滇西实验场区3-4级地震前兆震群的特征

近四十年的地震活动观测表明,滇西实验场区(N25°～27°,E99°～101°)小地震序列明显多于其它地区,几乎每年都有几起.理论计算这些地震序列指定范围内的U值、F值、ρ值、K值、h值、b值等六种参数,根据这些理论值判定多数小震群为前兆震群,特别是3级小震群更为显著.但是其后伴随的地震强度并不大,多数为4.3级左右,特别明显的特征是:三个月内发生≥5.0级地震可能性较小,占1/13=7%.由此可得到滇西实验场区小地震前兆震群在短时间内(三个月内)并不是未来中强地震的前兆震群.     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。     

城市土地集约利用潜力评价--以南京市为例

从南京市城市土地利用的现状分析人手，总结了南京城市土地利用的基本特征及存在问题；分析了南京市主城区土地利用具有的内在潜力，并就此提出了相应的建议和措施．指出在城市化进程中，土地利用应走集约化发展的道路，挖掘土地潜力，盘活国有存量土地，提高土地利用率．     

不同光照条件下新疆小拟南芥(Arabidopsis Pumila)的表型可塑性研究

田间观测同一区域不同光照条件下小拟南芥可塑性变化,研究表明:1)阴阳两地小拟南芥在株高和茎生叶数、叶重、花序重、茎重、莲座叶重等特征均达到显著差异,但是两地适合度差异不显著,显示出很强的可塑性;2)阴阳两地小拟南芥在叶重与茎生叶数、花序重与花序长、茎重与株高、地下重与主根长、角果重与角果数均表现为极显著相关,表现出很强的特征整合能力。根据现代植物可塑性研究成果,对新疆境内小拟南芥光适应性特点及进化趋势进行了分析。     

超声空化场分布的动力学机理研究

超声技术在机械制造中获得了广泛的应用,其应用与声场分布有着密切的关系,精细准确地描述声场分布则是超声技术更广泛地投入实际应用中的关键。该文基于声波叠加原理和牛顿第二定律,分析了染色法生成声像图的物理原因。结果表明,在声场力的作用下,声场中的亚甲基蓝悬浮粒子总是背离声压波节(力的波腹)而向其波腹(力的波节)聚集。在声压波腹附近,超声空化效应导致原本光洁的铜版纸面变得粗糙,使得汇聚到声压波腹附近的悬浮粒子易于附着在纸面;而在声压波节附近,悬浮粒子几乎不会附着在纸面。因而铜版纸被染色的程度呈现出的"声像"形象地反映了声场强弱的分布。     

基于混合模式网络聊天系统的设计与实现

基于网络聊天通信系统的通用性和界面友好性,研究了网络聊天系统的设计原理及体系结构,给出一个基于C/S与B/S混合模式的即时通讯聊天系统的设计方案.方案设计采用XML表示数据,运用面向对象方法及C#.NET和ASP.NET等工具,实现了网络在线聊天系统的在线好友查看、发送消息、接收消息等功能.界面采用UML语言描述系统设计,并以图片形式显示效果.初步试用表明,系统运行稳定,具有较强的可扩展性和实用性.     

带有极大值项的二阶中立型差分方程的振动性

考虑带有极大值项的二阶中立型差分方程Δ2(xn pnxn-k) qnmaxs∈[n-l,n]rsxs=0,n∈N的振动性,获得了所有解振动的充分条件。     

Riccati方程的几种可积类型及其通积分公式

用初等变量代换的方法,讨论了可用分离变量法求解的Riccati方程的几种形式,得到了Riccati方程四个新的可积性判据,并给出了这四种情况的通积分公式.     

专利间接侵权概述

专利间接侵权之所以需要进行规制,是因为传统的专利直接侵权理论存在内在的逻辑矛盾,其表现为：如要成功申请专利,必须满足实用性的要求,这需要将部分创造性不高的技术特征加入专利中,而侵权人很容易制造出缺乏这一技术特征的产品,从而规避专利直接侵权。     

基于字词混合和GRU的科技文本知识抽取方法

知识抽取任务是从非结构化的文本数据抽取三元组关系(头实体-关系-尾实体)。现有知识抽取方法分为流水式方法和联合抽取方法。流水式方法将命名实体识别和实体知识抽取分别用各自的模块抽取,这种方式虽然有较好的灵活性,但训练速度较慢。联合抽取的学习模型是一种通过神经网络实现的端到端的模型,同时实现实体识别和知识抽取,能够很好地保留实体和关系之间的关联,将实体和关系的联合抽取转化为一个序列标注问题。基于此,本文提出了一种基于字词混合和门控制单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的科技文本知识抽取(MBGAB)方法,结合注意力机制提取中文科技资源文本的关系;采用字词混合的向量映射方式,既在最大程度上避免边界切分出错,又有效融入语义信息;采用端到端的联合抽取模型,利用双向GRU网络,结合自注意力机制来有效捕获句子中的长距离语义信息,并且通过引入偏置权重来提高模型抽取效果。