥青,可以优先采用基于流变学的相分离系数结合形貌图法评价聚合物改性剂和石油沥青的相容性;对于反应型聚合物改性剂和石油沥青的相容性评价,建议采用相分离系数和红外光谱法;基于热力学的分子动力学模拟方法可以通过设置适宜的聚合物模型、作用温度等参数从微观角度进一步模拟和阐释聚合物改性剂和石油沥青的相互作用机理;未来结合聚合物改性沥青实际储存条件建立Cigar Tube试验储存时间区间范围,在此基础上通过适宜的相容性评价方法,动态连续地评价聚合物改性剂和石油沥青的相容性。     

中国铁通青海分公司2005年工作会议在西宁召开

2005年1月26日，中国铁通青海分公司2005年工作会议在西宁举行。会议全面总结了2004年以及公司成立近4年来取得的经验和体会，剖析了工作中存在的问题和不足，分析了当前面临的形势和任务，提出了今后一个时期的发展方向和工作思路，以及公司“二次创业”的奋斗目标。会上，省分公司与各经营单位签定了2005年责任状，表彰奖励了2004年优秀领导干部、先进集体和立功竞赛先进个人。     

青海铁通全线视频监控系统开通

根据青藏铁路公司要求，经过精心设计数据制做，于2009年5月21日18：00成功将拉萨地区站场视频监控全部纳入格拉线全线视频监控系统并试验良好。从此以后，可以通过西宁综合监控中心监控终端、格拉调度台的2台终端观看到拉萨地区站场视频。     

青海铁通对兰青线、青藏线无线列调场强进行测试

GGD型动力屏是为TJD2型驼峰电动减速器提供380V交流三相电源的专用电源屏，是驼峰电动减速器的心脏。但在实际应用中，由于施工等种种原因，经常出现三相错相或断相的现象，而动力屏在切换电路方面仅具有Ⅰ路电源完全停电后倒Ⅱ路电源，Ⅰ路电源A、C相任意一相断相倒Ⅱ路     

铁道部GSM—R专家组到青海铁通调研指导

为确保青藏铁路格拉段GSM-R系统安全稳定运行，11月13～18日，由铁道部运输局组织的专家组，分别深入西宁、格尔木和拉萨3地，对青藏铁路格拉段的通信情况进行了调研和指导。主要针对格拉段ITCS通信超时问题进行原因分析，提出整改意见。     

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.