相对论重离子碰撞中的喷注淬火和介质响应

本文简要回顾近年来在相对论重离子碰撞中喷注与夸克胶子等离子体相互作用方面的一些研究工作和进展,主要讨论以下4个方面:领头强子、整体喷注、重味夸克和介质响应.大横动量领头强子谱的压低是喷注淬火研究中最早被关注的观测量之一.在大横动量区间,系统研究了喷注淬火对部分子味道的依赖性,细致考虑了高能夸克和胶子对轻强子和重味强子的产生和核压低的贡献.在中低横动量区间,发现夸克组合机制和非微扰相互作用对解释轻强子和重味强子的核修正因子与椭圆流数据至关重要.整体喷注是近年来喷注淬火研究中的一个热点.利用贝叶斯分析研究了单举喷注和光子-喷注的横动量谱压低效应,定量提取了整体喷注的能量损失及其分布.系统性地研究了整体喷注的内部结构,如喷注形状函数、喷注腰围和喷注横动量弥散、整饰喷注的劈裂函数和劈裂半径、重组大半径喷注以及喷注内重味强子的径向分布等.介质响应一直是喷注淬火研究中的一个重点和难点.喷注在夸克胶子等离子体中的能动量损失会在喷注的传输方向激发出马赫锥等效应,同时在后方会产生扩散尾流.细致研究了介质响应对喷注周围的能量分布以及重子介子产额比的影响;提出了在光子或Z玻色子标记的喷注事例中探测扩散尾流的...     

进化论的故乡

加拉帕戈斯群岛位于东太平洋,距离南美大陆约1000千米。群岛由大大小小19座岛屿和无数的岸礁组成,这些岛屿都是远古时代由海底火山喷发出的岩浆堆积而成的火山岛。几百万年以来,许多动植物被洋流和季风由美洲、加勒比海和南极送往这座群岛,与世隔绝地在不同的岛屿上各自进化。19世纪30年代,达尔文曾上岛研究这些独特的动植物,这对他后来提出进化论起到了重大影响。因此,加拉帕戈斯群岛被誉为“进化论的故乡”。进化论的故乡~~     

房地产金融制度与土地制度联动关系研究

房地产业的发展关系着国计民生,研究如何规范房地产市场具有重要意义.目前还未见到有综合研究土地制度和金融制度对中国房地产市场的影响.本文使用经济学“双缺口”模型解析我国房地产业市场目前的土地、金融两个领域制度创新的联动关系,在此基础上并给出了建设性的指导建议,认为缺乏土地市场制度创新相配合的房地产金融体制改革很大程度上天然是无效的.     

物联网技术在养殖塘水质监控系统中的应用

针对传统水质监控系统中存在不能兼顾通信距离、通信成功率、调控精准度等问题,设计了一种基于长距离无线通信(LoRa)技术和窄带物联网(NB-IoT)技术的养殖塘水质监控系统.利用MSP430F149单片机和传感器实时采集水质参数信息,通过LoRa局域网传输参数信息至采集节点中心,利用NB-IoT进行数据汇总上传至中国移动...     

碱性甲醇燃料电池阳极催化剂的研究进展

综述了直接碱性甲醇燃料电池阳极催化剂的研究进展.由于采用碱性电解质,甲醇电化学氧化催化剂的选择可不再受只有铂才会表现较高的电催化活性的限制.指出了研究比较多的非铂催化剂Au,Pd,Ni和钙钛矿型稀土氧化物的研究机理,为进一步发展新型催化剂提供了新方向.     

太阳系行星形成的爆炸波理论--新原子层级和场

数十亿年前,有一颗原行星受驱动进入原太阳的引力场,并与之碰撞发生链锁爆炸,爆炸波的相互作用,引起分裂;巨大的冲击波引发了原子深层的作用,将裂解星体抛入太空,在斥力与引力的作用下入轨,历缝漫漫岁月而演化为现今的太阳系家族。     

现代建筑企业管理思考

随着企业体制改革的不断深入,市场的不断规范,特别是加入WTO以后,建筑市场竞争激烈的局面将是建筑企业面临的主霉矛盾,在带来新的机遇的同时,也带来了新的挑战。以适应社会主义市场经济为导向,以建立和完善现代企业制度为目标,正确认识企业在市场中的定位,强化竞争意识,推进思想观念的创新：发挥集团优势,扩大经营空间,推进运作方式的创新：调整组织结构,优化资源配置,推进机制体制的创新：坚持以项目管理为重点,抓好过程控制,推进管理创新：坚持以人为本,强化培训教育,推进科技创新：这是本文在新形势下从建筑企业管理理念的角度加以探讨的主要内容。     

改进卷积神经网络的语音情感识别方法

研究了基于卷积神经网络的语音情感识别算法,改进了传统卷积神经网络训练过程中的卷积核权值的更新算法,使卷积核权值的更新算法与迭代次数有关联;同时为了增加情感语音之间的特征差异性,将语音信号经过预处理后得到的梅尔频率倒谱系数特征数据矩阵进行变换,提高卷积神经网络的表达能力.实验表明,改进后的语音情感识别算法的错误识别率比传统算法的错误识别率约减少7%.     

便携式发电机整流稳压电源设计

针对便携式发电机的特殊要求,给出了一种能够满足宽压和宽频输入的整流电源的设计方案。为了使系统获得良好的稳态和动态性能,在系统中加入了反馈控制和前馈控制相结合的复合控制。实验证明,该系统不仅能够适应宽压和宽频输入,而且在输入电压和频率大幅度变化时仍能稳定可靠地工作。     

基于LVQ神经网络的植物种类识别

提出一种基于学习矢量量化（LVQ）神经网络的计算机植物种类识别新方法. 使用2-D不变矩、 多尺度2-D Gabor滤波器等多种方法分别提取了叶片的几何特征和纹理特征, 应用LVQ神经网络识别植物种类. 实验结果表明, 该方法对植物种类的识别效率较高.