线图求根

给定线图G,如何求得根图H,使G=L(H)?本文就无向图和有向图作出解答.     

Goniothalamicin and annonacin: Bioactive acetogenins fromGoniothalamus giganteus (Annonaceae)

Summary Using brine shrimp lethality for activity-directed fractionation, goniothalamicin (I), a new tetrahydroxy-mono-tetrahydrofuran fatty acid -lactone (acetogenin), has been isolated from ethanolic extracts of the stem bark ofGoniothalamus giganteus Hook. f., Thomas (Annonaceae). This novel compound was found to be cytotoxic and insecticidal and inhibited the formation of crown gall tumors on potato discs. Annonacin (II), the only other reported mono-tetrahydrofuran acetogenin, was also isolated; the previously reported 9ASK (astrocytoma reversal) activity ofII was confirmed, andII is now also found to be weakly active against 3PS murine leukemia.     

冠状动脉粥样硬化病变中微量元素的X射线显微分析

本文应用EDAX-9100能谱仪,对家兔冠状动脉粥样硬化病变部位的微量元素进行显微分析,发现Zn/Cu比值大于1,提供了冠心病病因中“Zn/Cu假说”的实验论证。     

有穷长半模偏序集上的一个定理

本文是对参考文献[1]第二章定理14证明的补充和改进。该定理乃指: 定理14.在任何上(或下)半模的有穷长的偏序集内,Jordan-Dedekind链条件成立。 文献[1]中,考虑上半模情形,谈到已知一个连接链:γ∶a=x_0相似文献   

用焓法有限元解相变问题的离散化方法

为了消除应用焓法进行含有相变的有限元传热计算结果呈台阶形的现象,本文作者提出“焓计算单元”和“固相分数”的概念,并将几种一维有限元实施方案的计算结果与精确解对比,说明采用所提出的概念,可以使有限元计算得出更为合理的结果。     

砂卵石地层盾构隧道掌子面稳定性理论分析

盾构隧道穿越砂卵石地层掘进施工时,由于砂卵石的地层特性及施工扰动,隧道掌子面容易失稳而引发事故。为研究砂卵石地层盾构隧道掌子面稳定所需的最小支护力,结合砂卵石地层的掌子面失稳模式,在三维Murayama模型的基础上,将掌子面前方土体的滑动面形式假设为对数螺旋滑移线,结合上部松动区域的破坏机制,引入椭球体放矿理论,对传统的棱柱体筒仓模型进行改进,进一步通过极限平衡法推导出砂卵石地层的掌子面极限支护力求解公式;最后通过离散元数值模拟验证所推公式,两者的误差为3.1%。结果表明所得公式可对砂卵石地层的掌子面极限支护力进行较为精确的求解。研究成果以期为砂卵石地层掌子面极限支护力计算理论提供依据。     

边界层对粗糙单裂隙溶质运移影响试验

为探究非费克(non-Fickian)运移表现出的峰值提前到达和拖尾等现象,开展了粗糙单裂隙溶质运移试验,总结了粗糙单裂隙中溶质运移特征及运移机理,结合边界层理论对峰值提前到达和拖尾现象进行了分析和解释。结果表明：峰值时间和拖尾时间与边界层厚度之间存在较好的线性相关关系;边界层对裂隙介质溶质运移有较为显著影响,即水流速度越小,边界层厚度越大,滞留在边界层内部的溶质越多,溶质获取率越低;粗糙单裂隙中溶质穿透曲线的峰值提前和拖尾现象是由裂隙中心处以惯性力主导的主流区和裂隙壁面以黏性力主导的边界层区共同作用造成的,其中峰值时间主要由主流区的对流因素控制,而边界层区域的存在对拖尾时间影响较大。     

基于双重匹配注意力网络的观点型阅读理解

提出一种基于双重匹配注意力网络的方法.先用动态匹配机制迭代综合获取全局观点信息,同时利用多维度匹配机制在不同特征空间上计算全局语义信息,然后交互式多路注意力机制通过两路注意力之间的交互计算对上述全局的观点与语义信息进行融合,最后与选项表示结合预测答案的观点倾向.在观点型阅读理解数据集ReCO和Dureader上面的实验表明,该方法相对于基准模型在准确率上提升了1.18%和0.84%,在加权宏F1上提升了1.16%和0.75%.     

基于机器视觉的车辆时空参数识别

车辆荷载信息是分析桥梁受力和性能评估的重要依据,其中车辆时空信息是准确识别车辆荷载的关键参数。考虑到传统在桥面埋设传感器的方法影响交通、破坏路面,提出了一种基于机器视觉技术的车辆荷载时空参数识别方法,包括车辆的横向定位、车速、车轴数、轴距的识别。基于正面拍摄视频,采用背景差分法来实现车辆检测,进一步通过车牌识别确定车辆在图像中的位置,然后根据车牌与车道线距离来实现车辆横向定位。基于侧面拍摄视频,采用图像标定方法,结合已知长度的辅助检测线来获取车辆的轴距、轴数、车速等车辆参数。通过试验室模型试验和现场试验验证了提出的方法。结果表明,现场试验中车辆横向定位和车速的最大误差分别为2.42%和2.67%,轴距的平均误差为1.63%,识别结果可以为更多其他车辆参数如轴重和总重的识别提供重要的技术支撑。