412例头位胎膜早破临床分析

目的探讨单纯头位胎膜早破对孕产妇及新生儿的影响。方法将单纯足月妊娠头位胎膜早破412例，随机选取同期足月妊娠头位分娩无胎膜早破者500例与之对照，两组年龄、孕周、产次均无明显差异。结果胎膜早破组难产率29．61％，对照组18．8％，胎膜早破组产褥病率7．28％，对照组1．2％，胎膜早破组新生儿窒息率6．8％，对照组1．4％。结论胎膜早破是头位难产早期的临床表现，对母儿都有一定的影响。     

海堤除险加固工程中的消浪设计

堤顶高程和护面结构设计是海堤工程设计的主要方面，本文重点对结构设计中的消浪防冲措施进行了阐述。     

西安第三产业的发展及特征分析

从实证的角度出发，研究和分析了西安第三产业的发展水平及其特点，并指出西安第三产业结构已日趋合理，第三产业对国内生产总值（ＧＤＰ）的贡献已超过传统的第二产业，越居主导地位。在第三产业内部各层次中，与科技、金融有关的行业发展水平也有了明显提高，但仍以传统行业为主。内部的结构性矛盾和体制上的滞后仍然是制约西安第三产业快速发展的关键所在。     

让孩子在激励中成长

我曾经读过这样一个故事：有个孩子成绩一直不好．便问妈妈：“我是不是比别人笨，我觉得我和同桌一样听老师的话，一样认真做作业．为什么成绩总比他落后？”妈妈真想说，人的智力确实有三六九等，考第一的人，脑子就是比一般人的灵。但她知道．如果说了，孩子也许就此认为自己是个愚笨的人。     

足迹动作习惯特征的综合研究

在足迹检验工作中体会到，同一人穿用不同的鞋行走，亦会形成差异较大的足迹形态，增加检验难度。为求得科学的解决方法，一方面要总结实践经验和进行科学实验，另一方面可借用其它学科的有关原理，从理论上进行研究．认识和掌握正常条件下和非正常条件下足迹形态所反映的规律和变化，以及它们之间内在的必然联系。本文主要从穿鞋足迹的动作习惯特征的应用理论方面进行研究，以拓展足迹检验范畴，为足迹检验的科学性提供一些理论依据。     

毛竹材质生成过程中微纤丝角的变化

应用X射线衍射法对不同竹龄毛竹材的微纤丝角进行测定分析,探讨毛竹微纤丝角的生长发育规律。结果表明：各竹龄竹材细胞次生壁微纤丝角的径向变异规律呈现波动趋势,平均微纤丝角为9.4°,最大值和最小值分别为12.05°和7.61°,差值小于4.44°,微纤丝角从竹青到竹黄存在显著差异。竹材的微纤丝角从0.5~1.5 a呈增加趋势,而后几年呈下降趋势,到6.5年稍有回升,随后又下降,直至10.5年生竹材微纤丝角值又变得较大,竹龄对微纤丝角影响显著。竹秆的中部和下部平均微纤丝角分别为9.32°、9.39°和9.50°,随竹秆高度增加竹材微纤丝角逐渐减小,差异较显著。     

准噶尔盆地乌夏地区二叠系碎屑岩储层成岩作用与孔隙演化

对岩芯进行观察,并对薄片进行电镜扫描和物性分析及鉴定,对储层成岩作用过程进行研究。研究结果表明:乌夏地区二叠系砂岩经历了机械压实作用、胶结作用、交代作用、溶蚀作用、破裂作用等多种成岩作用,目前已达到中成岩期A亚期—晚成岩期;储层的孔隙演化与成岩作用密切相关;机械压实作用、化学胶结作用是导致砂岩孔隙度降低、储集性能变差的主要因素,孔隙损失分别达23.65%和4.30%;长石颗粒、火山岩岩屑、钠长石、沸石、碳酸盐胶结物的溶蚀及刚性颗粒的破裂作用是形成次生孔隙的主要因素,明显提高了乌夏地区二叠系砂岩储集性能,孔隙增生量达4.90%。     

卷积神经网络在锚杆锚固类型识别中的应用

为了解决手工特征提取方法依赖广泛的专业知识和先验知识,难以挖掘新特征而影响识别结果的问题,将一维卷积神经网络应用于锚杆锚固系统类型识别,以实现端到端的分类过程;为了避免随机初始化卷积核会造成网络在训练时收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,利用稀疏自编码器对网络的卷积核进行预训练,并利用实验锚杆锚固数据对稀疏自编码器一维卷积神经网络模型、传统一维卷积神经网络模型和反向传播神经网络模型进行测试。结果表明:一维卷积神经网络可应用于锚杆锚固系统类型识别,实现端到端的分类过程;在锚杆锚固系统类型识别中,稀疏自编码器一维卷积神经网络模型的准确率高于传统一维卷积神经网络模型和反向传播神经网络模型的准确率,识别率可达98.57%。     

石油企业技术创新联盟的博弈分析

随着知识和能力在竞争中的作用越来越重要,以往基于资源的竞争逐渐转向基于能力和知识的竞争,技术创新更为企业获取竞争优势提供了重要保证。而以联盟方式开展技术创新可以汇集联盟各方的核心资源优势,提升企业的技术创新能力。本文基于博弈论的思想分析了石油企业技术创新联盟的相关问题,指出技术创新联盟与非技术创新联盟石油企业之间相互作用的策略选择和利益变化,以丰富石油企业技术创新联盟理论,并对石油企业技术创新联盟的实践提供理论指导。     

联合纹理提取和边缘检测的新方法

结合稀疏表示和半二次规整化方法,提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的新算法。该算法是基于稀疏表示的形态学成分分解方法的直接推广。其基本思想是用两个适合的字典：一个用来描述纹理部分--对偶树复小波变换,另一个用来描述结构部分--第二代曲线波变换,得到了一种新的分解模型。接着运用半二次规整化方法推广这个分解模型,提出了一种联合纹理特征提取和边缘检测的变分模型。数值计算的结果表明,新模型对图像的结构〖CD*2〗纹理分解,以及边缘的提取都有较好的效果。