神经网络与图论

本文讨论了神经网络与图论之间的相互关系：神经网络的深入研究与发展离不开图论，神经网络的深入发展必将对图论中许多问题的进一步研究产生重要的影响。文中论述了图论在神经网络研究中的作用、地位及应用现状，同时概述了神经网络在图论中的应用情况。     

中专学生"厌学"现象分析及对策

针对目前中专学生“厌学”的普遍现象，分析了影响中专学生“厌学”的主要原因，提出了中专学生只有改变观念，克服“厌学”情绪，才能激发学习的积极性。     

动态等值论在文学翻译中的应用

美国的尤金·奈达博士(Dr.Eugene A. Nida)的动态等值论(Dynamic Equivalence)被许多学者推崇为评判译文质量优劣的标准以及翻译所追求的最终目标.在运用奈达的"动态等值"论来指导文学翻译时,应注意的问题是,译文如果要准确传递原文信息就要充分体现原作者的美学意图,这样才能使译文受众获得和原文受众基本一致的感觉.     

基于位移的抗震设计中位移模式的确定

根据地震强度、地震波、结构层数与跨度、强柱弱梁系数等影响水平位移模式的主要因素,通过大量算例分析,提出了确定基于位移的抗震设计中水平位移模式的方法.     

M——H(81)型状态方程用于二元非理想系等压汽——液平衡计算的研究

本文用M—H(81)方程计算H_2O(1)—DMF(2)二元非理想等压汽液平衡,并采用UNIFAC,WILSON两方程对该体系的计算结果进行了比较。编制了一套M—H(81)方程计算等压汽液平衡的程序,对M—H(81)方程用于计算H_2O(1)—DMF(2)精馏塔设计计算的可行性进行了讨论。     

基本图素分类的综合判定

本文采用关于手绘图形基本图素的“角度和变量”与“最大距离”综合判定分类法,以流程图符为例,实现了手绘基本图形的在线机器识别.系统的识别率达94.0%～99.5%,无明显等待.     

轮式分页输纸中的摩擦问题

本文着重研究了输纸轮与纸面间以及纸与纸间的静、动摩擦特性。分析了分页输纸的力学条件,并通过各种结构输纸胶轮和国产纸张的实验证明了正压力与摩擦系数之间存在着非线性关系。得出了一系列曲线。指出:利用非线性摩擦特性是分页输纸的理论基础,为设计简单的张簧式给纸盒提供了科学依据。经“OA”设备的OCR和OMR使用证明分页输纸稳定可靠。     

城市化途径及其相关

对城市化途径有关各要素作了综合的叙述,并且指出研究的手段──自人口的聚集至城镇形成发展这一历史的纵剖面及地域、产业结构等横向有关要素作整体系统的分析与比较,并指出应重点研究人口指标分析、产业可比关系、城市化和城市化设施,以及城市体系的研究问题。     

Structure of the human CLC-7/Ostm1 complex reveals a novel state

CLC-7 functions as a Cl?/H+ exchanger in lysosomes. Defects in CLC-7 and its β-subunit, Ostm1, result in osteopetrosis and neurodegeneration. Here, we present the cryogenic electron microscopy (cryo-EM) structure of the human CLC-7/Ostm1 complex (HsCLC-7/Ostm1) at a resolution of 3.6 ?. Our structure reveals a new state of the CLC-7/Ostm1 heterotetramer, in which the cytoplasmic domain of CLC-7 is absent, likely due to high flexibility. The disordered cytoplasmic domain is probably not able to restrain CLC-7 subunits and thus allow their relative movements. The movements result in an approximately half smaller interface between the CLC-7 transmembrane domains than that in a previously reported CLC-7/Ostm1 structure with a well-folded cytoplasmic domain. Key interactions involving multiple osteopetrosis-related residues are affected by the interface change.     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。