中国古代文学学习的困惑及反思

高等院校中国古代文学课程已经形成了一个比较完善的学科体系,其所传授的知识内容、教学的模式也已相对固定.但由于高校中国古代文学教学课时数相对较少、教学内容庞杂、学生学习方法不当等诸多原因,学生在学习时面临不少的困惑.     

一类简化大气运动方程组初值问题的适定性

该文以分层理论为基础给出了一类简化大气运动方程组初值问题适定的充要条件，以及初值问题不适定的一个必要条件，并给出了在t=0时初值问题的不适定例子．     

血管横截面参数模型及其在血管重建中的应用

为了改善传统重建方法在稀疏投影等病态情形下的重建效果，分析了描述血管弹性性质的微分方程，并利用离散余弦变换的能量压缩特性，建立了具有圆形分量、椭圆分量等10个参数的截面模型，与圆形、椭圆形截面模型相比，该模型能够更逼真地描述血管横截面。利用该模型还可以对传统重建方法进行后处理，从而改善重建效果。仿真结果表明：该模型描述各种血管横截面的误差仅为2．04％，在病态投影的情况下可以使重建误差减小到5％左右。     

一类串级不确定非线性系统的最优滑模控制器设计

对一类串级不确定非线性系统提出了一种基于SDRE控制的最优滑模控制方法。该方法采用两环控制结构，外环控制器的设计采用基于依赖状态的Riccati方程最优控制，用以产生最优滑模面。内环控制器设计采用滑动模控制以减小控制系统对参数变化、模型误差、外部干扰的敏感。同时提出了两种求解依赖于状态的Riccati方程的方法，所设计的最优滑模控制器能使串级不确定系统具有鲁棒稳定性。最后通过一个仿真算例，验证了该控制方法的有效性。     

上半连续集值1-集压缩映射的不动点定理

由集值映射的拓扑度延拓理论,推导出了上半连续集值1-集压缩映射的拓扑度.研究了上半连续集值1-集压缩映射的不动点定理.     

沉积环境与多元统计综合分析法

本文首先根据地震资料提取了十二种地震参数,然后通过对LH油田TZ地区沙三上段下部地层进行沉积环境分析,确定了可能存在的沉积相类型,并用有序样品聚类的方法对过井和井旁地震测线按沉积相个数进行分割,由此而建立了该区各类沉积相的判别函数。通过这些判别函数,用逐步判别分析的方法,对该区其它地震测线的参数进行判别分类,最后搞清了研究区目的层的沉积相展布。通过分析和计算证明,这一方法对有地震资料的盆地或地区进行沉积相的划分,是行之有效的。     

Acoustic higher-order topology derived from first-order with built-in Zeeman-like fields

Higher-order topological insulators (HOTIs),with topological corner or hinge states,have emerged as a thriving topic in the field of topological physics.However...     

Monitoring gene expression by cDNA array

A new method designated cDNA array was developed by hybridization of quantitatively arrayed DNA samples isolated randomly from a cDNA library with probes reverse-transcribed from mRNAs of different sources or treatments. The gene expression patterns of 1 000 randomly chosen clones from an Arabidopsis library were analyzed with green seedlings versus suspension cells and seedlings irradiated under UV light. Northern blot and sequence analysis of some differentially expressed clones confirmed the results revealed by cDNA array, indicating that this method is efficient and reliable to monitor gene expression.     

苹果树病虫害智能识别系统设计与实现

为提高苹果的产量和质量,防止病虫害对果实质量的影响,设计了一款基于机器视觉的苹果树病虫害智能识别系统。该系统采用交互式分割(GrabCut)算法对图像进行分割,然后使用高斯拉普拉斯算子和拉普拉斯高斯(Laplacian-of-Gaussian, LOG)算法将苹果叶片中的病斑提取出来,最后将提取出的图像送入深度神经网络(deep neural networks, DNN)进行进一步的分析与处理,能够实时、方便地识别出苹果树叶病害中较为常见、发病率高的花叶病,锈病,灰斑病,斑点落叶病以及褐斑病。经测试,该系统对苹果树5种常见病虫害识别率精度高达91.17%。结果表明,该算法能够有效提升苹果树病虫害防治,优于基于卷积神经网络特征的区域方法(regions with CNN features, R-CNN)、YOLO(you only look once)等单一病虫害检测方法。     

基于系统动力学的高铁客运需求预测

为了确定中国高铁客运需求的发展规模和规律,通过分析与高铁客运需求相关的经济、人口、设施供给及民航竞争的影响因素,建立了高铁客运需求的系统动力学模型.经过对既有历史数据的验证分析,证明系统动力学模型的有效性,且预测精度优于传统方法.根据经济人口及出行要素设定了三种增长情景,预测发现,中国未来不同情境发展下的高铁客运需求将持续上升,高铁客运周转量2024年突破1万亿人公里,高铁出行量2026年突破30亿人次.基于以上结论,提出了中国高铁建设、票价及服务方面的建议.