《成都信息工程学院学报》征稿简则

《成都信息工程学院学报》是成都信息工程学院主办的多学科学术刊物,是中国科技核心期刊,双月刊,国内外公开发行。主要刊登有关电子技术、通信工程、计算机科学、大气科学、环境科学(工程)以及数学、物理学等自然科学领域的研究成果和具有创新性的学术成果。1来稿要求(1)来稿必须有创新性、学术性、科学性、准确性、规范性和可读性。     

春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响分析

利用美国全球监测与模型研究中心(GIMMS)1982—2006年逐月归一化植被指数(NDVI)、美国国家海洋和大气局(NOAA)1854—2008年海温资料以及中国国家气候中心(NCC)1951—2006年160站月降水资料,通过旋转经验正交函数分解(REOF)和相关分析获得了长江流域夏季降水预报序列和植被、海温预报因子集。基于最优子集回归方法(OSR),并借助交叉验证(CV)以及空间重建等手段,构建了单独以前期春季海温为预报因子和同时引入前期春季海温与归一化植被指数为因子的两类预报模型,对比分析引入陆面植被因子前后长江流域夏季降水预报效果改善状况,评估春季陆面植被对长江流域夏季降水可预报性的影响及预报效果的稳健性。结果表明:(1)相对于海温因子,春季陆面植被因子对长江流域夏季降水预报具有同样重要性,引入春季归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报得到明显改善,相关系数平均由0.49提升到0.66,提高0.17左右,模型解释方差提升平均60%左右,其中单纯海温因子预报效果较差的汉江—淮河地区和淮河流域地区,相关系数更是提高了0.20—0.30,模型解释方差提升1倍左右;(2)交叉验证预报表明,相对于仅考虑海温因子模拟情形,交叉预报相关系数下降较多,模型稳健性较低,引入归一化植被指数后,长江流域夏季降水预报稳健性得到明显提升,长江中下游及其以南的长江三角洲地区、洞庭湖—鄱阳湖地区改善尤为明显;(3)长江流域降水可预报性存在明显的区域差异,嘉陵江流域地区、汉江—洞庭湖地区预报效果最好,汉江—淮河地区、淮河流域地区、长江三角洲地区预报效果最差,但引入归一化植被指数后预报效果提高最明显,而洞庭湖—鄱阳湖地区虽然模拟效果较好,但预报稳健性较低,交叉验证相关系数降幅达到0.27,这也从侧面说明了长江流域夏季降水分区预报的重要性。     

论中国公共领域的发生及其演进趋势

通过对公共领域的历史形态、功能以及公共领域的基本构成要素分析，明确了公共领域的产生必须具备的三个相应条件：公众的出现；具备充分的交往空间；具有相对独立性。并据此对我国社会现实进行分析，认为公共领域在中国已然发生并处于成长与扩张之中；在保证国家主导的前提下，它的发展趋势是追求自由开放与和谐稳定。     

河南省国土资源厅提出明确要求——从五个方面进一步加强信访工作

信访工作是党和政府发扬民主、体察民情、联系群众的重要渠道.做好国土资源信访工作,对于构建和谐社会、化解国土资源领域的各种利益矛盾、保障人民群众合法权益、维护基层社会稳定,具有十分重要的意义.为进一步加强国土资源信访工作,新年伊始,河南省国土资源厅出台了《关于进一步加强信访工作的意见》,提出要强化全局观念,进一步促进社会和谐稳定;强化服务意识,进一步严格信访责任追究;强化政府责任,进一步加大信访工作力度;强化工作机制,进一步健全信访工作制度;强化队伍建设,进一步提高信访工作水平.     

Wave period distributions in non-Gaussian mixed sea states

The wave period probability densities in non-Gaussian mixed sea states are calculated by utilizing a transformed Gaussian process method. The transformation relating the non-Gaussian process and the original Gaussian process is obtained based on the equivalence of the level up-crossing rates of the two processes. A saddle point approximation procedure is applied for calculating the level up-crossing rates in this study. The accuracy and efficiency of the transformed Gaussian process method are validated by comparing the results predicted by using the method with those predicted by the Monte Carlo simulation method.     

读编往来

不少读者因为上期的航海主题开始对郑和下西洋的航线产生了兴趣,这次我们就聊聊他的几次重要航海行程吧。郑和下西洋,使中国的远洋航行出现了实质性的突破,开辟了一些新航线,形成了多点交叉的海上交通网络。船队从南京出发,在江苏太仓     

融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐

针对现有微地图（WeMaps）推荐算法未充分挖掘用户与微地图特征,推荐结果准确率较低的问题,提出融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐算法。首先,在用户与地图特征交叉过程中通过引入跳跃连接和多头自注意力机制,让不同特征组合能够自动获得权重,并通过在多个子空间下进行特征交叉获得了更丰富的特征组合信息。其次,在用户历史行为序列中引入了交叉注意力机制,捕捉与候选地图相关的兴趣点。最后,融合特征交叉和用户行为序列模块的输出,获得了综合多个维度的推荐结果。在公开数据集Criteo和自制微地图（WeMaps）数据集上的对数损失值分别为0.446 1、0.379 7,受试者操作特征曲线下面积值（Area Under the ROC Curve,AUC）分别为0.805 2、0.788 3。相较于本文对比实验中的二阶特征交叉模型,损失值分别降低了1.7%、14.2%,AUC值提高了0.8%、0.4%。相较于本文对比实验中的高阶特征交叉模型,损失值平均降低了1.3%、2.6%,AUC值平均提高了0.6%,0.2%。较低的损失值和较高的AUC值说明模型进行预测时具有较高的准确性和较好的分类能力。实验结...