最大熵和条件随机场模型相融合的藏文人名识别

藏文人名识别是藏文信息处理领域研究的难点之一,其识别效果直接影响到藏文自动分词的精度和相关应用系统的性能,包括藏汉翻译、藏文信息检索、文本分类等。该文在分析藏文人名构成规律和特点的基础上,提出了一种最大熵和条件随机场相融合的藏文人名识别方法。实验表明,该方法可以获取较好的识别效果,在我们的测试集上F-测度值到达了93.08%。     

一类混合延迟混沌神经网络的同步

时滞混沌神经网络系统是解空间为无穷维系统,可生成多个正向Lyapunov指数,产生具有高度随机性和不可预测性的混沌甚至超混沌序列,这种特性使得时滞混沌神经网络系统特别适用于保密通信中,混沌同步是保密通信中的关键技术。基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,研究了一类具有时变延迟和分布式延迟的混沌神经网络系统的同步问题,考虑系统的内部参数不确定性和外部干扰及混合时滞等因素,将系统时滞项加入所设计的控制器中,给出了保证误差系统的全局均方渐近稳定的充分条件和控制律,实现驱动系统和响应系统的同步。与其它方法相比,所设计的含有时滞项的控制器提高了系统误差精度及反应速率。最后,通过仿真实例,验证了所提方法的有效性。     

荧光法测定N-（α-烷苯氧基）十四酰基牛磺酸钠的临界胶束浓度

研究了一类以苯氧基作疏水支链的新型阴离子表面活性剂——N-（α-烷苯氧基）十四酰基牛磺酸钠（SAPTT）水溶液的紫外吸收光谱、探针（芘）稳态荧光发射光谱及自身稳态荧光发射光谱性质．研究结果表明，荧光探针（芘）法和自身稳态荧光法可用来测定这类表面活性剂的临界胶束浓度（CMC），且测定结果与表面张力法（吊片法）接近；与荧光探针（芘）法相比，对于所研究体系，自身稳态荧光法的灵敏度和准确性均较高，所测得CMC结果与表面张力法（吊片法）能较好地吻合．     

我国节能减排的现状、问题与解决路径-一个文献综述

我国的节能减排问题日趋突出。本文从文献梳理角度对我国节能减排的现状、存在的问题以及解决路径进行了述评。研究显示,我国节能减排潜力巨大,节能减排效率低下。直接原因是由于我国产业结构、外贸结构、FDI 结构以及技术结构不合理造成的,但其背后更深层次的原因主要体现在：（1）GDP锦标赛下政治晋升制度的不合理导致了环境的负外部性;（2）激励与约束机制不完善导致政府缺乏节能减排的动力;（3）分税制的不完善导致了我国产业结构的不合理。为此,我们需要从优化产业结构、调整外贸结构、弱化 FDI的“污染避难所”效应以及增强技术进步效应入手,通过改革 GDP 锦标赛下政治晋升制度、完善激励与约束机制、调整财税体制等途径解决我国节能减排问题。     

护肤品新剂型的研究

介绍了中药护肤品－成团型涂抹膏新产品研究的相关实验，主要包括基质实验，药物选择实验等。     

中国房地产业的国际竞争力研究

伴随着中国的经济开放程度逐步加深,一些本土房地产企业正开始走向国际化,但是与发达国家相比,还存在资本结构不够合理、发展受到本国经济增长方式制约等问题。本文甄选出衡量房地产国际竞争力的25个指标,使用因子分析法对其进行了成分划分,结果表明,中国房地产业的投机性需求过于膨胀,房地产企业在经营管理和盈利模式上存在问题,且较弱的产品创新能力降低了其国际竞争力;基于VAR模型、OLS估计、Johansen协整检验等计量方法对影响中国房地产业国际竞争力的重要因素进行了实证检验,结果表明,中国房地产企业过于重视经营安全能力,在公司治理、境外市场盈利能力等方面竞争力不强,人力资本发挥的作用则极其微弱。     

北方艺术一体化运用研究--写意花鸟画与印章

在当前国画创作趋于写实甚至超写实的状态下。北方写意花鸟画从其正大气象绝能独立,给画坛带来了强劲的“东北风”和浓郁的时代气息。北方写意花鸟之作无不凌射着北方的粗犷奔流之气以及旺盛难抑的生命之气,小中见大．将人引入高处不胜寒的祟高美学境界之中。然当欣赏者或学术研究者都侧重于画作的孤枣以及独到的笔墨关系的时候,都极容易忽略印章一一篆刻艺术在其画作中所起到的无可替代的重要作用。     

明清家具雕刻与传统绘画造型相似性研究

中国传统雕塑和传统绘画都是历史上最具有魅力的两种艺术形式,也是素材和品种最为繁多的艺术,两者有很多方面是相融相通的,其中又以木雕,尤其是明清家具木雕与绘画最为相似。文章将通过对明清家具和传统绘画的客观比较,得出两者在造型方面的相似之处,这种互通性对当今新中式家具及发展当代家具雕刻有着积极的现实意义。     

医疗产品设计中的人性化研究

在经济飞速发展的今天,传统的医疗产品行业应该顺应社会的需求,更加重视人的情感需求,从人性化的设计角度,着眼于造型、色彩、人机上对医疗产品进行更深入的设计研究。     

空间 co-location 模式挖掘算法研究综述

空间co-location模式代表的是一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁的关联。它是空间数据挖掘的一个重要研究方向。首先给出co-location模式的基本概念;然后描述了针对不同数据领域提出的各种算法,并重点分析了算法提出的思路及主要特点;最后对Co-location模式挖掘未来的研究方向作了探讨。