“四维度”助力港口数字化——华为3Com港口信息化网络解决方案

港口行业概述随着国家经济快速发展,对原材料、能源等需求与日俱增,进而需要大量进口以满足国内经济发展的需要。目前,这些原材料、能源的运输主要依赖于海运来完成。据新加坡东南亚研究所(ISEAS)的Andrew Symon研究表明,海运市场和石油贸易经历了为期3年的高速发展,预期港口吞吐能力相对于需求增长的滞后将导致“瓶颈”效应。受对外贸易等相关业务高速发展的驱动,我国港口信息化一直处于交通信息化建设的前列。如果从普及率、贡献率和集成率角度看,企业信息化建设成熟度可分为三级,而中国港口信息化成熟度已经达到中级阶段,正在向高级阶…     

基于维度复杂性模型的情感事件脑电图分析

用Grassberger-Procaccia关联维算法(以下简称G-P算法)计算出关联维值从而得出维度复杂性的变化.研究了情感变化中脑电图的维度复杂性,通过对20名健康成年男性进行听觉诱发实验,观察不同情绪变化的关联维值,对θ波进行分析,发现人在听不愉快音乐时比听愉快音乐时的关联维数的值高,即听噪音时维度复杂性比听音乐时的维度复杂性更明显.在听不愉快音乐时左脑的关联维数值小于对应的右脑的关联维数值,而在听愉快音乐时恰好相反,左脑的关联维数值大于对应的右脑的关联维数值,这表明在听不愉快音乐时,右脑的维度复杂性更明显,在听愉快音乐时,左脑的维度复杂性更明显.     

基于浮动车数据的交通拥堵时间维度特征

以北京市浮动车数据为基础,对比2个工作日上午时段的交通拥堵时间百分比、持续时间特征指标,引入残存函数描述路段拥堵持续时间分布概率,采用曲线拟合后得到Log-Logistic模型可以更好地描述拥堵持续时间残存函数曲线,并对比不同路段的拥堵持续时间分布差异;此外,通过对比分析拥堵时段内速度的区间分布,得到拥堵前后时段交通状态的演变关系．通过对实际数据的具体分析直观说明交通拥堵时间维度的特征,以期为交通拥堵评估与预测奠定基础．     

城市公园景观重构与地域文化传承

城市公园是城市景观的集中体现,是城市生态的恢复空间,能够反映所处城市的文化属性。地域文化与城市公园融合一体是景观再生重构的重要途径。地域文化是城市公园景观文化功能重构的关键因素,城市公园景观是地域文化表现的直接载体。现代城市公园景观重构必须充分挖掘和融合地域文化元素,创造更具生命力的新型景观。主要基于地域文化与景观重构的相互关系,以及地域文化在景观重构中的价值维度和作用原理,提出城市公园景观重构建设的地域文化功能提升策略。     

我国农村金融服务现状与改进策略

改革开放以来,国民经济得到了快速发展,金融体系也逐渐健全,国家基本建成配套完备的金融服务体系,但是城乡差差距依旧明显。在社会主义新农村建设战略的推动和带动下,农村金融服务得到显著改善,但发展的水平和服务的质量还不能满足新农村建设的需要。在我国农村金融服务体系中,应加大改革创新力度,完善服务内容,切实建立健全我国农村金融服务体系。本文从农村金融服务建设现状出发,以服务创新的四个维度为研究角度,分析我国农村金融服务现状及问题,并提出完善我国农村金融服务体系具体措施,对建立健全我国农村金融服务体系具有一定借鉴和参考价值。     

用SQL Server 2000 Analysis Service设计与创建多维数据集

阐述了SQL Server 2000分析服务的功能与体系结构，介绍了利用分析服务构建多维数据集的全过程：建立数据维度、存储多维数据集、处理数据爆炸和分析多维数据集。     

S型曲线桥梁纵横向爬移机理分析及纠偏设计

针对某S型曲线桥梁纵横向出现较大爬移及支座剪切破坏的情况,通过有限元计算分析并对照实际情况,分析其产生的机理。纠偏设计同时采用PLC同步顶升和纵横向纠偏顶推复位两种技术措施,三个维度纠偏须在一个维度实施顶升(顶推)时对另外两个维度的自由度进行限制。通过增加水平方向的钢结构、混凝土结构牛腿,使其即为提供水平反力的支撑点又为纠偏限位装置。     

为多维度救援体系构建鼓与呼

应急救援力量的制度改革,让中国的应急救援进入了一个全新的时代。在今年全国“两会”上,国务院总理李克强在政府工作报告中提到了要健全国家应急体系、提高防灾减灾救灾能力,防范遏制重特大事故,坚决守护好人民群众的平安生活。高度重视海陆空突发事件的应急救援能力建设,从传统的“各自为政”进步到建立一个统一指挥、跨区域调度、多种力量协同救援的多维度救援体系,成为了一个当前必须面对的课题。     

基于维度规约的快速路全时段排放模型适应性研究

针对城市快速路汽车污染物排放控制需要，紧扣不同排放模型在映射不同时段排放影响因素与排放率关系方面的差异，以排放测试车辆实际工况排放序列为数据源，分别将反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)、广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function, RBFNN)与平均影响值(Mean Impact Value, MIV)方法相结合，构建维度规约模型。以95%累计贡献率为阈值对排放预测模型输入维度进行降维的基础上，分析神经网络在维度规约前后在不同时段的预测污染物排放率适应性。结果表明：维度规约后BPNN和GRNN模型的R2及MSE在全时段排放数据集中的预测性能提升1.19%、10.14%、6.51%、15.56%,RBF模型对维度规约不敏感；全时段GRNN模型的R2和其余两个模型相比提高10.18%和7.68%,MSE和其余两个模型相比降低0.0396和0.0446，同时MAPE显著降低7.38%和3.86%，揭示GRNN模型在...