西安理工大学曲江校区西汉壁画墓颜料分析研究

目的为了科学分析西安理工大学曲江校区内发现西汉壁画墓颜料的组成和进一步探讨汉代壁画彩绘颜料使用状况与秦代、唐代颜料的关系。方法采用粉末偏光显微法、剖面观察、激光拉曼光谱法、能量色散X射线荧光光谱法对彩绘颜料进行了分析。结果壁画颜料的成分:红色为朱砂,白色为以高岭土为主要成分的白土,绿色为石绿,紫色为中国紫和中国蓝,蓝色为石青,黄色为钒铅矿。结论汉代壁画墓中使用的颜料均为矿物颜料,这些颜料因为性质稳定、材料易得,在汉唐时期的壁画制作中均有沿用,其中紫色颜料为中国蓝、中国紫,在汉代以后的壁画中尚未发现,可能与原料与工艺的变化等因素有关。黄色钒铅矿仅在秦俑彩绘颜料中有所发现,应与陕西当地矿产有关。     

离散化采样控制系统的故障估计

针对一类具有采样周期一定的线性时不变采样控制系统,先给出系统范数的定义,然后利用自定义的系统范数对系统同时进行范数不变变形离散化和阶跃不变变形离散化,得到系统的离散形式模型.考虑H_/H∞,H2/H∞和H∞/H∞故障检测问题,给出离散系统的最优滤波器的形式;基于该离散系统的最优滤波器的设计思想和设计方法,给出系统的故障估计观测器设计方法和设计形式,构造Lyapunov函数得到误差方程渐近稳定的必要条件,通过Matlab LMI工具箱得到故障估计自适应权重矩阵Γ和参数θ.最后通过数值算例证明了该方法的有效性.     

常州公示语翻译现状与翻译策略研究

汉英双语公示语作为提示性社会标识，给外国朋友在中国的生活提供了诸多方便，然而在这些公示语的英文翻译中，各类错误屡见不鲜，降低了其应有的应用功能。江苏常州地区一些公示语翻译同样存在交际信息失真等错误，解决这些问题在于采取翻译策略、提高译者素质和加强部门管理。     

一种改进的Lyapunov指数谱算法及应用研究

提出了改进的Darbyshire-Broomhead(D-B)Lyapunov指数谱算法,通过互信息函数确定嵌入延迟,利用伪近邻法(False Nearest Neighbors,FNN)确定最佳嵌入维,从而确定了Lyapunov指数的个数,克服了原算法排除可疑指数过程中容易引起过多或过少的指数的缺点,然后再根据简化D-B理论计算出整个序列的Lyapunov指数.分别对含有噪声和不含有噪声的Lorenz时间序列仿真对比验证了该算法的有效性及稳定性.最后利用读算法对输油管道压力时间序列进行了Lyapunov指数的计算并分析出该时间序列具有混沌特征.     

学龄前儿童注射时的心理状态及护理对策

学龄前儿童患病后大多由家长陪同就诊,家长在选用治疗方法时很少考虑患儿的意见,造成患儿治疗的被动性与不配合性。我院在注射室随机调查了５２例学龄前患儿及家长,以期了解儿童注射时的心理变化、影响因素及可采取的相应护理措施。⒈临床材料⑴资料来源采用问答方法对患儿的家庭环境,经常发病与否,注射前的心理状态作了解,并观察患儿治疗过程中的配合程度,影响患儿情绪变化的因素,采用一些护理措施的效果。⑵调查对象年龄２-７岁,男３６例,女１６例;其中入托４４例,在家带养８例;其中第一次接受治疗的１０例;接受静脉滴注治疗２０例,肌肉注…     

双模量子化光场与二能级原子的相互作用

研究了初始时刻原子处于激发态，双模腔场为关联双模ＳＵ（１，１）相干态时，双模双光子Ｊａｙｎｅｓ－Ｃｕｍｍｉｎｇｓ模型中原子和场的纯态演化规律．     

太平洋鲑鱼肠道中小肽与血液循环中肽关系的研究

为了研究太平洋鲑鱼Oncorhynchus spp.肠道完整吸收小肽与肠道中小肽的关系,用20%酶解酪蛋白、酸解酪蛋白、酪蛋白和生理盐水4组溶液分别进行各5尾太平洋鲑(体质量为300±13.8 g)肠道灌注试验(1mL·100g-1).20min后尾静脉采血制备血浆,高效液相色谱分析结果表明:灌注酶解酪蛋白溶液的太平洋鲑鱼血液循环中总肽量和某些肽量极显著(P＜0.01)高于灌注生理盐水、酪蛋白、酸解酪蛋白溶液;较灌注生理盐水、酪蛋白、酸解酪蛋白溶液的太平洋鲑鱼血液循环中总肽量分别提高了167.3%、40.2%和48.3%.实验结果表明,太平洋鲑鱼血浆中肽量的增加与肠道提供的肽种类和数量有关,太平洋鲑鱼肠道能够一定程度地完整吸收某些小肽进入血液循环.     

双模量子化光场与二能级原子的相互作用

研究了初始时刻原子处于激发态，双模腔场为关联双模SU（1，1）相干态时，双模双光子Jaynes-Cummings模型中原子和场的纯态演化规律。     

融合双重自监督信号的图异常检测

图异常检测是网络研究中的一项重要内容。为解决以往工作中常依赖单一自监督信号而不能很好地检测多类型异常的问题,提出一种融合结构和属性的自监督图异常检测模型。首先选取目标节点,再基于图元邻接矩阵采样得到对应的负例节点;其次构造正负子结构,并基于图卷积网络学习子结构表示以得到结构自监督信号;再次,依托自编码器对属性进行重构以获得属性自监督信号,解决节点匿名化带来的属性平滑问题;最后通过对比学习对重构前后的正负实例对进行差值学习,以实现异常检测。在4个数据集上进行了3组实验,结果表明模型能够有效检测图中的异常节点。     

一种混合式P2P流媒体点播系统中的节点选择算法

目的 解决P2P点播系统中数据可用性和流媒体Qos的问题.方法 通过有效的节点选择算法,研究点播场景下传统节点选择方案的局限性,提出了一种适用于混合式P2P点播流媒体系统的两阶段节点选择算法TSPS,算法的第一阶段根据缓存状态确定可用节点组,第二阶段根据带宽、延迟以及丢包率等QoS参数确定最优节点组.结果 给出了算法的分析和实现步骤,从服务器负载、启动延迟、网络吞吐量和消息开销等方面对所提出的算法进行了仿真试验.结论 通过对仿真试验结果的比对分析,表明所提出的节点选择算法性能良好.