地理統計應用於臺北市山坡地雨量站網評估與調整

土石流災害發生受到降雨的強度和空間變異性影響。因此，了解降雨的空間變異性特性是土石流減災的先決條件。在本研究中，針對不同降雨類型使用地理統計進行降雨空間變異特性分析，分別對夏季對流雨、颱風、梅雨和冬季鋒面雨進行分析，選取較適合的降雨空間變異特性。結果發現夏季對流雨的影響範圍最小 (約55 公里)，代表其空間變異大，而其他三種降雨類型影響範圍較大 (約69 公里) 則空間分布較均勻。因此，在研究中建議以夏季對流雨的空間變異特性，進行台北市雨量站網的評估。The intensity and spatial variability of storm rainfalls play an essential role in occurrences of debris flows. Thus, understanding and characterizing the spatial variability of storm rainfalls is a prerequisite for debris flows mitigation. In this study, we investigate the spatial variabilities of rainfalls induced by different storm types using geostatistics. Summer convective storms are found to exhibit higher degree of rainfall spatial variability than typhoons, Mei-Yu and winter frontal systems. The semi-variogram of hourly rainfalls of convective storms was then used to assist in evaluation and augmentation of an existing raingauge network in Taipei

甲基丙烯酸长链烷基酯的基团转移聚合研究

进行了甲基丙烯酸长链烷基酯（庚、辛、壬酯的混合物）的基团转移聚合．得到了具有较高分子量和转化率．分子量分布较窄的聚合产物．研究了聚合条件对产物的分子量及分布，转化率，聚合速率的影响．探讨了聚合反应动力学．认为聚合体系的非极性不利于催化剂的离解，单体较大的空间障碍使扩散困难．均是表观活化能升高和转化难以完全的原因．发现此类单体的基团转移聚合对温度的依赖性极大，本体聚合无自加速现象，容易得到较高的分子量

专题:中国非正规经济(下)

李明欢以非正规雇佣为主要内涵的非正规经济之所以能够在跨国领域大行其道,根源之一在于全球化正如同由跨国资本把握方向盘的巨型“压路机“,力图突破一切不利于其扩张之国境边界,朝着政治和

Study on Dynamic Systems and Artificial Neural Networks and Its Integrated Application to Rainfall-Runoff Forecasting Model

本研究之目的係探討狀態空間降雨–逕流模式之系統識別，並結合線性動態理論與智慧型控制理論發展狀態空間類神經網路降雨–逕流預報模式。最後研析合適之狀態空間類神經網路生成法，並應用於流域之洪水預報。 模擬水文循環系統中之降雨–逕流歷程為一相當困難之工作。為考量精簡演算過程及增進模式之適用性，本研究應用動態系統理論以研析水文模式之轉換系統，並採用間接系統檢定方法，對水文歷程作深入之探討。文中進一步結合類神經網路發展出具狀態空間特性之狀態空間類神經網路模式，採用整合多種遞迴式類神經網路演算法後所得之統合演算法進行模式參數訓練學習之工作，以期即時更新、校正模式，並對模式參數之變化作深入之探討。一般水文模擬結果之好壞端賴模式之架構及參數之正確性，因此狀態空間類神經網路之生成法有其研究之重要性。本研究研析間接系統檢定法與子空間檢定法之優劣，並深入探討架構模式之過程，期冀能提高模擬降雨–逕流歷程之精確度。 研究中選取基隆河中上游五堵集水區民國55年至86年間颱洪事件之記錄降雨與逕流資料，分析定率性降雨–逕流模式之機制。間接系統檢定法乃依據最佳化理論求得系統之單位歷線，進一步估算狀態空間方程式與觀測方程式之參數矩陣，以確知系統之轉換過程。最後，狀態空間類神經網路生成法之研析過程中，考慮間接系統檢定法與直接子空間檢定法進行系統識別。兩種系統檢定法皆採用奇異值分解之數值運算。而藉由有系統之測試瞭解間接系統檢定法與直接子空間檢定法之優缺點後，本研究提出結合兩種檢定法優點之狀態空間類神經網路生成法。研究中選取部分歷年來颱洪事件之記錄降雨與逕流資料，訓練檢定生成之狀態空間類神經網路並進行模式之驗證。本研究所採用之狀態空間類神經網路生成法及獲致之成果，期冀可提供臺灣集水區防洪規劃及水土保持研析之參考應用。The purposes of this study are to discuss the system identification of a state space rainfall-runoff model, and to integrate linear dynamic theory with intelligent control theory to develop a state space neural network rainfall-runoff forecasting model. Finally, an appropriate generation of state space neural network is established, and the model is applied to the flood forecasting of a river basin. Modeling the rainfall-runoff process is always a difficult task in whole hydrological cycle. For the purpose of simplifying calculation and enhancing the adaptability, dynamic systems theory is adopted to explore the transformation system of the hydrological model. The hydrological process is analyzed by using the indirect system identification. Furthermore, dynamic systems theory is integrated with neural netoworks to develop a state space neural network model, and a unification of the algorithms for recursive neural networks was applied to update the parameters of the model by training and learning process. However, the performance of simulation depends on the model’s correct structure and its accurate parameters. Therefore, it is important to study the approach to generate state space neural network. Finally, a comparison between indirect system identification and subspace identification is achieved, and the process of constructing the model is also discussed in this study. The deterministic model is calibrated and validated by the rainfall-runoff records of selected typhoon events occurred at the upstream watershed of Wutu, Keelung River Basin between 1966 and 1997 via indirect system identification that estimates the parameters of state space model based on the unit hydrograph derived from the constrained deconvolution step. Finally, a new approach that combines indirect system identification with direct subspace identification to generate state space neural networks is proposed in this study and results achieved herein can play a referential role on the planning of flood mitigation in Taiwan.摘 要 Ⅰ ABSTRACT Ⅱ 目 錄 Ⅲ 圖 錄 Ⅵ 表 錄 ⅩⅦ 第一章 緒 論 1 一、研究動機 1 二、研究目的與方法 3 三、文獻回顧 5 第二章 線性動態系統理論 10 一、線性非時變因果系統 10 二、狀態變數與狀態空間 12 三、狀態空間表示式 13 四、漢克矩陣 15 五、線性動態系統之實現理論 16 第三章 類神經網路 20 一、生物神經網路 20 二、類神經網路之定義與架構 22 三、類神經網路分類 24 四、類神經網路之特質 26 第四章 遞迴式類神經網路 28 一、遞迴式類神經網路架構 28 二、狀態空間類神經網路與線性系統 39 三、修正型狀態空間類神經網路 39 四、狀態空間類神經網路降雨–逕流預報機制 41 第五章 即時學習演算法 42 一、學習演算法 42 二、統合演算法 51 第六章 狀態空間類神經網路生成法 56 一、奇異值分解 56 二、間接系統檢定法 57 三、子空間演算法 62 第七章 研析資料處理與模式檢定及驗證 65 一、研究流域簡介 65 二、資料整理與蒐集 66 三、平均雨量之估計 66 四、研析步驟 69 五、模式合適性之校驗 71 第八章 結果與討論 73 一、以單場颱洪事件建構狀態空間降雨–逕流模式 73 二、以多場颱洪事件建構狀態空間降雨–逕流模式 76 三、狀態空間類神經網路降雨–逕流模式之研析 78 四、直接子空間之適用性評估 81 五、狀態空間類神經網路生成法之研析 81 六、降雨–逕流預報模式之驗證 82 七、單位歷線之推估 84 第九章 結論與建議 86 一、結論 86 二、建議 88 參考文獻 90 謝 誌 100 附 圖 101 附 表 193 簡 歷 199 相關著作 20

医用α-半水硫酸钙粉体及硫酸钙人工骨材料的制备方法

本发明公开了一种医用α-半水硫酸钙粉体及硫酸钙人工骨材料的制备方法，属于医用生物材料领域。本发明采用在包含氯化钙、转晶剂与蒸馏水的反应液中加入与蒸馏水体积比为0.01～2的无水乙醇，使二水硫酸钙在反应液中部分脱去结晶水制得α-半水硫酸钙，由于无水乙醇的改性作用，有效地改善了α-半水硫酸钙粉体的晶粒形貌和尺寸，得到高纯度，晶体结构和粒度分布均匀，等轴或接近等轴的α-半水硫酸钙粉体，该α-半水硫酸钙粉体与固化液混合固化后制得的医用硫酸钙人工骨材料能够有效提高抗压强度、延长降解时间，并且改善生物学性能，因此是一种性能良好的医用硫酸钙人工骨材料，在医用骨移植与骨修复技术领域具有良好的应用前景

α半水硫酸钙复合功能化多壁碳纳米管骨修复材料生物相容性

旨在评价α 半水硫酸钙复合功能化多壁碳纳米管骨修复材料的生物相容性，为后期临床实验奠定基 础。分别采用兔L929 成纤维细胞与材料浸提液以及材料片剂与兔骨髓基质干细胞复合培养，在不同时段运用 倒置显微镜观察，MTT 检测，扫描电子显微镜分析等手段，观察材料对细胞的相容性；进行急性、亚急性毒 性实验，肌肉植入实验，骨植入实验等，观察材料对组织的相容性。结果表明，L929 成纤维细胞在材料浸提 液中生长良好，MTT 检测与对照组无显著差异 (P＞0.05)；扫描电子显微镜结果显示，细胞能在材料上黏附并 增殖；体内实验表明材料对机体无毒，无致敏性，组织相容性佳。α 半水硫酸钙/碳纳米管复合材料表现出的 良好生物相容性，有望在骨组织工程中得到广泛运用

Measurement of integrated luminosity of data collected at 3.773 GeV by BESIII from 2021 to 2024

We present a measurement of the integrated luminosity e+e- of collision data collected by the BESIII detector at the BEPCII collider at a center-of-mass energy of Ecm = 3.773 GeV. The integrated luminosities of the datasets taken from December 2021 to June 2022, from November 2022 to June 2023, and from October 2023 to February 2024 were determined to be 4.995±0.019 fb-1, 8.157±0.031 fb-1, and 4.191±0.016 fb-1, respectively, by analyzing large angle Bhabha scattering events. The uncertainties are dominated by systematic effects, and the statistical uncertainties are negligible. Our results provide essential input for future analyses and precision measurements