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1980年 | 3篇 |
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近年来,互联网技术快速发展,在众多领域都得到了应用,它不仅推动了单领域内的信息共享,同时也是多领域间信息共享的高效途径。高校作为科技创新的前沿阵地,是科技创新体系的重要力量。高校的信息化和智能化建设是高校建设的重要环节,是教学和学术信息高效交流的重要保障。因此,文章针对校园网的基础建设需求展开了分析。 相似文献
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随着城市的快速发展,城市配电系统也进行了快速的扩展。空间负荷预测研究可以指导电力系统的管理与调度,并且其准确性会影响到方案的合理性。首先分析并总结了常用空间负荷预测方法的特点,然后提出了GCN-GRU时空负荷预测模型。GCN-GRU模型充分利用图神经网络在网络拓扑数据方面的优势以及GRU在时间序列建模方面的优势,对电网进行建模,考虑了负荷的空间特性和时间特性,并将影响负荷的因素转换为特征向量进行算法训练,提高了负荷预测的准确度。最后以湖北省某市区电网为研究对象,证明了该方法的有效性。 相似文献
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黄河流域的高质量发展已经成为重要的国家战略,测算流域内9省(青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东)在创新、协调、绿色、开放、共享方面的发展指数,分析这5个方面的空间相关性,判断各省的发展趋势,既是高质量发展的必要前提,也能够为黄河流域各省高质量发展的重大决策提供参考。本研究以“新发展理念”为理论框架,选取黄河流域9省2016—2018年在创新、协调、绿色、开放、共享5个方面的指标,利用熵权法计算5个方面的综合指数,解释分析各省的高质量发展状况。在此基础上,利用空间自相关分析法,测算黄河流域9省在创新、协调、绿色、开放、共享5个方面发展的空间相关性。结果显示:从纵向来看,多数省份的创新发展、绿色发展、开放发展水平呈现上升趋势,协调发展、共享发展水平呈现下降趋势。从横向来看,山东的创新发展综合指数具有相对优势,于2018年达到了9省3年来的最高值,并且山东的开放发展综合指数具有绝对优势,3年一直高居9省第一。四川的协调发展综合指数具有相对优势,2018年达到了3年间9省最高,而且四川的共享发展综合指数具有绝对优势,3年一直位列9省第一。青海在绿色发展综合指数具有绝对优势,连续3年保持了9省第一名的位置。从空间相关性分析来看,2018年内蒙古、甘肃、青海、宁夏的创新发展呈现“低-低”集聚状态。2017—2018年内蒙古、四川、青海、宁夏的绿色发展呈现“高-高”集聚状态。经研究表明,黄河流域9省的高质量发展存在着协调、共享两个方面的短板,可以采取政策倾斜、加大投入、精确攻坚等措施以弥补不足,实现全面发展。另外,黄河流域上游省份在创新发展、绿色发展方面显示出较强的空间相关性,加强该区域在创新、绿色两个方面的协同合作对于推动上游地区的高质量发展具有重要的积极意义。 相似文献
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稀土是先进装备制造业、新能源、新兴产业和众多武器系统等不可或缺的原材料。中美两国在稀土生产和加工方面存在非对称的依赖关系。本文利用复杂网络识别中美两国在国际稀土市场中竞合关系的演化过程,并构建指标从稀土资源的市场集中度,生产国的供应能力和意愿三个方面对未来中国可能面临的稀土供应风险进行识别和量化,以期在中美资源博弈中,为中国制定应对措施提供参考。结果表明,中美两国在国际稀土市场的竞合关系具有时变特征,当中国从外部获取资源维持市场优势的时候,将面临潜在的供应风险。从市场集中度来看,中国对稀土市场的影响力不断下降;从供应能力来看,中国的前两大供应国的供应能力偏弱;从供应意愿来看,中国的主要稀土贸易伙伴具有较大的断供可能。 相似文献
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文章着重研究子集模拟中马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)抽样算法的抽样效率与计算精度。首先,阐述可靠度子集模拟的基本原理与中间状态样本生成的各种MCMC抽样算法,在稳态马尔可夫链构造基础上提出延迟拒绝MMH(Modified Metropolis Hasting)算法,通过在MMH算法上增加备选样本的延迟拒绝步提高MMH算法的抽样效率;阐述基于随机游走与基于扩散方程MCMC方法中建议分布的差异,进一步对备选样本接受率为1的preconditioned Crank-Nicolson(pCN)算法和条件抽样(Conditional sampling, CS)算法开展研究,证明两种算法的等价性;推导有效样本量的计算方法,提出采用有效样本量与总样本量的比值定义MCMC方法的抽样效率。通过复杂目标分布的样本生成研究不同MCMC抽样算法建议分布及其参数对备选样本接受率与抽样效率的影响,最后通过计算实例研究子集模拟过程采用不同MCMC抽样算法得到失效概率的相对误差及其变异性,揭示不同MCMC抽样算法对失效概率计算精度的影响。研究表明:不同MCMC抽样算法生成备选样本的接受率及其自相关性受建议分布及其参数影响较大,对于复杂的目标分布,pCN算法和CS算法的抽样效率较高,延迟拒绝MMH算法次之;采用CS算法和延迟拒绝MMH算法进行子集模拟得到的失效概率精度较高且变异性较低;增加子集模拟中间状态样本量可以提高失效概率计算精度并降低其变异性。 相似文献