高中物理选修本插图中的错误

高中物理第三册（选修）（人民教育出版社出版，１９９７年１２月第２版）第１９０面，等势面一节中的插图６－２４丙，画出了两个等量异种点电荷的电场中的电场线和等势线。图中用虚线表示电场线，实线表示等势线。丙：等量异种点电荷电场的等势面图６２４从课本第１８...     

智慧树

正一、摆立方体将九个立方体重新摆成三摞,每摞的数字和分别是14、15、16,每个立方体正好都使用一次。二、分等腰三角形将一个正方形剪一刀拼成等腰三角形很容易(如图A所示),若剪两刀就难一些了(如图B所示)。你能再找到一种剪两刀拼成等腰三角形的方法吗?试试看。     

交叉立方体的限制性连通度（英文）

G是一个图,h是一个正整数,一个图G的h-限制性连通度是使得G删除G中的某个点集使得G不连通且每个分支中点的度数至少是h的最小点集的基数.交叉立方体网络是超立方体的一个变形,在平行计算系统当中交叉立方体是最重要的网络之一.该文证明了n维交叉立方体2-和3-限制性连通度分别是4n-8(n≥4)和8n-24(n≥5).     

测眼力

展开图折成立方体后，会是图1～6中的哪几个？答不出的话，你可将展开图剪下来折折看就知道啦!     

如何画比例正确的头部

如图1所示,大家就把上面的椭圆形当做是一个人的头部好了。上面第一条线1是人前额与头发的分界,最下面的线2就是人的下巴~~这一节的主要内容就在这两条线段中间。图中的两条虚线把1与2之间的距离分成等量的三份,条虚线就是眉心的大概位置,而第二条虚线就是鼻子的了。再把最下面的部分分成等量的三份,虚线3的位置就是嘴的位置。耳朵大概是在眼角到鼻尖。每个作者的习惯都不一样,不过只要按照这些比例来画就一定不会错。也许这个椭圆形实在不是很形象,那么让我们来用漫画家笔下的人物来参照一下。[图3.图4]这两张图是津田雅美和CLAMP的作品…     

考眼力

仔细观察下图,判断A和B两个立方体是由1～8中的哪个展开图折成的?     

彩色立方体

这件展品是一件几何拼砌类游戏。一个立方体有6个面，如果选取6种颜色，那么可以把各个方面分别涂上不同的颜色。调换涂色的次序，共得到30种不同的彩色立方体。取这些立方体中的任一个K，然后要求从其余的29个立方体中选出8个来，把它们拼合成一个大立方体(每个棱长是小立方体棱长的二倍)，并且要这个大立方体的表面颜色次序与K相同，而且任两小立方体相靠的面上的颜色彼此一样。     

交换折叠超立方体的2-额外边连通度

g-额外边连通度是衡量大型互连网络可靠性和容错性的一个重要参数.设G是连通图且g是非负整数,如果图G中存在某种边子集,使得G中删除这种边子集后得到的图不连通并且每个分支的点数超过g,则所有这种边子集中基数最小的边子集的基数称为图G的g-额外边连通度,记作λ_g(G).一个新的网络交换折叠超立方体网络记为EFH(s,t).本文利用2-额外边连通度作为评价可靠性的重要度量,对交换折叠超立方体网络的可靠性进行了分析,得到了交换折叠超立方体网络的2-额外边连通度.证明了:EFH(s,t)的2-额外边连通度等于3s+2(6≤s≤t).这个结果意味着:为了使EFH(s,t)不连通且每个分支都至少包含3个顶点,至少有3s+2条边要同时发生故障.     

交叉立方体与其超图的逻辑等价性

交叉立方体是超立方体的一个变种,具有良好的图参数、拓扑性质和结构递归性.应用交叉立方体的代数表示法研究交叉立方体子图的邻接关系,并根据子图间的邻接关系研究交叉立方体与其某类超图在结构上的逻辑等价性.研究结果表明,交叉立方体是可重构性和容错性皆佳的网络.     

正方体表面展开图

正我们知道,同一个立方体图形,按不同的方式展开得到的平面展开图形一般是不一样的。常见的正方体平面展开图究竟有几种不同的形状呢?同学们一定熟悉这样一种操作:把一个正方形纸片平均分成9个小正方形,剪去角上四个小正方形,可以拼成一个无盖的正方体纸盒,其中五个面按习惯不妨记为下、左、右、前、后,如图1。好啦!现在只要把刚才剪去的     

基于“规划管理单元”的控制性详细规划编制技术

以增强控制性详细规划的法定性、科学性和可操作性为目的,以湖州中心城市为例,提出以"规划管理单元"为基本单元,采用"总量平衡、分层落实"的编制体系和实线、虚线、点位、指标控制的新模式,建立动态维护的规划管理系统,保证了规划的相对稳定和适度弹性,提高了政府的管理效能。     

连续量子行走在类立方体图上的Mixing(英文)

给出了类立方体图具有瞬间一致混合的必要条件.特别地,证明了d维折叠类立方体图具有瞬间一致混合当且仅当d是偶数.更进一步,给出了图和其补图之间有瞬间一致混合的关系.     

基于边缘特征融合和跨连接的车道线语义分割神经网络

无人驾驶中的车道线检测任务需要同时确定车道线的位置、颜色和线型,而现有方法通常仅识别车道线的位置,不识别车道线的类型.为了端到端地解决这一问题,设计了一种语义分割神经网络,将一幅图像中不同车道线分割为不同区域,用每个区域的类别标签表示其对应的车道线类型.首先,在主流的编码器-解码器框架下,构建了一个结构较为简单的基础网络.考虑到边缘特征是车道线检测中的重点,为基础网络的编码器并联了一个边缘特征提取子网络,通过逐层融合边缘特征图和原始特征图增强车道线的特征.边缘特征提取子网络的结构与基础网络的编码器相同,其输入是对车道线图像进行Sobel滤波的结果.此外,编码器和解码器对称位置的卷积层输出的特征图尺寸相同,但具有不同的语义层级.为了更好地利用这一特性,建立从编码器到解码器对称位置的跨连接,在解码器逐层上采样的过程中融合编码器对应尺寸的特征图.在TSD-Lane车道线检测数据集上的实验表明,相比于基础网络,基于边缘特征融合和跨连接的神经网络的分割性能得到了较为显著的提高.该网络具有较好的车道线分割性能,能够在确定车道线位置的同时,区分黄线或白线、虚线或实线.在计算资源充足的前提下,该网络能够达到实时的检测速度.     

可扩立方体图的最优边一致路由

研究可扩立方体图的最短路由和最优路由之间的关系,得出可扩立方体图的任何最短路由都不是最优路由的结论。利用数学归纳法给出可扩立方体图的最优边一致路由,该路由达到可扩立方体图的边负载指标且在该路由下每条边的负载都相等。     

SQ_n立方体的结构

超立方体Q_n具有很好的性质,如连通度κ(Q_n)=n,Q_n是Cayley图、边可迁图和点可迁图、具有高度的对称性,这些性质满足了网络设计的大部分要求.即使如此,它并不是各方面拓扑性质都最好的互联网络.近年来人们提出了超立方体的一些变形,如交叉立方体、Mobius立方体和Twisted立方体.在此基础上本文给出了SQ_n立方体的定义,研究了它的结构,并给出了它的邻接矩阵.     

一种多阈值Hough变换车道线检测算法

针对传统Hough变换虚线检测率不足的问题,提出一种多阈值Hough变换车道线检测算法。该算法在对图像进行灰度化处理、逆透视变换、二值化处理的基础上,在预设好的多条直线位置进行突变点检测,并对突变点进行分类、拟合、合并,最后进行Hough变换。3种实际路况的实验表明,该算法能够较准确、稳定地检测出车道线,平均识别率达到9870%,高于传统Hough直线检测算法的平均识别率(86.84%),而且可通过计算车道线线段的长度和点的个数来判断虚线和实线。     

一个简单笔式交互系统的实现

论文以用户为中心的思想，引入笔交互风格，运用Fonseca和Jorge提出的模糊逻辑识别算法，采用了中科院软件所的笔式应用开发平台PenUI作为底层支撑．设计并实现了一个能识别基本几何图形和简单手势的交互式系统。所采用的识别算法是一种识别多笔画几何草图简单方法。它利用图形的暂时邻接关系和全局几何特征来识别一些简单的几何图形，其中有实线和虚线两种类型类型。     

确定楔形式手性分子构型的简易方法

在判别手性分子的R,S构型时,对于用楔形式表示的手性分子若最小基位于楔形虚线上,在纸平面上操作所得结果与实际构型一致;若最小基位于楔形实线上则所得结果与实际构型相反．这是因为前者操作者所在位置与IUPAC规定位置一致,而后者操作者与规定位置的观察者相面对．这一方法具有准确,方便和快捷等优点．     

超立方体网络的限制边连通性

m-限制边割将连通图分离成阶不小于m的连通分支,图G的最小m-限制边割所含的边数称为图的m-限制边连通度.本文给出了n立方体的m-限制边连通度的表达式,由此推出：当m≤2（n/2）-1或m=2 k≤2n-1（k为任意正整数）时,超立方体Qn是极大m-限制边连通的.     

广义超立方体的点扩张

通过广义超立方体的一种点扩张方法构造了广义超立方体循环网络，它包括了人们熟悉的带环连通立方体；证明了广义超立方体循环网络是Cayley图。