自来水供应系统水质风险耦合致因分析

以城市自来水水质事故致因为研究视角,首先识别供水水质风险因素,并从单、双及多因素角度分析供水水质风险因素间的耦合关系,再借助N-K模型对2008—2017年全国所发生的362起城市重大供水水质风险耦合度进行度量。结果表明:城市自来水供应动态系统中,水质风险率随着参与耦合的风险因素的增多而增加;管理因素风险是水质风险的内因,风险管控是规避水质风险的关键;环境因素风险对水质事故的发生起推动作用。     

基于经济新常态的长春市水资源开发利用潜力评价

以长春市为研究对象,基于未来经济处于新常态的发展态势,构建包含水资源、社会、经济、生态环境4个子系统的评价指标体系,并确定各指标的评价等级标准;基于模糊数学理论以及层次分析法构建包括目标层、准则层、指标层的3层模糊综合评价模型,以2015年为现状水平年,应用模型对长春市水资源开发利用潜力进行综合评价。结果表明:长春市水资源开发利用程度处于中等偏上水平,各辖区水资源开发利用规模不平衡,可通过产业结构调整提高全市用水效率,为经济持续增长提供保障。     

The influencing factors of satisfaction and lending intention in online lending investment: an empirical study based on the Chinese market

This paper develops a platform‐based influencing factors model which considers value perception, risk prevention measure, non‐default experience, trust and incentive gap, to better examine the impact of platforms on investors’ satisfaction and lending intention based on the Chinese market. The results reveal that the first four factors positively influence the satisfaction of the investors, while the incentive gap has a negative impact, and there is a positive association between investors’ satisfaction and lending intention. Some specific features of China’s online lending market are identified, which provides valuable insights for online lending platforms and the government.     

Crowdsourcing-based semantic relation recognition for natural language questions over RDF data

ABSTRACT

Natural language query systems over RDF data need to rely on the semantic relations in query. First, we propose the new crowdsourcing model that used to produce semantic relations dataset. The model not only inherits completeness of the iterative model and accuracy of the parallel model, but also saves human resources. Second, we mine the rules of semantic relation recognition from the correlations between dependency structures and semantic relations. Third, we propose an algorithm of semantic relation recognition for natural language query over RDF data, and experiments demonstrate that it can recognize more semantic relations than existing methods.     

LT码新型度分布及其在电力线通信中的应用

Luby变换(Luby Transform,LT)码作为信道编码应用于电力线通信(Power Line Communication,PLC)，可实现电信号的可靠传输。度分布对LT码编译码性能的影响至关重要。为了得到更优的度分布，首先调整二进制指数分布(Binary Exponential Distribution,BED)中的度数比例，获得一种译码性能更优的改进的二进制指数分布(Improved BED,IBED)。然后，根据IBED在冗余度较小时译码成功率高，而冗余度增大后鲁棒孤子分布(Robust Soliton Distribution,RSD)的译码性能表现更佳的特点，通过求和归一化的方式将IBED与RSD两种度分布的优势进行有机结合，提出一种新型二进制鲁棒孤子分布(Binary RSD,BRSD)。仿真结果表明，与其他方法及传统的RSD相比，采用新度分布进行LT编码，可明显降低译码开销，并节约编译码耗时。将新型度分布应用于基于LT码的PLC系统中，能有效地抑制PLC信道中各种噪声对电信号的干扰，并提高通信效率。     

容量受限条件下的古镇产品开发策略应用研究 ——以重庆巫溪宁厂古镇为例

本文通过宁厂古镇的规划实例,通过挖掘古镇三大核心价值载体,探索性提出小容量古镇开发的商业模式,即以"一价全包"的新型住宿+游乐+体验为核心;在产品定位上,区别现有的大众观光型古镇,设计了面向中高端市场的度假型古镇产品,并在进行潜在客源市场测试后,进行了产品修正.     

中国零售业自营与联营问题的流通经济学分析

零售业自营与联营之争由来已久，在当前供给侧结构性改革、完善促进消费体制机制以及零售业寻求创新发展的背景下，有必要对这一问题展开进一步的理论探讨。文章结合马克思流通经济理论指出，自营和联营的本质区别在于是商业资本还是产业资本承担商品流通职能，自营和联营并不是非此即彼的互斥关系，但如果零售业完全倚重其中一种模式并在全社会推向极端，则需要反思商业资本和产业资本是否各得其所和高效分工。在中国流通体制变革中，虽然联营模式在特定历史时期帮助众多零售企业渡过生存危机并推进内资零售快速扩张，但发展至今，已呈现零售业普遍联营的情况，使零售业整体面临着制约创新发展的新问题。数字经济为零售业回归自营提供了有利契机，零售企业应充分利用新技术摆脱联营制的路径依赖，依托数字化开展深度自营并全面提升流通效率。     

碳排放交易制度的节能减排路径：效率提升还是结构转型？——来自中国省级数据的准自然实验

以中国2013年以来实行的碳排放交易试点政策作为准自然实验事件，基于2000-2017年中国30个省市的面板数据，运用双重差分法实证检验碳排放交易制度的节能减排效应及影响机制。研究发现，碳排放交易制度有利于实现中国经济“节能”与“减排”的双重目标，并通过了一系列稳健性检验；作用机制检验表明，能源效率提升和能源结构转型都是碳排放交易制度实现节能减排目标的重要路径；能源效率提升在碳排放交易制度实现“节能”和“减排”中分别发挥了10.19%和5.93%的作用，而能源结构转型分别发挥了48.87%和52.95%的作用。这意味着中国碳排放交易制度实现节能减排的主要动力来自能源结构转型，而非能源效率提升。能源结构转型涉及问题更加宏观和深层，这为中国加快推进节能减排进程，特别是完成2030年碳达峰和2060年碳中和的国际承诺提供政策启示。     

基于AD9361的掌上型LTE RRU设计与开发

当前小体积远端射频单元（Remote Radio Unit,RRU）主要是皮站级别的Pico-RRU，其重量和体积仍然难以满足掌上型的要求。为此，采用高集成度的AD9361芯片来实现长期演进（Long Term Evolution，LTE）宽带收发信机功能，配合时钟同步模块、放大器模块和控制接口电路等一起构建低成本的掌上型RRU。主要解决了基于AD9516的时钟同步、低相位噪声设计和高灵敏度接收机设计三个技术难点，成功实现了掌上型、高性能、低成本的设计目标。整个RRU样机尺寸为18 cm×10 cm×2 cm，质量约500 g，量产成本千元以内。测试表明，该RRU下行误差向量幅度（Error Vector Magnitude，EVM）小于3%，优于3GPP要求的8%；10 MHz带宽时上行接收机灵敏度优于3GPP要求的-93.5 dBm。     

基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型

[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350～1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。