基于动态共享近邻的谱平均密度聚类，袁超宇，张力生，谱平均密度聚类是一种基于密度的聚类算法，但存在对参数ε较为敏感的问题。针对上述问题，提出一种基于动态共享近邻的谱平均密度�

我们研究了弯曲时空中强耦合条件下一类共形场理论（CFT）的时空平均零能条件（ANEC）。 通过应用AdS / CFT对偶，我们发现了违反3 + 1和4 + 1维边界理论的时空ANEC的全息模型。 在我们的模型中，整体时空是渐近的AdS真空气泡解决方案，既没有因果关系也没有奇异点。 我们的气泡解的共形边界是渐近平坦的，并且在某种意义上是因果的，因为连接边界上任何两个点的“最快零点测地线”必须完全位于边界上。 相反，我们表明，如果时空未能具有这种因果的固有性质，则在整体中一定存在裸奇点。

非点源污染（NPS）除了点源污染（PS）之外，还导致污染物装载到自然接收水体中。 由于NPS的性质，量化NPS中的污染物负荷非常具有挑战性，但对河流水质管理至关重要，尤其是对于流经市区的河段。 PS和NPS都会影响流经加拿大艾伯塔省卡尔加里市的弓河河段的水质。 因此，要更好地管理河流水质并防止水质恶化，必须了解和表征河流水质（受NPS影响）的水质。 在本文中，子流域的监测事件平均雨水径流浓度（EMCs）和融雪和底流中七种常见污染物的基流平均浓度，将其归类为四种土地利用类型，包括商业，工业，住宅和持续开发土地用途，用于调查土地使用与水质之间的联系。 采用统计分析技术来识别不同流量类型，不同土地利用类型之间以及同一土地利用集水区之间/之间的水质差异或相似性。 结果表明，不同土地利用类型之间以及同一土地利用集水区之间/之间的许多水质参数的EMC都不同。 结果还表明，融雪和底流污染物的中值EMC总体上低于雨水径流。 此外，采用暴雨水管理模型来研究物理过程，该过程会影响水质对两种典型土地用途（工业和住宅土地用途）对暴雨事件的响应。 模拟结果表明，颗粒物的冲刷可能主要影响不同土地利用之间集水区的水

有效和规范的资本市场可以被视为经济体可持续金融发展的前提。 为了提高股票市场的效率并减少不确定性，决策者必须采用波动率度量。 本文的主要目的是检验各种模型的相对能力，以预测未来的波动率，并设计适当的波动率模型以捕捉达卡证券交易所（DSE）股票收益的波动性。 通过利用从2001年11月27日到2013年7月31日的每日数据，发现从波动持续性的角度来看，MA（2）-GARCH（2，1）由于样本内和样本外准确性均更好。 相反，从捕获非对称效果的角度来看，MA（2）-EGARCH（1，3）更好。 因此，没有明确的获胜者，因此该决定应取决于有关人员的目的。

人口结构对居民平均消费倾向的影响研究--基于2003-2012年的省际面板GMM估计，罗琲儿，蔡彤，本文利用2003-2012年中国31个省区的面板数据，采用差分及系统广义矩估计方法，分析人口结构，包括年龄、性别、学历、家庭及婚姻结构�

昨天有人让我帮忙写个算移动加权平均的SQL语句，我想了半天终于写出来正确的了。现在发出来供大家参考、讨论。

针对金川矿山棒磨砂充填集料存在的成本高和供不应求的矛盾,开展了棒磨砂、戈壁砂和尾砂3种充填集料不同配比的混合集料胶结充填体强度试验研究。通过9组混合充填集料的胶结充填体强度试验和数据分析,揭示了影响胶结充填体强度的因素与规律。研究结果表明:合理添加尾砂的棒磨砂和戈壁砂混合充填料,不仅可以提高充填体强度,而且还能够减小充填料浆的分层和离析,有利于提高充填体整体质量。通过建立神经网络模型,进行不同配比的混合集料胶结充填体强度预测和回归分析,获得了满足金川矿山充填法采矿安全高效生产的充填材料配比:灰砂比为1∶4、料浆浓度大于80.8%、混合集料平均粒径不大于1.692 mm和非均匀系数不小于38.4,由此对应的3 d充填体试块密度不小于2.24 g/cm3。该研究成果为混合集料在金川镍矿充填采矿奠定了基础。

图腾柱无桥PFC，平均电流控制。 环路建模然后设计出电压环和电流环补偿网络，零极点放置。 PLECS、psim和simulink均验证过，均有对应模型。 同时Dual-boost PFC及两相、三相交错并联图腾柱PFC均有。

1.项目基于机器学习算法，通过对单模型和融合模型计算所得的指标进行对比，实现小分子在人体内清除率指标的预测。 2.项目运行环境：Python环境、安装Jupyter Notebook 或Spyder、需要matplotlib、numpy、pandas 、sklearn安装包库 3.项目包括3个模块：数据预处理，创建模型并编译，模型训练 4.单模型训练：训练岭回归模型、随机森林模型和极端森林模型。 5. 多模型融合：回归问题最简单的模型融合方式，取加权平均对最优的两个模型进行不同权值的平均，最终输出最优的权值结果。 6. 不同模型的评价指标以rmse为指标，经过分析，融合模型得到最低的rmse，为2.698796237546118。

EEMD分解 分析imf方差比，平均周期和Pearson相关系数 根据重构算法将分解得出的IMF进行高低频的区分 计算高低频分量和趋势项与原价格序列的相关系数与方差比