电子-空穴气屏蔽影响下有限深量子阱中电子与空穴的本征态

考虑电子-空穴气屏蔽的影响,研究了有限深量子阱中电子和空穴的本征能量及其相应的各级本征态.电子-空穴气引起的极化电场由泊松方程给出,而电子和空穴则满足考虑极化电场下的薛定谔方程,因此本文自洽计算了泊松方程与薛定谔方程.数值结果表明,内电场使电子和空穴向相反方向靠近势垒,而电子-空穴气将屏蔽内电场使得电子和空穴向阱中心靠近;势垒、内电场和屏蔽之综合效应将影响电子和空穴的本征能量和本征波函数.本文的方法还可推广到求解任意势中的定态薛定谔方程.     

方钢管钢骨混凝土中钢骨锈蚀量计算

针对混凝土中的钢骨锈蚀后,钢骨的周围产生锈胀力,随着锈蚀程度的增加,钢骨锈胀力将导致混凝土保护层开裂,影响钢骨混凝土结构耐久性的问题,应用弹性力学的方法建立了混凝土锈胀开裂时方钢管锈蚀量的计算模型,得到了钢骨锈蚀量的计算公式,并对影响钢骨锈蚀量的因素进行了分析.分析结果表明,钢骨锈蚀量随着混凝土保护层厚度、钢管内径的增加和混凝土强度等级的提高而加大,随着钢管外径和铁锈膨胀率的增加而减小.     

CO2浓度升高对宁夏枸杞果实发育期形态指标及糖分积累影响

【目的】探究正常大气CO₂浓度升高对宁夏枸杞果实发育期形态及发育期蔗糖、果糖、葡萄糖等糖分积累过程的影响,以期为气候变化对果实发育期糖分积累影响提供参考。【方法】以宁夏枸杞苗木为试材,采用开顶气室模拟控制3个CO₂浓度:正常大气CO₂浓度[(380±20) μmol/mol,CK]作为对照,0.5倍增浓度[(570±20) μmol/mol,TR1],1倍增浓度[(760±20) μmol/mol,TR2];分别取经不同CO₂浓度处理的宁夏枸杞果实幼果期至成熟期果品,测定其形态指标及不同发育期含糖量。【结果】TR1、TR2处理的宁夏枸杞果实较CK处理,在幼果期、青果期单果质量,以及横径均显著上升。青果期,其纵径、淀粉及果糖含量较CK处理显著增加。至成熟期,果实横径显著增大,蔗糖含量显著上升,单果纵径/横径显著下降,而果糖、葡萄糖、淀粉含量处理间无显著差异;TR1、TR2处理宁夏枸杞果实较CK处理在转色期蔗糖、淀粉质量比显著上升,初熟期显著下降,成熟期极显著上升;CO₂浓度升高处理使宁夏枸杞果实在青果期单果质量与淀粉含量、转色期单果质量与果糖含量、转色期蔗糖与淀粉含量、成熟期单果质量与蔗糖含量间均达显著正相关。【结论】CO₂浓度升高可显著促进宁夏枸杞在幼果期、青果期的果实横径、单果质量,使其青果期纵径及果糖、淀粉含量显著增加,处理至成熟期,可使宁夏枸杞果实单果质量、蔗糖含量显著上升,纵径/横径显著下降,影响果实发育过程中淀粉和蔗糖的积累过程。     

医院的动物实验管理需要适应发展要求

探讨医院动物实验管理工作的特点与难点,分析影响动物实验管理平台效率的因素,通过加强对实验动物的 管理、对实验人员的管理等措施,提高动物实验管理平台的效率,尽量满足临床医务人员的科研需求。     

粗糙空间上基于VC维的风险泛函的界

为了完善粗糙空间上学习过程收敛速度的界,根据粗糙空间上的信赖性测度的性质和传统的统计学习理论的相关知识,在粗糙空间上学习理论的关键定理和学习过程一致收敛速度的界的基础上,给出了粗糙空间上退火熵、生长函数、VC维的概念及其相关的性质,以此为基础构建了粗糙空间上基于VC维的构造性的与分布无关的界,为系统地建立粗糙空间上的统计学习理论及其相应的支持向量机奠定了理论基础。     

一种基于模糊线性方程组的模糊随机时间序列模型

利用模糊系数实变量的线性方程组建立了一种新的模糊随机时间序列模型.模型的求解被转化为一种线性规划问题,它可广泛应用于不确定环境中的各种预报.     

一种基于相似性的加权模糊产生规则计算方法

提出了一种基于相似性的加权模糊产生规则计算方法.该方法允许权重与确定因子等参数用普通的语言词来表示,从而提高了模糊产生规则的知识表示力,使其更符合人们的思维习惯,为其应用提供了更大的范围.还提出了一种改进的方法来计算结果的模糊值及其确定因子,从而使计算结果更加合理.     

基于近邻样本联合学习模型的疟疾识别算法

疟疾早期诊断可以有效防止疾病暴发.深度学习在细胞形态和组织图像检测等任务中具有出色能力.已有许多基于深度学习的疟疾研究,但它们主要用于环状体和红细胞二分类.本文首次研究疟疾多阶段识别,并提出近邻样本联合学习(neighbor sample joint learning,NSJL)模型.NSJL包括卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)特征学习、领域相关性挖掘和图特征嵌入.它提取CNN特征,并将其与K近邻(K-nearset neighbor,K-NN)建立的邻域图传入图卷积网络(graph convolutional network,GCN).为评估NSJL,将其与先进方法比较,结果表明NSJL模型可达92.50%准确率,92.84%精确度,92.50%召回率和92.52%F1分数,至少高于其他方法7%的准确率表明其优秀疟疾识别能力.     

基于关系的信任的数学定义及评价模型

针对目前组织合作中的信任定义及度量不统一,特别是信任没有精确的数学定义等问题,首先利用经典数学关系和模糊关系分别给出了客观信任和主观信任的数学定义和性质,然后根据经典关系与模糊关系的融合给出了基于客观信任优先的信任的数学定义及其度量的概念模型.借用模糊聚类的思想,构建了信任的评价模型.     

基于直觉模糊集和有效测度的Choquet积分

给出了一种基于直觉模糊集的实值有效测度,讨论了其相关性质;结合有效测度,讨论了直觉模糊集合上的Choquet积分及其性质,从而拓广了非可加测度和积分理论.