贵州三叠纪鳍龙类的新发现

采自贵州省安顺地区法郎瓦窑段的鳍龙类化石,并确立其为一新属种－黄果树安顺龙,其没有下颞孔,前颌骨组成吻部的大部分,鼻骨小,鼻孔接近眼眶,说明它是鳍龙类。它的鼻骨被前颌骨向后延伸与额骨相接而隔开,左右额骨愈合,因而归入真鳍龙类。黄果树安顺龙以个体较大,吻部长,上颞孔比眼眶稍小的综合特征而区别于其它三叠纪的鳍龙类。黄果树安顺龙的个体较大,吻部较长,鼻骨与前髓骨相接触,大的松果孔,鳞骨不在上颞孔后相连,     

离心泵无驼峰设计探讨

<正>本文,笔者首先分析了离心泵性能曲线有驼峰的危害和影响性能曲线产生驼峰的主要因素,性能曲线的驼峰将使离心泵的运行产生振动、噪声、压力脉动等现象。其次,对离心泵实际流量-扬程性能曲线的形成进行了详细的分析,实际性能曲线的形成主要与离心泵的理论流量-扬程性能曲线、沿程摩擦损失、冲击损失有重要关系。笔者通过对实际流量-扬程性能曲线的数学推导,     

基于时间-距离-多普勒像的编队目标架次检测

针对实际编队目标在距离上的分布特性和目标多普勒频率的变化规律,利用联合时频变换代替传统傅立叶变换,建立目标时间-距离-多普勒立体像,提出一种基于立体像的目标架次检测方法。该方法不仅能给出清晰的瞬时距离-多普勒像,而且能反映目标距离-多普勒像的时间演变特性,较好地解决了目标在距离上的分布和多普勒像的模糊。实测回波数据验证了该方法的有效性,成功地实现了4架编队飞机目标的架次检测。     

基于图象的人体运动追踪系统研究

首先介绍了运动测量的几种主要方法,讨论了基于图象的运动追踪研究中要考虑的时间延迟问题及多摄像机的采集同步问题,最后介绍了一个能较好地完成大尺度空间人体无约束追踪的基于透视四点投影(P4P)问题的单摄像机运动追踪实验系统,包括摄像机标定、图象处理、特征提取、特征匹配、深度估计和姿态估计等等技术。     

黄瓜线粒体线形类质粒pC4的核酸序列和性质

津研四号黄瓜线粒体中除了主环DNA外,还有4种类质粒（pC1,pC2,pC3,pC4)。电子显微镜观察结果表明pC4为线形类质粒。将pC4克隆至E.coli JM109中,对pC4进行序列测定和分析。pC4全长370bp,是已知的植物线粒体类质粒中最短的,pC4富含AT,有多个正向和反向重复序列,其两端为35bp的正向重复序列。pC4中的ORF都较短,不足以编码有功能的蛋白。对pC4进行同源性检测,发现pC4与线粒体主DNA和叶绿体DNA缺乏同源性,而与核DNA有同源性。在其他没有线粒体类质粒的黄瓜品种核基因组中也存在pC4的同源序列,pC4与黄瓜不同品种核基因组的杂交带型有一定差别。     

辽西义县组禽龙类新属种: 杨氏锦州龙

在辽西义县组发现一大型禽龙类恐龙,根据其头骨形态和牙齿特征建立一新属、新种－杨氏锦州龙（Jinzhousaurus yangi gen.et sp.nov.)。杨氏锦州龙某些特征比已知多数禽龙类原始,但大部分特征接近于早白垩世的一些进步禽龙类,如前上颌骨喙部中等扩大和牙齿形态及排列方式等。锦州龙的另外一些特征非常接近鸭嘴龙类,比如眶前孔不发育等。锦州龙的这种奇特特征组合对于研究禽龙类的演化和鸭嘴龙类的起源具有重要意义。锦州龙发现于义县组中部,层位高于四合屯化石层,是辽西热河生物群发现的第一个大型恐龙化石,丰富了热河生物群的组成。锦州龙的发现进一步证明了热河生物群的时代为早白垩世,与同位素测年确定的年代一致。     

大别地块北缘侏罗系花岗岩类砾石的Rb-Sr年代学特征

大别地块北缘、合肥盆地南缘的侏罗系凤凰台组()底部冲积扇砾岩中发现花岗岩类砾石, 占砾石体积的5%~10%. 对精选出的两个花岗岩砾石样品中钾长石、黑云母、角闪石和全岩进行Rb-Sr同位素测定, 利用等时线定年方法计算, 获得(428±20)和(430±54) Ma两个年龄, 表明侏罗纪大别山物源区曾发育早古生代花岗岩类岩浆侵入岩. 根据岩石地球化学分析判别它们具有碰撞后隆升花岗岩的成因特征.     

引入突触修饰非对称时窗的神经元感受野自组织模型

视觉通路中一些简单神经元的时空响应特性在动物出生前已基本形成,在缺乏视觉经验的情况下,视觉系统是怎样发育出这些神经元感受野的？以Wimbauer的时延网络为基础,引入神经生物学中最近发现的突触修饰非对称时窗,修改了Hebb学习规则,提出一种4层前馈网络模型。模型能自组织生成时空响应特性更为丰富的神经元感受野,并能对脊椎动物视觉系统中反差极性敏感型神经元的形成机制做出解释。这种网络模型比Linsker网络和Wimbauer的时延网络更具普适性。     

三旋理论展望

大理微宏观物理现象都表明基本粒子不是类点结构,但这并非是弦学说才有的特色,三旋理论利用类圈体存在三种内禀自旋的发现,会有助于对微观和宏观量子现象及场的一些难题的探索。     

Alpha稳定分布噪声环境下新的类RLS自适应算法

给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法.