日本研制双能源船舶

人们很久以来一直靠风能遨游大海,但最近几年化石燃料和核能已将风能取而代之。然而日本Eco Marine Power公司又使其回归了过去,可这次使用的却是可再     

巨大儿发生状况及其影响因素分析

目的通过对咸阳地区巨大儿发生情况及影响因素进行分析,为巨大儿的预防提供理论依据。方法本次研究数据来源于"陕西省出生缺陷现况及其危险因素调查"资料,选取咸阳地区巨大儿及其影响因素数据进行统计分析。率的比较采用χ2检验,影响因素分析采用单因素和多因素Logistic回归。结果咸阳地区末次怀孕活产单胎巨大儿发生率为5.2%,其中男、女巨大儿发生率分别为6.5%、4.2%,差异有统计学意义(P<0.001);2010-2013年各年巨大儿发生率分别为5.4%、6.2%、5.9%和4.4%,差异无统计学意义(P=0.151);城乡巨大儿发生率分别为6.3%和5.5%,差异无统计学意义(P=0.556);各县巨大儿发生率分别为彬县3.2%、长武5.6%、礼泉6.7%、乾县5.4%、武功8.0%、旬邑4.2%,差异有统计学意义(P<0.001)。Logistic回归显示婴儿性别、母亲年龄、孕次、产检次数、妇女孕期饮酒、父亲职业等因素是巨大儿发生率的影响因素。结论咸阳地区2010-2013年巨大儿发生率接近全国平均水平。婴儿性别、母亲年龄、孕次、产检次数、妇女孕期饮酒、父亲职业有可能影响巨大儿的发生。     

LS-SVM在半潜式海洋平台动力定位控制器中的应用

针对半潜式海洋平台,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法辨识平台的逆模型特性,并将所得的逆模型作为控制器直接与平台模型相连,其中采用径向基函数作为核函数,对海洋平台三自由度的运动分别设计了相应的控制器;同时对其进行仿真、比较与分析。结果表明,这种控制算法具有很强的泛化能力和较高的精度。     

中国铁路物资股份有限公司召开管理提升活动第二阶段动员会议

3月14日,中国铁路物资股份有限公司召开管理提升活动第二阶段动员会。中国铁物执行董事、总裁李文科,副总裁冉昶、许强、王采出席会议。李文科总裁作了重要讲话,他强调:要进一步认识管理提升活动的重要意义;要强基固本,突出重点,力求管理提升活动取得实效;要加强保障、有效督导,确保管理提升活动有     

钱江蓝宝龙QJ150-17A——龙族新宠露霸气

肌肉线条呈现出大胆的切割和重构,传递出动感,硬朗与坚毅;金属烤漆反射着阳光,交织出如梦似幻的憧憬,看流云树影在如火的车身上飞速掠过,体验着利刃般劈开风雨的快感;奢华与理性一体,散发出让人无法拒绝的魅力。     

提升文化品位 给力产业升级

在过去的2012年,我们自行车行业出现了可喜的变化:高档自行车和锂电池的电动自行车产销量得到明显的增长。这是中国自行车协会(以下简称中自协)在2012年初提出"四个强化"和"四个持续"的行动目标,并得到认真贯彻的结果。特别是"强化文化驱动,提升产业文化品位",对产业结构转型和产品创新升级起到有力的推动作用。自从2010年开始,中自协配合国     

高速铁路TRN高程网高差定权新方法研究

介绍了高速铁路无砟轨道 TRN高程网的精度评定方法,提出利用回归分析模型构造 TRN 高程网相邻两TRP间高差的权函数,这是一种有别于传统经验定权的动态定权法.在某高速铁路试验场通过仿真试验将该动态定权法应用于 TRN高程网的精度评定,并与应用传统定权方法评定结果进行对比,分析结果表明:用该定权方法评定的精度优于经验定权法评定的精度,且只有当相邻 TRP 高差较差≤0.4 mm时,才能达到精度要求.     

基于KFS分布式文件系统元数据模型的改进

研究了云计算环境下的分布式文件系统KFS的系统架构,对于海量数据存储的云存储系统来说元数据管理效率是关键,通过分析KFS文件系统的元数据模型,提出了基于KFS分布式文件系统元数据的改进模型,即利用内存缓冲策略,对待插入的元数据进行预处理并批量插入,减少查找和分裂次数,大大提高了KFS文件系统的数据访问效率.最后通过算法复杂度的分析,证明该改进算法能有效提高分布式文件系统KFS的元数据服务器的效率.同时该改进模型对于采用B^＋树索引机制来集中管理元数据的类似系统同样适用.     

LNG船订单回归理性

近期，国际市场LNG船的订造逐渐趋于理性，投机性订造不见踪影。两年前，业内就曾经有人提示，LNG船投机性订造有风险，当前的市场走势印证了当时的预言。     

基于GRNN的GSM-R场强覆盖预测算法

在比较Hata模型修正方法和GRNN算法场强覆盖预测效果的基础上,仿真分析了训练集构成和平滑因子选择对GRNN算法预测效果的影响,给出了训练集构成和平滑因子选择的方法;提出了电波传播环境相似系数来表征GRNN模型在不同环境下的适用性。仿真结果表明,两种传播环境的相似系数越大,由一种环境下测试数据确定的GRNN在另一环境下的预测精度越高。