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811.
阶数不大于5的有关的联图的交叉数已经有了一些确切结论,文中更进一步研究六阶图与路的联图的交叉数,并确定了S5∨Pn 以及其他5个六阶图 G∨Pn的交叉数. 相似文献
812.
高温低密日冕磁化等离子体介质可承载多种波动模式的传播.本文主要介绍低日冕中两类常见的极紫外波动现象:大尺度极紫外波和准周期快磁声波.大尺度极紫外波是低日冕中全球性传播的大尺度扰动现象,它通常与耀斑、日冕物质抛射等剧烈太阳爆发活动紧密相关. 20世纪60年代,大尺度扰动现象(莫尔顿波)首先在太阳色球层被观测到,相应的理论模型预言了低日冕中也必然存在与莫尔顿波相关的大尺度扰动现象.直到20世纪90年代,空间望远镜才探测到与莫尔顿波类似的日冕大尺度波动现象(大尺度极紫外波).然而,关于大尺度极紫外波的物理本质和激发机制长期以来一直存在着巨大分歧.得益于近年来空间和地面太阳望远镜的高(时间、空间)分辨、多波段、多视角观测数据,目前人们对大尺度极紫外波的激发和物理本质有了更深入和较为完备的认识.近年的高分辨观测还揭示了日冕中的另一类波动现象,即准周期快磁声波.本文将总结近年来人们对两类波动的研究进展,指出目前研究中存在的重点和难点问题,并展望未来可能的研究方向. 相似文献
813.
<正>数字技术应用在抗击新冠疫情中发挥了积极作用,人工智能、大数据、远程医疗等加速了信息共享与抗疫合作。今年4月14日,东盟与中日韩举行抗击疫情领导人特别会议,呼吁各国要加强流行病学科研合作,包括发挥现场流行病学培训网络作用,积极分享并利用数字技术和创新,推动科学抗疫。2017年,数字"一带一路"开 相似文献
814.
为了提高呼吸信号判别驾驶疲劳的准确率,本文通过模拟驾驶试验探究了呼吸信号与驾驶员疲劳状态的关系,提出了呼吸疲劳节点的概念,并基于呼吸疲劳节点判别了驾驶员的疲劳状态。首先,通过模拟驾驶试验采集驾驶员的呼吸信号,采用Karolinska嗜睡量表 (Karolinska Sleepiness Scale, KSS) 对疲劳程度进行主观自评量化。其次,把单位时间内眼睛闭合百分比 (Percentage of Eyelid Closure over the pupil over time, PERCLOS) 作为参考,与主观自评反馈结合,对驾驶员呼吸疲劳节点进行标定。最后,基于呼吸疲劳节点利用随机树算法获得了轻/重度呼吸疲劳变化节点的判别模型。结果表明:该模型能更加及时、准确地判别出驾驶员的疲劳状态;基于随机树算法获得的筛选条件对轻度呼吸疲劳变化节点识别的准确性要高于重度呼吸疲劳变化节点;轻/重度呼吸疲劳变化节点的平均识别误差分别为3.50 min和3.66 min,预测准确率分别为92.09%和92.03%。 相似文献
815.
816.
俄罗斯"联盟TMA-11"飞船载着韩国首名宇航员李素妍着陆于哈萨克斯坦北部地区,但着陆地点与原计划目标地点相比,偏出数百英里.而据俄罗斯新闻社报道,"联盟TMA-11'飞船上的三名宇航员当时曾面临极度危险的状况. 相似文献
817.
818.
 根据生理、心理和行为特征差异,老年人的生活形态可划分为具备完全自理能力、一定自理能力和丧失自理能力三种。相比于开放式布局,L型和U型操作动线的橱柜布局更符合老年人的安全需求,亦符合三种生活形态特征老年人的烹饪作业习惯,是适老化橱柜设计常用布局。设计时,橱柜空间尺度应按照使用人肢体尺寸和操作习惯设定灵活多变的范围。同时,基于老年人触觉感知反馈灵敏度下降的情况,设计时应选择传统机械按键,使用软性硅胶或木质等温润材质的烹饪用具;橱柜光源及色彩应以适应老年人视觉感知能力的柔和暖色调为主;可以增加扶手,配以调味计量和食物质量检查等智能化辅助功能。 相似文献
819.
采用6σ原理分析和控制304不锈钢头坯夹渣产生的板坯的报废量,通过利用6σ的一系列工具和方法,并结合lean,分定义、测量、分析、改进、控制五个阶段,通过IPO分析、因果矩阵、鱼骨图分析找出了影响指标的可能原因,并使用对数回归、卡方检验等方法,找出了影响304不锈钢头坯夹渣的主要根本原因为钢水温度,钢水镇静时间以及水口插入深度。采取和调整连铸第一包钢包温度、不同断面的钢包温度及相应的钢水镇静时间,制定相应的钢水填充曲线,优化开浇时的水口插入深度等措施及控制办法有效降低的304不锈钢板坯夹渣缺陷报废量。通过上述措施将304不锈钢夹渣缺陷吨钢废品量由原先的0.63Kg/t钢水平改善到0.25Kg/t钢水平,降低质量成本损失,实现年经济效益约68.05万元。 相似文献
820.
在基于多源信息融合的焊接缺陷评估中, 特征选择对提高评估精度与速度发挥着重要作用。多源特征集由电弧电特征与电弧声音特征组成, 其特点在于特征集中存在冗余与互补特征。因此, 本文提出一种基于改进非支配排序遗传算法-Ⅲ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA3)的多目标特征选择方法, 旨在从多源特征集中找到最优特征子集。该方法首先对特征集进行相关、冗余和互补特性分析, 再以冗余性最小, 相关性与互补性最大为目标建立多目标特征选择优化模型。并基于相关、冗余和互补评价函数提出一种新的变异算子来引导变异过程, 以减少无效特征的影响, 提高收敛效率。实验采用支持向量机作为学习器来验证学习效果, 结果表明, 所提方法与其他3种方法相比, 可以在特征子集维度和预测精度方面获得更好的性能。 相似文献