为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

为揭示各种行波磁场铸流搅拌的电磁冶金效果，基于计算域分段法建立了断面1280 mm×200 mm板坯连铸电磁、流动、传热和凝固的耦合模型，利用电气参数和磁感应强度的实测值和预测值的对比验证了模型的可靠性。研究表明：行波磁场搅拌器因电磁推力的方向性特点在板坯二冷区搅拌过程中均表现有不同程度与特征的端部效应，辊后箱式搅拌器(Box-typed electromagnetic stirrer, B-EMS)的单侧安装形式导致板坯内弧侧磁感应强度远大于外弧侧，辊式搅拌器(Roller-typed electromagnetic stirrer, R-EMS)的对辊安装形式则使磁感应强度呈现对称分布。在400 kW和7 Hz的相同电气参数下，R-EMS的电流强度比B-EMS高75 A；尽管箱式电磁搅拌的有效作用区域较辊式电磁搅拌大，铸坯中心钢液过热耗散区域大，但辊式搅拌推动钢液冲刷凝固前沿形核作用则明显大于箱式搅拌。两者均具有较好的抑制柱状晶生长、促进凝固前沿等轴晶形核与发展的能力，将不锈钢板坯等轴晶率提高至45%的门槛值以上，其中间隔型反向辊式搅拌器下的等轴晶率比箱式搅拌高约17%。综合表明，基于行波磁场铸流搅拌的间隔型反向辊式搅拌器有望更好地消除铁素体不锈钢板材表面皱折缺陷

对钢结构而言，诸如海洋平台、船舶、桥梁、建筑和油气管线等，焊接后的性能直接决定了其服役寿命和安全性，重要性不言而喻.在针对焊接相关问题的研究中，焊接热影响区的韧性提升一直是重点和难点.焊接热影响区会经历高达1400℃的高温，从而形成粗大的奥氏体晶粒，如果焊接参数控制不当，不能通过后续冷却过程中的相变细化组织，就会造成韧性的降低.而多道次焊接的情况更为复杂，前一道次形成的粗晶区还会在后续焊接过程中经历二次热循环，从而形成链状M-A，造成韧性的急剧下降.本文旨在对一些现有焊接热影响区的相关研究结果进行总结，探讨母材的成分、第二相及焊接工艺等因素对热影响区微观组织和性能的影响，为低温环境服役的大型钢结构的焊接性能改善提供一些设计思路

采用TMCP热轧及轧后两阶段控制冷却技术,在试验室制备了含Mo成分的X80级抗大变形管线钢,并利用扫描电镜和透射电镜等分析方法研究了不同冷却条件对组织与性能的影响.结果表明,采用两阶段控制冷却工艺的含Mo成分X80抗大变形管线钢为铁素体-贝氏体双相组织;随加速冷却中开冷温度降低,组织中铁素体含量增加,试样强度降低,屈强比降低,均匀伸长率提高;随加速冷却中终冷温度降低,贝氏体中M/A含量减少,尺寸更细小,分布更分散,试样强度变化不大但均匀伸长率显著提升.分析表明,当铁素体含量一定时,均匀伸长率与贝氏体中M/A密切相关,细小且均匀分布的M/A可提高加工硬化速率,推迟颈缩发生,使均匀伸长率升高.当加速冷却中开冷温度为690℃、终冷温度为450℃时,组织中铁素体的体积分数约为23%、晶粒尺寸约为5μm,M/A岛尺寸约为1μm,组织均匀性良好,试样得到最优的强度塑性匹配

通过简单的水热反应原位合成了具有核壳结构的FeS2微米球与多壁碳纳米管复合的介孔材料(C-S-FeS2@ MWCNT).FeS2微米球表面由纳米片状颗粒堆叠形成的厚度为~350 nm壳层, 以及以化学键的形式吸附在微球表面的碳纳米管共同构成了材料保护层.保护层具有丰富的官能团和大量的孔隙结构, 保证了锂离子扩散通道, 并有效抑制了体积膨胀.C-S-FeS2@ MWCNT在200 mA·g-1的电流密度下, 250次循环可逆容量达到638 mA·h·g-1, 倍率性能也得到明显改善, 为过渡金属硫化物电极材料的微米化设计和体积能量密度的提升提供了可能

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

在现今多元化、科技化、便利化的金融服务市场,每家银行业者莫不想找到能给予客 户最便利服务的通路,加强与客户间之互动,藉由创新的工具提升服务品质,创造客户满 意度。 由于电子科技的快速发展,传统的银行业务推展方式已开始面临科技化服务的巨大 战,计算机与电话系统的整合(Computer Telephony Integration)创造了一种全新的服务通 路,过去需要客户亲临银行办理的业务,现今只需要一支行动电话(call phone)或手提电 脑( notebook)与几个输入的动作,弹指之间即能获得银行周全的服务,因此,未来的银 行经营规模与良已不是取决于分行家数的多寡、业务人员的数量,而是谁能充分应用计 算机科技的优势,创造银行核心竞争力,并提供最适切之服务给客户,创造极大化的银行 服务价值

案例20联邦快递中国布局:舞动成本利器 靠整合中国市场并不断提升其全球协同效应,陈嘉良使联邦快递在迅速增长的中国市 场实现了低成本扩张。 在经历了23轮耗时一年多艰苦的谈判后,联邦快递布下了其在中国市场最重要的一枚 棋子一在广州新白云机场第三条跑道旁边建立新的亚太区运转中心,这个投资额达1.5 亿美元,占地为63公顷的中心将于2008年12月开始正式运营,这意味着中国将成为支撑 联邦快递未来增长的新的全球中枢,而广州新白云机场也向跨入全球物流港迈进了一步