案例教学在大学物理教学中的探索与实践

针对当前大学物理课程面临的问题,结合大学物理课程的目标,引入案例教学并加以实施。对大学物理课堂教学中实施案例教学的各个环节进行了详细的论述和分析,并加以实践。结果表明,在大学物理教学中引入案例教学对人才培养质量的提高有着重要的意义。     

More robust and better: a multiple kernel support vector machine ensemble approach for traffic incident detection

This paper presents a multiple kernel support vector machine (MKL‐SVM) ensemble algorithm to detect traffic incidents. It uses resampling technology to generate training set, test set, and training subset firstly; then uses different training subsets to train individual MKL‐SVM classifiers; and finally introduces ensemble methods to construct MKL‐SVM ensemble to detect traffic incidents. Extensive experiments have been performed to evaluate the performances of the four algorithms: standard SVM, SVM ensemble, MKL‐SVM, and the proposed algorithm (MKL‐SVM ensemble). The experimental results show that the proposed algorithm has the best comprehensive performances in traffic incidents detection. To achieve better performances, the proposed algorithm needs less individual classifiers to construct the ensemble than SVM ensemble algorithm. Thus, compared with SVM ensemble algorithm, the complexity of the ensemble classifier of the proposed algorithm is reduced greatly. Conveniently, the proposed algorithm also avoids the burden of selecting the appropriate kernel function and parameters. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

新型工业化背景下湖南汽车产业技术创新模式的改进

通过分析长丰集团引进、消化、吸收、再创新的技术创新模式和电动车自主创新的技术创新模式和南车时代电动自主创新的技术创新模式,指出了湖南省汽车产业现有技术创新模式的三点不足之处:(1)汽车产业开发体系的产学研合作有待强化改进;(2)技术创新方式上过多倚重创办新企业;(3)技术创新主体较为单一,过多依靠政府.随后给出了符合新型工业化要求的技术创新模式的六条改进对策:(1)推进产学研结合,加快科技成果转化;(2)坚持基础设施建设与引进高层次科技人才相结合,积极营造合作共赢的创新氛围;(3)加强技术引进风险的衡量、评价和控制;(4)加强汽车产业技术信息服务平台的建设;(5)适度扶持发展公共科技中介服务体系;(6)突出现有研发优势,发展节能环保的新能源动力汽车.     

电液复合式控制系统的组成及分析工况

介绍了水下生产系统的控制类型,重点分析了电液复合式系统构成及原理。定义了电液复合式液压系统的分析工况。为了降低控制系统的风险,减少制造及测试的成本,采用了液压仿真模拟软件建立水下生产控制系统的模型,进而确定合适的设备参数。介绍了南海某气田的液压系统模拟仿真分析结果,目前该气田工程项目已进入采购阶段。这一结果对于其他项目的液压系统分析具有重要参考价值。     

国际某港口PPP/BOT项目招标文件案例分析

采用文本分析方法,对国际某港口项目招标文件进行分析,以帮助国际PPP/BOT项目投标人做出恰当的投标决策。分析内容包括:项目背景、招标程序、招标文件的组成、投标要求、风险分担。分析结果表明,该招标的时间安排比较仓促,不能满足投标人投标所需要的时间;招标文件的组成不够完善,没有提供投标人投标重要依据的项目特许权协议草案;项目投标要求的编制比较清晰,但涉及项目风险分担的规定比较笼统模糊,而且让特许权受让人承担法律、政策变更的风险不尽合理。认为,由于国际PPP/BOT项目具有前期沉没成本高的特点,投标者应在研究招标文件的基础上,采取"以我为主"的投标策略,设定投标的底线,并将其在投标书中体现出来,这样才能更好地实现投资国际PPP/BOT项目的目标。     

基于职业能力培养的做学教一体化教学研究

分析了当前高职教育人才培养存在的问题,指出了高职教育质量及学生的就业质量不高的原因,提出了解决上述问题的"做学教一体化"的教学方法,并对该方法进行了理论分析和实践。结合现在高职教育的经验,制定出了做学教一体化教学实施的具体方案,为高职教育的发展和学生职业能力的培养提供了有效的解决方法。     

回归诊断中数据集对各点拟合值的影响分布

本文讨论了回归诊断中用于判别强影响点的各种影响函数以及它们相互之间的关系,给出了数据集对各点拟合值的影响分布,它可以作为判别强影响点的又一度量工具。最后建立了影响分布与复相关系数的联系并在多元线性模型的回归诊断中推广了这些结果。     

沉船沉物碍航引发官司 法院判决明确法律条款——全国首例海事部门追偿应急措施费用的判决得到顺利执行

通过法院首例判例,对某些法律规定不明确、实践中容易引发争议的观点问题明确下来,有利于统一认识,对当前乃至今后的海事管理和海事审判工作具有重大意义。     

铁路信号IFC国际标准的研究与制定

介绍IFC国际标准的制定过程,论述铁路信号IFC国际标准的研究内容和研究方法,包括铁路信号IFC国际标准工作范围确定、IFC分解方式研究、共享构件和通用模式研究、用例确定、数据需求分析,以及IDM、MVD等IFC相关内容研究;针对各项研究内容,提出铁路信号IFC国际标准的实现方法和流程,分析研究过程中容易出现的问题和解决办法,从根本上解决了目前IFC标准在铁路信号领域的缺失问题。研究表明,本文论述的IFC标准研究内容和方法不仅适用于铁路信号领域,同时也适用于其他铁路工程领域,可以为今后铁路工程BIM实施标准的制定、铁路BIM软件的研发以及铁路BIM应用研究等提供参考。此外,本文研究制定的IFC国际标准将中国铁路相关标准与国际标准接轨,研究成果将成为国际BIM应用最重要的标准之一,为中国铁路"走出去"战略打下基础。     

Modeling learning and adaptation processes in activity-travel choice A framework and numerical experiment

This paper develops a framework for modeling dynamic choice based on a theory of reinforcement learning and adaptation. According to this theory, individuals develop and continuously adapt choice rules while interacting with their environment. The proposed model framework specifies required components of learning systems including a reward function, incremental action value functions, and action selection methods. Furthermore, the system incorporates an incremental induction method that identifies relevant states based on reward distributions received in the past. The system assumes multi-stage decision making in potentially very large condition spaces and can deal with stochastic, non-stationary, and discontinuous reward functions. A hypothetical case is considered that combines route, destination, and mode choice for an activity under time-varying conditions of the activity schedule and road congestion probabilities. As it turns out, the system is quite robust for parameter settings and has good face validity. We therefore argue that it provides a useful and comprehensive framework for modeling learning and adaptation in the area of activity-travel choice.