【目的】研究不同密度配置下的毛白杨人工林在造林4年后根系的空间分布特征，旨在探究不同密度配置是否对毛白杨根系分布存在影响，为毛白杨合理配置提供理论依据。【方法】选取2种造林密度（2 m×3 m和3 m×4 m）的5年生毛白杨人工林为研究对象，采用根钻法，在水平方向30、60、90、120、150 cm处，垂直方向20、40、60、80 cm处依次取样，每株共取得20个根系样品，共选取18株标准木，
质子交换膜燃料电池（PEMFC）作为一种很有前途的绿色能源，其在如车辆、船只和航空航天等领域拥有非常广泛的应用。但是PEMFC在应用时的可靠性问题也日渐突出，其中燃料电池的寿命又是一系列问题中的重中之重，所以寿命预测逐渐引起了人们的广泛关注与研究。本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化的长短期记忆神经网络（LSTM）方法来对PEMFC进行电堆电压的退化预测。首先，本文分析了PEMFC的退化机理
"十四五"开局之年,宁波交通被赋予了新的使命。在国家层面,《国家综合立体交通网规划纲要》提出要打造"6轴7廊8通道",宁波位于6条主轴中的"长三角—粤港澳主轴"上;还提出要建设面向世界的以上海、杭州、南京为中心,联动合肥、宁波等城市的长三角国际性综合交通枢纽集群,发挥宁波舟山港等国际枢纽海港作用等。在省级层面,浙江省"十四五"规划和二〇三五年远景目标纲要提出要打造宁波（舟山）国际门户性综合交
协方差矩阵的建模与预测，对于金融风险管理、投资组合管理等都至关重要。针对时间序列模型对高维变量预测精度较低问题，利用长短记忆神经网络模型（LSTM），提出了基于深度学习的高频数据已实现协方差矩阵预测模型。利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵，针对已实现协方差矩阵进行DRD分解，针对相关系数矩阵R进行向量化，利用向量异质自回归模型（HAR）预测已实现相关系数矩阵R，针对已实现波动率矩阵D，利用半协方
近年来,重庆交通事业发展取得了长足进步,当前和今后一个时期,重庆交通运输发展仍处于重要战略机遇期,面临新的机遇和挑战。重庆市委党建全媒体就重庆如何全面落实党中央、国务院加快建设交通强国战略部署,以更大力度推动交通强市建设、加快打造国际性综合交通枢纽城市等相关问题,对重庆市交通局党委书记、局长许仁安进行了专访。