大坝影响评估

微博用户影响力的评估，TrustRank 算法的微博应用，挺有意思的一篇研究论文。不是只看粉丝数量那种老一套，而是把用户之间的关注关系当作一张图，用类似“好人不关注坏人”的思路来推算谁才是真正有影响力的账号。过程用到了图论、概率矩阵还有数据挖掘这些老朋友，重点在于识别“高质量用户”和甄别“僵尸粉”。要是你最近在做和社交网络、用户排名相关的项目，这篇文章值得一读。

以提供的视频数据为基础，深入分析车道占用对城市交通能力的影响。利用排队论、多元回归和元胞自动机建模，首先确定事故横断面的最大通行能力，并分析其变化趋势。结合视频2的实例，详细探讨了不同车道占用对实际通行能力的差异影响，通过多元回归和元胞自动机模型描述了排队长度与其他指标的关联。经过模型验证，应用于实际场景，预计车辆排队长度在5.5~7.5分钟后将达到上游路口。

通过分析用户的转发、评论和提及等行为，运用统计分析方法评估微博用户在传播影响力中的贡献。提出一种基于行为权值分配的PageRank算法，定量分析传播影响力的大小。实验结果显示，该算法相较传统算法更准确，尤其是在反映用户传播影响力方面。

从多个视角深入探讨影响因素，为您提供全面深入的分析。

Yarn jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-tests.jar TestDFSIO --write --nrFiles 10 --size 1000MB TestDFSIO --read --nrFiles 10 --size 1000MB TestDFSIO --clean

本研究以某大坝工程为对象，通过现场浇筑的试件，进行了全级配和湿筛二级配混凝土的力学性能试验。实验结果显示，全级配与湿筛二级配混凝土在28d、90d和180d龄期的抗压强度比值最高，其次是劈拉强度比值，而弹性模量比值最低。同时，结合其他大坝混凝土实测数据，进行了统计分析，发现全级配和湿筛二级配混凝土的强度比值均呈正态分布。研究给出了具有95%保证率的全级配和湿筛二级配混凝土抗压强度及劈拉强度比值，从而可以通过湿筛二级配混凝土的强度预测全级配混凝土的强度。

构建导师影响机制的研究挺有意思，尤其是做教育类系统或数据的你，值得看看。文中给了不少和研究生相关的数据资源，比如导师与研究生的关系数据库和一些数学建模的练习素材，搞建模竞赛的同学肯定不陌生。 研究生信息管理的内容也比较齐全，像JSP + MySQL实现的查询系统，还有优化版的科研信息平台，都是实战派资源，拿来直接改一改就能用。要是你正打算做个教育类小系统，嗯，省事不少。 数据挖掘的课程教材也在里头，内容覆盖基础方法，像聚类、分类这些都有。再加上数学统计和临界值资料，搞科研的数据环节也能派上用场。代码呢，主要是以 Java 和 Web 技术为主，逻辑比较清晰。 哦对了，还有英语翻译技巧的资源，平

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