等时降线问题的求解

考虑了给定下降时间函数的下降曲线的求解问题.将质点沿光滑曲线从一定高度下滑所需时间的问题转化为积分方程求解的问题，并对积分方程进行阿贝尔积分变换，再利用积分换序方法给出了求解公式，最后证明了等时降线问题的解是一条倒摆线.     

《荀子·成相篇》研究综述

《荀子·成相篇》因其特殊的句式结构和晦涩难解的篇题,向来受到学者的关注。自唐代杨倞为《荀子》做注以来,历代学者主要从"篇题释义""文体探源""内容解读与文学价值""其他问题"四个方面研究《荀子·成相篇》,取得了颇为丰富的研究成果。纵观这些研究成果,目前学术界对《荀子·成相篇》的研究已经比较全面,对文本的研究也在不断细化。在今后的研究中应该努力更新研究理念、转变研究焦点,推动《荀子·成相篇》的研究不断向纵深发展。     

一维离散平均曲率方程Neumann问题解的存在性

用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果.     

苏里格气田马家沟组膏模孔型储层特征及成因

含“膏模”孔泥粉晶云岩是鄂尔多斯盆地马家沟组上组合地层重要储集岩类型，其形成时间和成因对于该类型储层的认识具有重要意义。研究利用苏里格东区丰富的取芯资料，根据岩芯、薄片等观察手段，结合常规物性测试分析，综合研究含“膏模”孔型储层特征及其成因。结果表明，“膏模”孔主要发育于泥粉晶白云岩中，位于向上变浅序列中部，常可见未充填—半充填型与全充填型两类。储层特征方面，该类储集岩主要发育“膏模”孔充填残余孔、渗流粉砂间微孔和基岩晶间溶蚀微孔3类储集空间，物性测试显示储集性能优越，平均孔隙度可达5.34%，平均渗透率为1.02 mD。纵向沉积序列显示“膏模”孔发育受沉积旋回控制，旋回中部“膏模”孔内存在溶蚀，内为云质渗流粉砂充填，旋回顶部具有暴露特征，且可见下一次海侵泥质灌入岩溶系统内，各类特征均指示“膏模”孔形成与准同生期岩溶相关，即“膏模”孔形成于准同生期，而非传统认识的表生阶段。     

四川盆地碳酸盐岩源岩气地质特征与勘探前景

充分利用露头、岩芯、岩屑等原始样品，通过薄片观察、物性分析、扫描电镜、X射线衍射及同位素分析等实验方法，结合测井资料、地震剖面解释等进行研究，从碳酸盐岩源岩气地球化学评价参数和指标厘定入手，以南川区带高产稳产气藏为实例，深入解剖四川盆地茅口组一段碳酸盐岩源岩的岩矿、物性、电性、含气性及生烃潜力，探讨了表生沉积环境、早期成岩作用等因素对碳酸盐岩源岩气储层的影响，尤其是富镁黏土矿物黑滑石在碳酸盐岩中有机质富集、碳酸盐岩气成生和聚集的积极作用，进一步明确气藏高产稳产的主控因素，落实“甜点段”的特征和分布，指明了该领域勘探开发的前景。     

一类含参半正二阶离散周期边值问题正解的存在性

用Guo-Krasnoselskii不动点定理给出半正二阶离散周期边值问题正解的存在性和多解性结果, 其中λ>0为参数, ［1,T］_z={1,2,…,T}, f: ［1,T］_z×［0,∞)→R连续且存在常数D>0, 使得f(t,u)≥-D, (t,u)∈［1,T］_z×［0,∞), a: ［1,T］_z→(0,∞), 02(π/2T).     

BS-矩阵线性互补问题误差界的一个新估计式

根据BS-矩阵的特殊结构和性质,利用严格对角占优M-矩阵的逆的无穷大范数范围,结合不等式的放缩技巧,改进了B^S-矩阵线性互补问题的误差界估计式.理论分析和数值算例均验证了新估计式的有效性.     

基于目标高斯分布的定位系统节点最优部署方法

针对三维空间定位系统中目标位置服从高斯先验分布假设条件下节点最优部署问题, 分析了纯方位目标定位算法中估计误差的费希尔信息矩阵, 推导出基于目标先验分布的克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)。为了解决目标位置在任意高斯分布时, 协方差矩阵为非对角阵的问题, 提出了基于三维坐标旋转的最大后验概率估计方法, 将协方差矩阵转化为对角阵以实现最小化CRB的迹, 从而得到定位系统中节点的最优部署。最后, 通过梯度下降算法对节点最优部署问题的理论推导进行仿真, 验证了该部署方法的有效性，同时仿真结果中不同节点部署方法的对比也表明了该方法可有效降低定位误差。     

基于自然边界元的一类拟线性问题的数值算法

基于自然边界归化原理，利用非重叠型区域分解算法（即Dirichlet-Neumann交替算法）研究了长条形区域拟线性方程问题.在得到椭圆人工边界上的自然积分方程后，构造出相应的交替算法，并根据非线性算子的特性，证明了算法在连续和离散条件下的收敛性.数值实例的结果表明，算法是可行且有效的.     

基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究

科技术语提取是科技术语自动处理的重要环节,对后续的机器翻译、信息检索、QA问答等任务有重要意义。传统的人工科技术语提取方法耗费大量的人力成本。而一种自动提取科技术语方法是将术语提取转化为序列标注问题,通过监督学习方法训练出标注模型,但是面临缺乏大规模科技术语标注语料库的问题。文章引入远程监督的方法来产生大规模训练标注语料。另外又提出基于自注意力机制的Bi-LSTM的模型架构来提高科技术语提取结果。发现新模型在发现新的科技术语的能力上远远优于传统机器学习模型(CRF)。