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从2013年开始,铁路全面实行货运改革,重新定位,积极参与物流市场竞争。随着铁路货运改革的不断推进,整个货运市场的运输格局也将逐步发生重大变化。基于此,本文在对铁路货运改革的背景与成效以及由此可能会对航运产生的影响进行分析的基础上,提出航运业的应对之策,以供相关部门参考。 相似文献
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针对航海专业实习生在毕业实习中忽略个体内在特质的现状,采取文献研究和实地调研的方法,分析胜任力模型在航海专业实习生毕业实习中的重要作用,论述了胜任力模型在航海毕业实习中的具体应用。 相似文献
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出行成本是出行者在选择出行方式时的重要考虑因素。随着我国高速公路网和收费政策的逐步完善,自驾已成为出行者考虑选择的主要出行方式。为研究节日里选择小汽车出行的用户特征及影响因素,通过意向调查的方式对小汽车出行者的偏好进行调查。应用二项Logit模型建模分析,结果显示个人属性、出行属性以及出行环境等都在不同程度上影响出行者的节日出行选择行为,其中小汽车拥有状况、驾龄、旅行时间、出行者在以往节日里选择的出行方式、通行费、线路熟悉程度等对节日出行行为影响较为显著,该研究成果在交通预测、交通管控等方面具有指导性作用。 相似文献
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通过对国内外收缩应变模型中相对湿度修正值的对比,结果表明中国建科院模型和CEB—FIP(1990)模型年相对湿度修正值高于国外收缩应变预测模型修正值,年环境相对湿度为40%~70%相差最大,年环境相对湿度大于70%时,修正值逐步与国外收缩模型靠近;国内外混凝土收缩模型环境湿度修正值与湿度相对值关系曲线图发展趋势基本一致,收缩变形速率随着环境相对湿度减小而逐步减小。基于环境相对湿度修正值与实测值比值差异性,计算效果较好的是GZ1993模型,国内混凝土构件在非标准养护条件下,建议用GZ1993模型中相对湿度修正值进行分析计算。 相似文献
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为了更好地模拟城市信号交叉口集聚车辆的跟驰行为,进而应用于城市信号交叉口信号配时和交通流理论研究,采用一种基于视频的交通流数据采集方法来采集信号交叉口的微观交通行为数据.运用灰色关联分析方法对采集到的微观交通数据进行分析,挖掘出其中的有用信息,从而寻求能够最大程度反映信号交叉口集聚车辆跟驰行为的影响变量.构建城市信号交叉口车辆集聚过程中的跟驰模型并进行参数标定、效果验证和比较分析.研究表明,新提出的跟驰模型能够很好地拟合信号交叉口集聚车辆的跟驰行为实测数据,其拟合性和稳定性优于重新标定后的扩展GM模型. 相似文献
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目的建立CD4+CD25-CD45RBhighT细胞转移性肠炎模型,并分析其在炎性肠病中的研究价值。方法流式细胞仪分选和纯化CD4+CD25-CD45RBhighT细胞并通过静脉注射移植到Rag1-/-小鼠,记录每组小鼠体质量变化,根据标准程序制作结肠组织切片进行HE染色检查,分离肠黏膜固有层CD4+T细胞并采用ELISA方法检测TNF-α和IFN-γ的表达水平。结果 CD4+CD25-CD45RBhighT细胞重建Rag1-/-小鼠3周后出现体质量下降,至第6周时体质量下降更加急剧并伴有明显腹泻。结肠组织切片结果发现明显的炎性细胞浸润,结肠上皮出现局灶性溃疡,炎症进一步蔓延至黏膜下层。结肠黏膜固有层CD4+T细胞TNF-α和IFN-γ的表达水平明显高于对照组。结论CD4+CD25-CD45RBhighT细胞转移性肠炎模型在研究炎性肠病的发病机制中具有重要作用。 相似文献
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针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献