从制度创新的角度研究流域水污染的治理

随着经济的快速发展,我国江、河、湖泊水污染十分严重,已经成为新的人为的灾害。然而,治理水污染的成效却十分有限。究其原因制度障碍是造成流域水污染严重的根本原因,因此,应结合我国的实际情况,从制度创新的角度,建立健全产权制度、流域统一管理制度、公众参与制度和监督制约制度的建议,以期取得良好的治污成效,缓解我国我国严重的水污染形势。     

捷达AHP发动机故障实例及分析

故障1：发动机怠速运转及空载加油正常，但起步时车辆即前后耸车。 此车为新车，行驶不到200km便出现上述现象。首先用VAG1552提取故障码，显示无故障记忆；在怠速状况下读取数据块之099组，显示入调节值完全正常，说明发动机燃烧良好。     

急性颅脑损伤后血凝障碍的临床与实验室研究

目的　探讨急性颅脑损伤后血凝障碍的临床意义。方法　对 75例急性脑外伤患者伤后不同时间分别测定八项血凝指标 ,结合临床及影像学资料 ,进行比较分析。结果　伤后 2 4h内血凝指标检测结果与伤后 7d、1 4d比较均有非常显著的差异 ;按伤情轻重以及有无迟发出血进行分组比较 ,均具有统计学意义。结论　急性脑损伤后血凝障碍主要发生在伤后 2 4h内 ,与脑实质损伤程度及迟发颅内出血密切相关。检测结果出现三项以上异常 ,对预测迟发出血有重要价值 ;D dimer血浆水平≥ 8mg/L时 ,可作为预后险恶的可靠指标。     

地铁车站步行障碍行人避让行为建模与进出站仿真

为向步行障碍人群提供更精细化的出行服务,本文研究步行障碍行人微观出行行为,解析不同个体属性行人间的冲突避让行为机理。从行人的生理差异角度出发,扩展传统元胞自动机模型场域,同时改进场强模型和模型更新规则,建立步行障碍行人运动及避让行为的元胞自动机模型。通过构建行人运动场地实验,提取普通行人和步行障碍行人轨迹,分析其运动速度、运动偏移角度和横向移动距离等冲突避让特征参数,标定元胞自动机模型中的相关参数。场地实验结果表明,步行障碍行人的运动能力较差,自由度较低,其在冲突避让过程中的偏移角度和偏移距离均明显小于普通行人,主要通过降低行走速度进行被动避让。仿真结果显示,行人速度及普通行人、轮椅行人和婴儿车行人的横向偏移距离与实测数据的误差分别为2.74%、3.35%、6.71%、6.16%。最后,基于改进模型对上海地铁迪士尼站站台层乘客出站场景进行仿真,进一步验证了模型的有效性,并提出无障碍电梯布设的优化方案。步行障碍行人仿真模型的有效建立,可为地铁无障碍电梯等无障碍设施的规划和设计提供理论支持。     

一次记忆深刻的火灾采访

有些事总是记忆深刻，让人终生难忘。岁月如梭，蓦然回首，在从事水上交通公安消防丁作近20个年头里，那些平凡的、令人感动的消防人和消防事，仍历历在目，记忆犹新，恍若发生在昨日，令人百感交集，思绪万千。     

代价敏感正则化有限记忆多隐层在线序列极限学习机及图像识别应用

将深度神经网络的多隐层特性融入在线序列极限学习机框架,提出代价敏感正则化有限记忆多隐层在线序列极限学习机,其中,代价敏感性由加权最小二乘法体现,有限记忆性通过及时丢弃过时旧数据体现。实验结果表明,加入了多隐层特性的在线序列极限学习机在图像识别准确率上比单隐层的在线序列极限学习机有所提升,在识别准确率的稳定性方面也比单隐层网络更出色。     

汪洋中的一条船

船行万里,劈波前行。海水从你我的身边流动着,把我们的记忆潜入河底、海底。我们在寻找那些最真实的造船员、与航海相伴的海员,还有把一生的命运都与船舶事业联系在一起的那些平凡人——他们的事业目标。这生活的汪洋中有命运多舛,还有时势逆转,但这些企业他们仍然本色依旧。有些船不算很大,也根本谈不上奢华,但它却很坚固,因为打造这条船的是一颗颗跳动的心,是一份永不言弃的执着。奔跑着、思索着、跌倒了再爬起来。只要还     

职业院校专业课教学方法探讨

针对专业课教学中存在的问题,提出采用理实结合、理解记忆、比较区别、前后贯通等方法,帮助学生在理解的基础上记忆,提高专业课教学的效率,达到事半功倍的授课效果.     

船舶障碍避让系统中模糊神经网络多步预测模型设计

水路运输自古以来就是一种非常重要的商品流通途径,对促进经济发展和贸易往来有重要的意义,特别是近年来,经济全球化的趋势不断加强,远洋海上运输成为世界范围内商品贸易的主要途径。在船舶的正常航行过程中,障碍避让是非常重要的性能,是保障船舶安全航行的重要条件。由于船舶在航线航行时,受到许多未知环境的干扰条件因素影响,比如其他船舶、暗礁等,因此,研究船舶的避障技术有重要意义。本文充分利用神经网络算法和模糊算法,对船舶的障碍避让系统进行开发,设计了基于模糊神经网络的船舶障碍避让预测模型。     

一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法

针对海洋背景噪声和水声传感器测量噪声大、信噪比低所导致的水下SLAM方法数据关联复杂、精度低的问题,提出一种基于衰减记忆滤波的平方根无迹卡尔曼滤波PHD-SLAM方法,该方法基于PHD滤波避免了复杂的数据关联,且在非线性函数高斯权重更新过程中引入平方根无迹变换,并进一步结合衰减记忆滤波,解决了由于模型误差和计算误差造成的协方差矩阵非正定和不对称性所导致的滤波发散问题,提高水下SLAM方法的精度.仿真实验将所提方法与RB-PHD-SLAM和UKF-PHD-SLAM方法进行对比分析,结果表明所提方法在对自身定位及地图特征估计精度上均有了明显的提高.