神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

中日佛寺建筑与自然关系的比较研究——中国南北朝时期与日本飞鸟时期

比较分析同一时期（中国南北朝时期与日本飞鸟时期）中日两国佛寺建筑与自然的关系，发现虽然两国佛教理念相同，但中国南北朝时期是玄学境界型建筑自然观，而日本飞鸟时期则是神道意识型建筑自然观。中国南北朝时期的佛寺建筑及其自然观是日本飞鸟时期的母体，而日本飞鸟时期则为研究中国南北朝时期的这一关系做旁证。     

不连续二阶周期边值问题的可解性

考察了一类非线性项含有一阶导数的二阶周期边值问题的解的存在性,其中非线性项是Carathèodory函数.通过构造非线性项的高度函数并且利用Leray-Schauder不动点定理建立了两个存在定理.第一个定理表明只要高度函数的积分是适当的,这类问题至少有一个解.第二个定理表明当非线性项在无穷远处增长的极限是一个无界函数时在适当条件下这问题仍可能有一个解.     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.     

透湿过程中织物的润湿和散湿作用

采用蒸发和吸湿法测量多种织物的透湿速率，并且仔细研究用蒸发法时，织物润湿程度在透湿过程中的变化，发现织物在透湿过程中的润湿和放湿，以及织物的表面性状是影响其放湿速率的非常重要的因素。     

Maxwell—Stefan方程在多孔结构内传质方面的应用

介绍了颗粒间扩散及颗粒内的主体扩散、努森扩散和表面扩散的基本原理，描述了Maxwell-Stefan方程在既有主体扩散又有努森扩散的过程、表面扩散过程以及三种扩散形式都有的过程中的多孔结构内传质方面的应用．     

电磁相分离法制备自生表层复合材料

采用电磁相分离法制备出以初生富铁相（AlSiFeMn复杂金属间化合物）为增强相，表层硬度为HB62．25，基体硬度为HB59．00的Al-11.70%Si-1.20?-1.50%Mn合金自生表层复合材料，增强相的显微硬度为HV 842。87，大小为20－80μm，该表层复合材料同基体材料相比，耐磨性提高了57．41％，所用方法工艺过程简单，成本低，为解决材料在服役环境中不同部位，不同性能的问题提供了新途径。     

沥青针入度指数的研究

回顾了针入度指数P1的历史，探讨了P1的应用基础和适用范围，P1应用基础是沥青的针入度的对数与相应的温度之间存在线性关系的这一假设，中国的规范中P1是根据一个不同温度下的针入度回归出来的，不同于欧洲的计算方法；通过实验与分析发现，如果根据中国的规范方法计算P1，P1受是否预冷、温度及温度个数等因素的影响，针入度在允许误差范围内的变化会引起P1更大的波动，回归时很高的相关系数并不能说明由试验数据回归的P1是可信的，由于改性沥青的针入度的对数与相应的温度之间不再是线性关系，P1用于评价改性沥青的感温性能有一定的局限性．     

论保险受益权

针对我国<保险法>中受益权的规范性,以受益权的存在历史为切入点,较为翔尽地对保险受益权的性质与内容如何体现规范性展开说明.     

并行仿真计算的任务划分问题研究

本文首先分析总结了并行仿真计算任务的三类任务划分方法：算术运算级划分、程序方程级划分和状态变量级划分，然后重点讨论状态变量级的最优划分问题。文中针对同构型的多处理机系统和多计算机系统，分别建立了仿真计算的性能模型，并求出了系统的最优划分粒度。