颈外静脉及属支变异1例

在局部解剖学教学中发现一女尸右侧颈部颈外静脉呈现双干 ,现报道如下。右颈外静脉的两干经胸锁乳突表面相伴下行 ,距锁骨上静脉1cm处汇合并注入锁骨下静脉 ,沿途见2～3处交通支。左侧未见变异。右颈外静脉内侧干由面静脉延续而成。面静脉沿内眦、鼻翼、口角至下颌缘 ,此部分较细 ,约0 5cm ,到下颌角下方接受颏静脉后扩大成约1cm的内侧干 ,而后沿胸锁乳突肌表面自外上向内下斜行至颈根部。内侧干较外侧干细。右颈外静脉外侧干由颞浅静脉延续而成 ,约1 2cm ,沿途收集枕静脉、舌静脉、甲状腺上静脉。颈前静脉存在 ,仍汇入内侧干。讨论颈外静脉…     

具有特定孔道结构的分子筛骨架的设计

引入“禁区”的概念用于设计具有特定孔道的分子筛骨架结构，在模拟中，首先在某一设定晶胞中定义一个圆柱形禁区(类似分子筛中的孔道)，然后向禁区外投入独立T原子，根据对称性、原子间距不小于3．0A(Si～Si)的限定条件产生等效原子，用Cerius^2建立骨架模型，并进行结构修正，通过改变禁区半径、独立T原子数及晶胞参数，在P6／mmm(no．191)空间群中成功地设计了大量不同拓扑结构的分子筛骨架，其中既有已知骨架，如：LTL、MWW、DOH、DFO等，又包括很多结构新颖、能量合理的理论结构，这种方法为快速寻找具有特定孔道的新颖分子筛骨架结构提供了有效的途径，有利于分子筛材料的定向设计与合成。     

具有局部搜索能力的自适应变异遗传算法

针对函数优化问题，提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力，弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象，将此算法与其它三种遗传算法进行比较，仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效，大大加快了算法的收敛速度，并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。     

转铁蛋白-转铁蛋白受体系统在药物运输和定向给药中的应用

近年来, 药物的定向运输和定点给药系统的研究已取得了可喜的进展. 转铁蛋白-转铁蛋白受体系统在抗癌药物和蛋白质的定向运输以及作为基因载体在扩散的恶性肿瘤细胞基因治疗中的应用研究已接近临床使用阶段. 药物经转铁蛋白-转铁蛋白受体介导通过血脑屏障进入脑内发挥药效的给药途径的研究也给脑疾病的治疗带来了巨大希望.     

距离加权反比插值法和克里金插值法的比较

首先给出了距离加权反比插值法和克里金插值法的原理，然后对这两种方法在理论和实际应用上进行了比较，其结论是克里金插值法的效果优于距离加权反比插值法的效果。     

取向多晶Fe-Ga合金结构与磁致伸缩应变研究

采用定向凝固的方法实验研究了取向多晶Fe-Ga合金的磁致伸缩性能.发现〈110〉轴向取向的Fe-Ga合金具有较大的磁致伸缩应变.在零预压力下,其饱和磁致伸缩应变λs为188×10-6;在20 MPa预压力下,λs可以达到286×10,具有明显的压力效应.还观察到在大的预压力(＞15 MPa)作用下,在低磁场范围出现负磁致伸缩应变现象.     

微孔晶体合成反应数据库的数据挖掘研究

采用数据挖掘中的查询和决策树技术对吉林大学无机合成与制备化学国家重点实验室建立的微孔晶体合成反应数据库进行了数据挖掘研究，针对微孔磷酸铝和硅铝酸盐两类合成反应体系，通过数据挖掘找出模板剂的参数特征，预测出适用于合成十二元环和十元环微孔磷酸铝和硅铝酸盐的分子筛一系列新的有机胺模板剂，采用分子力学方法计算了预测的有机胺模板剂与分子筛骨架的作用能，根据计算结果，最后确定有望成为合成这些特定结构分子筛的新模板剂，针对十二元环磷酸铝AlPO4-5的合成，根据数据挖掘的结果，安排了合成实验，结果采用预测的二乙醇胺作新的模板剂首次合成出了很好的AlPO4-5晶体，为定向合成研究探索了新的途径。     

电磁场理论中的几何化·数论消发散方法(IV)──双圆杆和双椭圆杆内导体电容系数的数值结果

该文是ＧＮＥＳ方法在微波定向藕合器电容系数计算中的具体应用，讨论了系数矩阵元的高精密计算和线性方程组维数的选择，分析了主要误差来源，具体计算双圆杆内导体在对称和非对称两种情况下的电容系数，并与零级近似下得到的柱对称模型的解析解作了比较。文中还考察了电容系数随各个几何参数改变的情况，并作了定性解释，最后绘出双椭圆杆内导体的电容系数结果。     

关于环形街道图 H_(n_1×n_2)∶n_1=3,n_2=6,8,10,12,14 的最优强连通定向

本文研究由城市环形街道所引起的强连通定向（单行道设计）图的问题，即研究由ｎ１条环形道和从中心向外辐射的ｎ２条路组成的城市街道图。将按直径最优的准则寻求最优强连通定向。本文解决了ｎ１＝３，ｎ２≡０（ｍｏｄ２），６≤ｎ２≤１４时的情形，得到了全部最优强连通定向。     

确定规划最短时间的遗传算法

对遗传算法中新一代的选择使用不同的策略，比较研究了所得结果．同时，对遗传算法与确定最优规划的方法做了比较．