近岸海域污染物迁移转化的三维水质动力学模型

以研究近岸海域环境中多组分的水质动力学模型为目标,在分析近海环境中各种物理、化学和生物过程的基础上,针对这种多因素作用下的复杂过程,将污染物扩散输移的湍流模型与多组分污染物的生物、化学转化模型相结合,建立了统一考虑物理、化学和生物过程综合作用的近岸海域多组分三维水质动力学模型,模型可同时模拟水温、盐度、悬浮固体、大肠杆菌、生化需氧量、溶解氧、有机氮、氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮、藻类、腐植质以及营养物质氮、磷、硅等多个水质状态变量及其相互作用,成功地应用于近岸海域的水质模拟.为海域环境影响评价、环境规划、环境管理、污染控制及综合防治等提供科学依据和可靠的手段.     

基于谱分析的实时波浪模拟

海洋表面有各种各样的波浪，作为一种自然现象，其模拟已成为计算机图形学中最具挑战性的问题之一。风浪是最主要的一种波浪，其模拟在工程及影视中的应用已日益引起人们的关注。本文从海洋学已有的统计观测结果出发，利用海浪频谱与方向谱的相关公式，对开阔海面深水域的风成波浪进行了模拟。实践证明，该方法对波浪的模拟在实时性与真实感方面均取得了不错的效果。     

地区电信业务发展水平的主成分及聚类分析 

运用数理统计的方法对重庆市1997-2003年的电信业务发展情况进行综合评价,建立了评价指标体系，用主成份分析法对原始数据进行数学处理，得出表示电信业务发展水平的综合指标，再用聚类分析方法进行指标聚类分析，找出了影响重庆市电信业务量的主要因素，并对如何提高重庆市电信业务提出一点建议。     

基于支持张量机算法和3D脑白质图像的阿尔兹海默症诊断

结构磁共振成像(s MRI)本质上具有三维张量结构,而传统的向量空间机器学习方法将其展开成向量进行建模,这破坏了数据的内在结构信息的完整性,降低了机器学习性能。为了克服数据向量化的弊端,提出了一种基于支持张量机(Support tensor machine,STM)的以3D T1加权MR脑白质图像为输入的阿尔兹海默症诊断算法。首先用SPM8软件将采集的MRI数据进行预处理,分割为灰质、白质、脑脊液3部分,提取脑白质各体素的灰度值构建三阶灰度张量,然后用递归特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)法结合支持张量机进行特征选择,最后用支持张量机进行分类。在阿尔兹海默症患者(AD),轻度认知障碍患者(MCI)(包括转化为AD的MCI-C和未转化的MCI-NC)以及正常对照(NC)4组人群中进行实验测试,并用10折交叉验证方法获得验证结果。用ROC曲线下面积AUC、分类准确率、敏感性、特异性这4个指标评价分类器的性能,AD vs NC组分别达到99.1%、97.14%、95.71%、98.57%;AD vs MCI组分别达到88.29%、84.07%、78.57%、91.07%;MCI vs NC组分别达到89.18%、87.91%、93.75%、78.57%;MCI-C vs MCI-NC组分别达到87.5%、82.08%、80.36%、82.14%。算法保持了原始图像的张量结构,提高了分类器的性能,实验结果表明此算法是一种有效的阿尔兹海默症诊断方法。     

哈尔滨市售五种伞形科饮片的显微鉴定研究

对哈尔滨市售的5种伞形科饮片进行显微鉴别研究.采用冰冻切片法制作哈尔滨市售的5种伞形科饮片组织切片,观察各饮片的组织特征.实验结果表明当归有较宽的木栓层,韧皮部、形成层环状排列,分布散落有油室,木质部射线宽广;柴胡的木栓层有7至8列细胞,韧皮部外侧常有油室,含木纤维;防风的木栓层细胞壁微木化,栓内层比较窄,有不规则长圆形油管分布.韧皮部比较宽,有较多油管分布,内部充满黄色的油状物,有弯曲射线,常与韧皮部组织分离而成裂隙,形成层为环状,木质部导管呈放射状排列,木射线含有1至2列细胞,木射线常见明显裂隙;独活木栓层细胞微木化,皮层窄,韧皮部较宽广,形成层呈环,有少量油室分布,木质部导管较少;羌活木栓层为10余列细胞,皮层菲薄、韧皮部多裂隙.形成层成环.木质部导管较多.韧皮部、射线和髓中均见分泌道,内含黄棕油状物.本实验能够为哈尔滨市售伞形科饮片的质量标准提供补充依据.     

一种矿用动力电池电压高精度监测的方法

随着锂离子动力电池应用技术的快速发展,其逐渐在煤矿井下得到应用。针对煤矿井下锂离子动力电池组各单体工作特性不一致,导致的电池组效率低、寿命短、安全性差等问题进行了研究。实践表明,应用LTC6804对动力电池的电压进行高精度监测,使得电池管理系统管理更加安全、节能和环保,SOC估值更加准确,并且可以提高电池组的使用效率和延长其寿命。     

卷积神经网络声学模型的结构优化和加速计算

将卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)声学模型应用于中文大词表连续电话语音识别任务中,分析了卷积层数、滤波器参数等变量对CNN模型性能的影响,最终在中文电话语音识别测试中,CNN模型相比传统的全连接神经网络模型取得了识别字错误率1.2％的下降.由于卷积结构的复杂性,常规的神经网络加速方法如定点量化和SSE指令加速等方法对卷积运算的加速效率较低.针对这种情况,对卷积结构进行了优化,提出了2种卷积矢量化方法:权值矩阵矢量化和输入矩阵矢量化对卷积运算进行改善.结果表明,输入矩阵矢量化方法的加速效率更高,结合激活函数后移的策略,使得卷积运算速度提升了8.9倍.     

双交联聚合物微球调剖剂研究

针对现有聚合物微球调剖剂普遍存在吸水膨胀过快的不足,采用化学性质稳定的N,N′-亚甲基双丙烯酰胺与可降解型丙烯酸酯类交联剂制备了双交联聚合物微球调剖剂,通过丙烯酸酯类交联剂在一定pH值及温度下降的解特性,实现对聚合物微球溶胀性能的控制。在研究了交联剂、油溶剂、乳化剂、反应温度等条件对聚合物微球粒径和溶胀速率的影响的基础上,成功制备了初始粒径10~20μm双交联聚合物微球,其粒径分布集中,具有优异的耐剪切、耐盐性能,封堵效果明显,在油田堵水调剖领域具有潜在应用价值。     

L-拓扑空间中S~* -连通性

在L-拓扑空间借助于半开L-集和半闭L-集引入S~*-连通性,给出了它的一些等价刻画,并讨论S~*-连通性和S-连通性之间的关系.     

不同氧气浓度煤样耗氧特性实验研究

在不同氧气浓度下煤的耗氧速度不同,从而使煤的自燃性产生差异.通过在不同氧气浓度条件下对煤样进行程序升温氧化实验,测定分析煤样在不同温度时的耗氧速度,研究氧气浓度对煤氧化自燃性的影响关系,提出了低氧气浓度条件下,煤样在不同温度时的耗氧可分为扩散耗氧和化学动力耗氧两个阶段.并根据实验数据分析,得出煤的耗氧速度与氧气浓度的1.149次方成正比.图4,表2,参7.