利用小样本调查数据调整北京市车里程累积率

由于MOBILE中的交通参数缺省值反映的是美国车辆的行驶特征，因此必须利用我国的交通参数来校正MOBILE中的缺省值以提高尾气的计算精度．本文论述了一种基于小样本调查数据来调整MOBILE中车里程累积率参数的算法，对原有算法进行了简化，并根据我国车型分类，对北京市的交通参数进行了调整．结果表明应用调整的车里程累积率计算尾气排放因子同利用MOBILE6的缺省值来计算有显著的区别，VOC的误差是40．23％，CO的误差是30．42％，NOx的误差是17．53％．     

基于最小浮动车样本数量的道路覆盖率与交通信息更新周期研究

基于浮动车样本数量的道路覆盖率与交通信息更新周期的关系是浮动车信息采集技术应用中亟待解决的关键问题。浮动车的道路覆盖率与交通信息更新周期之间成正比关系,通过对基于经典概率统计理论的传统计算最小浮动车样本数量方法中所存在不足的分析,提出从路段内车辆运行时间角度出发考虑样本量,引入表征运行时间变化的变量,确定满足道路覆盖率的最小浮动车样本数量,进而建立基于浮动车样本数量的道路覆盖率与交通信息更新周期的关系模型,并给出满足道路覆盖率的浮动车最小样本数量计算的改进算法。通过成渝高速公路成都—龙泉段的实际浮动车数据,验证了关系模型的可靠性及改进算法的优越性。     

宇通书写中国客车国际化的新样本

委内瑞拉当地时间7月21日12时15分,中国客车产业国际化进程迎来一个重要的历史性时刻。在中国国家主席习近平和委内瑞拉总统尼古拉·马杜罗的共同见证下,宇通客车董事长汤玉祥与委内瑞拉交通部长海曼·特鲁蒂签订了1500辆客车的合作备忘录。据了解,此次合作不仅包括1500辆宇通客车及相应的配件、工具、维修等内容,还涉及智能公交运营管理系统。这表明,宇通客车和委内瑞拉方面的合作已从产品、技术层面,延伸到当地智能公交系统的建设中,也为中国客车国际化进程的日益深入增添了一个新样本。     

多雷达组网系统空间配准方法研究

针对雷达测量系统误差在其分布区域内不相等,网内雷达多而导致集中计算负荷过大等工程问题,本文在分析小区域采样可观测度的基础上给出了区域样本优化的方法,并讨论大型组网系统空间配准的采样管理和系统误差近似补偿问题。最后,应用结果证明该方法有效。     

200万后时代柳州轿运车行业如何发展

如今在高速、国道，甚至市区外环路上，我们经常能见到一种以轿车为运输对象的超大车型--轿运车。不得不说，越来越多的轿运车身影进入我们的视野并不是偶然，而是基于整个轿车运输市场容量扩充的结果。     

诊断学之未来

直至今日，医学诊断依然是一项艰苦的劳动高度密集型工作。血液与其它体液或组织样本被送往实验室进行分析，根据所采用分析方法的不同，有的需要几个小时，而有的则需要几天，甚至几个星期。现有技术往往花费昂贵，同时需要很长的等待时间，样本有可能发生变质，另外，如果取样小的话，则往往会导致错误的结果。通过多种方法获得数据很难被整合，而且很难对采样实施标准化。     

“市长杯”样本解析10分钟“略懂”帆船赛

这些只是帆船比赛中最基础的知识，而且别忘了帆船比赛有众多的级别，每个级别的规则又各不相同。同时， 不同国家还会制定自己的官方规则，自然条件的变化也在敦促人们发明出更公平合理的竞赛方式。     

基于纹理尺寸自适应的Criminisi图像修复改进算法

针对Criminisi图像修复算法中样本块选择的随意性,导致图像修复效果欠佳的缺陷,提出一种针对纹理图像的Criminisi改进算法。该算法通过对纹理图像预处理后获得的二值化图像进行统计分析,获得图像的行和列纹理曲线,进而得到纹理曲线的极值点变化曲线,并最终获得样本块的近似尺寸。仿真实验表明,将本文获取的样本尺寸作为Criminisi修复算法的样本尺寸,获得了较传统Cfiminisi算法更好的视觉效果。     

船用产品检验专家系统及样本分析方法的应用

介绍了船用产品检验专家系统的内容和特征,说明了样本的形成及涉及船用产品检验的样本条件以及样本的回归分析。     

基于BP神经网络的冲积河床桥墩局部冲刷深度预测模型

桥墩局部冲刷深度是确定桥墩基础埋深的重要依据,过大的冲刷是桥梁水毁的主要原因之一.利用神经网络和一些实测数据建立BP神经网络模型,进行冲刷深度的预测,用收集到的桥墩局部冲刷数据样本训练并测试BP神经网络模型.测试结果表明由BP神经网络模型得出的桥墩局部冲刷深度预测值与实测值比较吻合,说明该神经网络模型预测桥墩局部冲刷深度是可行的、有效的.