非完整可控力学系统的形式不变性

研究非完整可控力学系统的形式不变性,建立系统的运动方程和形式不变性判据方程,得到系统方程保持形式不变性的条件以及守恒量的形式,举例说明结果的应用。     

对蒙古语语料库的短语标注

通过本项研究，我们对100万词级现代蒙古语语料库做了短语标注，建立了现代蒙古语基本短语库。这一成果。对今后建立一个面向信息处理的、具有较强通用性的蒙古语语义分类和描述体系，提供了必要的前提条件。局部测试结果表明，标注软件对简单句子标注基本短语的召回率和准确率分别达到了92．93％和86．79％。今后有必要深入研究语义信息的获取、语法信息的细化以及蒙古语短语的歧义结构种类、产生歧义结构的原因等问题。     

^252Cf自发裂变源碎片中短寿命核测量的程序控制系统

该文介绍一套252Cf裂变碎片中核素测量的单片机控制系统.该系统用于短寿命核素的在线分离与测量,具有自动测量、时间可调、稳定可靠等优点.     

浸入边界法及其在可压缩流动中的应用和进展

流固耦合问题广泛存在于自然界和各类工程应用中,例如树叶摇曳、旗子飘扬、昆虫飞行和高速飞行器尾翼颤振等.随着高性能计算机的发展,数值模拟方法在这类问题中的应用越来越广泛,是处理这类问题的一种有效途径.浸入边界法是其中一种高效的实现复杂几何及大变形边界条件的方法,它通过分布拉格朗日力到流-固界面附近的流体点上,并将其作为源项施加到N-S方程中来处理复杂几何界面的边界条件.因此,浸入边界法无需生成贴体网格和进行网格移动与重生,从而具有较高的计算效率.近来,浸入边界法又被推广到可压缩流动中,将在气动弹性,流固声耦合中发挥越来越重要的作用.本文回顾浸入边界法的基本原理和发展过程,并对其在可压缩流动中的应用和能够解决的各类问题进行介绍,重点展示一些浸入边界法在可压缩流动中的典型算例.     

美洲的龙舌兰

<正>3年前,我在墨西哥旅行,第一次见到这种植物,以为它是长得特别大的芦荟。路边到处都是这种植物,大大的叶子向外伸展,看上去既狂野又有些可爱。后来,我在品尝墨西哥国酒——龙舌兰酒时,当地人指着一丛"大芦荟"告诉我,龙舌兰酒就是以这种植物为原料制成的,这种植物叫龙舌兰。     

精致品味

正味觉,远比我们想象的要复杂得多。在英国伦敦大学,科研人员将两盘意大利烩饭摆到桌上,称其中一盘里加了秘密佐料,打算找人来尝尝看。对于品尝者而言,非常容易将两盘烩饭区别开来:其中一盘多了些奶油味,更加美味。有奶油味那盘烩饭更美味的秘密是掺入了"厚味"的原料。"厚味"是一种起源于日本的味道概念,通常用来形容滋味极好的食物。一些美食家认为它可以与四种已知的基础味道(咸、甜、苦、酸)并肩。可能很多人都有这样的体验:     

大数据背景下地方政府经济治理能力提升的若干思考

研究背景 当前,国内外经济形势严峻复杂,疫情防控和外部环境存在诸多不确定性.发挥大数据在经济治理中的作用,从宏观、中观和微观3个层面动态掌握所辖区域的经济运行信息,找准经济增长点、创新点, 推动政府决策从依靠直觉判断和主观经验模式向大数据驱动决策模式转变, 已经成为地方各级党政领导者最为关心和亟待解决的命题.     

面向移动机器人大视角运动的图神经网络视觉SLAM算法

针对移动机器人在大视角运动下光照变化剧烈或遭遇纹理稀疏场景易出现特征点提取困难,极端角度下特征难以匹配导致对极几何计算误差较大问题,提出一种融合改进图神经网络的视觉SLAM算法。基于先验位置估计的特征提取网络,通过先验位置估计实现图像特征点快速均匀检测与描述,构建真实准确的特征点信息。基于图注意力机制的特征匹配网络,通过消息传递图神经网络聚合特征点信息,使用自我与联合注意力机制对前后图像帧分权重特征匹配。将特征提取与匹配图神经网络与ORB-SLAM2系统后端非线性优化、闭环修正、局部建图模块融合,提出一个完整的单目视觉GNN-SLAM系统。实验结果表明：该算法在KITTI数据集上与ORB-SLAM2算法相比,绝对轨迹误差降低37.59%,相对位姿误差降低19.67%。     

汇率形成机制改革对人民币的影响

人民币汇率制度的改革在调整汇率水平的同时,也改变了汇率波动幅度,而汇率的波动性是汇率风险的主要来源。随着中国汇率制度的改革,汇率形成机制进一步市场化,汇率波动有扩大的趋势。汇率波动的不确定对社会和经济产生了巨大的影响,因此我们必须要重视汇率形成机制,避免人民币汇率大幅波动。