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弹塑性接触问题边界元缩聚法分析

航空学报 1993年第9期14卷 A533-A536页

作者：张效松葛守廉西北工业大学五系西安710072

给出了利用隐含对称条件的二维弹塑性边界元分析公式,并应用于弹塑性接触问题分析。根据接触条件列出了弹塑性接触问题迭代求解的耦合方程。利用接触问题局部非线性的特点,将缩聚法用于迭代求解。基于拟线性、双重迭代法的思想,解决了... 详细信息

给出了利用隐含对称条件的二维弹塑性边界元分析公式,并应用于弹塑性接触问题分析。根据接触条件列出了弹塑性接触问题迭代求解的耦合方程。利用接触问题局部非线性的特点,将缩聚法用于迭代求解。基于拟线性、双重迭代法的思想,解决了两重非线性相耦合的问题。最后给出了一个算例。

关键词：耦合方程缩聚法接触问题弹塑性

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中医辩证论治教程

1994年

作者：胡欣葛秀梅

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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英国早期现代化进程中的农民分化问题研究

英国早期现代化进程中的农民分化问题研究

作者：郭景润武汉大学

学位级别：硕士

16、17世纪是英国历史上的早期现代化时期,现代化的启动带来农民的剧烈分化。本文旨在探讨英国早期现代化时期英国农民分化过程,并在此基础上反思经典现代化理论和马克思主义的资本主义两极分化模式在认识英国农民分化问题上的不足。全... 详细信息

16、17世纪是英国历史上的早期现代化时期,现代化的启动带来农民的剧烈分化。本文旨在探讨英国早期现代化时期英国农民分化过程,并在此基础上反思经典现代化理论和马克思主义的资本主义两极分化模式在认识英国农民分化问题上的不足。全文共分三部分:第一部分探讨农民的概念,并以此为基准勾勒出英国14、15世纪时期英国的农民结构和组成。第二部分是本文的重点,主要探讨了不同类型的农民在英国早期现代化进程中的不同命运,重点强调了人口增长、农业商品化、圈地运动和原始工业化对于农民分化的影响。第三章则在反思资本主义两极化模式在解释英国农民分化过程时显示出的局限性,并力图揭示出一条农民独立现代化的道路在英国历史上存在的可能性。

关键词：农民农民分化早期现代化两极分化农民经济的二元性

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与目标公司对赌协议的效力及履行问题研究

与目标公司对赌协议的效力及履行问题研究

作者：李宜润沈阳师范大学

学位级别：硕士

作为一种舶来品对赌协议逐渐成为解决公司融资难题的重要方式,但我国现有法律对此缺乏规制,引起诸多法律纠纷,关于与目标公司对赌协议的效力和履行问题等方面仍存在一些争论,以及《全国法院民商事审判工作会议纪要》的公布,提供了对赌... 详细信息

作为一种舶来品对赌协议逐渐成为解决公司融资难题的重要方式,但我国现有法律对此缺乏规制,引起诸多法律纠纷,关于与目标公司对赌协议的效力和履行问题等方面仍存在一些争论,以及《全国法院民商事审判工作会议纪要》的公布,提供了对赌协议的一些案件中争议焦点问题的裁判尺度并对对赌协议实务操作带来了重大影响:明确了对赌协议的效力,修正了投资方与目标公司对赌无效的错误;并指出了对赌协议的履行性问题的程序规则。但对赌协议实际履行上的规制仍存在疏漏和不足。因此本文以经典案例入手,展开分析案例焦点问题和专家学者关于此类问题的观点,以期更好的解决对赌协议相关问题。本文分析《民法典》以及《公司法》的相关法律条文的精神,结合新时代下进行商事活动需求,认为认定对赌协议有效是具备法律上的正当性的,并且认定其效力能够推动商事活动更好的发展。目前对赌协议的问题也从研究其有效性逐渐向分析其如何履行转移,对此法院一般认定对赌协议有效但不能履行,但在深入分析资本维持原则和预设减资程序对履行股权回购义务的影响后,本文认为对赌协议具有履行可能性,因此在审判中对此一刀切认定对赌协议不具备履行性。用以回购股权的资金来源问题是对赌协议能否履行应当考虑的核心问题,本文认为除引入国外的“以清偿能力标准”解决对赌协议履行问题外,在我国现有法律的资本维持原则下由董事会决策、辅以司法监督,完善履行支付方式,在不得不采取减资程序时对投资方提供相应司法救济也能够更好解决此类问题。此外,无论是对赌协议纠纷的增多涌现出来新的法律问题,还是司法裁判方向都为投资方与融资方确定相关合同内容提供了指引,从而从源头控制此类问题发生。

关键词：股权回购对赌协议效力履行

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基于神经信号的驾驶员持续性注意的测量评价

基于神经信号的驾驶员持续性注意的测量评价

作者：潘毅润西南交通大学

学位级别：硕士

为探究驾驶作业疲劳以及脑力负荷对司机持续性注意的损伤机制,分别对疲劳和脑力负荷对持续性注意水平的影响进行实验研究。在疲劳的实验研究中,我们通过实验室设计实验抽象的表达交通任务,以追踪环和目标球的主任务模拟实际交通中的跟... 详细信息

为探究驾驶作业疲劳以及脑力负荷对司机持续性注意的损伤机制,分别对疲劳和脑力负荷对持续性注意水平的影响进行实验研究。在疲劳的实验研究中,我们通过实验室设计实验抽象的表达交通任务,以追踪环和目标球的主任务模拟实际交通中的跟驰和追踪,以随机闪现的红点刺激模拟实际交通环境中的突发刺激,采用主观量表、行为绩效、ERP脑电技术相结合的方法对疲劳对持续性注意能力的影响进行分析。结果表明随着疲劳程度的加深,持续性注意水平显著下降,主要表现主观疲劳得分显著增加,行为绩效显著下降。与第1阶段相比,P1,N1成分的波幅及潜伏期在第2阶段均无显著变化;P2成分的波幅在第2阶段显著减小;N2b成分的波幅在第2阶段显著增大,潜伏期显著延长;P3成分的波幅在第2阶段显著减小,潜伏期显著延长。在脑力负荷的研究中,利用两自由度大型客运车驾驶模拟器,采用双任务的实验范式进行研究。通过前车车速及转弯半径对脑力负荷进行操作,分析高、低负荷下持续性注意水平的变化及损伤原因。结果表明持续性注意水平显著下降主要表现主观负荷得分显著增加,行为绩效显著下降。与低负荷条件下相比,在高负荷条件下P1成分潜伏期更长;N1成分波峰更负,但潜伏期较短;P2成分的波幅更大、潜伏期更长;P3成分的幅值显著减小。由于被试疲劳程度和脑力负荷的显著增加,造成持续性注意水平显著下降,使得被试完成主任务的难度增加,不得不需要更多的脑力资源来完成追踪任务,从而使得能够分配给检测随机信号的资源量显著减小。不仅需要耗费更大的资源量,还导致对信号的注意、辨认、加工的难度增大,评估时间延长。

关键词：持续性注意疲劳脑力负荷 ERP

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试论预测系统控制

数理统计与管理 1989年第3期8卷 35-40页

作者：郝康西南财经大学人口研究所

一个有效的预测模型应当是无偏的，即预测误差均值为零。一旦出现偏差，就必须对预测模型作出调整、修正。为判断预测模型的有效性，本文讨论了两种预测误差跟踪信号，以及它们之间的关系，并在此基础上作出了改进．最后，用了一个实例... 详细信息

一个有效的预测模型应当是无偏的，即预测误差均值为零。一旦出现偏差，就必须对预测模型作出调整、修正。为判断预测模型的有效性，本文讨论了两种预测误差跟踪信号，以及它们之间的关系，并在此基础上作出了改进．最后，用了一个实例说明其应用．

关键词：预测系统控制预测误差均值偏差

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法律行为化解地方融资平台风险之论

学术界 2015年第3期 63-71,324页

作者：张宇润施海智安徽大学法学院安徽合肥230601

地方融资平台债务属于地方政府的隐性债务,其累积的风险越来越引起各方的重视和担忧。债务是法律行为的结果,通过法律行为化解债务风险则是法治社会的必然要求。通过自组织性法律行为使地方融资平台各归其位,以地方发债的经济法律行为... 详细信息

地方融资平台债务属于地方政府的隐性债务,其累积的风险越来越引起各方的重视和担忧。债务是法律行为的结果,通过法律行为化解债务风险则是法治社会的必然要求。通过自组织性法律行为使地方融资平台各归其位,以地方发债的经济法律行为控制和管理地方政府债务,以商事法律行为来化解融资平台债务的结构性风险。

关键词：地方融资平台债务风险法律行为

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基于帧间数据复用的稀疏CNN加速器设计

计算机工程 2023年第12期49卷 55-62,70页

作者：洪起润王琴上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

卷积神经网络(CNN)被广泛应用于目标检测等任务场景中。然而,传统的CNN加速器只对单帧图像进行加速处理,没有对视频任务中连续帧之间存在的数据冗余特性进行加速处理。目前利用帧间数据复用的CNN加速器存在稀疏度低、模型规模大以及计... 详细信息

卷积神经网络(CNN)被广泛应用于目标检测等任务场景中。然而,传统的CNN加速器只对单帧图像进行加速处理,没有对视频任务中连续帧之间存在的数据冗余特性进行加速处理。目前利用帧间数据复用的CNN加速器存在稀疏度低、模型规模大以及计算复杂度高的缺点。为解决上述问题,通过可学习步长的低精度量化方法提高差分帧的稀疏度,提出量化因子2的幂次约束实现一个硬件友好的量化方法。使用Winograd算法降低卷积算子的计算复杂度,并在此基础上提出输入通道位图压缩方案,利用激活和权重的稀疏性跳过无效的零值计算。基于YOLOv3-tiny网络,使用ImageNet ILSVRC2015 VID部分数据集和DAC2020数据集,在现场可编程门阵列(FPGA)平台上对所提出的量化方法和稀疏CNN加速器进行验证。实验结果表明,在平均精度均值损失小于2%的条件下,该量化方法实现了4 bit位宽的全整形量化。得益于帧间数据复用,所设计的稀疏加速器实现了814.2×10^(9)operation/s的性能和201.1×10^(9)operation/s/W的能效比,与其他基于FPGA的同类型加速器相比,所设计的加速器提供了1.77~8.99倍的性能提升以及1.91~5.56倍的能效比提升。

关键词：卷积神经网络低精度量化帧间数据复用 Winograd算法加速器现场可编程门阵列

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基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类

电子与信息学报 2016年第11期38卷 2774-2779页

作者：曾勇舒欢胡江平葛月月电子科技大学自动化工程学院成都611731

在伪最近邻(PNN)分类算法中,待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离加权系数都是主观确定的,这就使得算法得不到最优距离加权值。针对这一问题,该文提出一种基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类算法。首先通过计算待分类样本点与... 详细信息

在伪最近邻(PNN)分类算法中,待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离加权系数都是主观确定的,这就使得算法得不到最优距离加权值。针对这一问题,该文提出一种基于BP神经网络的自适应伪最近邻分类算法。首先通过计算待分类样本点与每一类样本集中各个近邻的距离值,并将其作为BP神经网络的输入。然后根据BP神经网络输入与输出之间的映射来自适应确定相应的距离加权值。最后由BP神经网络的输出值判别样本类别号。实验结果表明,该算法能够自适应地调节距离加权系数,同时还能有效地改善分类准确率。

关键词：伪最近邻分类 BP神经网络自适应