利用高校文化资源为社区文化建设服务的思考

近年来,随着我国城市化进程的加快,各级政府越来越注重加强社会管理和服务,社区文化建设呈现出良好的发展态势,但也存在活动经费少、形式单调、活动场地及设施短缺等问题,利用高校文化资源优势加强社区文化建设,可以弥补社区文化活动场地和设施不足的问题,可以提升社区居民的精神境界,可以提升社区居民的文化品位。     

基于光纤振动安全预警系统的振源识别算法研究

光纤振动预警系统可自动采集周边振动信号,面对大量复杂的振动信号,如何准确识别目标振源是系统研究的难点。针对光纤振动安全预警系统采集到的振动信号进行属性特征分析,建立相应的特征模型,并建立振源属性特征模型,包括识别下雨振源的能量信息熵模型,以及区分机械施工和车辆经过振源的基频稳定性模型等。通过振源识别算法,提高了振源类型识别的准确性。测试结果表明,特征模型的设计和选择合理,识别准确率高。     

超长距离分布式光纤振动传感器的并发事件信号重构方法

针对超长距离分布式振动检测传感器在复杂地表振动环境下性能指标下降的问题,提出了借鉴雷达信号处理技术领域脉冲分选技术的振动信号特征分析提取、分选和融合方案,实现了对并发振动随机混合信号的同源振动的信号分选和事件的恢复重构。对两起和四起并发事件进行了现场测试,传感器检测和报警结果准确。为超长距离分布式光纤振动传感器在复杂地表振动环境下的应用提供了可能。     

基于神经元连接的脑网络减边演化算法

神经元间的连接以先增大后减小的方式演化,这提示了大脑神经元网络在演化过程中存在“剪除”过程。以“剪除”为启发,本文首先使用数学方法对大脑网络进行建模,然后基于大脑网络中的神经元连接方式,设计了网络减边演化算法。最后,考虑布线消耗和信息传输之间的效率,建立了大神经元优先与距离优先的演化博弈模型,探索该模型对脑网络拓扑结构特性的影响。实验结果显示,在此演化过程中呈现了中心节点度≈200、小世界特性S>1和高效率代价比等性质, 表明该算法能够有效模拟仿神经元剪除机制。上述算法和模型为有效模拟高效低能耗的脑网络提供了一种新途径。     

基于神经元连接模式的脑网络减边演化博弈算法

神经元间的连接以先增大后减小的方式演化,提示了大脑神经元网络在演化过程中存在"剪除"过程。以"剪除"为启发,首先使用数学方法对大脑网络进行建模;然后基于大脑网络中的神经元连接方式,设计了网络减边演化算法。最后,考虑布线消耗和信息传输之间的效率,建立了大神经元优先与距离优先的演化博弈模型,探索该模型对脑网络拓扑结构特性的影响。实验结果显示,在此演化过程中,呈现了中心节点度约为200、小世界特性S1和高效率代价比等性质,表明该算法能够有效模拟仿神经元剪除机制。上述算法和模型为有效模拟高效低能耗的脑网络提供了一种新途径。     

超长距离分布式光纤振动传感器的并发事件信号重构方法

针对超长距离分布式振动检测传感器在复杂地表振动环境下性能指标下降的问题,提出了借鉴雷达信号处理技术领域脉冲分选技术的振动信号特征分析提取、分选和融合方案,实现了对并发振动随机混合信号的同源振动的信号分选和事件的恢复重构。对两起和四起并发事件进行了现场测试,传感器检测和报警结果准确。为超长距离分布式光纤振动传感器在复杂地表振动环境下的应用提供了可能。     

从风险认识角度看财务风险成因及防范

加强对财务风险的认识对企业来说显得尤为重要。然而现实中无论理论界还是实践工作中都片面的强调了如何有效的规避和防范财务风险却忽视了对企业财务风险的最基本的认识。因此本文就首先从对财务风险的基础认识开始,逐步加深对财务风险的认识。