哈密翼龙及其3D胚胎化石研究

 翼龙是地球上第一类飞向天空也是唯一绝灭的飞行脊椎动物，人类对其产卵繁殖、生长发育和生活习性等方面的了解还十分有限。本文介绍了一件超过200枚哈密翼龙蛋、胚胎和骨骼化石三位一体保存的重要标本，包括16枚翼龙蛋含有三维立体的胚胎化石。针对这件全世界首次发现的3D翼龙胚胎，研究提出哈密翼龙具有相对早熟的胚胎发育模式，其后肢发育速度较前肢快，孵化之后只能走不能飞；胚胎发育期间牙齿尚未萌出，出生后还需要父母照料；从胚胎到亚成年都具有快速生长的骨骼结构；显示哈密翼龙具有群居的生活习性，白垩纪的湖泊风暴导致其集群死亡并快速埋藏。     

Bidirectional Feedback Dynamic Particle Filter with Big Data for the Particle Degeneracy Problem

Particle Filter(PF) is a data assimilation method to solve recursive state estimation problem which does not depend on the assumption of Gaussian noise, and is able to be applied for various systems even with non-linear and non-Gaussian noise. However, while applying PF in dynamic systems, PF undergoes particle degeneracy,sample impoverishment, and problems of high computational complexity. Rapidly developing sensing technologies are providing highly convenient availability of real-time big traffic data from the system under study like never before. Moreover, some sensors can even receive control commands to adjust their monitoring parameters. To address these problems, a bidirectional dynamic data-driven improvement framework for PF(B3 DPF) is proposed.The B3 DPF enhances feedback between the simulation model and the big traffic data collected by the sensors,which means the execution strategies(sensor data management, parameters used in the weight computation,resampling) of B3 DPF can be optimized based on the simulation results and the types and dimensions of traffic data injected into B3 DPF can be adjusted dynamically. The first experiment indicates that the B3 DPF overcomes particle degeneracy and sample impoverishment problems and accurately estimates the state at a faster speed than the normal PF. More importantly, the new method has higher accuracy for multidimensional random systems.In the rest of experiments, the proposed framework is applied to estimate the traffic state on a real road network and obtains satisfactory results. More experiments can be designed to validate the universal properties of B3 DPF.     

针对工艺品设计中复杂曲面重构的数字化设计研究

为解决工艺品设计中复杂曲面的重构问题,以陶瓷小猪为例,利用逆向工程软件对工艺品复杂曲面进行逆向重构及数字化设计,得到相应的数字模型。通过检测对比,重构的数字模型与实物关键表面偏差均在0.08 mm范围以内,大大提高了复杂曲面的产品设计开发能力,缩短了开发周期,提高了生产效率。     

大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

云计算图书馆的大数据知识服务研究

梳理了云计算图书馆的大数据知识服务研究现状,概括了其主要特点,并对5G时代云图书馆大数据知识服务进行展望.     

抛物方程非特征柯西问题的分数次Tikhonov方法

讨论了一个不适定的抛物方程的非特征柯西问题,为了解决这个问题,采用了分数次Tikhonov正则化方法,并提出先验和后验两种参数选取规则下的稳定误差估计。     

训练分期理论面临的挑战与未来发展

训练分期理论是运动训练学的经典理论，几乎所有体育项目在训练实践过程中都或多或少地受其影响。作为继马特维也夫之后对训练分期理论的发展最具有影响力的学者，图德·邦帕以其六版著作《训练分期：理论与实践》受到了世界范围内运动训练理论与实践的认可。2018年11月，邦帕教授受邀来华，并在上海与国内学者和教练展开了一次精彩对话。本文一方面再现了与邦帕教授对话的内容，另一方面也在对话的基础上由五位学者分别围绕训练分期理论的理论特征（熊焰）、训练分期理论的实践应用（资薇）、传统分期理论与板块分期理论（于洪军）、现代科技对训练分期理论的推动作用（黎涌明）和训练分期理论的未来发展（陈小平）五个方面展开论述。本文作者一致认为，训练分期理论在得以广泛应用的同时，需要更大程度借鉴多学科基础研究的成果，更大范围运用现代科技的设备和方法，更快速度实现训练经验向训练科学的迈进。     

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

北羌塘拗陷巴贡组致密砂岩储层特征及控制因素

北羌塘拗陷的上三叠统巴贡组碎屑岩是羌塘盆地的储层重点层系，分析沉积、成岩作用对巴贡组碎屑岩储层物性的影响机制，可以为下步勘探工作提供地质依据。研究表明，巴贡组砂岩总体的成分成熟度和结构成熟度中等偏低，溶蚀孔隙是主要的孔隙类型，孔隙结构表现为分选差、喉道细和连通差。沉积因素是控制优质储层的主要因素，形成于分流河道微相的砂层在形成时的水动力强、搬运远，其厚度更大、原生孔隙更为发育，由于抗压实能力强、保留有更多粒间孔隙，因此，后期酸性溶蚀更为发育。绿泥石衬里抑制了粒间硅质胶结物的形成，裂缝发育改善了储层物性，煤系特有的酸性介质环境亦促进了次生孔隙的形成。     

虚拟现实技术在文化遗产领域的应用

 分析了2010-2019年Web of Science与中国知网中虚拟现实技术用于文化遗产保护的相关文献，发现近年虚拟现实在物质文化遗产领域的研究主要集中在器物、书画、雕塑和建筑遗址方面；在非物质文化遗产领域的研究主要集中在口头故事与语言、传统技艺和传统习俗方面；随着技术的进步，虚拟现实三维建模的速度与准确性不断提高，且声音的加入增强了虚拟系统的沉浸感。未来虚拟现实技术在文化遗产保护领域具有很广泛的前景。