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931.
一类单叶调和函数族的极值点与支撑点 总被引:1,自引:1,他引:0
彭志刚 《湖北大学学报(自然科学版)》2004,26(3):188-190
设T是由具有形式f(z)=z-∑n=2^ ∞αnz^N-∑n=2^ ∞bn z^-n,且满足条件αn≥0,bn≥0,∑n=2^ ∞n(αn bn)≤的所有复值调和函数组成的函数族.找出了函数族T的极值点与支撑点. 相似文献
932.
为研究哑铃型不锈钢管海砂混凝土长柱轴压性能,以郑州黄河二桥为工程背景,开展该类长柱结构轴压试验研究;通过有限元参数分析,提出该类结构承载力计算简式.研究结果表明:轴向荷载作用下,哑铃形不锈钢管海砂混凝土长柱的破坏模态表现为侧向挠度发展较大的整体失稳破坏;现有相关规范高估了试验构件的稳定系数;提出的稳定系数计算简式可较为... 相似文献
933.
为分析某采空区对铁路工程结构的影响,确定合理的安全距离。利用移动角理论对开采影响距离进行了预测,从采空区与铁路工程结构的空间相对位置建立数值模型,分析了露天开采和地下开采两种方式对铁路工程结构的影响。研究表明:依据理论计算结果,可知矿体开采引起的地面变形范围远小于该矿体露头距离线路最近距离。依据数值模拟结果,可知露天开采引起的围岩变形和衬砌位移均大于地下开采引起的位移,但两者都在规范范围之内,不会影响铁路工程结构安全。基于此,提出了一种新的铁路安全保护距离确定方法,对矿区高速铁路建设的规划、选线具有一定的实用意义。 相似文献
934.
935.
突发事件快速评估模型 总被引:1,自引:1,他引:0
突发事件发生初期,进行突发事件的快速综合评估,有利于及时、准确地把握事件的态势,以满足应急决策的时效性要求.为解决突发事件数据量较大,数据更新较快时,过于复杂的运算过程和计算软件缺乏以及已有软件兼容性低而难以满足应急决策的时效性要求的问题,本文简化了Simos过程和PROMETHEEⅡ方法,构建了突发事件快速评估模型,即SSPPM(Simple Simos'Procedure and PROMETHEEⅡModel).为了验证新模型的有效性,本文选取了两个数据进行实验.实验结果表明,在对评估速度的要求大于对精度的要求的突发事件控制阶段,新模型能快速综合多位应急决策者的意见,快速获取权重,简化评估过程,提高突发事件综合评估效率. 相似文献
936.
骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望. 相似文献
937.
为了制备出不同光电性能的氧化铋薄膜,并明晰其性能机理,以便后续研究与氧化锌薄膜复合成压敏薄膜.采用磁控溅射法,改变溅射气氛中氧气和氩气的流量比,在玻璃衬底上制备出了三个氧化铋薄膜样品,并对其微观形貌、结构及光电性能进行了测试分析.结果表明:溅射气氛中的氧氩流量比对薄膜微结构及光电性能影响显著;不同氧氩流量比制备的Bi2 O3薄膜中均含BiO2和Bi杂相,且随着氧氩流量比由0:40增大至4:36,薄膜中Bi含量减少,BiO2增加;薄膜颜色由黑变黄;沉积速率由14 nm/min减少至12 nm/min;晶粒尺寸增大,表面趋向致密均匀,可见光区透过率由0.25%增加到56.73%;禁带宽度由0增加到3.17 eV;载流子浓度、导电性能急剧降低,调节溅射气氛中氧氩流量比可有效控制氧化铋薄膜的禁带宽度,载流子浓度等,从而获得不同光电性能的薄膜样品. 相似文献
938.
以斑马鱼(Danio rerio)为实验动物进行缺氧窒息及游泳能力实验,检测愈伤灵胶囊以及人参皂苷Rbl对斑马鱼的存活、耐受缺氧能力及游泳能力的影响。结果发现,愈伤灵溶液处理1 d 后,实验鱼窒息时间随药物剂量呈现先增高后降低的趋势,在剂量为 0.01 mg·L-1时达最大值;实验鱼最大绝对游泳速度呈现类似的变化趋势,不同药物剂量下的实验鱼最大相对游泳速度无显著差异。愈伤灵溶液处理 8 d 后,实验鱼窒息时间随药物剂量呈现降低的趋势,在剂量为 0.01 mg·L-1时达最大值。人参皂苷 Rbl处理 8 d 后,实验鱼窒息时间随药物剂量降低呈现跳跃式陡降。研究结果提示斑马鱼可作为药效评价的模式实验动物,用于中药评价新技术的开发。
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939.
针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法. 相似文献
940.
文章通过以水生植物菹草为研究对象,对水生植物制备生物乙醇和甲烷过程进行了比较分析,并利用稀酸处理提高其生物可降解性。试验结果表明:对于产乙醇过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度125℃、时间2h,在此条件下,乙醇产量达75.70mg/g;而对于产甲烷过程,最优的预处理条件为硫酸质量分数2%、温度115℃、时间2h,最大产甲烷量为110.56mL/g。X射线衍射仪分析结果显示稀酸预处理后菹草纤维素结构受到不同程度的破坏。分析表明厌氧产甲烷过程效率更高,更适于菹草资源化。研究结果可为水生植物的能源化利用提供技术参考。 相似文献