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谁动了谁的奶酪——娃哈哈集团与达能集团利益之争的案例分析

财会月刊 , 2009,
Abstract: 娃哈哈集团与达能集团利益之争表面上看是民族品牌和“洋品牌”利益之争,而从实质上看它是企业内人力资本和非人力资本对企业剩余控制权和剩余索取权的竞逐。本文从人力资本理论的角度分析了两者利益之争的实质。【关键词】人力资本剩余控制权剩余索取权2007年4月开始的娃哈哈集团与达能集团之间的争执,已成为财经媒体的热门话题。但媒体报道的焦点多放在事件的直接后果和原因分析上。例如,娃哈哈集团与达能集团之间的争执是否意味着民族企业和垄断资本之间的冲突?是民族品牌与“洋品牌”利益之争还是商标权之争?合法和合情之间如何选择?等等。上述分析未能对事件的根源进行深入解剖。实际上,在事件的背后隐含的是在企业内人力资本和非人力资本对企业剩余控制权和剩余索取权的竞逐。  一、案例回顾——十年联姻,一夜成仇
基于代理模型的功能梯度梁的材料特性参数反求
,
复合材料学报 , 2008,
Abstract: 针对功能梯度材料参数的反求问题,提出了一种基于代理模型的反求方法。应用有限元软件建立功能梯度梁的波动响应模型,获得模型在激振力作用下的动态位移响应。通过试验设计选取合理的样本点,建立响应面模型代替有限元软件作为程序的正问题求解器,遗传算法作为反问题求解器,用添加不同噪声水平的峰值位移来模拟反求模型的实际输入作为整个算法的输入数据,最终获得材料的体积参数。以实际SiC-C功能梯度梁为算例,分析了单次正弦激振力下,有限元软件获得的动态响应,并根据获得的位移响应应用遗传算法来反求SiC-C梁的体积分数。算例验证了本方法的有效性。基于代理模型的反求方法避免了多次调用正问题求解器,提高了计算效率。
基于互信息的选择性集成核极端学习机
,
控制与决策 , 2015, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.1441
Abstract: 针对集成学习中的准确性和差异性平衡问题,提出一种基于信息论的选择性集成核极端学习机.采用具有结构简单、训练简便、泛化性能好的核极端学习作为基学习器.引入相关性准则描述准确性,冗余性准则描述差异性,将选择性集成问题转化为变量选择问题.利用基于互信息的最大相关最小冗余准则对生成的核极端学习机进行选择,从而实现准确性和差异性的平衡.基于UCI基准回归和分类数据的仿真结果验证了所提出算法的优越性.
煤矿设计用地措施

煤炭工程 , 2011,
Abstract: 随着我国社会主义建设事业的不断发展,我国的有效耕地越来越紧张。为此,在总图规划设计中应采取积极措施,节约每一寸土地。
泥石流作用下新型楔挡分流结构的流-固耦合动力分析
王秀丽,
自然灾害学报 , 2014, DOI: 1004-4574(2014)02-0061-06
Abstract: 我国西部地区泥石流活动频繁,对建筑物的破坏以及人们生活带来了极大的影响。有效模拟泥石流冲击作用下结构的响应,可为研究建筑物抵抗泥石流冲击奠定基础。基于流-固耦合的基本理论,运用工程数值模拟软件ANSYSWorkbench对设计的新型楔挡分流结构在泥石流冲击作用下的动力响应进行了数值模拟,并利用流体分析软件CFX对黏性泥石流流场进行了模拟,得到了泥石流速度场及压力场的大小及分布。研究表明:楔挡分流结构的楔挡角度越大,结构所受应力就越大,容易破坏。综合流速和角度的关系,得到60°的楔挡分流结构综合拦挡分流效果最佳,该结果可供泥石流拦挡工程的设计参考。
基于ENVISATASAR的长江口南汇潮滩土壤湿度定量研究
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海洋通报 , 2012, DOI: 10.11840/j.issn.1001-6392.2012.2.006
Abstract: 土壤湿度是潮滩湿地生态环境的重要参数之一。本文以长江口南汇潮滩为研究区,利用2005年5月2日和3日两景时序相近、低入射角HH极化的ENVISATASAR数据,在数据预处理的基础上,进行了入射角归一化处理,然后采用Zribi-Dechambre模型计算了南汇潮滩土壤粗糙度和土壤湿度。其土壤粗糙度分布范围为0.05cm~0.8cm,土壤湿度分布范围为1%~3.8%。最后,采用上海地质调查研究院土壤湿度实测数据进行了验证,其均方根误差为3.62%,表明该方法对合成孔径雷达影像进行土壤湿度信息的提取有较好的适用性。
国外天然气储备状况及经验分析
马胜利,
天然气工业 , 2010,
Abstract: ?〗随着天然气市场的不断发展,我国天然气消费需求迅速增长,而相应的天然气储备机制却相对缺乏,导致近年来“气荒”频现。为此,介绍了世界主要天然气消费国和储备国的天然气储备状况,剖析了美国、俄罗斯、加拿大、英国、法国、西班牙、意大利、德国、日本和韩国等已经施行天然气储备国家的天然气储备基本情况,储备方式和规模,储备体制、机制和法制,归纳和总结了国外天然气储备经验。以期为尽早建立我国的天然气战略储备提供参考。
数字网络环境下图书馆的危机与危机管理研究
,
图书情报工作 , 2009,
Abstract: ?图书馆危机的产生来源于图书馆与环境发展的不适应性及图书馆系统自身矛盾运动的本质要求,数字网络信息环境是影响当前图书馆危机及其管理的重要因素。分析图书馆危机及危机管理的研究现状,指出当前研究存在的主要问题。分别讨论数字网络信息环境下图书馆危机的产生根源和基本类型以及图书馆危机管理的解决办法、研究内容。
基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究
Hyperspectral remote sensing image classification based on deep extreme learning machine

,
- , 2018, DOI: 10.7511/dllgxb201802009
Abstract: 高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.
Hyperspectral remote sensing data are more and more popular and widely used. The accurate classification of surface objects based on hyperspectral remote sensing data is one of the core applications of hyperspectral remote sensing technology. For the classification problem of hyperspectral remote sensing image, a classification method is proposed based on deep extreme learning machine (D-ELM). This method uses a new depth learning model, that is D-ELM to classify hyperspectral remote sensing images. It is compared with extreme learning machine(ELM), support vector machine (SVM), kernal extreme learning machine(ELMK) classification methods. The results show that D-ELM classification method can excavate the spatial distribution regularity of the hyperspectral remote sensing image more accurately, and improve the accuracy of classification with respect to ELM, SVM and ELMK classification methods.
AIV、NDV和安卡拉病毒多重PCR检测方法的建立及应用
Establishment and application of multiplex PCR assay for detecting avian influenza virus,newcastle disease virus and angara disease virus

,,,
- , 2018,
Abstract: 【目的】建立鉴别禽流感病毒(AIV)、新城疫病毒(NDV)和安卡拉病毒(FAV-4)的多重PCR检测方法。【方法】根据GenBank已登录的AIV的M基因、NDV的F基因和FAV-4的Hexon基因序列,设计合成了3对特异性引物。提取3种病毒DNA/RNA,通过优化多重PCR反应中的引物浓度和退火温度,建立快速鉴别3种病毒的多重PCR方法,并对该方法的特异性、敏感性和重复性进行检验。应用建立的多重PCR方法对67份临床病料进行检测,并将其结果与已建立的单重PCR检测结果进行比较。【结果】成功建立了能快速鉴别3种病毒的多重PCR方法,该方法特异性良好,对传染性支气管炎病毒(IBV)、传染性法氏囊病病毒(IBDV)、鸡痘病毒(FPV)、鸡马立克病病毒(MDV)的扩增结果均为阴性;敏感性较强,能检测出的NDV、FAV-4和AIV最低核酸质量浓度分别为24.3,30.4和28.0 pg/μL。多重PCR方法临床病料的检测结果与单重PCR检测结果一致。【结论】建立的AIV、NDV和FAV-4多重PCR检测方法方法可以用于临床上3种病原的鉴别诊断。
【Objective】A multiplex reverse transcription polymerase chain reaction (PCR) assay was developed for the detection of Avian influenza virus (AIV),Newcastle disease virus (NDV) and Angara disease virus (FAV-4).【Method】According to the M genome sequence of AIV,F genome sequence of NDV and Hexon genome sequence of FAV-4 in Genbank,three specific pairs of primers were synthetized.The DNA/RNA of these three virus were extracted.The primer concentrations and annealing temperature of multiplex PCR reaction condition were optimized and the multiplex PCR for simultaneously detecting AIV,NDV,and FAV-4 was established.The specificity,sensitivity and repeatability of the multiplex PCR were detected.The multiplex PCR method was applied to detect 67 clinical samples,and the results were compared to single PCR detection.【Result】The multiplex PCR for simultaneously detecting AIV,NDV,and FAV-4 was established successfully.The method has high sensitivity and specificity.No amplification was accepted from IBV,IBDV,FPV,and MDV.The multiplex PCR could detect 24.3 pg/μL of NDV nucleic acid,30.4 pg/μL of FAV-4 nucleic acid and 28.0 pg/μL of AIV nucleic acid.The results of multiplex PCR on testing clinical samples were consistent with the established PCR detection method.【Conclusion】The multiplex PCR for detecting AIV,NDV,and FAV-4 can be used in clinic
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