公路边坡稳定性神经可靠度评价

利用人工神经网络(ANN)的强大非线性动态处理能力,较强的计算能力和容错特性以及建模不受严格条件限制等优点,把ANN模型作为可靠度计算的功能函数,将神经网络与可靠度计算耦合起来,提出边坡稳定性评价的神经可靠度法,并对具体公路边坡进行神经可靠度评价,结果表明,该方法是有效、可行的.     

流程图在工程中的作用和设计方法探讨

通过对流程图的分析,阐述了流程图在工程中的作用和给从业人员带来的便利,详细介绍了流程图应表达的内容和设计方法,提出了在流程图设计中应注意的问题.     

非相干—相干光学转换新方法

报导了一种新的非相干一相干光学转换方法,该方法是基于对介质中光致各向异性的局部擦除,样品放置在两个相互正交的偏振之间,用线偏振的泵光在样品中产生稳定的双折射,然后通过入射非相干图象光进行局部擦除,相干图偈由一束He-Ne激光读出,所得相干图像为输入非相干图象的负片,利用偶氮侧链液晶聚合物薄膜样品实现了图像的非相干－相干光学转换。     

TiO_2/S复合材料在锂硫电池中的应用

将多孔TiO_2微纳米球与单质硫热处理得到含硫60%(质量分数)的TiO_2/S复合材料,采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和比表面积分析仪(BET)对复合材料进行结构、形貌和孔径分析,并通过电池充放电测试系统和阻抗分析仪测试样品的电化学性能.实验结果表明:在1.0~3.0V电压范围内,以0.2C、1.0C电流密度对电池进行充放电性能测试,首次放电比容量分别为718.6 mAh/g和577.7mAh/g,100次循环后对应的放电比容量分别为452.4mAh/g和426.7mAh/g,容量保持率分别为62.9%和73.8%.     

北京大学经费使用和设备采购进程管理系统的设计与实现

介绍了"北京大学经费使用和设备采购进程管理系统"的主要功能,以及系统的设计与实现.开发该系统的目的在于使学校能够更好地管理科研项目中设备经费的使用情况和设备采购的进度信息,使得学校领导、各院系负责人以及各项目负责人能及时地了解到设备采购的情况和项目经费的支出情况,从而使经费的使用更加合理、透明.     

采用抗体包被金磁纳米微粒修饰电极的HIV p24/gp36安培联检芯片

研制了以聚碳酸酯为基底的双通道安培检测微流控免疫芯片,在其中分别集成了修饰有HIV核心抗原p24/gp36的单克隆一级抗体的纳米金修饰电极,并应用于人血清中p24和gp36抗原的同时分析.检测原理是:基于夹心免疫分析法,在电压驱动下,一次性加入含有p24和gp36样品及HRP酶标记的p24和gp36二级抗体溶液,与电极表面的一级抗体生成夹心免疫复合物;接着在体系中加入H2O2,以方波溶出伏安法检测免疫复合物上HRP催化H2O2的还原电流.在pH为6.2的磷酸缓冲液中,对HIV p24和gp36的检测时间均少于2 min,线性范围为0.5～400 μg/L,检测限为0.25 μg/L.该芯片集成了加样、分离和检测系统,检测时间短,灵敏度明显高于传统的酶联免疫吸附分析法,可应用于对艾滋病的旱期诊断和大范围筛查.     

基于ARCIMS的反恐模拟训练系统总体设计

反恐是当前武警部队担负的重要任务之一,在日常的训练中,实兵训练由于受地点,时间等因素的影响,达不到很好的训练效果。本文设计了一种以ArcIMS为平台采用B／S结构的模拟训练系统．该系统很好的解决了武警部队目前反恐训练中存在的时效问题,具有一定的创新性。     

偶氮聚合物薄膜中图象存储的光学控制

所用样品为偶氮苯聚合物液晶薄膜,该样品具有大的光致双折射现象,利用光控分子取向技术实现图象存储及显示的光学控制,实验清楚地表明通过改变照射光的偏振方向或旋转样品可控制输出图象的亮度和取向。     

子模式判别型半监督非线性维数减少算法

维数减少是在损失较少特征信息的条件下处理高维图像数据的关键技术,已成为高维数据处理中的热点问题.样本的类内和类间散度判别信息被用于判断当前样本对属于相同类还是不同类,同时考虑未标签样本对算法性能的影响,提出了一种判别型半监督非线性维数减少算法(discriminativesemi-supervised nonlinear dimensionality reduction,DSSNDR),可有效避免奇异性.DSSNDR采用高斯核和多项式核组合得到的混合核,将原始数据以一系列"有用的"特征形式投影到一个较低维的嵌入空间,便于分类,同时能够保持已标签和未标签样本的内部特征,可有效执行半监督学习.引入样本数据的子模式,将DSSNDR推广到子模式特征空间下的非线性方法,简称Sp-DSSNDR,进一步增强了DSSNDR的学习能力,提高分类精度.多个典型数据集上的分类和可视化实验表明,不同类的样本数据的投影在DSSNDR和Sp-DSSNDR构造的特征空间中存在较少的混叠现象,具有更好的可分离性.当维数被减少到较低水平时,本文算法几乎总是取得最好的结果,甚至超过了经典的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA)和核Fis...     

时滞离散广义大系统的稳定性分析与镇定

广义系统的渐近稳定与镇定问题是广义系统理论的基本问题之一,在许多领域均有广泛的应用.笔者从时滞离散广义大系统的满足容许的条件出发,利用Lyapunov方法,通过对输入矩阵加上范数有界的约束条件,分别对时滞离散广义大系统的线性情形和非线性情形的稳定性进行了分析,并结合矩阵的特征值分别给出了两种情形的渐近稳定性的判据.此外,在所有子系统都是正则的且具有因果关系的条件下,利用Lyapunov函数方法设计了适当的反馈律,以实现线性时滞离散广义大系统的镇定.该方法简单,直观,给出的数值例子说明判据的可行性和有效性.