外加剂对磷铝酸盐水泥凝结时间的影响

主要研究了外加剂对磷铝酸盐水泥凝结时间的影响，并探讨了磷铝酸盐水泥水化试件中的ζ电位、电导率（κ）和水泥粒子对外加剂吸附量与凝结时间的关系。结果表明：外加剂对磷铝酸盐水泥有显著的缓凝作用，且在外加剂作用下，ζ－电位和电导率之间有很好的相关性。     

电刺激小脑顶核促脑缺血后血管内皮生长因子表达的意义

探讨电刺激小脑顶核(FNS)对局部脑缺血后血管内皮生长因子(VEGF)表达和毛细血管新生的影响．以线栓法制成大鼠右侧大脑中动脉梗塞模型(MCAO)，大鼠随机分为假手术对照组、MCAO组、电刺激小脑顶(MCAO FNS)干预组，以免疫组织化学法检测VEGF、内皮细胞阳性表达及毛细血管记数，大脑中动脉梗塞后，缺血区神经元变性、坏死，VEGF、内皮细胞在半暗带有少量表达，毛细血管数较对照组增加，经电刺激小脑顶核干预后，VEGF、内皮细胞大量表达，毛细血管数目明显增加，有统计学差异．电刺激小脑顶核可通过促VEGF表达、内皮细胞增殖，从而促进毛细血管新生。     

基于方阱模型计算液体的导热率

为了满足工程上对液体导热率的要求,在方阱模型基础上提出了计算液体导热率的方程。所得的导热率计算方程包括分子平动贡献项和分子内部能量贡献项。为了计算方便,根据分子模拟数据提出了计算中所需的方阱流体的径向分布函数的关联式。物质的能量参数由其临界温度估算,而硬壳体积则由基团贡献法获得。考虑到实际液体有别于方阱流体,在实际液体导热率计算中引入了一个与密度有关的校正参数。使用该文提出的方法,对液体氩及10种液态烃类物质的导热率进行了计算,其计算的平均相对误差小于5.3%。     

青海城镇体系发展的历史轨迹与动力

青海城镇体系经历了发韧期、奠基期、转型期3个发展历程.在这一过程中,湟水谷地最先拉开了城镇发展的历史帏幕,随后逐步向西扩展进入青海湖地区.宏观上,从农耕区向农牧交错区渗透,进而向游牧区拓展,反映了社会历史进程和地域开发进程的调控作用,因此城镇分布数量和密度呈现出农耕区—农牧交错区—游牧区逐级递减的趋势.中观上,以河流为脉络,城镇发展或溯源而上伸入高原腹地,或向河谷两岸推进,进入山区,表现为从优势生存空间向劣势生存空间的时空转化,城镇数量与密度呈现出川水地区—浅山地区—脑山地区的递减趋势.微观上,河谷农耕区城镇选址多位于河流阶地上,土地肥沃,取水便利;而牧区城镇的选址却往往与水草丰美的牧场相关,映射出古代城镇对自然条件和自然物质基础的依赖性.总体而言,青海省城镇兴起和发展的动力,主要来自于外部中央行政建制和军事据点的设置,而非城镇内部社会经济自我发展.就单个城镇而言,民族文化、民族宗教与民族贸易的亲合关系和响应力,是城镇成长的主要推进剂.     

从民问借贷的保护机制看惯例的经济价值

运用博弈论理论分析了民间借贷的保护机制——惯例形成的根据。进一步研究了惯例的经济价值——节省社会交易成本，并实现了非正式制度的资源配置功能。     

少齿差偏摆齿轮传动机构平衡的探讨

少齿差偏摆锥齿轮传动有传动比大、结构紧凑、重量轻、承载力大等优点,但存在着离心惯性力和轴向惯性力,因而引起多方向的振动。本文通过对运动的分析探讨解决此类机构平衡问题的方法。     

空间机构的位置分析

本文以“基本方向”确定空间机构中各构件的位置,并基于“基本方向”之间的关系以及机构的环路封闭条件,建立了机构位置分析的数学模型。将优化技术和求解非线性方程组迭代技术结合起来,提高了解决问题的可靠性及效率。     

凸轮—连杆机构运动的计算机辅助分析

本文提出了旋转坐标系的概念,从而不仅可将文献对低付机构的运动分析方法运用到含有高付的凸轮一连杆机构中,而且不必“高付低代”,即可进行机构在一个运动循环中的运动分析。本文编制了程序设计框图和程序,并通过实例给出了部分计算结果及线图。该程序设计框图和子程序“SUB”对其他机构运动分析具有一定的通用性。     

Learning attention-based strategies to cooperate for multi-agent path finding

Multi-agent path finding (MAPF) is a challenging multi-agent systems problem where all agents are required to effectively reach their goals concurrently with not colliding with each other and avoiding obstacles. In MAPF, it is a challenge to effectively express the observation of agents, utilize historical information, and effectively communicate with neighbor agents. To tackle these issues, in this work, we proposed a well-designed model that utilizes the local states of nearby agents and outputs an optimal action for each agent to execute. We build the local observation encoder by using residual attention CNN to extract local observations and use the Transformer architecture to build an interaction layer to combine local observations of agents. With the purpose of overcoming the deficiency of success rate, we also designed a new evaluation index, namely extra time rate (ETR). The experimental results show that our model is superior to most previous models in terms of success rate and ETR. In addition, we also completed the ablation study on the model, and the effectiveness of each component of the model was proved.