惊心动魄的六分钟--"勇气号"登陆火星的图解分析

利用美国宇航局网站提供的录像资料，捕捉图像中提供的数据，就“勇气号”登陆火星的关键过程“进入、降落、着陆”提出相关的问题，通过力学分析和计算，发现和解答“勇气号”登陆火星的一些细节，积极有效地提高学生的信息素养和实际探究能力．     

基于感知的右视点质量可分级编码算法

为了减少立体视频传输如此庞大的数据量,根据人眼的立体掩蔽效应,提出了基于感知的右视点质量可分级编码算法．该算法将宏块分为3类：平坦块、纹理块和边缘块,通过不同的量化步长使得右视点图像块的质量可分级．实验证明根据左视点的图像质量,右视点在人眼感知范围内码率减少25％～37％．该算法能在人眼主观察觉范围内很好地提高码率,进一步消除人眼立体视觉冗余．     

混合复发事件与面板数据下的可加可乘模型

事件历史记录数据(Event History Data)是随时间观察而得到的,记录特定事件发生时间和发生类型的观测数据.这种数据类型在生物医学等领域的研究中十分常见,它包含了两类非常重要的数据类型,复发事件数据(Recurrent Event Data)和面板计数数据(Panel Count Data).在实际生产过程中,有时会出现上述两种数据类型混杂的情况,文本提出了可加可乘半参数建模的方法来分析这种混杂数据.我们讨论了参数估计的相合性和渐近正态性,以及基准率函数的渐近高斯性质.我们进行了数据模拟,比较了我们提出的方法与naive方法的区别.     

基于高频数据的GARCH模型拟极大指数似然估计

基于拟极大指数似然方法,本文研究了利用日内高频数据来估计日频GARCH模型的参数.已有的相关研究均假定GARCH方程中常数项是给定的,限制了方法的广泛应用.本文基于常规的GARCH(1,1)模型框架,针对模型全部参数给出了两步估计方法,讨论了估计量的理论性质.针对不同的波动率替代,文章也给出了最优波动率替代选择标准.模拟研究和实证研究表明所提估计方法有很好的表现和一定的应用价值.     

基于数据驱动的全线控底盘纵臂式悬架系统研究

汽车在越野类极限路况下行驶,对车身高度有一定范围的调节需求,传统悬架方案与全线控底盘进行技术融合时,存在机构运动干涉、底盘升降过程中车轮外倾程度过大、车轮发生侧向位移等现象,易导致轮胎过度磨损,致使行驶失稳.将车身高度变化对轮胎侧向参数的影响转化为车轮纵向滚动,进而实现稳定的大行程车身高度调节,是解决上述问题的关键.本研究建立整车七自由度动力学模型,对悬架系统导向机构展开力学分析,集两者作为系统研究的输入信息;通过正弦波激振台对弹性元件、减振器进行相关特性参数获取,基于数据驱动开展一体化电动轮的运动学仿真测试,包括对悬架系统关键铰接位置进行力学性能分析、对电动轮整体结构进行运动学特性研究,以此定义系统关键性能指标,结合理论研究与仿真测试,确定双纵臂式主动悬架系统方案.仿真结果与实车验证综合表明,搭载本研究系统方案的全线控平台,进行大行程高度调节过程中,车轮外倾问题得到有效解决,一体化电动轮具备良好的独立运行能力,本研究对提高车辆在极限路况下的通过性具有重要意义.     

基于当前状态数据的加法风险模型的自适应LASSO回归选择

当真实的潜在模型具有稀疏表示时通常需要使用变量选择方法,确定模型中的重要预测因子可提高被拟合模型的预测性能,许多文献研究了这类问题,其中张和吕[1]针对右删失数据开发了一种基于比例风险模型的变量选择方法.本文研究了基于当前状态数据的加法风险模型的变量选择问题.在文献[1]的启发下,我们提出一种自适应Lasso方法来解决...     

大数据在基础教育管理与决策中的应用研究

进入大数据时代后,基础教育管理和运行迎来了更多的发展机遇,基于大数据的预测、分析将逐步融入基础教育管理和决策中。大数据技术和思维将影响基础教育管理与决策的各个环节,影响基础教育发展规划,改变基础教育教学评价体系,甚至在基础教育教学思维中产生深远的影响。基础教育管理工作者应主动研究和思考,以积极的态度迎接大数据时代的来临。     

“数字旅程”赋能新冠肺炎疫情常态化防控——基于边界载体视角

境外病例的输入监测和管理是疫情常态化防控工作的重点之一,境外人员来华“物理旅程”相对较长,涉及多种边界,相对国内人员流动控制较为困难。文章基于边界载体理论视角,提出了“数字旅程”的概念,通过对境外人员来华旅程展开案例研究与深度访谈,探讨如何利用数字技术来有效赋能疫情输入防控,探索基于“数字旅程”的疫情输入常态化防控模式,提出面向跨越多边界和基于冗余数据管理的“查验-回溯-追踪（Check-Trace-Track）”机制。     

基于sieve方法的响应变量为当前状态数据的部 分函数型线性模型的估计

利用sieve方法研究响应变量为当前状态数据的部分函数型线性模型的估计.在一定的条件下,证明了该估计的强相合性和渐近正态性,得到了该估计的收敛速度,并且非参数部分达到最优收敛速度.最后通过一个数值模拟来研究该估计的有限样本性质.