基于空间句法优化的南浔近代私家园林空间特征研究

目的 通过对南浔近代私家园林空间特征的研究,挖掘其空间布局背后造园逻辑和营造手法,以利于造园艺术的传承和创新。方法 运用空间句法量化分析的手段,优化分析方法,对南浔近代私家园林展开空间特征方面的研究。结果 小莲庄、嘉业堂藏书楼和颖园具有以下空间特征:在平面布局上均采用了水面为中心的布局形式;在空间渗透性方面,小莲庄的空间渗透性最强,嘉业堂藏书楼居中,颖园最弱;在空间序列营造方面,3园均具有由“起景、发展、高潮、结尾”组成的完整空间序列;在可达性方面,颖园可达性最佳,嘉业堂藏书楼居中,小莲庄居后。结论 南浔近代私家园林在空间营造上,极大程度传承了中国传统园林的开合对比、步移景异、抑扬顿挫等造园风格特征,又恰到好处地吸纳了西方园林开放式、中轴对称式等特征,两者浑然一体。造园的3点启示:① 将空间限定要素巧妙合理地组合排列,再结合回环曲折的小径,可达到步移景异的空间效果;② 适当增加可行层中面积较大的转折过渡空间,可以增强通行空间之间的渗透关系;而连接各节点之间的园路空间尽可能曲折狭长,以达到增强景深、以小见大的空间效果;③ 通过空间句法验证设计作品中空间序列的丰富程度,可以起到指导设计的作用。     

浅述沥青路面冷再生底基层施工工艺

论述了冷再生底基层的施工工艺,对此在沥青路面应用的工作原理以及施工的具体过程与效果做了说明,并指出此种工艺的优缺点.     

结合改进PSO-BP神经网络的无刷直流电机控制

针对无刷直流电机的BP 神经网络控制器收敛速度慢,易陷入局部最优,设计了一种采用改进粒子群BP 神经网络控制的无刷直流电机控制系统,改进的粒子群算法在速度更新方程中引入了具有时变衰减特性的惯性权重,并用改进的粒子群算法对BP 神经网络初始权值进行离线训练. 仿真结果显示改进PSO-BP 神经网络孔制系统比标准PSO-BP 神经网络控制有更好的稳定性与抗干扰性,整个系统动、静态响应更好.     

基因枪转多基因库安托杨的获得

通过基因枪共转化方法将枯草杆菌果聚糖蔗糖酶基因(SacB)、透明颤菌血红蛋白基因(vgb)、双价抗蛀干害虫基因(BtCry3A+OC-Ⅰ)、调节基因JERF36及报告基因NPTⅡ等外源基因导入库安托杨, 共获得25株抗性植株. PCR及Southern杂交结果表明, 外源基因已整合到库安托杨基因组中, 其中7株含有上述全部5个外源基因. BtCry3A ELISA实验表明, 上述7株库安托杨BtCry3A基因已得到表达. 且上述转基因植株在滨海盐碱地中生长良好.     

不同含量ZnO纳米粒子对MoS2纳米花SERS性能影响的研究

合成了ZnO纳米粒子(ZnO NPs)附着在MoS2纳米花(MoS2 NFs)上的异质结纳米复合材料(MoS2/ZnO NCs),该材料能够对内分泌干扰物(BPA)进行痕量检测.通过X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)等测试仪器对该复合材料的结构进行了表征,并且通过有机染料亚甲基蓝...     

基于SinGAN的岩石薄片图像超分辨率重建

岩石薄片图像对研究石油地质特性以及油气勘探都有重要的意义.由于各种因素的限制,获取到的岩石薄片图像经常会出现分辨率较低的情况,一定程度上限制了研究者对其细节信息的掌握.而一般的神经网络超分辨率算法都需要大量的数据作为训练集,为了提升岩石薄片图像超分辨率重建算法纹理细节信息还原能力,本文利用单图像生成式对抗网络,不需输入...     

生物质热解炭与煤混合燃烧特性与动力学研究

文章采用热重分析法研究生物质热解炭与煤及其混合物在不同升温速率、不同掺混比例的条件下从室温加热至1 000℃的燃烧特性,并利用Flynn-Wall-Ozawa(FWO)法计算燃烧过程中样品的动力学特性参数。结果表明：生物质热解炭的燃烧行为与煤类似,但其燃烧性能要好于煤;升温速率的提高使得样品的微分热失重(derivative thermogravimetric, DTG)曲线向高温区移动且会产生燃烧热滞后现象,但样品的残余量不会有显著变化;煤掺烧生物质热解炭会改善其燃烧性能,随着生物质热解炭掺混比例的增加,混合物的残余量随之减少,着火性能和燃烧性能逐渐提升;生物质热解炭与煤混燃时会出现协同效应,高温区域协同效应更加显著;活化能的相关系数均高于0.97,混合样品中生物质热解炭掺混比例为70%的样品活化能最小,活化能为105.38 kJ/mol。     

基于YOLOv3的轻量化高精度多目标检测模型

针对当前目标检测模型在边缘设备中的应用占用内存过大、无法达到实时性要求的问题,提出一种基于YOLOv3的轻量化多目标检测模型.采用MobileNet网络进行点卷积和深度可分离卷积运算提取图像特征,显著降低了模型的参数量.同时,为了保证目标检测精度,在训练过程中不仅采用CIOU(complete intersection...     

机器学习在肺内恶性磨玻璃密度结节的应用研究

机器学习算法在医学肿瘤领域应用广泛,文章针对肺腺癌磨玻璃结节患者,运用Logistic回归、人工神经网络、支持向量机和Ada Boost等4种经典算法,从准确率、灵敏度、特异度、F1值和G值等5个指标进行模型性能的分析和比较,发现4种模型的准确率均高于85%,而临床医师对患者诊断准确率只有78%,并总结出不同模型的特点:BP神经网络的精度最高,具有较强的自我学习能力;支持向量机需要调节参数来优化模型,对小样本训练效果较好;Logistic回归不需要调节参数,但在大样本下训练比较耗时;Ada Boost具有组合多个模型后再做诊断的优良品质,为临床医师提供术前诊断方案.     

线虫与线形动物

正人们在与动物接触的漫长历史中积累了丰富的知识,对它们的认识也在不断深入。目前,生物学家对线虫和线形动物已经有了比较明确的认识。它们之间究竟有怎样的关系,又该如何区分?线虫线虫动物门是动物界最大的门之一,有人预言线虫的种数超过百万,甚至可能超过节肢动物门,因而可能是动物界中种数最多的门,当然这还只是预测。目前已知的线虫动物近3万种,还有大量