石墨烯纳米网电导特性的能带机理：第一原理计算

通过第一原理电子结构计算来研究有序多孔纳米网的电导特性变化的能带机理.能带结构分析结果表明:石墨烯纳米网超晶格(3m,3n)(m和n为整数)的电子本征态在布里渊区中心点发生四重简并;碳空位孔洞规则排列形成的石墨烯纳米网具有由简并态分裂形成的宽度可调带隙,无论石墨烯的两个子晶格是否对等.在具有磁性网孔阵列的石墨烯纳米网中,反铁磁耦合使对称子晶格的反演对称性增加了一项量子限制条件,导致能带结构在K点的二重简并态分裂成带隙.通过控制网孔密度能够有效调节石墨烯纳米网的带隙宽度,为实现新一代石墨烯纳米电子器件提供了理论依据.     

基于复化梯形公式的NGM(1,1,k)模型背景值优化

针对经典NGM(1,1,k)在背景值的影响下模型精度(拟合精度与预测精度)不高这一现状,结合复化求积公式中的复化梯形公式,推导了一种新的背景值优化公式.通过7类测试数据和2类实际数据的验证表明:推导的NGM(1,1,k)背景值优化公式显著地提高了NGM(1,1,k)的模型精度和实用性.     

基于手机信令大数据的城市居民出行OD预测

为得到具有客观性、动态性的居民出行起止点间交通出行量(OD trips),以中国移动手机信令大数据为基础,阐述了手机信令数据的来源与构成,针对城市居民出行目的,通过数据分析,设置10分钟为划分出行活动的阈值,提出基于手机信令数据获得的OD矩阵的原理与方法,应用数据挖掘技术,对贵阳市居民出行OD矩阵进行了预测.为进一步加强大数据与城市智能交通系统的融合,将得到的城市居民出行OD矩阵应用到真实的城市公交线网中.最后通过MicroCity平台,将数据结果实现可视化.分析结果表明:与传统OD调查方式相比,利用手机信令大数据获得的OD矩阵客观性、动态性较强,信息采集分析周期短,更容易与城市智能交通系统融合,应用可视化平台,可实时反映出城市公交运营状态,为城市智能规划和调度提供重要参考.     

Smarandache函数在两数列上的下界估计

设S(n)是Smarandache函数,其中n是一正整数.讨论Smarandache函数S(n)在数列F((2k),1)=F(n,1)=n2n+1(n=2k)与数列G(2n,1)=(2n)2n+1上的下界估计.基于初等方法证明了:当偶数n≥6时,有S(F((2k),1))=S(F(n,1))≥6×2n+1;当n≥4时,有S(G(2n,1))≥6×2n+1.     

单重工作休假M/M/c排队驱动的流体模型分析

该文在M/M/c排队驱动系统中加入工作休假策略,研究了单重工作休假多服务台排队驱动的流体模型.利用拟生灭过程和矩阵几何解法得到驱动系统稳态队长分布.构建净输入率结构,导出流体模型的稳态联合分布函数满足的的矩阵微分方程组,进而利用Laplace-Stieltjes变换(LST)方法得到稳态下缓冲器库存量的空库概率及均值表达式.最后,给出模型在多信道无线Mesh网下的应用,通过数值例子展示参数变化对系统性能指标的影响.     

北京93处水源地将实时监控

<正>为配合南水北调水进京,北京市专门设立了水资源调度中心,实现全市用水统一调配。水资源调度中心将对包括水库、地下水等在内的全市93处水源地实时监控,并对南水北调中线江水进京后的9处重要节点、水厂、取水口的输水情况具备实时监测能力。江水进京后,这些监测数据就会像"人脑中的神经"一     

基于视角无关转换的深度摄像机定位技术

通过整合深度和颜色信息,深度摄像机Kinect能够稳健的侦测出人体及人体骨架关节点,为计算机视觉、人体行为识别、机器人学的发展带来了革命性的进步.然而单台深度摄像机的侦测范围有限.虽然采用多台深度摄像机所构建的摄像机网可有效的扩大侦测范围,但是必须依赖深度摄影机之间的相对位置与朝向的精确标定.论文采用作者之前提出的以人体骨架为基础的视角无关转换技术,能快速稳健的标定出深度摄像机之间的位置关系.通过利用相邻两台深度摄影机同时侦测到的人体骨架,论文能直接利用深度摄影机所量测的人体上半身中稳定的关节点为新坐标系的参考点,实时的计算出两摄影机之间的平移向量和旋转矩阵,而不依赖其他额外的校正设备或人为介入处理.通过在室内环境中安装两台摆放于不同位置与朝向的深度摄影机,从而,验证了该方法的实时性与易用性.该实时标定方法解决了深度摄影机侦测范围有限的限制,同时,可由两两相邻的标定扩展到多台深度相机的全局标定,从而,可以被广泛的应用于人体行为识别、情境感知服务等领域.     

大族长度为pq的伪随机k元序列

Mauduit与Sárkzy在一系列论文中研究了κ元序列的伪随机性.本文通过对模pq剩余类环Z_(pq)进行分割,进而结合离散对数的方法,构造了一大族长度为pq的伪随机κ元序列,并证明其具有很好的伪随机性.     

一个二元叠加码M_q(t,k,d)生成的二元等重码

研究了二元叠加码Mq(t,k,d)也是一个二元等重码,给出了它成为最佳等重码的条件,研究了它的检错性.     

改进的强相关数据的变量选择方法

针对高维强相关数据的变量选择问题,本文提出了改进的变量选择方法.该方法先利用自适应弹性网方法(Aenet)在原始的强相关数据上建立模型,选出对响应变量起重要作用的群组变量和独立变量;再通过偏最小二乘方法(PLS)对选出的变量作模型估计;最后,将两种方法得到的估计系数做线性组合,并以此系数来建立回归模型.新模型具有精度高、解释性好的优点,数值实验验证了该方法的有效性.