基于FLAC3D强度折减法的边坡稳定性研究

目的针对影响边坡稳定的几个关键因素:粘聚力、坡角、内摩擦角和土体密度,分析各种影响因素对边坡稳定性的影响程度。方法利用FLAC3D数值计算方法,模拟计算出特定结构中各因素变化时的安全系数,并分析了各个影响因素对安全系数的影响程度。结果计算结果表明,对于边坡坡角变化范围较小的情况下,在粘聚力、坡角、内摩擦角、土体密度4个主要影响因素中,粘聚力对边坡安全系数影响最大,土体密度影响最小。结论说明黏聚力对边坡稳定性的影响最大。     

来华耶稣会士龙华民事迹

龙华民系明末来华的耶稣会传教士,1597年始在韶州传教达十余年之久。利玛窦死后担任天主教在华负责人,曾持与利氏不同的传教方针,不过后来在遭遇挫折后有所改变,后来又到山东传教。他著有《圣撒若法行实》、《地震解》等多部中文著作,又参与了《崇祯历书》的编纂、校订工作,对中西文化交流做出了贡献,死后葬于北京。     

视听觉情感语义相干及应用研究

尝试了基于模糊逻辑来定义情感语义的语言值模型,通过收集用户情感数据,由心理学的认知实验建立了情感空间,并基于语言值模型定义了情感语义向量及其语义相干的运算法则,并通过设计情感语义相干的实验,验证了该方法符合情感认知的心理模式。     

Poisson-Geometric 过程在可靠性理论中的应用

研究了 Poisson-Geometric 过程的性质,针对损伤次数为 Poisson-Geometric 过程的冲击模型,在损伤可累加的情形下研究了期望损伤、可靠度和平均寿命等可靠性指标     

NaCl和Na2CO3胁迫下的高粱MAPKs基因家族表达模式

通过在全基因组水平上进行NaCl和Na2CO3胁迫下高粱MAPKs基因表达模式的研究, 探索高粱MAPKs基因在胁迫条件下参与信号传导的机理. 结果
表明, 从高粱基因组中鉴定出16个MAPKs基因, 命名为SbMPKs. 这些SbMPKs在NaCl和Na2CO3胁迫下的表达模式明显不同, 表明中性盐胁迫诱导的信号响应不同于碱性盐. 在NaCl胁迫下, 除了SbMPK13的表达量在12 h时达到最大值外, 所有高粱MAPKs基因在24 h内表达持续上调; 在Na2CO3胁迫下, 只有SbMPK3,SbMPK10和SbMPK13表达上调, 表明这3个基因可能与高粱碱性盐胁迫应答反应有关. 系统发育分析表明, SbMPK13属于C组MAPKs基因, 并且与水稻中受脱落酸（ABA）和盐胁迫诱导表达的OsMAPK2亲缘关系较近, 进一步证实了SbMPK13可能是参与高粱盐胁迫应答的重要调控基因.     

基于回路传感器钳式焊接机头的设计

针对汽车电子零件的结构特点,基于回路传感器原理,通过PRO/E软件建立钳式焊接机头模型,并制造了试验样机.通过对试验样机的测试与分析,可知该机头结构可适合不同焊接工件的要求,并且有良好的气压自动控制及检测功能,它能极大地提高焊接汽车电子部件的质量.     

一种基于网格数据的等高线生成算法

等高线在地理空间信息表达中占据着重要的地位,与数字高程模型(DEM)都是用来表示地形信息的,从格网DEM中快速提取等高线数据并绘制出精确的等高线是十分有必要的。在格网生成等高线的传统算法基础上,提出一种针对数据量少、数据分布大致呈网格分布的网格等高线生成方法,在网格的横边和纵边上快速扫描跟踪各个等值线的点并绘制出地形图的等高线和水利大坝的温度等值线。试验结果显示算法具有较高的精度和实用性。     

中国城市创新人才评价体系构建

创新驱动就是人才驱动,国家科技创新力的根本源泉在于人才.遵循人才的本质特征与人才培养规律,同时结合国内外相关研究成果,从人才规模、人才结构、人才效能、人才环境等4个维度构建中国城市创新人才评价体系,评估各城市的创新人才发展水平.该评价体系不仅全方位、多层次地反映了城市创新人才数量(规模)及质量(结构)的真实情况,同时重...     

中国古代抗疫防治的技术经验及启示

中国古代非常注重抗疫防治技术和方法,通过隔离方法、环境消杀和药物研发技术防止疫病蔓延;中国古代亦重视抗疫防治机制,通过尸骨掩埋安葬措施、防疫卫生宣传、防控报告预警和赈灾免赋管理机制等来消除疫病对国家和社会的危害。     

基于主题约束的篇章级文本生成方法

针对计算机自动生成的文本缺乏主题思想这一问题, 提出一种基于主题约束的篇章级文本自动生成方法。该方法围绕用户输入的主题描述语句提取若干主题词; 然后对主题词进行扩展和主题聚类, 形成文章主题规划; 最后利用每个聚类中的关键词信息约束每个段落的文本生成。该模型从文本主题分布、注意力评分方法和主题覆盖生成3个方面对现有基于注意力机制的循环神经网络文本生成模型进行了改进。在3个真实数据集上分别与Char-RNN, SC-LSTM和MTA-LSTM基准模型进行对比, 并对3个方面的改进进行独立验证。实验结果表明, 所提方法在人工评判和BLEU自动评测上均优于基准模型, 生成的文本能更好地贴合主题。