时滞合作扩散系统的波前解

本文建立了两种群时滞合作系统波前解的存在性定理，扩展了单种群生物模型的结论．     

600MeV 40Ar+197Au反应碎片角分布

在4π立体角范围内收集反应产物,采用离束γ射线测量方法测量了600MeV ⁴⁰Ar+¹⁹⁷Au反应的给定质量数的碎片角分布.讨论了中能重离子反应碎片角分布特征和产生碎片的反应机制.     

Two New C-21 Steroidal Glycosides from the Stems of Stephanotis mucronata

Two new C-21 steroidal glycosides, mucronatosides M（1） and N（2）, were isolated from the stems of Stephanotis mucronata, together with one known compound stephanoside M（3）. On the basis of chemical evidence and extensive spectroscopic methods, including one-dimensional and two-dimensional NMR, the structures of the two new compounds were identified as 12-O-tigloyl-20-O-N-methylanthraniloyl sarcoslin 3-O-β-D-glucopyranosyl-（1→4）-6- deoxy-3-O-methyl-β-D-allopyranosyl-（→4）-β-D-cymaropyranosyl-（1→4）-β-D-cymaropyranoside （1）, and 12-O- cinnamoyl-20-O-nicotinoyl（ 2OS）-pregn-6-ene-3 β,5α,8βm12 β,14β,17β,20-heptanol 3-O-β-D-glucopyranosyl-（1→4）-6- deoxy-3-O-methyl-β-D-allopyranosyl-（1→4）-β-D-cymaropyranosyl-（1→4）-β-D-cymaropyranoside （2）.     

锂离子电池阻燃剂磷酸三(β-氯乙基)酯

将磷酸三(β-氯乙基)酯(TCEP)作为锂离子电池阻燃剂以提高电池的安全性。本文采用循环伏安、差热分析(DTA)和电子扫描电镜(SEM)研究了电解液1mol/L LiPF6 EC DMC(质量比1/1)中添加7.5(wt)%TCEP时TCEP的分解电位、分解温度和电池100次循环后的负极表面形貌,用高温测试和电化学测试手段考察了电解液中添加3(wt)%和7.5(wt)%TCEP对电池安全性和电化学性能的影响。结果表明,当TCEP含量为7.5(wt)%时,电解液的分解电压为4.7V,电解液差热分析(DTA)曲线分别在250、280和320℃出现TCEP的三个分解吸热峰,电池循环100次后表面形貌良好。在150℃环境温度下对电池进行的耐高温测试表明,电池温度在147~155℃上下波动,且TCEP对电池循环性能的影响极小,是一种较为理想的阻燃剂。     

507号文带来什么

2009年9月23日,国家税务总局（简称＂国税总局＂）公布了关于执行税收协定特许权使用费条款有关问题的通知,即国税函[2009]507号文件,对执行税收协定特许权使用费条款的有关问题进行了明确,尤其对如何界定某项费用是否属于特许权使用费作了较详细的解释。     

基于协方差的FP-Growth算法在ERP中的研究与应用

文章简要介绍了关联规则挖掘技术,通过对经典算法FP-Growth在某鞋业ERP系统中的应用分析,发现了FP-Growth算法挖掘的部分数据无用的缺陷,提出了一种增加协方差兴趣度阈值的改进算法—CovFP-Growth算法.该算法采用协方差的概念,能够更准确地挖掘出交易集中不同产品间的紧密相关性,减少产生的无用规则,为ERP的产品预测计划决策提供了良好的理论依据和实现方法.     

基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测入境旅游人数——以上海市为例

为降低新冠病毒感染疫情大流行对旅游业的二次冲击，对疫情防控期间入境旅游市场的需求进行准确预测可为后期旅游业复苏提供科学依据。以上海市为研究区域，选取入境旅游人数、主要客源国、谷歌搜索指数、新增确诊病例数等数据，定量分析疫情前后入境旅游人数的空间变化特征及时间变化趋势，并用基于最小二乘法赋权的ARIMA-LSTM模型预测疫情后的入境旅游人数。结果表明：(1)疫情发生前后，亚洲客源市场一直占据入境旅游市场的核心地位，且传统入境游客与非传统入境游客的比例约为9∶1;(2)入境旅游人数与谷歌搜索指数存在长期正相关及格兰杰因果关系，与确诊病例数无明显相关性；(3)通过对比模型评价指标发现，当ARIMA-LSTM模型的R²大于0.8时，拟合较好，预测误差较单一模型小，预测精度较单一模型高，适用于疫情前、中、后期的旅游人数恢复预测；(4)对2021—2024年入境旅游人数进行恢复预测，发现该期间入境旅游人数呈明显的U形曲线。自2022年12月疫情全面放开后，旅游业逐步恢复，预计入境旅游人数在2024年12月恢复至疫情前水平，即需1.5 a的恢复期。