农作物生长质量的非线性微分方程模型与分析

根据农作物生长因素与药物控制机理之间的关系,建立农作物生长质量的常微分方程模型,并对其定性分析和解释,为农业生产提供理论依据.     

严格α-预不变凸函数和半严格α-预不变凸函数的梯度性质

【目的】讨论α-预不变凸函数的一些梯度性质。【方法】在条件C、条件A和适当的一些条件下更深入地研究了它的一些性质。【结果】这些性质包括严格α-预不变凸函数的一个梯度性质和半严格α-预不变凸函数的两个梯度性质。【结论】证明了函数是(严格 的)半 严 格α-预 不 变 凸,当 且 仅 当 对 于 任 意 具 有 不 同 函 数 值 的 两 点,它 都 满 足 严 格 不 变 凸 性 不等式。
     

基于激光雷达里程计的高速公路三维建模方法

构建三维道路数字模型对智能车服务和道路管理具有重要意义。文中针对高速公路不同路段应用场景下车辆运行速度快、干扰噪声多、特征少和无回环检测辅助等一系列问题,提出一种以激光雷达信息为建模基础数据、激光雷达里程计与LOAM技术等多传感器融合的高速公路三维建模方法。首先,通过车载激光雷达获取道路场景的激光点云数据,使用激光雷达图像分割技术赋予每一个点有关构造物的标签,剔除道路上其他运动车辆的信息,减少建模噪声;其次,制定了一个精确的同步策略来对GNSS、IMU和激光雷达等传感器进行集成;在此基础上,结合惯性导航预积分结果、基于特征点云的位姿约束和RTK数据构建因子图,消除激光雷达里程计的累积误差,从而构建全局一致性的高速公路三维数字模型。为了保持姿态估计的有限数量,文中还引入了基于关键帧的滑动窗口优化策略。最后,分别采集高速公路场景中常见的3种路段（一般路段、桥梁和隧道路段）进行建模分析,结果表明,在具有挑战性的高速公路场景建模中,文中方法能够有效提高建模鲁棒性、精度以及模型有效性。     

镀锌钢板在汽车工业中应用的进展

首先介绍了汽车工业的发展对镀锌钢板的质量要求,随后介绍了镀锌钢板的性能及其在汽车工业中的应用现状,提出了汽车工业中推广使用镀锌钢板的意义,同时比较了国内、外镀锌钢板生产和在汽车工业中的应用情况,指出了中国与国外先进水平的差距.最后,为扩大国产镀锌钢板在汽车工业中的应用,提出了若干对策.     

大体积混凝土施工的养护措施及温度控制

以某广场地下室大体积混凝土底板、承台浇筑施工为研究对象,对其混凝土施工过程中的温度变化进行了现场监控,并根据混凝土结构温度裂缝的成因理论,对大体积混凝土底板进行了温控指标的计算。通过对混凝土温度监测值与理论计算值的对比、分析,均表明只用薄膜覆盖养护不能满足大体积混凝土不裂的质量要求,应按测温指引即时调整保温覆盖措施,实施精准养护,才能收到良好成效。     

低渗透变形介质油藏合理生产压差探讨

考虑启动压力梯度和介质变形系数,推导低渗透变形介质油藏油井产能方程,并分析其对油井合理生产压差的影响。计算结果表明：油井产量随介质变形系数和启动压力梯度值增大而降低;油井合理生产压差值随着介质变形系数增大而减小,随着启动压力梯度值增大而增大。许多学者对此深入研究,并推导出各自的产能方程,但均未就其对合理生产压差的影响进行分析,考虑启动压力梯度和介质变形系数推导油井产能方程,分析其对合理生产压差的影响。     

以声誉产品观念引领企业成长

企业成长与发展必须以某些关键产品为支撑,这些关键产品通常称之为主导产品.但新的市场环境的变化与企业理论的演进,使得主导产品的称谓已不恰当,不能涵盖这些产品的内涵与影响,在产品营销实践中亦有错误导向.而声誉产品是一个新的可以准确表达这些关键产品的概念.换言之,企业的关键产品应由主导产品观念走向声誉产品观念.     

和HPV赛跑 首支国产HPV疫苗的攻坚之路

<正>很长一段时间,尽管HPV疫苗已经问世,但受制于进口疫苗的垄断价格和有限的供应量,国内普及率一直很低。谈及HPV,相信许多人并不陌生。宫颈癌威胁女性健康,持续的HPV感染是这一疾病的核心诱因。很长一段时间,尽管HPV疫苗已经问世,但受制于进口疫苗的垄断价格和有限的供应量,国内普及率一直很低。     

三峡水轮机尾水管涡带的CFD数值模拟

采用非定常雷诺应力湍流模式对三峡水轮机尾水管内的流动进行了数值模拟．分析了涡带的运动规律及其产生的水压力脉动的频率特性与相位特性和计算结果产生误差的原因,给出了改进的措施．研究结果表明,采用非定常雷诺应力湍流模式可以预测到尾水管内水压力脉动的频率特性,与现场试验的结果符合．     

一个保护隐私的两圆公切线生成协议

特殊的安全多方计算是当前的一个研究热点。保护隐私的路径规划是指如何在不泄露私密信息的情况下进行路径规划,其有很广阔的应用前景。设计了一个保护隐私的两圆公切线生成协议,并给出协议的正确性、安全性和复杂性的分析。该协议可以用于保护隐私的路径规划。