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。     

西秦岭南带中志留统的岩石学特征与沉积环境

详细研究了西秦岭南带中志留统岩石学特征,对遭受重结晶作用的碳酸盐岩进行了结构成因分类。分析了该区中志留世的沉积环境及变化特征。在该区发现的层孔虫生物礁及其它“浅水”标志,表明志留纪时,为若尔盖微古陆北侧的边缘浅海环境。西部为局限陆棚环境,可分为:局限内陆棚、海湾、礁滩-泻湖-潮坪(孤立台地)等亚环境;东部为开阔陆棚环境,可分为浅海砂滩、内陆棚、外陆棚等亚环境。     

用爆炸波起爆癸烷云雾的两种模式

用垂直激波管研究了400μm癸烷液滴与空气混合物的爆炸波起爆。每种混合物有两个极限起爆能值,即高值Ecu,和低值Ecl。当起爆能的值高于Ecu时,观察到100%发生爆轰;而当其低于Ecl时,就不会发生爆轰。有趣的是,当起爆能水平在Ecu和Ecl之间时观察到对应于不同的起爆能水平有不同的起爆行为。如实验结果所表明的,爆轰的激发不仅是由于直接起爆,而且也由于“爆燃”到爆轰的转变。     

溶剂萃取法制备碳酸盐的热力学讨论

向金属氯化物(Ⅰ)的水溶液中通入CO_2气体,以期制备相应的碳酸盐和酸式碳酸盐,在常温常压下,体系的△G>0,反应几乎是不可能的。向反应体系中加入有机溶剂(S),使生成的HCl即被萃取,可促进Ⅰ的继续转化。分析计算表明,S对HCl必须有很强的萃取能力,其K_萃须在10~5以上。研究了加入有机溶剂N_(235)前后,体系的热力学状态、函数及其变化。加入N_(235)后,K_萃值增大了5个数量级。考察了温度、时间和通气次数对系统热力学性质的影响。根据反应的耦合原理和热力学分析,提出萃取剂选择的原则。结合实验数据的估算说明:溶剂萃取法由Ⅰ和CO_2制备碳酸盐的工艺路线是可行的。     

河口地区沉积物的溯河搬运

在长江、南流江、钱塘江河口地区的现场观测表明,涨潮流是使沉积物溯河搬运的主要动力,而有孔虫和铁皂石则分别代表溯河搬运的“轻”、重矿物。这种海相微体化石和海相自生矿物不仅见于河口地区,而且出现在全新世沉积层中。沉积物溯河搬运的研究进一步说明了长江三角洲地区海进河床充填层序的形成和解释了全新世太湖地区的某些海侵沉积问题。     

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%.     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。