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1.
针对非线性非高斯厚尾噪声条件下的不规则形状的扩展目标跟踪问题,提出了基于随机超曲面模型(RHM)的星凸形扩展目标student’s t滤波算法.首先,在带有非高斯厚尾过程噪声和厚尾量测噪声的系统中, 基于student’s t分布给出鲁棒student’s t滤波器.其次,利用随机超曲面模型描述任意星凸形扩展目标的量测源分布, 提出带厚尾噪声的星凸形扩展目标student’s t滤波器.最后通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性. 相似文献
2.
台阶法具有适应性强、应用较广泛等的优势,但鉴于台阶法施工隧道有限空间结构的特殊性,对台阶法施工铁路隧道压入式通风流场进行研究分析,并对隧道通风施工参数进行优化.依托兴泉铁路某隧道,采用流体力学分析软件FLUENT,针对台阶法施工隧道压入式通风风管位置、风管出风口距工作面距离、台阶长度及台阶高度等因素对流场的影响进行数值模拟,分析不同工况下的流场特征并进行相应参数优化.结果表明:隧道通风在台阶法施工隧道中是有限空间的受限贴附射流,并且风管侧部布置更有利于空气流通,同时发现台阶的存在在一定程度上不利于洞内空气的流通,风管出风口距工作面的距离、台阶长度和台阶高度之间存在优化组合. 相似文献
3.
为了探究改性纤维素作为固定化酶载体的可行性,在离子液体中用L-丝氨酸对提取的菠萝皮渣纤维素进行均相改性,并将改性菠萝皮渣纤维素用于固定化菠萝蛋白酶。采用傅里叶变换红外光谱仪、热重分析仪以及X射线衍射光谱仪对菠萝皮渣纤维素、改性菠萝皮渣纤维素以及固定化酶进行了表征。结果表明,菠萝皮渣纤维素被成功改性,晶体结构从纤维素Ⅰ型转变为纤维素Ⅱ型;菠萝蛋白酶成功地固定在改性菠萝皮渣纤维素上,且固定化酶较改性菠萝皮渣纤维素的热稳定性得到提升。对酶的固定化工艺和酶学特性进行研究,结果表明,固定化酶的优化制备工艺为菠萝皮渣纤维素与离子液体的质量比为3∶100,L-丝氨酸与菠萝皮渣纤维素的质量比为1∶1,戊二醛溶液体积分数为1%,交联时间为1.0h。与游离菠萝蛋白酶相比,固定化菠萝蛋白酶具有更好的温度稳定性和酸环境稳定性。 相似文献
4.
为构建靶向T细胞抗原受体(T Cell Receptor,TCR)基因的CRISPR-Cas9基因组编辑系统,基于p X458质粒构建靶向TCR基因β链C区的CRISPR-Cas-sgRNA质粒,将其转染Hep G2细胞系,用流式细胞术检测转染效率;转染48 h后提取Hep G2细胞基因组DNA,扩增含有编辑位点的片段,测序分析该片段的峰图改变;对出现双峰的扩增片段做T-A克隆后测序分析,确定基因编辑发生的位置,并结合转染效率计算基因编辑效率.结果表明,成功构建含有3种sgRNA序列(N1、N2、S1)的p X458-sgRNA质粒,其转染效率分别为38.5%(N1)、39.7%(N2)和24.2%(S1);基因组PCR产物测序分析发现,S1组扩增片段在打靶位置出现杂峰;T-A克隆测序发现,20克隆有4个发生了基因编辑(20%),结合转染效率(24.2%)可知,编辑效率约为83%.可见,本文成功构建靶向TCR基因的CRISPR-CassgRNA质粒,并鉴定出基因编辑效率较高的一种sgRNA序列. 相似文献
5.
6.
泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数,因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机,对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验;借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系,结合对尾矿颗粒的受力分析,推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型,揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系,并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律;结合矿山生产对于底流浓度的要求,应用该数学模型,为其推荐了泥层高度的合理范围,验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据. 相似文献
7.
对不同厚宽比的矩形截面高层建筑模型进行了测压风洞试验﹒研究了横风向根方差升力系数、基底根方差弯矩系数、基底弯矩功率谱的基本特性﹒研究结果表明,根方差升力系数沿高度呈多项式曲线分布;基底根方差弯矩系数随厚宽比增大到一定值后变化不大;基底弯矩功率谱在厚宽比3时只有1个谱峰,厚宽比=3时在高频段时出现了第2个谱峰;峰值频率在厚宽比1时变化不大,此后随厚宽比的增大而减小;以厚宽比为自变量,拟合得到了相应的计算公式. 相似文献
8.
9.
对工匠精神进行哲学的阐释,可以更深刻地理解、弘扬工匠精神。运用马克思主义的立场、观点和方法对工匠精神进行系统哲学思考,可以从工匠精神的主体性、实践性、结构性、创新性、普适性、价值性、伦理性、文化性、时代性、社会历史性这十个方面展开论述。弘扬工匠精神是使我国从速度时代走向质量时代,由制造业大国走向制造业强国,打造更多中国品牌的有力支撑。 相似文献
10.
在计算机视觉及摄影测量领域中,影像的密集匹配一直是研究的重点与难点之一。它在影像三维重建、数字表面模型生产中都具有不可或缺的作用。近几年来,随着深度学习的快速发展,基于深度学习的影像密集匹配算法也是层出不穷。本文通过对目前具有代表性的技术方法进行回顾,按照基于图像块的相似性度量学习和端对端生成视差图两类研究思路,叙述了深度学习在影像密集匹配中的研究进展与趋势,总结了现有方法的优点与不足,以期为影像匹配的研究提供具有参考价值的文献综述。 相似文献